GPT Image 2.5がRunableで利用可能に：FlareとSunburst

Sep 12, 2026•by Runable

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GPT Image 2.5がRunableで利用可能に：FlareとSunburst

主なポイント

OpenAIは2026年9月8日、2つのAPIモデルとしてGPT Image 2.5を公開しました。スピードを重視した gpt-image-2.5-flare と、最高品質と編集精度を追求した gpt-image-2.5-sunburst です。
どちらのモデルも現在Runableで利用可能です。タスクの中で画像を質問すれば、エージェントが生成・編集を行い、作成中のデッキやサイト、ドキュメントに直接配置します。
最大50%のレイテンシ短縮、2つの新しい品質ティア（ xhigh および max ）、最大3840x2160のネイティブ4K出力、そしてマルチターン編集と被写体維持の大幅な改善が実現しました。
トークン料金はGPT Image 2から変更ありません。両モデルともテキスト入力トークン100万あたり5ドル、画像入力トークン100万あたり8ドル、画像出力トークン100万あたり30ドルです。

OpenAIは今月、急速なリリースを続けています。9月3日にGPT-6 Astraが登場し、その5日後の2026年9月8日にはChatGPTとAPIの両方でGPT Image 2.5が公開されました。今回初めて、画像スタックがFlare（日常的なスピード重視）とSunburst（品質最優先）の2つのモデルに分割されました。

どちらもRunableで利用可能です。本記事では、実際に何が変わり、どちらを選択すべきか、コストはいくらか、そしてチャットウィンドウではなく実際のプロジェクトでどのように活用するかを解説します。

OpenAIが9月8日に発表した内容

GPT Image 2.5は、単一の汎用画像モデルに代わり、どちらも 2026-09-08 のスナップショットを持つ2モデル体制となりました。

GPT Image 2.5 Flareは、スピードに最適化された軽量モデルです。OpenAIは、画像品質はGPT Image 2と同等でありながら、より高速に配信されると説明しています。Flareは、SNS用のバリエーション作成、サムネイル、大量の製品ショット、最終レンダリング前のドラフト作成など、大量処理が必要なタスクのデフォルトの選択肢です。

GPT Image 2.5 Sunburstは、品質に最適化されたベースモデルです。GPT Image 2よりも鋭いディテール、より自然な照明、優れたコントロール性能を実現しており、OpenAIは編集精度が最も重要となるワークフロー向けに位置づけています。複雑な指示に対してGPT Image 2で不足を感じる場合、Sunburstがその課題を解決します。

どちらのモデルもテキストと画像の入力を受け付け、出力は画像のみで、すべての品質レベル（ low 、 medium 、 high 、 xhigh 、 max 、 auto ）をサポートしています。 xhigh と max ティアはこの世代で新しく追加されました。また、両モデルとも透過背景をネイティブでサポートしています。これは非常に重要で、モデルから出力されたロゴや製品切り抜き画像にきれいなアルファチャンネルが付いているだけで、コンポジットの手順を大幅に削減できます。

解像度も向上しました。GPT Image 2.5は auto またはカスタムの WIDTHxHEIGHT に対応しており、一般的なプリセットとして1024x1024、1536x1024、2048x1152、4Kランドスケープ用の3840x2160が用意されています。カスタムサイズは各辺が3,840ピクセル未満、両辺が16の倍数、アスペクト比が3:1以内、合計ピクセル数が655,360から8,294,400の範囲内である必要があります。OpenAIは3,686,400ピクセルを超えるものを実験的と位置づけているため、4Kは実用可能ですが、まだ一般的ではありません。

FlareとSunburst：どちらを選ぶべきか？

モデル名からではなく、現在のワークフローが何をしているかから判断しましょう。

状況	推奨モデル	理由
GPT Image 2の品質で十分な場合	Flare	同等の品質クラスでレイテンシが低く、実質的な画像あたりのコストが安い
GPT Image 2では複雑な指示が足りない場合	Sunburst	ディテール、照明、制御の天井が高い
1つのアセットに対して正確な段階的編集を行う場合	Sunburst	編集精度と被写体維持のために構築されている
大量生成が必要で納期が厳しい場合	Flare	スピードがこの小型モデルの最大の目的である

OpenAIの推奨は、2段階のループです。まずSunburstで品質を確立し、次に同じプロンプトと入力に対してFlareをテストします。Flareで品質が基準を満たし、レイテンシが改善されるなら、そちらに切り替えましょう。満たさない場合はSunburstを維持してください。あるワークロードでスピードが改善されても、別のワークロードで同様の結果になるとは限らないため、ベンチマークのスクリーンショットを鵜呑みにせず、実際のプロンプトで測定してください。

ドキュメントに記載されている両モデル共通の注意点として、繰り返し編集を行うと、固定しておきたい細部がずれることがあります。パスごとに制約を再提示し、特定の領域をピクセル単位で同一に保つ必要がある場合は、モデルに維持させるのではなく、承認済みの編集を元の画像に合成してください。

実際に改善された点

利用を開始して約10分以内に気づくであろう変化が3つあります。

レイテンシが最大50%低下しました。これはOpenAIのリリース資料に基づく数値であり、ワークロードに依存しますが、方向性は一貫しています。同じアセットのバリエーションを多数生成する場合、その累積的な効果は非常に大きくなります。

編集の忠実度が向上しました。両モデルとも、正確な編集と被写体維持の面で改善が見られます。これは以前の画像モデルで実務上のフラストレーションの原因となっていた部分であり、1つの変更を求めるとモデルが勝手に顔を描き直したり、製品の形状を変えたり、照明をリセットしたりしていました。GPT Image 2.5は、指定した部分を変更しつつ、フレームの大部分を安定して維持します。

ノイズアーティファクトが減少しました。特にフラットな領域やグラデーションで見られた、以前のGPT画像出力の目立つ粒子やにじみが軽減されています。これは、そのまま出荷できるアセットと、修正が必要なアセットの決定的な違いです。

GPT Image 2.5のコスト

価格は両バリエーション共通で、GPT Image 2のトークン料金と同等です。

メトリック	100万トークンあたりの価格
テキスト入力	$5.00
キャッシュされたテキスト入力	$1.25
画像入力	$8.00
キャッシュされた画像入力	$2.00
画像出力	$30.00

これらのモデルはテキストではなく画像を出力するため、テキスト出力は課金されません。注意点として、OpenAIはGPT Image 2のトークン計算機はGPT Image 2.5の消費量を正確に推定できないとしています。旧モデルベースのスプレッドシートで予算を管理している場合は、実際の自社リクエストのサンプルを使用して計算し直してください。

重要なコストの疑問は、100万トークンあたりの単価ではありません。受け入れ可能な画像1枚あたりのコストです。より高速で安価なモデルでも、レビューを通過するために4回のやり直しが必要であれば、2回で完了する遅いモデルよりも高コストになります。請求額とともに、やり直しの率を追跡してください。

RunableでGPT Image 2.5を使用する方法

Runableでは、エンドポイントを選択したりリクエストを記述したりする必要はありません。すでに行っているタスクの一部として必要な画像を説明すれば、エージェントがモデルの選択、生成、配置を処理します。

タスクを開始し、必要な内容を伝えるだけです。「コールドブリューブランドのランディングページを作成し、メインビジュアルを生成して」という指示で十分です。エージェントがページを作成し、GPT Image 2.5で画像を生成して、適切なサイズでメインビジュアル枠に配置します。デッキ、レポート、カルーセル、製品リストでも同様です。

同じ会話の中で反復しましょう。GPT Image 2.5はマルチターン編集用に設計されているため、「同じショットで、照明を暖色系にして、缶を左の3分の1の位置に移動して」といった追従指示が期待通りに機能します。固定する必要がある部分を指示すれば、モデルがそれを保持します。

必要なフォーマットを質問してください。ロゴ用の透過PNG、印刷用の4Kランドスケープ、SNS用の正方形など、平易な言葉で伝えれば、エージェントが適切なサイズと背景設定に割り当てます。

チャットウィンドウではなくエージェント内でこれを行う意義は、画像が成果物そのものではないことがほとんどだからです。真の成果物はデッキであり、サイトです。1つのツールで画像を生成してダウンロードし、別のツールにドラッグ＆ドロップするという作業の非効率さを、Runableは排除します。Runableには無料プランがあり、人気のProプランは月額20ドル、ヘビーユーザー向けのMaxプランは月額100ドルで利用可能です。

GPT Image 2.5へのプロンプト：5つの基本ルール

OpenAIはリリースと同時にプロンプトガイドを公開しました。実践において特に重要な部分は以下の通りです。

結果と用途を命名する。「eコマースリスト用の製品写真」と指定するだけで、モデルが従うべき慣例を理解できるため、単なる物体説明よりも効果的です。

ムードではなく視覚的な詳細を記述する。素材、照明の方向、色、媒体を指定することが形容詞よりも重要です。「フォトリアル」や「本物の写真」と明示的に要求しましょう。モデルは自動的にそれを想定しないためです。

正確なテキストを引用し、出現回数を指定する。必要な文言は引用符で囲み、位置やタイポグラフィを記述し、余分なテキストを入れないよう指示します。生成物の綴りは毎回チェックしてください。

変更と制約を分離する。編集の際は「Xのみ変更」と指定し、保持すべき要素（アイデンティティ、形状、レイアウト、ラベル、照明）を列挙します。除外項目を明示することが、意図しない変化を防ぐ鍵です。

参照物に役割を割り当てる。複数の入力を渡す場合は、それぞれの番号と目的（被写体、スタイル、背景など）を特定し、それらがどのように組み合わさるかを説明します。

GPT Image 2.5とNano Banana Proの比較

GoogleのNano Banana Proは明白な代替手段であり、Runableでも利用可能なため、サブスクリプションごとではなくタスクごとに選択できます。

GPT Image 2.5 Sunburstは、フォトリアリズム、正確なテキストレンダリング、透過背景アセット、アイデンティティや製品形状を維持する必要がある編集においてより強力です。ラベル付けされたセクションを持つ構造化されたプロンプトに対して高い成果を出します。

Nano Banana Proは、多数の個別の生成物間でキャラクターや製品のアイデンティティをより一貫して保持し、単一の呼び出しでより多くの参照画像を統合し、厳格なフィールドよりも自然な説明文を好みます。同じキャラクターをフィーチャーした長い画像シリーズを作成する場合、その一貫性が決定要因となります。

正直なまとめとして、1枚の画像を完璧にする必要があるならSunburst、40枚の画像を一致させる必要があるならNano Banana Proを選択してください。Flareは、その間のボリュームをカバーします。

GPT Image 2.5がより広範なクリエイティブワークフローにどのように適合するかを確認したい場合は、AI画像ジェネレーターの比較がモデル世代の立ち位置を理解する上で有益なリファレンスになります。すでにRunableを利用しているチーム向けには、2026年版Runable完全ガイドにて、ドキュメント、デッキ、サイトと画像生成を組み合わせるタスクの設定方法を解説しています。GPT-6 Astraのリリースによりモデル選択の考え方が変わった場合は、GPT-6 Astraローンチ記事で追加された機能と活用シーンを確認してください。AI画像生成が幅広いツールセットの中でどう位置づけられるか悩んでいる小規模企業向けには、小規模ビジネス向けAIツールが仕事の種類ごとにランキングしています。

FAQ

GPT Image 2.5とは何ですか？

GPT Image 2.5は、2026年9月8日にリリースされたOpenAIの画像生成・編集モデルファミリーです。スピード重視の gpt-image-2.5-flare と品質重視の gpt-image-2.5-sunburst という2つのAPIモデルとして提供されており、ChatGPTおよびRunable内でも利用可能です。

FlareとSunburstの違いは何ですか？

Flareはスピードに最適化された軽量モデルで、品質はGPT Image 2と同等です。Sunburstは品質に最適化されたベースモデルで、より鋭いディテール、自然な照明、優れた制御を実現します。どちらも同じ品質設定、サイズ、透過背景をサポートしています。

GPT Image 2.5は4K画像を生成できますか？

はい。最大3840x2160のカスタム解像度に対応しており、各辺は3,840ピクセル上限、両辺は16の倍数です。OpenAIは合計3,686,400ピクセルを超える出力を実験的とマークしているため、本番運用前にそのサイズでの結果を確認してください。

GPT Image 2.5のコストはいくらですか？

両モデルともテキスト入力100万トークンあたり5ドル、画像入力100万トークンあたり8ドル、画像出力100万トークンあたり30ドルで課金されます（キャッシュ入力はそれぞれ1.25ドルと2.00ドル）。テキスト出力は課金対象外です。Runableでは、画像生成はプランのクレジットでカバーされます。

GPT Image 2から移行すべきですか？

GPT Image 2がすでに品質基準を満たしている場合は、まずFlareをテストしてレイテンシの向上を確認してください。満たしていない場合は、Sunburstをテストして品質を確認してから、その他の最適化を行ってください。比較の際は、まずプロンプト、参照物、寸法を同じに保ち、自身の編集ではなくモデルの性能を測定するようにしてください。

画像生成のためにツールを行き来するのはやめましょう

作成中のものを説明するだけで、RunableがGPT Image 2.5を使って画像を生成し、メインビジュアルやスライド、製品ページ、カルーセルなど、しかるべき場所に配置します。無料で始め、出力が日常の一部になったら月額20ドルのProにアップグレードしてください。