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要約

8つのモデルはすべて、内部ではOpenAIのGPT-Image 2.5/2シリーズを基盤としています。違いはチャネルの性質(公式の直接接続か、リバースエンジニアリングか)、料金モデル、パラメーターの粒度です。3つの公式モデルは価格とパラメーターを共有し、5つのリバースモデルは価格と呼び出し形式を共有します。
3つのリバース系統(-all/2.5-all/-vipの3モデル):このページの「リバース」列には、gpt-image-2-allgpt-image-2.5-allgpt-image-2-vipgpt-image-2.5-flare-vipgpt-image-2.5-sunburst-vip(エイリアスgpt-image-2.5-vip = sunburst-vip)が含まれます。すべて一律 $0.03/画像の価格と同じ呼び出し形式を共有します(3つの-vipモデルは追加でsizeにも対応します):
  • gpt-image-2-allgpt-image-2.5-all:ChatGPTウェブ系、約90秒の生成 — 速度が強みです。2.5-allはImages 2.5を基盤とします
  • gpt-image-2-vipおよび2つの2.5 -vipモデル:Adobe系(Firefly)、size固定(4Kを含む30個のプリセット);2026-09-09のテストでは3つすべてがqualityhighまで受け付けました(チャネルの挙動であり、保証ではありません。xhighmaxは拒否されました)。また、3つすべてが透明背景を返します。flare-vipは最速で、よりソフトな見た目になります。sunburst-vipはgpt-image-2-vipに視覚的に近いモデルです
  • 共通点:nには対応していません。maskはすべてのモデルで画像全体を再生成するため、マスク領域だけに変更を加える保証はありません
xhighmaxのティア、正確なマスクインペインティング、または30個のプリセットを超える任意のカスタムサイズが必要な場合は、公式モデル(gpt-image-2.5-flaregpt-image-2.5-sunburstgpt-image-2)を使用してください。
現在の速度について-all-vipの生成は、OpenAI上流のコンピュート変動により、リリース当初より遅くなっています。これはAPIYIだけでなく、すべてのリバースチャネルユーザーに影響します。アカウントプールと運用は正常です。クライアントのタイムアウトを300秒以上に設定し、複雑なpromptにはより大きな余裕を持たせてください。

完全比較表

🔑 API tokenを作成または管理https://api.apiyi.com/token
コンソールでtokenを作成するときは、グループ(Default で問題ありません)とtokenタイプ(Per-call / Token-priority)を選択してください。3つの公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2)を呼び出すには「Token-priority」tokenが必要です — 課金モードが一致しないため、1回ごとのtokenは拒否されます。

それぞれを選ぶタイミング

gpt-image-2-all / gpt-image-2.5-all(リバース)を選ぶ場合

💰 予測可能なコスト

サイズや品質ティアにかかわらず、画像1枚あたり安定して $0.03 です。厳格なコスト上限があるバッチ制作に最適です(インフォグラフィック、マーケティング素材、Eコマースのサムネイルなど)。

⚡ より高速な出力

生成時間は約90秒で、-vipと公式版の両方よりわずかに高速です。リアルタイムUXに適しています。

🔁 1つのコードベースでいつでも切り替え

標準のImages API形式で、3つの-vipモデルおよび3つの公式モデルと同じコードを使用できます。model名を変更するだけで、切り替えやフォールバックが可能です。gpt-image-2-allgpt-image-2.5-allは価格と動作が共通しており、新しい名前はChatGPTのWeb版がImages 2.5に移行したことを反映しているだけです。

🌏 中国語+マーケティングテキスト

中国語のpromptをネイティブにサポートし、看板・ポスター・インフォグラフィックでのテキストレンダリングに優れています。中国語圏向けコンテンツ制作に最適です。

3つの-vipモデル(リバース、サイズ固定)を選ぶ場合

🎚️ 品質が適合する場合(高まで)

2026-09-09のテストでは、gpt-image-2-vip / gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2.5-sunburst-vipのすべてがauto / low / medium / highを受け付けました(チャネルの動作であり、保証ではありません)。2.5 highgpt-image-2-vip mediumと同等のみに留まる点に注意してください。最上位のtokenティアには、gpt-image-2-viphighを選択してください。

⏱️ 3つから選ぶ場合

flare-vipは最速で、よりソフトな見た目です。sunburst-vipは品質と編集精度が高く、gpt-image-2-vipに近い外観です。gpt-image-2-vipは最高のhighティアを維持します。いずれも-allより遅いため、待ち時間を長く許容できる場合に選択してください。

🖼️ サイズ固定/4K

sizeパラメータが復元されています(2026-07-22以降)。30種類のプリセットサイズ(10種類の比率 × 1K/2K/4K)を利用できます。Eコマースのメインビジュアル、ポスターテンプレート、4K壁紙を正確な寸法で出力でき、料金は一律 $0.03/画像で、4K追加料金はありません。

🔁 -allとコードを共有

-allと同じリクエスト構造(追加のsizeフィールドが1つあるだけ)で、速度/品質の好みに応じてmodel名を切り替えることにより、1つのコードベースですべての5つのリバースモデルを切り替えられます。
-vipsize/v1/images/generationsおよび/v1/images/editsエンドポイントでのみ機能します。/v1/chat/completionsチャットエンドポイントはsizeをサポートしていません。30種類のプリセットを超える任意のカスタムサイズ、xhigh / maxティア、または正確なマスクインペインティングを使用する場合は、公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst)を使用してください。このパラメータの利用可否はアップストリームの変更に従います。最新の状況については、ライブアップデートを参照してください。

公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2)を選ぶ場合

🎚️ 品質ティア

6つすべてのqualityティアを利用でき、xhigh / maxは公式モデルのみで利用可能です。リバースの-vip 3種類はhighまでで、2.5-vip highはtoken数において公式のmediumにのみ一致します。

🎯 マスクインペインティング

アルファチャンネルマスクをサポートしており、残りの部分を維持したまま、領域を正確に変更できます。リバースモデルは画像全体を再生成するため、マスク領域だけに変更を加えることは保証されません。

🖼️ 任意のカスタムサイズ

sizeは4Kを含む任意の有効な解像度を受け付け、プリセットに限定されません。-vipの3種類は30種類のプリセットのみを保証し、それ以外は書き換えるため、厳密なカスタムサイズには公式モデルを使用してください

🔌 OpenAI公式と同一

公式のImages APIを経由し、フィールドと動作はOpenAI公式と完全に同一です。既存のOpenAI-SDKベースのコード/システムは変更なしで移行でき、長期的にも安定して利用できます。

主な相違点の詳細

1. b64_json形式の注意点(移行時の落とし穴!)

2026年7月時点で確認した限り、公式モデルとリバースモデルはいずれも raw base64(data:プレフィックスなし) を返します。ただし、gpt-image-2-allには以前このプレフィックスが含まれていたため、共有コードではまずその有無を確認するのが最も安全です。
公式モデルとリバースモデルを切り替える際は、b64_jsonの処理コードも変更する必要があります。変更しないと、データURLが破損するか、デコードに失敗します。

2. 解像度の制御

gpt-image-2-all / gpt-image-2.5-allsizeフィールドなし — 構図はプロンプトに記述します。どちらの名前でも動作は同じです):
3つの-vipモデルgpt-image-2.5-vip / gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2-vipsizeは2026-07-22以降に復元): 30種類のプリセットサイズ(10種類のアスペクト比 × 1K/2K/4K)を受け付けます。size: "WIDTHxHEIGHT"を直接渡してください(30種類のプリセットのいずれかである必要があります。完全な一覧は30サイズの表を参照)。3つとも、2026-09-09のテストではqualityも受け付けました(auto / low / medium / high。チャンネル上の動作であり、保証ではありません)。xhigh / maxは拒否され、2.5モデルのhigh出力tokenはgpt-image-2-vip mediumにしかなりません。
公式モデルsizeは厳密に適用され、qualityティアがあります。サンプルではgpt-image-2.5-flareを使用しています。モデル名だけを変更してsunburst / gpt-image-2に置き換えてください):

3. アップロード / 出力形式の相違点

4. おおよその料金

公式の数値は概算です。出力tokenは2026-09-09に測定した値に、100万tokenあたり$30を乗じています。プロンプト入力token(通常は$0.001未満)は含まれていません。
要点:バッチ処理 / 低品質のワークロードでは、リバースチャネルが必ずしも安いとは限りません(1Kのlowは実際には公式ティアの方が安く、2つの2.5モデルもmedium / highでわずか約$0.013 / 約$0.053です)。中品質から高品質の範囲medium以上のgpt-image-2xhigh以上の2.5モデル)では、リバースチャネルの$0.03が最もお得になります。qualityティア / マスクによるインペイント / 固定サイズ、4K / 厳密なOpenAI-APIフィールド互換性が必要な場合は、公式(token従量制)を選択してください。

クライアント設定

8つすべてのモデルに共通: 画像編集 / 複数画像の融合では、各入力画像を1.5MB未満に圧縮してください(JPEG品質80~90 / 解像度を縮小)。断続的に発生するshell_api_error / Unknown errorレスポンスは、ほとんどの場合、入力サイズが大きすぎることが原因です — 圧縮することで成功率とレイテンシが明確に改善します。出力解像度は入力サイズに依存しません — 品質は入力ファイルサイズではなく、出力側(公式モデルではsize + quality-vipの3モデルではsizeティアとquality-all / 2.5-allではプロンプトの表現)で設定されます。

よくある質問

はい、強く推奨します。 8つすべてのモデルで、各入力画像を 1.5MB未満(JPEG品質80~90 / 解像度を縮小)に圧縮してください。サイズの大きい入力が、散発的な shell_api_error / Unknown error 応答を引き起こす主な原因であり、圧縮によって成功率とレイテンシーが明確に改善します。圧縮による品質低下を心配する必要はありません — 出力解像度は入力サイズに依存しません。3つのファミリーでは、「出力側」の制御方法が異なります。
  • gpt-image-2-all / gpt-image-2.5-all: prompt の構成表現によって制御します(-all 概要ページの検証済み表現テーブルを参照) — prompt 内の 4K / 8K はカウントされません
  • 3つの -vip モデル(gpt-image-2.5-vip / gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2-vip): size フィールドによって制御します(4Kを含む30種類のプリセットサイズ)。必要に応じて qualityhigh まで指定できます — prompt 内の 4K / 8K もカウントされません
  • 公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2): size + quality によって制御します(有効な任意のサイズ)
要するに、入力を小さくすると処理が速くなるだけです。品質は入力ファイルのサイズではなく、出力側の設定によって決まります。
はい。8つすべてが Default グループ上で動作するため、同じ API Key で追加設定なしに呼び出せます。なお、公式モデルの呼び出しには「Token-priority」token が必要です。-all / -vip はどちらの token タイプでも利用できます。
OpenAI Images API を使用してください(テキストから画像には /v1/images/generations、編集には /v1/images/edits)。理由は2つあります。
  1. より安定している: Images API チャネルでは上流のリソース供給がより豊富なため、呼び出し成功率が高くなります
  2. 公式リレーと互換性があり、簡単に切り替えられる: 呼び出し方法とパラメータ形式は、3つの公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2)と完全に互換性があります。リバースチャネルでリスク制御による不安定化が発生した場合は、model の名前を切り替えるだけで公式リレーに変更でき、コード変更は不要です
チャットベースのエンドポイント(/v1/chat/completions現在は非推奨)もあります。これは、複数ターンの反復編集や、オンライン画像 URL の直接受け渡しにのみ有用です。画像インテントが曖昧な場合、画像ではなく通常のテキストを返すことがあります(「画像を生成:」のような固定プレフィックスを先頭に付けて意図を明確にしてください)。すべてのパラメータについては、-all チャットベース API リファレンス / -vip チャットベース API リファレンスを参照してください。
どちらの系列も、同じ一律料金($0.03/画像)のリバースエンジニアリングされたチャネルで、呼び出し形式も同じです(-vip の3モデルはさらに size の固定と、qualityhigh までの指定に対応します)。違いは 速度と品質 + サイズ固定 です。
  • 生成時間: -all / 2.5-all は約90秒 — 速度が長所です。-vip の3モデルは約120~200秒です。現在は、OpenAI の上流コンピューティングの変動により、ローンチ時より遅くなっています
  • 品質: -vip(Adobe 系列)はディテールのレンダリングが より高品質になる場合があります — 急いでいないショーケース画像向けです。3モデル内では、sunburst-vip は gpt-image-2-vip に近い見た目で、flare-vip はよりソフトです
  • サイズ固定: -vip の3モデルは30種類のプリセット size 値(4Kを含む)に対応します。-all / 2.5-allsize を拒否します — 構図は prompt に記述します
選択の目安: 高速な出力が必要 → -all / 2.5-all。固定サイズ / 4K が必要 → -vip の3モデル。30種類のプリセットを超えるカスタムサイズ、xhigh / max、または精密なマスクが必要 → 公式モデル。詳しくは GPT-Image-2.5-VIP 概要を参照してください。
料金、グループ、呼び出し形式は同じです(2026-09-09 に、同じチャネルと token を使った253リクエスト・3モデル比較を実施したところ、契約は項目単位ですべて同一でした)。異なるのは3点だけです。
  • ティア: すべて quality から high までを受け付けますが、2.5 モデルの high 出力 token 数(2048×1152で1,413)は gpt-image-2-vip medium と同じにすぎません。gpt-image-2-vip high は5,650です。最上位の token ティアを使う場合は、high とともに gpt-image-2-vip を使用してください
  • 品質と速度: flare-vip は最速で、見た目はよりソフト、装飾的なディテールは少なめです。sunburst-vip は gpt-image-2-vip に近い見た目です
  • デフォルトサイズ: flare-vip は固定の1024×1536、他の2つは2048×2048です。固定するには必ず size を渡してください
エイリアス gpt-image-2.5-vip は sunburst-vip です。行ごとの完全な比較表は、GPT-Image-2.5-VIP 概要、「3つの -vip モデルの比較」セクションにあります。
まずは -vip の3モデルから始めてください(デフォルトでは gpt-image-2.5-vip。最上位の token ティアには、high とともに gpt-image-2-vip を選択)。size パラメータは2026-07-22に復活し、一律 $0.03/画像で 30種類のプリセットサイズ(10種類の比率 × 1K/2K/4K) に対応しています。4Kの追加料金はありません。size は画像エンドポイントでのみ動作し、30種類のプリセットのいずれかでなければならない点に注意してください。30種類のプリセットを超える有効な任意のサイズxhigh / max ティア-vip の3モデルは high で打ち止め)、精密なマスク・インペインティング(アルファチャネルマスク)、または 厳密な OpenAI-API フィールド互換性(既存の OpenAI-SDK コードを変更なしで移行)が必要な場合は、公式モデル(gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2、token 単位の課金)を使用してください。
  • OpenAI SDK を使い続けたい / OpenAI 公式との完全な一致が必要、または30種類のプリセットを超えるカスタムサイズが必要: 公式モデルを選択します(テキストから画像には gpt-image-2.5-flare、編集には gpt-image-2.5-sunburst)。input_fidelity を削除し、残りは変更しないでください(background: transparent は引き続き動作します)。
  • コストを削減し、高速な出力が必要: gpt-image-2.5-all を選択します(リバース、約90秒。料金と動作は gpt-image-2-all と同じです)。
  • コストを削減し、品質を優先、または固定サイズ / 4K が必要: gpt-image-2.5-vip を選択します(リバース、約120~200秒、4Kを含む30種類のプリセットサイズ、qualityhigh まで)。最上位の token ティアには、high とともに gpt-image-2-vip を選択してください。
はい。一般的な構成は、プライマリに 2.5-all または 2.5-vip(コストが予測しやすく、速度 / 品質の好みで選択)、フォールバックに公式の gpt-image-2.5-flare / sunburstquality ティア、マスク、または30種類のプリセットを超えるカスタムサイズが必要になった場合に切り替え)です。リバースと公式では応答の形式が異なるため、ビジネスレイヤーで正規化してください。

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