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GPT-Image-2.5の価格：APIコスト、画像あたりのコスト、FlareとSunburstの比較、CometAPIによるコスト削減 Flare と Sunburst 向けの GPT-Image-2.5 の価格（API トークン単価、画像1枚あたりの推定コスト、ベンチマーク、GPT Image 2 との比較、CometAPI の価格を含む）。
Flare と Sunburst 向けの GPT-Image-2.5 の価格（API トークン単価、画像1枚あたりの推定コスト、ベンチマーク、GPT Image 2 との比較、CometAPI の価格を含む）。
この要約で素早く答えを把握し、ガイドで背景、例、実装詳細を確認してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)TL;DR
GPT-Image-2.5 には「1枚あたりの固定価格」はありません。OpenAI は API の利用料をトークンで課金します。GPT-Image-2.5 Flare と GPT-Image-2.5 Sunburst は、同じ公式トークン単価を採用しています：テキスト入力が 100 万トークンあたり $5、画像入力が 100 万トークンあたり $8、画像出力が 100 万トークンあたり $30。キャッシュ済みのテキスト入力と画像入力はそれぞれ 100 万トークンあたり $1.25 と $2 です。
1024×1024 画像の場合、第三者計算機の観測では出力のみの生成が低品質でおよそ $0.006、最大品質で約 $0.211 の範囲になり得ます。高品質はその試算モデルで約 $0.053。実際の請求は、プロンプトトークン、参照画像、リトライ、編集入力、実際の出力トークン使用量に依存します。
Key Takeaways
OpenAI は GPT-Image-2.5 の API を「画像1枚の固定価格」ではなくトークン単位で課金する。
Flare と Sunburst は同じトークン単価で、Sunburst がトークン単価ベースで高価ということはない。
公式単価はテキスト入力 $5/M、画像入力 $8/M、画像出力 $30/M。
明確性、出典の帰属、最新のAPI用語について確認済みです。
GPT-Image-2.5 には low、medium、high、xhigh、max、auto の品質モードが導入された。
1024×1024 画像の試算では、出力トークン費用は low 約 $0.0059、high 約 $0.0527、max 約 $0.2107（入力トークン費用は別）。
Flare は高ボリューム・低レイテンシ重視の生成に適したデフォルト、Sunburst は精密編集やプレミアムなクリエイティブ用途に向く。
CometAPI は GPT-Image-2.5 モデル API に 20% 割引を掲示し、見出し価格を入力 $4/M、出力 $24/M としており、公式の $5/M と $30/M に対する値引きとなっている。
What Is GPT-Image-2.5 and What Are You Paying For? API ファミリーには 2 つのバリアントがあります。GPT-Image-2.5 Flare は高速かつ高品質な日常生成に最適化され、OpenAI がほとんどの用途向けの推奨デフォルトとするモデルです。GPT-Image-2.5 Sunburst は、既存の被写体や構図の保持を最優先とする精密編集とプレミアムなクリエイティブワークフローを重視します。
API model ID gpt-image-2.5-flare gpt-image-2.5-sunburst Positioning 高速な日常生成 精密生成と編集 Input テキストと画像 テキストと画像 Output 画像 画像 Image generation Yes Yes Image editing Yes Yes Quality settings low, medium, high, xhigh, max, auto low, medium, high, xhigh, max, auto Recommended square size 1024×1024 1024×1024 Recommended landscape size 1536×1024 1536×1024 Recommended portrait size 1024×1536 1024×1536 Transparent output PNG / WebP PNG / WebP Best fit 高ボリューム生成、迅速な反復 商品画像、キャンペーンクリエイティブ、精密編集 Official image-output rate $30/M tokens $30/M tokens
コアモデルのドキュメントは、両バリアントがテキストと画像入力を受け取り、画像出力を生成することを確認しています。一方で、関数呼び出し、構造化出力、ファインチューニングは画像モデルのインターフェースには含まれていません。
OpenAI が公開した GPT-Image-2.5 の精密編集例。編集後のポートレートは、子どもの服装を変えつつ、ポーズと背景を保持している。
GPT-Image-2.5 Flare は
gpt-image-2.5-flare
として利用可能で、日付付きスナップショットは
gpt-image-2.5-flare-2026-09-08
です。Sunburst も同様に
gpt-image-2.5-sunburst
と
gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08
を提供します。デプロイ間でより予測可能なモデル挙動を必要とする開発者は、日付付きスナップショットの固定がワークフローに適しているか検討してください。
How Much Does the GPT-Image-2.5 API Cost? GPT-Image-2.5 の価格を理解する最も簡単な方法は、入力コストと生成画像コストを分けて考えることです。
Text input $5.00 $1.25 Image input $8.00 $2.00 Image output $30.00 — Text output 課金対象外 —
多くのテキストから画像生成ワークロードにとって重要な数字は、画像出力トークン 100 万あたり $30 です。短いテキストプロンプトは通常、生成される画像そのものに比べると相対的に小さい比重しか占めません。編集ワークフローでは参照画像も画像入力トークンを消費するため、コストが増える可能性があります。
Total API cost = テキスト入力コスト + 画像入力コスト + 画像出力コスト。
参照画像のない単純なテキストから画像生成では、通常は画像出力のコンポーネントが支配的になります。複数の高解像度参照アセットを使う画像編集ワークフローでは、入力コストの重要性が増します。
How Much Does One GPT-Image-2.5 Image Cost? Flare のドキュメント と Sunburst のドキュメント は、GPT Image 2 の計算機が GPT Image 2.5 のトークン消費を見積もらないと述べています。別途、APIdog は 2026年9月9日に GPT Image 2.5 の共有計算機エントリを記録し、Flare と Sunburst の出力トークン予算の推定値を掲載しました。これらの数値は、公式な画像1枚あたりの価格の保証ではなく、予算のための見積り値です。
low 196 $0.00588 158 $0.00474 medium 439 $0.01317 343 $0.01029 high 1,756 $0.05268 1,372 $0.04116 xhigh 3,122 $0.09366 2,459 $0.07377 max 7,024 $0.21072 5,488 $0.16464
これらの数値が対象としているのは画像出力のみです。実際のリクエストには、テキスト入力トークン、画像入力トークン、リトライ、バリエーション、編集パス、その他の利用が含まれる可能性があります。
「GPT-Image-2.5 は 1 枚 $0.053」という断定的な言い方よりも正確なのは、次の表現です：1024×1024 の高品質生成は、観測されたトークン推定に基づけば、入力やリトライ費用を除いた出力トークン費用として概ね $0.053 を予算化できる。
Is GPT-Image-2.5 High Quality Four Times Cheaper Than GPT Image 2 High? 一見すると、はい。ラベルだけを見ると劇的に下がったように見えます。
しかし、これは「同じ品質が 4 倍安い」という厳密な比較ではありません。品質ラダーが変更されています。
low $0.00588 旧 low medium $0.01317 旧 medium 未満 high $0.05268 旧 medium xhigh $0.09366 旧 medium と high の中間 max $0.21072 旧 high
既存のパイプラインを移行する開発者は、単純に high の品質設定を流用して「新モデルは 4 倍安い」と結論づけるべきではありません。以前の GPT Image 2 の high とおおよその出力トークン予算を揃えることが目的なら、GPT-Image-2.5 でより近い設定は max です。
Does GPT-Image-2.5 Sunburst Cost More Than Flare? いいえ——トークン単価ベースでは同じです。両バリアントは同じ公式価格表を使います。Sunburst は、より高精度のモデルという位置付けであっても、単にそれだけで $/token が高くなるわけではありません。
Text input $5/M $5/M Cached text input $1.25/M $1.25/M Image input $8/M $8/M Cached image input $2/M $2/M Image output $30/M $30/M Primary trade-off 低レイテンシ より高い編集精度
違いは主に時間とワークフロー適合性であり、トークン価格ではありません。OpenAI は Flare をほとんどのアプリケーションのデフォルト
もし Sunburst が一度の試行で使えるキャンペーンアセットを生成し、Flare では 2〜3 回のリトライが必要な場合、名目上のトークン価格が同じでも、採用画像あたりのコストは Sunburst の方が実質的に低くなる可能性があります。
How Good Is GPT-Image-2.5 for Its Price? 価格は、アウトプット品質が競争力ある場合にのみ意味があります。
現在の Arena の人間選好リーダーボード
GPT-Image-2.5 Sunburst 1421 ± 13 1520 ± 9 GPT-Image-2.5 Flare 1399 ± 13 1491 ± 9 GPT Image 2 (medium) 1381 ± 4 1461 ± 3 Grok Imagine Image 2.0 (low) 1315 ± 12 1439 ± 8
最も注目すべきは編集スコアです。Sunburst は単一画像編集のリーダーボードで Flare を約 29 ポイント上回り、両者とも GPT Image 2 より前に位置します。これは Sunburst を精度重視の選択肢として位置付ける OpenAI の説明と整合します。画像編集のリーダーボードを表示
OpenAI の評価資料は、美的選好より安全性に重点を置いています。同社のシステムカードでは、敵対的安全性評価セットにおける最終的な不適切生成提示率が、Sunburst で 1.09%、Flare で 1.41%、Images 2.0 のベースラインで 1.64% と報告されています。これらは安全性測定
複数モデルの API ゲートウェイを通じてモデルを利用したい開発者向けに、両バリアントは CometAPI でも利用可能です。CometAPI の GPT-Image-2.5 Flare API GPT-Image-2.5 Sunburst API
OpenAI official $5/M text input $30/M image output — CometAPI $4/M input $24/M output 20%
本番予算化前に確認すべき価格詳細：OpenAI はテキスト入力を $5/M、画像入力を $8/M と区別していますが、CometAPI は入力/出力の一般的なペアで価格を要約しています。参照画像を多用するワークフローでは、すべての画像入力トークンが表示された入力単価を適用されると仮定する前に、ライブの請求ダッシュボードで確認してください。
low $0.00588 $0.00470 medium $0.01317 $0.01054 high $0.05268 $0.04214 xhigh $0.09366 $0.07493 max $0.21072 $0.16858
繰り返しになりますが、これらは出力費用の推定であり、リクエスト全体の価格ではありません。
How Much Would 10,000 GPT-Image-2.5 Images Cost? 大規模な価格の方が違いが見えやすくなります。コンテンツプラットフォームが正方形画像を 10,000 枚生成し、各出力が選択した品質レベルに対応する観測トークン予算をおおよそ消費すると仮定します。
low $58.80 $47.04 medium $131.70 $105.36 high $526.80 $421.44 xhigh $936.60 $749.28 max $2,107.20 $1,685.76
この表はインフラ予算策定には有用ですが、実際のプロダクションチームは生成画像あたりのコストより、採用画像あたりのコストの方を追跡すべきです。
表の 1024×1024 高品質の推定値を用いると、10 回の生成は出力トークンで約 $0.5268 のコストです。6 枚が採用された場合、実効的な出力トークン費用は $0.5268 ÷ 6 = $0.0878/採用アセット となります。
より能力の高いモデルがリトライを減らせるなら、単一リクエストのトークン消費がわずかに増えても、経済的には有利になり得ます。
Which GPT-Image-2.5 Quality Setting Gives the Best Value? 多くのプロダクション用途では、max ではなく high が現実的な出発点です。low はプレビューや低コストの試行に最適です。medium は、後でふるいにかける多数のコンセプト生成に向きます。high は大幅に最大トークン予算を下回りながら、より強力なプロダクション品質のバランスを提供します。xhigh は、アセットにさらなる磨きが必要だが、max の完全な予算を正当化しない場合に魅力的です。max は、忠実度が生成コストより重要な最終アセットに一般的に限定すべきです。
6 段階のラダーの経済的利点は、クリエイティブワークフローのあらゆる段階で最大品質の価格を支払う必要がない点にあります。実務的なパイプラインでは、medium でコンセプトを生成し、候補を選び、残ったものを high で洗練し、最終的なヒーローアセットのみを xhigh または max で生成できます。
How Can You Calculate GPT-Image-2.5 Cost From API Usage? プロダクション支出を見積もる最も安全な方法は、固定の画像単価表に恒久的に頼るのではなく、実際のトークン使用量を記録することです。OpenAI の公式単価を用いた計算は単純です。
各リクエストを定量化します：テキスト入力トークンは 100 万トークンあたり $5、画像入力トークンは 100 万トークンあたり $8、画像出力トークンは 100 万トークンあたり $30 を乗じ、その 3 つを合計します。例えば、テキスト入力 120 トークンと画像出力 1,756 トークンなら、約 $0.0006 + $0.05268 = $0.05328 （画像入力がない場合）です。編集リクエストでは、特に複数の参照画像を提供する場合、API が返す画像入力トークンを加算してください。
単純な生成でテキスト入力 120 トークン、画像出力 1,756 トークンの場合、出力部分は約 $0.05268、短いテキストプロンプトの寄与はごく小さい額です。編集では、実際のリクエストが返す画像入力トークンを加えてください。複数の参照画像を供給する場合は特に重要です。
Is GPT-Image-2.5 Worth the Price? 新規の OpenAI 画像統合では、Flare が明らかな出発点です。GPT Image 2 と同じトークン単価でありながら、OpenAI はより高品質の画像と最大 50% 低レイテンシを報告しています。拡張された品質ラダーにより、草稿段階での支出を抑えつつ、最終画像に対してはより大きなトークン予算を選べる柔軟性も得られます。
Sunburst は、失敗した編集が高くつく場合に理にかないます。EC 商品写真、ブランドキャンペーン、繰り返しの画像修正、被写体保持ワークフロー、その他のプロダクションクリエイティブでは、真の目的は最小リクエストコストではなく「承認済みアセットあたりの最小コスト」であり、生成に時間がかかっても正当化されます。
高ボリュームで価格に敏感なワークロードの最善策は、「常に最も安い品質を使う」ことではありません。賢くルーティングすることです：生成と探索には Flare、編集精度が手戻り削減に実質的な効果を持つ場面では Sunburst、そしてアセットが追加のトークン予算に値すると判断できた段階でのみ高い品質レベルを使う。
FAQ ChatGPT のサブスクリプションに GPT-Image-2.5 の API クレジットは含まれますか？
含まれません。ChatGPT のアクセス権と開発者向け API 課金は別々です。API の利用は、処理されたトークンに応じて API アカウントに課金されます。
コスト監査のためにチームが保持すべき利用データは何ですか？
モデル、品質設定、画像サイズ、テキスト入力トークン、画像入力トークン、画像出力トークン、リトライ回数、結果が採用されたかどうかを保存してください。これらの項目により、請求書の整合と採用アセットあたりのコスト計算が可能になります。
スケール前にプロダクションコストをどう見積もるべきですか？
意図した品質と寸法で代表的なバッチを実行し、実際のトークン使用量を記録し、総バッチコストを採用アセット数で割ってください。静的な一枚あたりの推定では捉えられないリトライや却下率を反映できます。
