GPT Image 2.5：Flare か Sunburst か、本当に変わった点、そして Imaginode での実力
OpenAI は2026年9月8日に ChatGPT Images 2.5 を公開し、API には GPT Image 2.5 Flare と GPT Image 2.5 Sunburst の二つのモデルが並びました。どちらも9月9日から Imaginode で使えます。発表された内容、私たちが測定した事実、各品質段階の実際のクレジット、そして Flare と Sunburst を選び分けるための六枚の実際の生成結果をまとめます。
Frank HoubreImaginode創業者
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今度こそ、モデルは本当に出ました
ChatGPT Images 2.5 は2026年9月8日から公開されており、OpenAI の API には同日付の二つのモデル、gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst が載っています。
8月末、私たちは Nano Banana 3 が存在しないこと、そして8月に LMArena で試験されていた匿名の二つのモデル、mona-lisa-1 と luna-lisa-alpha が Google よりも OpenAI の匂いがすることをお伝えしました。さて、答えは9月8日火曜日に出ました。OpenAI が ChatGPT Images 2.5 を公開し、無料を含むすべてのアカウントの ChatGPT、ChatGPT Work、Codex で、デスクトップ、モバイル、ウェブから使えるようになりました。アリーナの二つの符丁がこのモデルだったと公式に証明するものはありませんが、日程は一日の狂いもなく一致していますし、OpenAI の誰も否定する手間をかけていません。
開発者側では技術仕様がはっきりしていて、私たちにとって重要なのはそちらです。API の変更履歴には2026年9月8日付でこうあります。画像の生成と編集のために GPT Image 2.5 Sunburst と GPT Image 2.5 Flare を公開、Images API と Responses API の画像生成ツールから利用可能。二つの識別子は日付入りの版、gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 と gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08 を指しています。名前が二つ、モデルが二つ、料金表は一つ。これは後述します。
この記事は、リリースのたびに私たちがやっていることをやります。OpenAI の発表と私たちの測定を切り分け、トークンの料金表を1枚あたりのクレジットに換算し、Flare と Sunburst のどちらかを決め、宣伝用のビジュアルではなく実際の生成結果をお見せします。リリース当夜に書いた記事を、9月9日に更新しました。Gateway が夜のうちに二つのモデルを載せ、私たちは朝一番に実際のリクエストで検証し、GPT Image 2.5 Flare も GPT Image 2.5 Sunburst も今朝から画像ノードに入っています。
何が変わるか、OpenAI の発表と最初の反応から
OpenAI は Images 2.0 と比べて最大50パーセント短い待ち時間、より自然な光、より豊かな質感、参照写真への高い忠実度、そして繰り返してもずれない編集を掲げています。
最初の数字は速度です。OpenAI は Images 2.0 と比べて生成の待ち時間を最大50パーセント削減したと述べ、Flare を GPT Image 2 より高品質の画像を半分の待ち時間で出すモデルとして紹介しています。発表で引用されている Manus の評価チームはさらに踏み込んでいて、そのテストでは Flare が GPT Image 2 の2倍から4倍速く画像を出し、おまけにようやくきれいな透過背景が得られたとのことです。ロゴやインターフェース部品を作る人には気になる話でしょう。
二つめの軸は編集です。このモデルは、被写体、構図、背景を保ったまま、頼まれた部分だけを変えることになっており、とりわけ会話を何往復しても修正を保持するとされています。これはまさに、Nano Banana の記事で次の戦線として指摘した点です。二回目で確定した顔が八回目の修正で歪む、あの問題です。OpenAI が本当にこれを解決したなら、単発の一枚の美しさが上がるより役に立ちます。透過背景と、ポスターや複数のテキストブロックを持つビジュアルのような密度の高いレイアウトも、より安定したと発表されています。
ここで正直な留保を。OpenAI は数値入りのベンチマーク表もアリーナの順位も公開しておらず、リリース当日の独立した評価は OpenAI が引用したパートナーからのものだけでした。そこで私たちは、カタログのどのモデルにも使っている自前のテストシートを回しました。Flare で三枚を生成、映画のワンカット、アニメーションの一場面、文字入りのポスター。続いてその三枚に Sunburst で精密な修正を三回。六枚の生成結果は、正確な指示文とともにこの下にあります。肝心の約束、頼んだところだけに触れる修正については、結論ははっきりしています。三回とも、守られました。
Flare か Sunburst か：どちらを指定するか
Flare は既定の選択で、速く、量産向き。Sunburst は二つのうちより高性能とされ、編集の精度に合わせて作られており、生成時間は長めです。
OpenAI は Flare を日常使いのモデルと説明しています。速くて品質の良い生成で、クリエイターや SNS 向けのコンテンツ、製品体験、ビジュアル検索、プロトタイピング、大量生成を想定しています。一方 Sunburst の仕様書には「画像の生成と編集における当社でもっとも高性能なモデル」とあり、修正の精度に重点が置かれ、生成時間は長くなると明記されています。公式ガイドは、編集の精度が何より重要な作業の流れ、つまり納品可能なキャンペーンビジュアルや仕上がった商品写真に Sunburst を推奨しています。
確かに、紙の上では誰もがいちばん高性能なほうを欲しがります。ただ、選ぶ前に料金表を見てください。二つのモデルはまったく同じトークン単価で課金されます。つまり Flare と Sunburst の差は、少なくとも今のところお金の差ではなく、待ち時間の差であり、約束どおりなら細かい修正の忠実度の差です。そこから単純なルールが出てきます。
私なら、探っている段階のすべてに Flare を使います。YouTube のサムネイルの30通りのバリエーション、構図の試行、ビジュアルの最初の版。そして Sunburst は、画像が確定して、クライアントに納品する商品写真にあと三つ精密な修正が残っている場面に取っておきます。決めるために速く作り、納めるためにゆっくり作る。これは Nano Banana 対 Nano Banana Pro と同じ論理で、裏切られたことは一度もありません。
価格：GPT Image 2 と同じトークン単価、ただし品質段階が二つ増えた
二つのモデルとも、入力テキストトークンが100万あたり5ドル、入力画像トークンが100万あたり8ドル、出力画像トークンが100万あたり30ドルで、GPT Image 2 とまったく同じ料金表です。それでも実際のリクエストで測ると、標準と最高の段階で GPT Image 2 より3倍から4倍安く上がります。1枚あたりのトークン消費が少ないからです。
公式の料金表は Flare と Sunburst で同一で、GPT Image 2 のものとも同一です。入力テキストトークンは100万あたり5ドル（キャッシュ時1.25ドル）、入力画像トークンは100万あたり8ドル（キャッシュ時2ドル）、出力画像トークンは100万あたり30ドル。Flare の仕様書にははっきりと、トークン単価は GPT Image 2 と同じだと書かれています。価格が倍になったとどこかで読んだなら、その人は古い料金表と比べています。9月8日夜の時点で、OpenAI の料金ページは二つの行に同じ数字を表示しています。
料金面の本当の新しさは別のところにあり、見落としやすいものです。GPT Image 2 の品質は low、medium、high の三段階でした。2.5 の二つのモデルは API 側で六段階を受け付けます。low、medium、high、xhigh、max、auto です。画像の料金は含まれるトークン数で決まり、品質段階が上がるということは、同じサイズでもトークンが増えるということです。Imaginode では、測定した三段階、エコ、標準、最高だけを表示しています。それぞれ low、medium、high に対応します。検証していない設定は、クリック前に価格が表示されるボタンに載せるべきではありません。xhigh と max の二層は、実際のコストがわかり次第追加します。
9月9日に測定した結果はこうです。1クレジットは1セントです。GPT Image 2 は1枚あたりエコで1クレジット、標準で8、最高で30。GPT Image 2.5 は Flare も Sunburst も、エコで2クレジット、標準で3、最高で9。ええ、見間違いではありません。2.5 の標準は 2 の標準より安く、2.5 の最高は 2 の標準よりわずかに高いだけです。理由は単純で、medium 品質の 2.5 の画像は、同じ設定の 2 の画像に比べて消費トークンがおよそ4分の1だからです。修正で効いてくる細かい点が一つ。既存の画像を編集すると、同じ段階の生成よりも少し高くつきます。入力画像もトークンで課金されるからです。私たちの料金表は、測定した中でもっとも高い編集の価格を採用しています。赤字で売ることが決してないようにするためです。
サイズについて一言。毎回聞かれるからです。API は推奨の三形式、1024 x 1024、1536 x 1024、1024 x 1536 を受け付け、さらに幅 x 高さの自由な寸法も、各辺が16の倍数で、比率が1:3から3:1の範囲に収まり、どの辺も3840ピクセルを超えなければ受け付けます。出力は既定で PNG、圧縮設定つきの JPEG か WebP も選べ、透過背景は指定すれば得られます。複数のプラットフォーム向けにビジュアルを準備しているなら、SNS ごとの形式と解像度のガイドに指定すべき正確なサイズがあります。
残高Sketch、コメント、テンプレート：ChatGPT が追加したものと、その価値
ChatGPT では Images 2.5 とともに、@Sketch で呼び出すスケッチツール、画像の範囲に直接付けるコメント、形式のテンプレート、そしてバージョン履歴つきの編集バーが登場しました。
インターフェース側では、OpenAI はモデルと同時に四つのものを届けました。まず Sketch。会話で @Sketch と入力し、手描きのスケッチを描き、スタイルの説明を添えると、モデルがそれを最終画像の構図のガイドとして使います。次にコメント。プロンプト全体を書き直す代わりに、範囲を指して「空をもっとドラマチックに」と書けば、その範囲だけが変わります。そしてテンプレート。ポスター、チラシ、グッズ、商品写真向けに、生成前に構造化された質問をしてきます。最後に編集ツールバー。注釈、コメント、背景削除、消しゴム、サイズ変更が揃い、バージョン履歴も保持されます。
率直に言います。これはかなり良くできていて、そして新しくはありません。構図を導くスケッチとは、モデルの入力につないだ参照画像です。範囲へのコメントとは、マスクを使った局所編集です。テンプレートとは、あらかじめ用意した構造化プロンプトです。これらは一つひとつがワークフローのキャンバスの部品、いわゆるノードであり、道具の整った制作者が Flux Kontext、Nano Banana、GPT Image 2 で一年前からやっていることです。OpenAI はこれらの操作をチャット画面に持ち込みました。キャンバスを一生開かない一億人にとっては、たいへん良い知らせです。
チャット画面にまだ欠けているもの、それも構造的に欠けているものは、再現性です。画像へのコメントは一回きりです。参照、生成、局所修正、拡大というノードの連鎖は、入力を一つ変えるだけでカタログの50商品に対して再生できます。月に三点のビジュアルを作るなら、Sketch つきの ChatGPT で十分すぎるでしょう。日に三点作るなら、重要な道具はいちばん綺麗に描く道具ではなく、やり直しを求めずに同じことを繰り返してくれる道具です。同じ画像を作り直すの記事が、その違いを実践で説明しています。
どこで使えるか、そして Imaginode ではどう使うか
扉は四つ。すべてのアカウント向けの ChatGPT、鍵を管理できる人向けの OpenAI API、Adobe Firefly、そして Imaginode の画像ノードです。画像ノードには2026年9月9日から Flare と Sunburst が載っており、各生成の前に価格が表示されます。
10分で感触をつかむのにいちばん近い扉は ChatGPT です。モデルは無料を含むすべてのアカウントに、デスクトップ、モバイル、ウェブで展開されており、生成の上限は各プランのままで、それを OpenAI は相変わらず公開していません。私たちの ChatGPT との比較では、本気で制作するときにこの明文化されていない上限が何を意味するかを詳しく書いています。二つめの扉は API で、上記の二つの識別子と鍵、従量課金、そして品質とサイズをピクセル単位で選べる自由があります。三つめの扉は Adobe Firefly で、当日のうちにスタジオに組み込みました。
そして Imaginode です。私たちは画像と動画のモデルを Vercel AI Gateway のカタログ経由でつないでいます。おかげで Flux、Seedream、三つの Nano Banana、Kling、Veo を一つのクレジット計器の裏に置けています。9月8日の夜、そのカタログにはまだ 2.5 がなく、この記事は存在しないボタンを探させるより、そのことをそのままお伝えしていました。二つの行は夜のうちに現れました。9日の朝、私たちは段階ごとの実コストを実際のリクエストで測り、クレジットの価格を決め、GPT Image 2.5 Flare と GPT Image 2.5 Sunburst を画像ノードの一覧に、そのまま残る GPT Image 2 の隣に公開しました。
具体的には、画像ノードを追加し、セレクターで Flare か Sunburst を選び、品質と形式を設定し、プロンプトを書けば、生成ボタンに正確な価格が表示されます。修正なら、画像ノードかメディアノードを入力につなぎ、変更点を一文で書けば、モデルはゼロからやり直す代わりにあなたの画像に手を入れます。OpenAI の契約を結ぶ必要も、鍵を管理する必要もありません。確定した画像はキャンバスに残り、動画ノードや品質向上ノードにそのまま送れます。
実際の結果：Flare で三枚生成、Sunburst で三回修正
2026年9月9日に Imaginode で最高品質で作った六枚の生成結果。Flare が映画のワンカット、アニメーションの一場面、文字入りのポスターを生成し、Sunburst がそれぞれの要素を一つだけ変えました。ほかは何も動いていません。
手順は単純で、あなたにも再現をお勧めするものです。Flare を使う一つめの画像ノードが、構図、光、スタイルを書いた完全なプロンプトから最初の画像を生成します。Sunburst を使う二つめの画像ノードが、その生成結果を入力として受け取り、「これだけを変えて」で始まる一文の指示を受け取ります。映画のワンカットでは、赤いコートがマスタード色になり、女性、雨、看板、水たまりの反射、粒子はピクセル単位でそのままです。アニメーションの一場面では、自転車が赤いスクーターになり、キツネは姿勢も、ハンドルに置いた両手も、レインコートも保ったまま。市場の黒板にフランス語で書かれた文字は、一文字も変わっていません。
ポスターはもっとも難しいテストです。アクセント記号つきの文字と二重の指示が重なるからです。Flare は「LA DERNIÈRE MARÉE」とクレジットの一行を、一発で一字の誤りもなく、五十年代のポスター書体で書きました。続いて Sunburst がタイトルを同じ書体、同じ位置で「LA PREMIÈRE MARÉE」に置き換え、嵐の夜を夕焼けに変え、灯台、崖、クレジットの一行はそのまま残しました。これはまさに OpenAI が約束していたことで、GPT Image 2 に欠けていたものです。変更点のまわりで画像を組み直さない修正です。
この六枚から私たちが得た結論はこうです。生成には Flare で十分で、最高品質でもそうです。しかも速く、1枚あたり20秒ほど。Sunburst は10秒余計にかかりますが、画像が確定していて、あと一箇所修正が残っている場面ではその価値があります。一方で生成し、もう一方で修正する。連続した二つのノードで。それが私たちが残す連鎖です。
2.5 が来た今、どの作業にどのモデルか
3クレジットの GPT Image 2.5 Flare が画像内に文字を入れる生成の既定になり、同じ価格の Sunburst がずれない修正を担い、10クレジットの Nano Banana 2 は既存写真の顔でいまも先を行き、5クレジットの Seedream 5 Lite は安価な写実性で強みを保ちます。
9月の反射的な反応は、すべてを新しいモデルに移すことでしょう。それは真実からそう遠くありませんが、すべてに当てはまるわけではありません。標準で3クレジットの GPT Image 2.5 Flare は、8クレジットの GPT Image 2 が占めていた座を引き継ぎます。画像内の正確な文字、タイトル、短い一文、アクセント記号、制約の多い構図です。GPT Image 2 はカタログに残り、まだ一つ言い分があります。1クレジットのエコ段階で、アイデアの下ごしらえにはこの系列でいちばん安い選択肢です。GPT Image 2.5 Sunburst は精密な修正のためのモデルになります。確定した画像を入力し、一文の指示を与えれば、ほかは何も動きません。
10クレジットの Nano Banana 2 は自分の領分を守ります。実在の人物の写真の修正、物を消す、服を変える、画像をまたいで顔をそのまま保つといった作業です。安価な写実性なら、1枚5クレジットの Seedream 5 Lite はこの価格帯で GPT Image にできないことをやり、キャラクターも一貫します。そして探して、試して、十回失敗するなら、エコで2クレジットの Flare が下書きの用途で GPT Image Mini に取って代わります。基本の品質は明らかに上です。
来月どんなモデルが出ようと、方法は変わりません。安いモデルでアイデアの構図を決め、構図を確定し、上位モデルに移るのは最終版だけ。10点のビジュアルなら、差はユーロ単位になります。計算機はシリーズを始める前にその費用を教えてくれますし、モデルごとの料金の詳細は段階ごとに公開されています。
モデルの版は、いまもあなたの制約ではない
GPT Image 2.5 が改善を約束していること、ずれない修正と尊重される参照は、まさにノード型のワークフローが構造上保証していることであり、そこにどのモデルをつないでも変わりません。
発表された進歩の一覧を読み返してください。参照写真の被写体がより良く保持される、修正が指定した範囲だけに触れる、前の変更が次の往復でも保たれる。これはチャット画面の三つの欠点で、そこではメッセージのたびにすべてが賭け直されます。キャンバスでは、参照は動かないノードであり、修正は確定した画像だけを受け取るノードであり、前の版は新しい版の隣にそのまま残ります。ずれの少ないモデルは、もちろん良い知らせです。ずれようがない方法のほうがなお良く、しかもそれは今年の夏のモデルですでに機能しています。
二つめの梃子は、版の変更より見返りが大きいので繰り返します。プロンプトです。三語のプロンプトは、2.5 でも2027年のどのモデルでも平凡な画像を返します。構図、光、スタイルを書き、被写体を固定する参照画像を添えたプロンプトは、今日の GPT Image 2 で納品できる画像を出します。効くプロンプトの書き方のガイドは10分で読めますし、歪んだ手と読めない文字のガイドは、もっとも多い二つの不満を、誰も待たずに解決します。
ですから、ぜひ GPT Image 2.5 を試してください。Sketch なら ChatGPT で、表示される価格とノードの連鎖なら Imaginode で。ただ、このリリースのいちばん良い活かし方は、このモデルを役立てる反射を整えることです。固定した参照、完全なプロンプト、生成する Flare のノードと修正する Sunburst のノード、再生できる連鎖。それを持つ人は一世代分の差をつけます。そうでない人は、三語のプロンプトで、少しだけ綺麗な画像を、少しだけ速く作ります。