GPT Image 2.5の選び方：FlareとSunburstの違いは？

速度を優先するならGPT Image 2.5 Flare、厳しい画質要件や精密な編集を重視するならSunburstから試すのが出発点です。 OpenAIはFlareをGPT Image 2と同等の画質を備える速度重視の小型モデル、SunburstをGPT Image 2より高画質な基本モデルと説明しています。これは公式の位置付けであり、Ofoxによるベンチマーク結果ではありません。

GPT Image 2.5はOfoxでも利用できます。FlareとSunburstのモデルページで、現在の料金とAPIの呼び出し例を確認できます。

APIで指定する名前はgpt-image-2.5-flareとgpt-image-2.5-sunburstです。公式資料の確認日は2026年9月9日です。

用途別に選ぶ

どちらもテキストと画像を入力でき、画像を出力します。生成、編集、透明背景に対応しています。ただし、速度重視という説明から一定の高速化倍率を導くことはできません。

必要な出力を先に定義する

商品写真なら、ボトルの形を保つ、ラベルを読める状態にする、輪郭をきれいに仕上げ、背景だけを変更する、といった基準が考えられます。SNS用イラストでは構図と待ち時間のほうが重要かもしれません。一般的な画質順位だけでは、両方の用途を判断できません。

OpenAIの画像プロンプトガイドは、既存の品質を出発点にするよう勧めています。GPT Image 2で基準を満たしていればFlareから試し、複雑な用途で不足があればSunburstで品質を確認してから速度を最適化します。

編集指示では変更点と保持する部分を分けます。

無地の背景を柔らかい照明のスタジオ背景に変更してください。商品の形、ラベルの文言、撮影角度、トリミングは保持し、物や文字を追加しないでください。

これは指示の例であり、完全な保持を保証するものではありません。文字、輪郭、影を元画像と比較してください。両モデルとも精密な編集と被写体保持の改善をうたっていますが、個別画像の検証は必要です。

画質設定はどう選ぶ？

両モデルの対応設定はauto、low、medium、high、xhigh、maxです。最初の比較では、両方が対応する明示的な設定を固定し、プロンプト、参照画像、寸法もそろえます。同名の設定が同じ見た目や処理時間を意味するわけではありません。

基準に届かなければ設定を上げ、満たしたら下げても品質を維持できるかを試します。xhighやmaxは、具体的な画質上の問題を許容できる処理時間の範囲で解消できる場合に使います。OpenAIは、設定を上げてもすべてのプロンプトで結果が改善するとは限らないとしています。

Flareの小さな画像とSunburstの大きな画像を比較し、差をすべてモデルの違いによるものと判断しないでください。autoは実運用には便利でも、最初の比較では明示的な設定のほうが結果を解釈しやすくなります。

Flareのほうが安い？

料金表だけでは判断できません。 公開されたトークン単価は同じですが、応答が速いことと課金トークンが少ないことは別です。GPT Image 2の計算機では2.5の消費量を推定できません。現在の公式ガイドには2.5専用の出力費用見積もりがありますが、対象外の費用もあります。

GPT Image 2.5の料金解説で内訳を確認してください。課金された修正も含め、採用できる画像1枚あたりの費用で比べるのが実用的です。

2026年9月13日の実測画像・所要時間・請求額

2026年9月13日10:35〜10:37 UTCにOfoxで6回実行しました。モデルIDはopenai/gpt-image-2.5-flareとopenai/gpt-image-2.5-sunburst、設定は共通で1024x1024、quality="medium"、n=1です。生成4回はhttps://api.ofox.run/v1/images/generations、編集2回は同じホストの/v1/images/editsにmultipartで送信しました。すべてHTTP 200で、再試行はありません。掲載画像は保存した元のPNGです。

時間はクライアントで計測し、HTTP応答の転送を含みます。画像のデコードと保存は含まず、管理画面の処理時間とは異なります。各課題1回ずつの結果なので、安定した速度順位や全体の勝率は判断できません。請求額の照合方法は料金記事に記載しています。

商品画像

両モデルとも、ボトル全体が収まり、余計な物や文字がないという目視基準を満たしました。

英字の描画

両モデルともFIELD NOTES、SMALL IDEAS, CLEAR WORDS、ISSUE 025の3行は、目視で指定どおりでした。これは英字の結果であり、日本語の描画品質は検証していません。

背景の編集

元画像は手作業で作成したSVGをPNGに変換したもので、写真でもモデルの生成画像でもありません。目視では両モデルとも輪郭、ラベルの文字、切り取り範囲を維持しましたが、ボトルやラベルにわずかな色調・質感の変化が見られました。そのため「背景だけを変える」という厳密な基準は、どちらも完全には満たしていません。修正のための再実行は行わず、この結果も掲載しています。

この評価は元の解像度で行ったAIによる画像確認であり、人によるブラインド評価ではありません。画素単位での保持を保証するものでもありません。

プロンプト・パラメーター・usageの記録には、全6回の実行条件、所要時間、料金と出力ファイルのハッシュを収録しています。

3つの課題で比較する

各課題で両モデルに同じプロンプトを渡し、サイズと画質を固定します。編集には同じ元画像を使い、出力を見る前に合格条件を決めておきます。

英字のテストにはFIELD NOTES、SMALL IDEAS, CLEAR WORDS、ISSUE 025などを固定して使えます。日本語を使う用途では、実際に掲載する日本語でも別途確認してください。英字が正しく描けても、日本語の品質を示したことにはなりません。

モデルID、設定、所要時間、usage、採用可否を各試行で記録し、失敗や修正結果も残します。各課題1組だけでは、安定した速度順位や全体の勝率は判断できません。呼び出し方はAPIガイド、採用できた画像あたりの費用は料金ガイドを参照してください。

公式資料

• Flare
• Sunburst
• 画像プロンプトガイド
• 画像生成と費用見積もり