OpenAI、FlareおよびSunburst APIモデル搭載のChatGPT Images 2.5を提供開始
OpenAIはChatGPT Images 2.5を段階的に展開し、より高速な生成と精密な編集を備えたFlareおよびSunburst APIモデルを提供開始している。
目次 · 12
- 一、Images 2.5は再現性のある編集に注力
- 二、スケッチ、コメント、テンプレートがインターフェースを変える
- 三、FlareとSunburstにより開発者は2つのデプロイメント選択肢を得る
- 四、2つのモデルは価格を共有するが、画像1枚当たりのコストは必ずしも同じではない
- 五、より高いリアリズムには既存の来歴情報スタックが伴う
- よくある質問
- ChatGPT Images 2.5はいつリリースされましたか？
- Images 2.5には誰がアクセスできますか？
- 開発者はどのAPIモデルを選ぶべきですか？
- SunburstもGPT-Image-2より50%高速ですか？
- テンプレートはChatGPT Workで利用できますか？
- 参考ソース
OpenAIは2026年9月8日、Images 2.0の導入から5か月未満でChatGPT Images 2.5をリリースした。同社によると、新バージョンは画像生成のレイテンシーを最大50%削減するとともに、参照写真の忠実度、対象を絞った編集、連続する改訂間での一貫性を向上させる。
展開対象は、デスクトップ、モバイル、ウェブのすべてのChatGPTプラン、ChatGPT Work、Codexに及ぶ。OpenAIは開発者向けに2つのモデルも提供開始した。日常的なアプリケーション向けの高速なデフォルトとして位置付けるGPT-Image-2.5 Flareと、生成時間より精度を優先する詳細なクリエイティブ作業や編集向けに設計されたGPT-Image-2.5 Sunburstである。
このリリースは、異例に大きな規模と関係する。OpenAIによると、ユーザーは現在、ChatGPT ImagesとGPT-Image APIモデル全体で毎週30億枚を超える画像を作成している。
一、Images 2.5は再現性のある編集に注力
OpenAIの主な主張は、最初の画像が生成された後に何が起こるかに関するものだ。Images 2.5は、周囲の被写体、構図、背景、ビジュアル表現を不必要に描き直すことなく、要求された要素を変更することを目的としている。
この挙動は、従来の画像生成モデルにおける実用上の弱点に対応するものだ。小さな修正であっても、人物の顔、製品の形状、テキストの配置、あるいはユーザーが保持したい他の詳細が変化する可能性があった。OpenAIは、Images 2.5が参照写真の認識可能な被写体をより適切に保持し、マルチターン編集中に以前の変更を維持するとしている。
同社はさらに、より自然な照明、より豊かなテクスチャ、現実世界の情報のより正確な活用、複雑なレイアウトへのより適切な対応を報告している。OpenAIは、透明背景、ブランドアセットのシリーズ、プレゼンテーショングラフィック、ユーザーインターフェースのコンセプト、製品画像を、恩恵が見込まれるワークロードとして具体的に挙げている。
これらは主にベンダーの主張であり、公表された比較ベンチマークの結果ではない。Axiosは、猫の写真、タトゥーデザイン、ロゴを用いた初期のハンズオンテストを実施した。同誌の記者は、システムが猫の特徴を保持し、詳細で視覚的に対象を絞った改訂に対応したと報告している。これは編集に関する主張を限定的に独立検証するものだが、報告されたレイテンシー削減の定量的な測定ではない。
二、スケッチ、コメント、テンプレートがインターフェースを変える
Images 2.5には、ChatGPT内で利用できる4つの作成・共有機能が追加される。Sketch、テンプレート、画像コメント、共有可能なプロンプトである。
Sketchでは、ユーザーがChatGPT内で大まかな視覚的参照を直接描き、文章による説明と組み合わせられる。@Sketchを入力すると機能が呼び出されるが、OpenAIのリリースノートでは、モバイルでの初期フローを@を入力してSketchを選択する方法として説明している。衣服の輪郭、部屋の配置、物体の位置などの空間情報は、テキストだけで指定すると煩雑になる場合があるが、描画なら伝えられる。
テンプレートは、ポスター、商品、フライヤー、製品写真などの形式に向けた事前定義済みの出発点を提供する。ユーザーは空の入力欄から完全なプロンプトを組み立てる代わりに、メッセージ、希望するスタイル、その他の詳細を入力する。ChatGPTは画像を生成する前に追加の質問をする場合がある。
コメントは、より局所的な編集ワークフローを提供する。対応するモバイルインターフェースでは、ユーザーは画像を開き、変更したい領域を指定し、その場所に指示を添付できる。プロンプト共有では、画像の作成者が基礎となるプロンプトを含められるため、別のユーザーは異なる写真や詳細を使ってそれを調整できる。
展開には製品固有の条件がある。OpenAIのリリースノートによると、基盤となるImages 2.5モデルはChatGPT Workに提供される一方で、テンプレートはまだWorkモードでは利用できない。既存の画像生成利用上限も変更されない。新しい読み込み体験を含む一部のインターフェース要素は、プラットフォームおよび展開状況によって異なる。
三、FlareとSunburstにより開発者は2つのデプロイメント選択肢を得る
APIリリースでは、品質設定だけを調整できる単一モデルとして提示するのではなく、Images 2.5ファミリーを2つの名称付きモデルに分けている。
GPT-Image-2.5 Flareは、ほとんどのアプリケーションに対するOpenAIの推奨デフォルトだ。同社は、ソーシャルコンテンツ、ビジュアル検索、製品体験、迅速なプロトタイピング、大量生成に適していると説明している。OpenAIは、FlareがGPT-Image-2よりも50%低いレイテンシーで、より高品質な画像を生成すると主張している。
GPT-Image-2.5 Sunburstは、画像生成と編集におけるより高性能な選択肢である。キャンペーン用クリエイティブ、洗練された製品画像、編集をまたいだ詳細の保持が完了時間より重要となるその他のワークフローを対象とする。OpenAIはSunburstについて数値によるレイテンシー比較を公表しておらず、生成時間が長くなることを明示的に警告している。
開発者は、識別子gpt-image-2.5-flareおよびgpt-image-2.5-sunburstを使用してモデルを選択できる。起動バージョンに挙動を固定する必要があるアプリケーション向けには、日付付きスナップショットのgpt-image-2.5-flare-2026-09-08およびgpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08が提供される。
両モデルはテキストと画像の入力を受け付け、画像を返す。スタンドアロンの生成または編集にはImage APIを介して直接利用できる。また、Responses APIの画像生成ツール内でも選択できる。こちらは、会話型ワークフローや、以前のコンテキストを保持する繰り返し編集により適したインターフェースである。
モデルは既存のlow、medium、high品質設定に加えてxhighとmaxを追加し、autoも引き続き利用できる。推奨される正方形、横長、縦長のサイズに加え、カスタム寸法をサポートする。カスタムの幅と高さは16の倍数で、アスペクト比は1:3から3:1の範囲に収め、655,360から8,294,400ピクセルを含み、辺の長さは3,840ピクセルを超えてはならない。2,560 x 1,440を超える解像度は引き続き実験的である。
開発者は、GPT-Imageモデルを使用する前にAPI組織の検証を完了する必要がある場合がある。出力形式、圧縮、品質、寸法、透明または不透明な背景はAPIで設定できる。
四、2つのモデルは価格を共有するが、画像1枚当たりのコストは必ずしも同じではない
OpenAIはFlareとSunburstに同一のトークン料金を提示している。テキスト入力トークン100万あたり$5、キャッシュ済みテキスト入力トークン100万あたり$1.25、画像入力トークン100万あたり$8、キャッシュ済み画像入力トークン100万あたり$2、画像出力トークン100万あたり$30である。
同一のトークン料金は、完成した画像のコストがモデル間で同じであることを保証しない。トークン消費量はモデル、解像度、品質設定によって異なり得る。Responses APIを使用するアプリケーションは、画像生成ツールをオーケストレーションするメイン言語モデルが消費するトークンにも料金を支払う必要がある。ストリーミングによる部分画像では、返される部分画像ごとに画像出力トークンが100追加される。
開発者が留意すべきドキュメント上の不整合もある。OpenAIの数値料金表では、GPT-Image-2の料金はテキスト入力トークン100万あたり$2.50、画像入力トークン100万あたり$4、画像出力トークン100万あたり$15とされており、対応するGPT-Image-2.5の料金の半額である。それにもかかわらず、FlareとSunburstのモデルページには、トークン料金が“match GPT Image 2.”であるとする説明文が記載されている。
2.5モデルの数値料金は、それぞれのモデルページ、画像生成ガイド、中央の料金表で一致している。GPT-Image-2との矛盾する比較はドキュメントの誤りとみられるが、OpenAIは公開時点で解消していなかった。本番ワークロードを移行する開発者は、Flareの低レイテンシーが画像1枚当たりの低コストも意味すると仮定するのではなく、記録されたAPI使用量と請求データに基づくべきである。
五、より高いリアリズムには既存の来歴情報スタックが伴う
OpenAIによると、Images 2.5は生成画像に引き続きC2PAメタデータと不可視のウォーターマークを付加する。その安全システムは、生成前と最終出力が表示される前の両方で、リクエストと画像をチェックする。
システムカードは、より高いリアリズムが、より説得力のある政治的、性的、その他のセンシティブなディープフェイクの原因となる可能性を示している。OpenAIは、上流のポリシーチェック、テキストと画像を組み合わせた入力のモデレーション、生成画像を評価する下流モニターについて説明している。
OpenAIの敵対的安全性テストセットでは、安全でない画像が提示される結果となったプロンプトの割合は、Sunburstで1.09%、Flareで1.41%、Images 2.0では1.64%だった。これらの数値は、通常利用における安全でないリクエストまたは出力の頻度を推定するものではない。評価では意図的に、ポリシー違反を引き起こすよう設計されたプロンプトを使用した。
OpenAIはさらに、自動ラベルには誤りが含まれる可能性があり、カテゴリーごとのサンプル数が統計的精度に影響すると注意を促している。システムカードによると、「unsafe presented」の結果における差はいずれも、同社が定めた有意性の閾値に達していない。したがって、結果は安全性スタックの動作を記録するものではあるが、Images 2.0に対する統計的に有意な全体的安全性の改善を確立するものではない。
よくある質問
ChatGPT Images 2.5はいつリリースされましたか？
OpenAIは2026年9月8日に発表し、段階的な展開を開始した。
Images 2.5には誰がアクセスできますか？
デスクトップ、モバイル、ウェブのすべてのChatGPTプラン、ChatGPT Work、Codexで段階的に展開されている。個別のインターフェース機能は異なる時期に提供される場合がある。
開発者はどのAPIモデルを選ぶべきですか？
OpenAIは、高速な日常利用または大量生成にはFlareを推奨している。Sunburstは、レイテンシーより編集精度が重要な詳細ワークフロー向けである。
SunburstもGPT-Image-2より50%高速ですか？
OpenAIは、50%低いレイテンシーという比較をFlareについてのみ示している。Sunburstについて同等の数値は公表しておらず、Sunburstは画像生成により時間がかかるとしている。
テンプレートはChatGPT Workで利用できますか？
まだ利用できない。OpenAIによると、Images 2.5モデルはWorkで利用可能だが、提供開始時点でテンプレートはWorkモードでは利用できなかった。
参考ソース
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