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画像モデル

無料の GPT Image 2.5 ジェネレーター — スピードの Flare、精密編集の Sunburst

GPT Image 2.5 は OpenAI が 2026 年 9 月 8 日に公開した画像モデルファミリーで、Dreamega なら 2 つの API モデルをまとめて使えます。Flare はほとんどのアプリケーションで OpenAI が既定に挙げるモデルで、速度に最適化されたティアとして GPT Image 2 よりレイテンシを 50% 抑え、SNS 向けコンテンツ、商品画像、ビジュアル検索、大量生成に向いています。Sunburst は画質に最適化されたティアで、編集を重ねても細部まで制御し続けたいハイエンドなワークフロー — キャンペーンクリエイティブや作り込んだ商品カットのために設計されています。どちらもテキストからの生成と既存画像の編集に対応し、マスクで領域を示すインペインティングをサポート。新たに xhigh と max の品質ティアが加わり、最大 4K で出力できます。ウォーターマークなし、生成回数は無制限です。

App 版はクレジット消費が少ない一方、安定性は劣る場合があります。本番用途では既定(App ではない)バージョンを選ぶと信頼性が高まります。

GPT Image 2.5 テキストから画像生成ギャラリー

以下の画像はすべて、Dreamega 上で gpt-image-2.5-flare を使い、表示されているプロンプトからそのまま 2K で生成したものです。Flare は OpenAI の速度に最適化されたティアで、GPT Image 2 よりレイテンシが 50% 低く、2.5 世代ならではの鮮明なディテールと高いスタイル再現性を備えています。

GPT Image 2.5 で作成する
ネオンの夜市
AI Image

ネオンの夜市

雨上がりの路地に多言語のネオン看板が崩れずに並び、反射も奥行きも実写のように再現されています。

Prompt

Cinematic wide shot of a rain-washed night market alley, dense hanging signage stacked overhead — glowing signs reading "HARBOUR NOODLE HOUSE", "汤面 · 24H", "ICE BAR", "LOTTERY 彩票" and a vertical banner "第七街夜市" — steam rising from a noodle stall, reflections pooling on the wet cobblestones, teal and magenta neon against warm tungsten, anamorphic flare, 35mm, shallow depth of field

Live PipelineTake 01 / 05

GPT Image 2.5 画像編集ギャラリー

以下のビフォー・アフターはすべて、緻密なコントロールのために設計された高精度ティア gpt-image-2.5-sunburst で編集したものです。1 つの指示で変わるのは 1 か所だけ。構図も光も、触れていないピクセルはそのまま残ります。

Source Feeds01 Inputs
商品カラーの変更 - Input 1
Program · On AirAI · Generated
Output
AI Generated
Transcript · 01

商品カラーの変更

GPT Image 2.5 の YouTube 動画

OpenAI の GPT Image 2.5 Flare と Sunburst を実際に使ったデモ、比較、解説動画

  • Introducing GPT-Image-2.5 in the API - OpenAI
  • Introducing ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • Sketch with ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • Templates with ChatGPT Images 2.5 - OpenAI
  • I Tested GPT Image 2 vs New 2.5 (it's not even close) - Brendan Jowett
  • GPT-IMAGE 2.5: The New King of AI Images! - Theoretically Media

GPT Image 2.5 の YouTube 動画

OpenAI の GPT Image 2.5 Flare と Sunburst を実際に使ったデモ、比較、解説動画

Reel · Specifications

GPT Image 2.5 とは

OpenAI が 2026 年 9 月に投入した画像モデル — 日常の高速生成は Flare、精密編集は Sunburst

  1. · 012API モデル
  2. · 0250%レイテンシ削減
  3. · 035段階の品質
  4. · 044K最大解像度

GPT Image 2.5 は OpenAI の画像生成・編集モデルファミリーで、2026 年 9 月 8 日に ChatGPT Images 2.5 と同時に登場しました。提供されるのは 2 つの API モデルです。gpt-image-2.5-flare はほとんどのアプリケーションでの既定の選択肢で、速度に最適化され、GPT Image 2 よりレイテンシが 50% 低く抑えられています。gpt-image-2.5-sunburst は画質に最適化されており、編集を重ねても細部まで制御し続けたいハイエンドなビジュアルワークフロー向けです。いずれのモデルもテキストからの画像生成と既存画像の編集に対応し、インペインティングをサポート。さらに、従来の GPT Image モデルの上限を超える xhigh と max という 2 つの品質ティアが追加されました。

Reel · Capabilities

GPT Image 2.5 のパワフルな機能

OpenAI が 2026 年 9 月 8 日に gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst で投入したもの

  1. Feature 01 / 08

    2 つのモデルを 1 つのワークフローで

    日常の高速生成は Flare、精密編集は Sunburst が担当します。同じプロンプトのまま、ページを離れることも設定をやり直すこともなく切り替えられます。

  2. Feature 02 / 08

    レイテンシ 50% 削減

    Flare は速度に最適化されたティアで、GPT Image 2 よりレイテンシが 50% 低く、大量生成やビジュアル検索、ラピッドプロトタイピングでは現実的な選択肢になります。

  3. Feature 03 / 08

    精密なローカル編集

    Sunburst は精密ティアで、1 枚あたりに時間をかける分、キャンペーンクリエイティブや作り込んだ商品カットが編集のたびに細部まで制御を保てます。

  4. Feature 04 / 08

    ディテールはより鋭く、スタイルはより忠実に

    置き換えられる GPT Image 2 世代と比べ、GPT Image 2.5 は細部のシャープさと、指定したスタイルへの忠実度がいずれも向上しています。

  5. Feature 05 / 08

    マスクによるインペインティング

    どちらのモデルも画像編集エンドポイントでインペインティングに対応。アルファチャンネル付きのマスクを渡して描き直したい領域をモデルに示し、変更内容はプロンプトで説明します。

  6. Feature 06 / 08

    最大 4K 出力

    low から max までの 5 段階の品質、正方形・横長・縦長のプリセットに加え、16 の倍数で 1:3 〜 3:1、長辺 3840 ピクセルまでのカスタムサイズにも対応します。

  7. Feature 07 / 08

    安定した文字描画

    見出し、商品ラベル、看板、UI テキストが読める形で出力されるため、ポスターやパッケージモックアップ、UI 画面は手作業のタイポ修正なしで使えます。

  8. Feature 08 / 08

    編集を重ねても一貫

    編集を繰り返しても参照画像との一貫性が保たれるので、1 つの素材に複数の指示を重ねても被写体がぶれません。

FAQ

よくある質問

GPT Image 2.5 の生成と編集に関するよくある質問

Flare は高速なティアであり、ほとんどのアプリケーションにおける OpenAI の既定の選択肢です。速度に最適化されており、GPT Image 2 よりレイテンシが 50% 低いため、クリエイター向けや SNS 向けコンテンツ、商品体験、ビジュアル検索、ラピッドプロトタイピング、大量生成に適しています。Sunburst は画質に最適化されたティアで、1 枚あたりに時間をかけ、編集を重ねても細部まで制御し続けたいハイエンドなビジュアルワークフロー — 納品できる水準のキャンペーンクリエイティブや作り込んだ商品画像 — のために設計されています。なお、OpenAI は発表で Flare の画質が GPT Image 2 を上回るとしていますが、API ドキュメントでは Flare の画質は GPT Image 2 と同程度、Sunburst はそれより高いと説明されています。
GPT Image 2.5 は GPT Image 2 よりディテールが鋭く、スタイルへの忠実度が高く、編集の制御性も上がっており、従来の GPT Image モデルにはなかった xhigh と max という 2 つの品質ティアが加わりました。さらにファミリーが gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst の 2 つの API モデルに分かれ、レイテンシと編集精度を天秤にかけられます。Flare は GPT Image 2 よりレイテンシが 50% 低く、Sunburst は 1 枚あたりに時間をかけて忠実度を高めます。
OpenAI は GPT Image 2.5 の両モデルについて GPT Image 2 と同じ token 単価を提示しています。テキスト入力は 100 万 token あたり $5(キャッシュ時 $1.25)、画像入力は 100 万 token あたり $8(キャッシュ時 $2)、画像出力は 100 万 token あたり $30 です。これらのモデルは画像を出力するため、テキスト出力は課金されません。ただし、token 単価が同じでも 1 枚あたりのコストが同じとは限りません。token の消費量はモデルと品質設定によって変わるからです。Dreamega では代わりにクレジットでのお支払いとなり、品質と解像度の組み合わせごとの正確な数値は本ページの料金表に記載しています。
OpenAI は正方形に 1024x1024、横長に 1536x1024、縦長に 1024x1536 を推奨しています。カスタムサイズは幅 × 高さを 16 の倍数で指定でき、アスペクト比は 1:3 〜 3:1、長辺は最大 3840 ピクセルです。品質は low、medium、high、xhigh、max、auto から選べ、各プロバイダーはこれらのティアを 4K 出力まで提供しています。
はい。Flare と Sunburst は画像生成に加えて画像編集エンドポイントでも利用でき、どちらもインペインティングに対応しています。参照画像をアップロードし、変更内容を普通の言葉で伝えるだけです。範囲を絞って描き直す場合はマスクを渡せますが、置き換える領域を示すアルファチャンネルが必要です。フレームの残りをそのまま保つ必要がある編集では、Sunburst のほうが適しています。
まずは Flare から始めてください。OpenAI がほとんどのアプリケーションでの既定と明言しているモデルで、試行を繰り返すときや大量に生成するときほど低レイテンシが効いてきます。精度こそが目的になったら Sunburst へ — 最終的なキャンペーンのアートワーク、パッケージや商品画像、あるいは触れていないピクセルを 1 つも変えてはいけない複数ステップの編集です。Dreamega なら同じプロンプトのまま 2 つを切り替えられます。
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