GPT-Image-2.5のFlareとSunburstを比較｜速さ・画像編集・使い分け

FlareとSunburst、2つのモデルはどう違う？

OpenAIはFlareを、日常的な画像生成で速さと品質を両立するモデルと説明しています。Sunburstは、より高い品質や細かな指示への対応を重視するモデルです。まずは作りたいものに合わせて選ぶと分かりやすいと思います。

下の「向いている作業」は、この公式説明から考えた選び方です。同じ画像を両方で作って比べた順位ではありません。特に文字やロゴを残す編集は、どちらでも完成した画像の確認が必要です。

2026年9月13日に確認したAPIの通常単価は、両方とも100万トークンあたり、テキスト入力5ドル・キャッシュ済み1.25ドル、画像入力8ドル・キャッシュ済み2ドル、画像出力30ドルです。作る大きさや品質などで消費量が変わるため、単価だけで「1枚いくら」とは決まりません。

APIはアプリなどから画像生成を呼び出す仕組みで、ChatGPTの月額プランとは別料金です。GPT Image 2向けの料金計算を、そのまま2.5に当てはめないようにしてください。

どんなものが作れるかを先に見たい方は、日本語入りの画面や商品写真など10の作例もどうぞ。作りたいものに近い例から見ると、依頼の書き方を考えやすくなります。

• 出典：Flareの公式モデル情報（新しいタブ）
• 出典：Sunburstの公式モデル情報（新しいタブ）

GPT Image 2.5とは？ まず押さえたい5つの進化

OpenAIは2026年9月8日、ChatGPT Images 2.5を発表しました。公式Xでの告知は日本時間9月9日未明です。ChatGPTの機能名は「ChatGPT Images 2.5」、APIで使うモデル名は「GPT-Image-2.5」シリーズ。この2つを分けると、情報を追いやすくなります。

OpenAI公式Xの発表動画から取得したフレーム。本文では元の画面を掲載。カバーは同フレームを基に編集しています。

発表のポイントを絞ると、次の5つです。

最後の数字は待ち時間についての公式値です。すべての画像が必ず半分の時間で完成する、という意味ではありません。今回は旧モデルとの速度比較は行っていません。

• 質感と光：自然な照明や細かな素材感を表現し、参照写真の特徴を残しやすくなった。
• 部分編集：指定した要素を変更し、その周囲を保つ精度が向上。
• 編集の積み重ね：何度も修正するとき、前の変更や画質を維持しやすくなった。
• 複雑な構成：情報を含む図やレイアウト、スタイルの指示への対応が改善。
• 生成の待ち時間：Images 2.0と比べ、最大50％短縮したとOpenAIが説明。

• 出典：OpenAIの公式発表を読む（新しいタブ）
• 出典：公式Xの発表動画を見る（新しいタブ）

注目したいのは「直したら、別物になった」を減らす進化

きれいな画像が作れることは、もちろんうれしい。でも制作で本当に助かるのは、気に入った部分を残して修正できることだと思います。

たとえば、お店の告知画像。料理写真はそのままに背景を落ち着かせたい。商品紹介なら、本体の形を維持しながら、周囲の季節感だけを変えたい。Webサイトなら、完成した画面の文字組みを残してメイン写真を差し替えたい。

このとき毎回、構図や商品まで変わってしまうと、修正のたびに確認をやり直すことになります。変える部分と、守る部分を分けて扱えるか。 私はここに、今回の進化の実用的な面白さを感じています。

OpenAIのシステムカードでも、編集時の一貫性や、図解の正確さ・配置の改善が説明されています。「一貫性」とは、場面や見せ方を変えても、元の特徴や設定がつながっていることです。

ただし、改善と完全保証は別です。OpenAIのヘルプも、選択した範囲の外へ編集が及ぶ場合があると案内しています。ロゴ、商品形状、日付、細かい文字は仕上がりを見て確認したいところです。

• 出典：公式システムカード（新しいタブ）
• 出典：画像編集の公式ヘルプ（新しいタブ）

画像を頼む方法も増えた。Sketch・コメント・テンプレート

今回の更新は、モデルの画力だけではありません。ChatGPT側にも、作りたいものを伝えやすくする機能が加わりました。

言葉にしづらい構図は、Sketchで描いて渡す

「左に大きな写真、その横に見出し、下に3つのカード」。こうした配置は、文章を長くするよりラフを描いたほうが早いことがあります。Sketchは、その描いたものを画像生成の参考にする機能です。

絵を上手に描くための道具というより、頭の中の配置を渡すための道具と考えると使い道が見えてきます。スマートフォンでは「@」メニューからSketchを開く手順が案内されています。

コメントで場所を示し、テンプレートから始める

画像の上にコメントを置ければ、「右上のこの部分」のような説明が伝えやすくなります。テンプレートはチラシや商品写真など、作りたい形式を選ぶ出発点。さらに、使ったプロンプトを共有して、別の人が自分の写真で試すこともできます。

これなら「何を入力すればいいか分からない」という最初の壁も低くなりそうです。一方、機能の画面や提供状況は利用環境によって異なり、発表時点でテンプレートはWorkモード未対応。画像生成の利用上限は、この更新では変更なしと案内されています。

• 出典：9月8日の公式リリースノート（新しいタブ）

Xではどう受け止められた？ 外部評価でも好スタート

OpenAI自身の告知だけでなく、外部の画像評価サービスArenaも結果を公開しています。発表時のX投稿では、SunburstとFlareが、テキストからの生成・単一画像編集・複数画像編集の3分野で1位と2位に入ったと報告しました。

Arenaが公開した画像編集の評価図。2026年9月9日確認。スコアは相対評価であり、正答率ではありません。

9月9日に確認した画像編集の順位表では、Sunburstが1,520、Flareが1,491、GPT Image 2のmedium設定が1,461でした。新モデルの数値はPreliminary（暫定）です。1,520を「152％の性能」と読んだり、差をそのまま画質の向上率に換算したりする指標ではありません。

それでも、登場直後に生成と編集の両方で高く評価されたのは、試してみたくなる材料です。

順位の読み方や他の作例は、Arenaの評価と、画像を見るときの注意点にまとめています。

• 出典：Arenaの公式X投稿（新しいタブ）
• 出典：画像編集の順位表（新しいタブ）
• 出典：テキストからの画像生成の順位表（新しいタブ）

GPT-6 Astraと組み合わせたら、デザインを実装につなげられる

ここからは、公式の機能一覧ではなく、私がこれから試したい制作の流れです。

まずGPT Image 2.5で、作りたいサイトの見た目を1枚にする。気に入ったら、その画像を参考資料としてAstraへ渡し、画面の構造や必要な機能を説明して実装する。この役割分担が、とても面白そうです。

画像は「どんな見た目にしたいか」の共通見本。コードは「どう動くか」を作るもの。 この2つをつなげると、言葉だけでデザインを説明する負担を減らせます。Codexの公式資料にも、UI素材やバナーなどを画像生成で用意し、プロジェクトで使う流れが紹介されています。

具体的には、こんな進め方を考えています。

画像の中のボタンは、そのままでは押せません。文字も検索できる本文にはなっていません。見た目を示すUI案から、実際に迷わず使えるUXへ進むには、この実装と確認が必要です。今回はデザイン画像の生成・編集までを試しており、サイトの実装はまだ行っていません。

映像制作にも広げられそうです。たとえば、同じ宿の昼と夜のビジュアルを企画案として並べ、方向性を決めてから、対応する動画ツールへ参照画像として渡す。コンペ用の完成イメージや、映像の絵コンテを用意する使い方です。ただし、GPT Image 2.5自体は画像モデル。静止画がそのまま動画になるわけではなく、動画化は別の工程です。

画像を実際に動くサイトへ変えるなら、先に「何ができたら完成か」を決めておきたいところです。AIに開発を頼むときに伝える三つのことを、そのまま依頼のメモに使えます。

• 方向性を決める：誰向けのサイトか、最も目立たせたい情報は何かを整理する。
• 画像で比べる：写真、配色、余白、文字の大きさが異なる案を作る。
• 採用案を実装する：Astraへ画像と要件を渡し、写真素材とUI部品を分けて組み立てる。
• 実画面で詰める：スマートフォン表示、押しやすさ、キーボード操作、読みやすさを確認する。

• 出典：Codexの画像生成ガイド（新しいタブ）

実際に生成してみた① 日本語入りの旅行サイトを1枚に

ここからの2枚は、今回GPT Image 2.5 Sunburstを指定して生成・編集した作例です。サイズはどちらも1,536×1,024。掲載用に文字を後から描き足したり、別の写真へ手作業で差し替えたりはしていません。

テーマは、架空の星空旅行サービス「SORATABI」。実在の宿や予約サイトではなく、デザイン検討用のイメージです。写真の風景も、実際の長野の施設を示すものではありません。

作例1：GPT Image 2.5 Sunburstで生成した架空の旅行サイト「SORATABI」。日本語と写真を含むUIコンセプト画像です。

これは、見ていてかなり気分が上がりました。 湖畔のキャビン、ガラス越しの暖かい光、木のデッキ。そこへ「星を見に、旅に出よう。」という日本語を大きく配置しています。写真だけでなく、余白や文字の強弱も含めて、旅の雰囲気が伝わる画面になりました。

見てほしいのは、上部のナビゲーション、予約条件の「エリア・日程・人数」、下段の3つのカードです。確認した見出しやラベルは読める形で描かれ、指示した要素が画面の中に整理されています。

プロンプトでは、主役の写真だけでなく、左は文字、右は写真、下に3カードと構成を指定しました。載せたい日本語もそのまま渡し、余分な価格やレビューは追加しないよう伝えています。「おしゃれなサイト」だけで終わらせず、何を見せたいかを具体化したのがポイントです。

実際に生成してみた② 写真だけ、星空へ変えてみる

次に、1枚目を参照画像として渡しました。変更はメイン写真の時間帯だけ。文字、ボタン、予約欄、下のカードは残すように指示しています。

作例2：作例1を基に、メイン写真を星空へ編集した画像。文字や画面構成を保つよう指示しました。

昼のキャビンが、星空を楽しむ宿のビジュアルになりました。 山の輪郭とガラス張りの建物を引き継ぎながら、空は濃い青へ。室内の暖色が、夜景の中でぐっと目立ちます。

その一方で、左の見出しやボタン、予約条件、下段3カードの配置は保たれています。完成した案を捨てて作り直すのではなく、「ここだけ別案にしたい」と進められる。この感覚が、とてもいいんです。

今回の指示の要点を日本語で書くと、こうなります。

今回確認したのは、1枚の生成と、その画像への1回の編集です。画面を見て構成と文字の維持は確認しましたが、全画素が一致することや、何十回編集しても崩れないことを証明する試験ではありません。旧モデルとの同一条件比較もしていないので、作例そのものから性能差を数値化してはいません。

それでも、最初のアイデアを形にして、気に入ったところを残しながら別の雰囲気へ進められたことは、今回の具体的な手応えです。

「何を作るか」だけでなく「どこを直すか」を考えるのが楽しくなる

GPT Image 2.5で私が期待しているのは、派手な1枚を作ることだけではありません。

気に入ったデザインを育てる。写真の雰囲気だけ変えて比較する。決めた案をAstraへ渡して実装する。映像を作る前に、完成イメージを共有する。画像が、次の作業へ進むための具体的な材料になります。

まず試すなら、「1枚作る → 変えるところを1つ決める → 残すところも指定する」。今回の昼と夜のように見比べると、きれいに作れるかだけでなく、自分の制作にどう役立つかまで見えてきます。

これは、いろいろ作りたくなる更新です。次は、このデザインを実際に動く画面へつなげてみたいですね。