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簡潔な回答

その可能性が極めて高いです。GPT モデルは画像を32×32ピクセルのパッチ単位で処理するため、画像が大きくなるほどパッチ数が増加します。単一の画像がおよそ30メガピクセル(例:6700×4500)を超えると、一部のルートでは即座に拒否されます。約60メガピクセルを超えると、ピーク時にはリクエストが拒否される前に数分間キューに入ったままになることが多く、クライアント側で先にタイムアウトが発生して、リクエストが「まったく応答しない」ように見えてしまいます。 これらの失敗は必然的に発生します。再試行したり API キーを切り替えたりしても解決しません。アップロードする前に、画像の長辺が約2048ピクセルになるようリサイズしてください。認識精度は変わらず、入力 tokens を元のほんのわずかな量まで削減できます。

3つの典型的な症状

サイズが大きすぎる同一の画像であっても、ルートや時間帯によって次のいずれかの形で失敗することがあります:
429 が表示されても、安易にリトライを増やさないでください。まずはエラーメッセージを確認してください。maximum usage size または patches が含まれている場合、リクエスト自体が大きすぎるため、リトライしても同時実行数を占有して待機し続けるだけです。

テスト結果:画像サイズと結果

2026-10-20に、同じ画像を異なるサイズで gpt-6.1-sol に送信しました(JPEG、OpenAI互換のチャットエンドポイント上で image_url 経由でbase64としてアップロード): ここからわかること:
  • tokens はピクセル数に比例して直線的に増加します。おおよそ「ピクセル数 ÷ 1024 × 1.2」です。9000×6000の画像は2048バージョンの約19倍の tokens を消費しますが、認識結果は同じです。
  • 大きな画像が処理を通るかどうかは、ルートと時間帯に依存します。 上記の表は、オフピーク時に単一のルートで測定した結果です。別のルートでは画像1枚あたり30,000パッチ(約30メガピクセル)の厳格な制限が適用されており、ピーク時にはそのしきい値がさらに下がります。
  • したがって、「テストで通った」ことを安全な上限値とみなさないでください。 画像理解においては、長辺が2048ピクセルあれば十分です。

画像が大きすぎるかどうかを判断する方法

1

リクエストボディのサイズを確認する

Base64エンコードを行うと、サイズは約1.33倍に膨らみます。リクエストボディが数MB、あるいは10MBを超えている場合、画像がリサイズされていない可能性が極めて高いです。
2

エラーメッセージを確認する

patches、maximum usage size、またはimage exceedsを検索してください。これらのいずれかが含まれている場合、画像が大きすぎることを意味します。
3

リサイズした画像と比較する

同じ画像の長辺を2048にリサイズして再送信してみてください。数秒以内にレスポンスが返ってくる場合、問題はモデルやネットワークではなく、画像のサイズにあります。

解決策:アップロード前にリサイズする

戻り値をimage_url.urlに指定してください。リサイズ後、画像は通常数百KB程度になり、数秒以内に結果が返ってきます。
非常に小さな文字(ページ全体のスキャンにある脚注など)を読み取る必要がある場合は、巨大な元画像を1枚アップロードするのではなく、ページを複数のタイルに分割して個別にアップロードするか、必要な領域を切り取ってください。各タイルが安全な範囲内に収まり、多くの場合、認識精度も向上します。

よくある質問

ほとんどのユーザーがアップロードするスクリーンショットやスマートフォンの写真は、結果として数メガピクセル程度に収まります。リクエストごとの使用量制限に達するのは、数十メガピクセルの元画像がアップロードされた場合のみであるため、他のユーザーが同時に影響を受けることはありません。
プロバイダーによって拒否されたリクエスト(429、400)では消費記録は生成されません。これは利用ログで確認できます。
いいえ、解決しません。タイムアウトを延ばしても、プロバイダーがリクエストを拒否するまで待機することになるだけで、失敗することに変わりはありません。解決策は画像をリサイズすることです。
はい、モデルごとに異なるルールがあります。Claude は 10 MB を超える単一画像を拒否し(同様に 429 が発生)、Kimi は 1 枚の画像が 16,384 tokens を超えるとエラーを返し、Seed は総ピクセル数を 36 メガピクセルに制限し、Gemini は自動的に縮小します。詳細は画像理解の「まずは大きな画像を縮小」セクションを参照してください。

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