はじめに
2026年4月4日から5日にかけて、画像生成モデルの評価プラットフォーム Arena（旧LMArena / 旧Chatbot Arena） に正体不明の3モデルが出現しました。コードネームは maskingtape-alpha、gaffertape-alpha、packingtape-alpha。テスター達を驚かせた後、数時間で消えました。
業界ではこれを GPT Image 2のグレースケールテスト（限定A/Bテスト） と見ています。
同時進行で、開発者は別の重要な締め切りに直面しています。DALL-E 2 / DALL-E 3 のAPIが2026年5月12日に廃止されます（2025年11月に告知済み）。残り約3週間です。
この記事では以下を整理します。
- GPT Image 2のリーク内容と5大アップグレード
- 現在のOpenAI画像生成モデルファミリー
- DALL-E廃止前に必要な移行手順とコードサンプル
- GPT Image 2リリースに向けた今後の展望
この記事で学べること
- Arenaに出現した3コードネームの詳細
- GPT Image 1.5と比較した5つの改善点
- DALL-E 3からgpt-image-1.5への移行コード例
対象読者
- OpenAI APIで画像生成を利用している開発者
- DALL-E廃止に向けて移行準備をしている方
- GPT Image 2の技術仕様を把握したい方
前提環境
- Python 3.10+
-
openaiSDKライブラリ（最新版）
TL;DR
- 2026年4月4-5日、Arenaに GPT Image 2とみられる3モデル が一時登場してテスターを驚かせた
- 5大進化: テキスト99%精度・カラーキャスト解消・世界知識強化・独立アーキテクチャ・4Kレベル解像度
-
DALL-E 2/3は2026年5月12日に廃止 — 移行先は
gpt-image-1.5またはgpt-image-1-mini - GPT Image 2の 正式リリースは2026年4月末〜5月中旬 と見込まれている
GPT Image 2リーク — Arena.aiに現れた3つのコードネーム
何が起きたか
Arena（arena.ai）は、複数のAIモデルを匿名で評価できるプラットフォームです（2026年1月に「LMArena」から「Arena」にリブランド）。モデル名を伏せた状態で生成物を比較するため、OpenAIを含む各社がリリース前の内部テストに利用します。
2026年4月4-5日、以下の3つのモデルが突如リストに現れました：
| コードネーム | 想定バリアント |
|---|---|
maskingtape-alpha |
標準品質（Standard） |
gaffertape-alpha |
高品質（High / Pro） |
packingtape-alpha |
高速・低コスト（Mini相当） |
発見から数時間以内に消えたため、正式公開前のグレースケールテストだったとみられています。
OpenAIはGPT Image 2について公式なモデルページ・APIエイリアス・ブログ記事のいずれも発表していません（2026年4月17日時点）。
GPT Image 2の5大アップグレード
リーク情報と業界レポートをもとに、GPT Image 1.5からの主要な改善点を整理します。
1. テキスト描画精度 — 90〜95% → 99%超
GPT Image 1.5では「ほぼ正確」だったテキスト描画が、99%超の精度に到達したとされています。複数単語の看板・製品ラベル・広告コピーでの誤字がほぼなくなるレベルです。
2. カラーキャスト（黄みがかり）の解消
GPT Image 1.5でよく報告される「全体的に黄みがかる問題（イエローキャスト）」が解消されています。テスターによるブラインド比較では、Google Nano Banana Proとの比較でも高評価を獲得したと伝えられています。
3. ワールドナレッジの大幅向上
特定の場所・製品・人物・ブランドに関する知識の精度が「大きく向上した」との評価が複数あります。例えば、著名な建物を「それとわかる形で描画できる」ようになるレベルです。
4. 独立アーキテクチャ（自己回帰生成）
GPT Image 1.5はGPT-4oのマルチモーダル機能の一部として画像生成を行っていましたが、GPT Image 2はGPT-4oから独立したアーキテクチャを採用していると報告されています。
技術的には、DALL-Eのような別個の拡散モデルではなく、言語モデル内部での自己回帰生成（autoregressive generation inside the language model）に相当する仕組みです。これによりテキストとビジュアルの統合が深まります。
5. 解像度 — 2048×2048〜4Kレベル
GPT Image 1.5の最大解像度（1536×1024）から、**2048×2048またはそれ以上（4Kレベル）**への対応が予想されています。高解像度の商用コンテンツ制作用途での活用が広がる可能性があります。
現在のOpenAI画像生成モデルファミリー
GPT Image 2を理解するために、現行ラインナップを整理します。
| モデル | 状態 | 特徴 | 用途 |
|---|---|---|---|
| DALL-E 2 | 廃止予定 (5/12) | 旧来の拡散モデル | 移行必須 |
| DALL-E 3 | 廃止予定 (5/12) | 精度改善版 | 移行必須 |
| gpt-image-1 | 現役（レガシー） | 安定した品質 | 再現性重視 |
| gpt-image-1.5 | 現行フラッグシップ | テキスト精度・速度・コスト最適 | 推奨 |
| gpt-image-1-mini | 現役（低コスト） | 最安値 | 大量生成 |
| gpt-image-2 | リリース待ち | 5大アップグレード | 準備中 |
GPT Image 1.5のスペック
公式APIドキュメントによると、gpt-image-1.5は現行の推奨モデルです。
料金（2026年4月時点）:
| サイズ | Low | Medium | High |
|---|---|---|---|
| 1024×1024（正方形） | $0.009 | $0.034 | $0.133 |
| 1024×1536（縦） | $0.013 | $0.050 | $0.200 |
| 1536×1024（横） | $0.013 | $0.050 | $0.200 |
トークンベース料金: 入力 $8/1Mトークン、キャッシュ $2/1Mトークン、出力 $32/1Mトークン（gpt-image-1比で20%安）
品質指標（2026年2月時点）:
- Arena Elo: 1,264（業界トップクラス）
DALL-E廃止対応: 移行ガイド
廃止スケジュール
- 廃止日: 2026年5月12日
-
対象: DALL-E 2 (
dall-e-2)、DALL-E 3 (dall-e-3) - 告知日: 2025年11月14日
移行先の選び方
| 移行元 | 推奨移行先（公式） | 高品質移行先 | 理由 |
|---|---|---|---|
| DALL-E 3（高品質用途） | gpt-image-1 |
gpt-image-1.5 |
公式推奨 / より高品質 |
| DALL-E 3（コスト重視） | gpt-image-1-mini |
— | $0.005/画像〜 |
| DALL-E 2 | gpt-image-1-mini |
— | コスト互換性 |
公式Deprecationsページでは
gpt-image-1とgpt-image-1-miniが公式の移行先として案内されています。gpt-image-1.5はより新しいフラッグシップモデルで品質・コスト両面で優れていますが、公式移行先としては別途案内されています。
DALL-E 3からgpt-image-1.5への移行コード
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
# 移行前: DALL-E 3（2026年5月12日以降は使用不可）
# response = client.images.generate(
# model="dall-e-3",
# prompt="A futuristic cityscape at night",
# size="1024x1024",
# quality="hd",
# n=1,
# )
# 移行後: gpt-image-1.5
response = client.images.generate(
model="gpt-image-1.5",
prompt="A futuristic cityscape at night",
size="1024x1024",
quality="high", # "low" / "medium" / "high" / "auto"
n=1,
)
image_url = response.data[0].url
print(image_url)
gpt-image-1-mini（低コスト移行）
from openai import OpenAI
import base64
client = OpenAI()
# gpt-image-1-mini: DALL-E 3の低コスト代替
response = client.images.generate(
model="gpt-image-1-mini",
prompt="A simple product banner with text 'Spring Sale'",
size="1024x1024",
quality="low",
n=1,
response_format="b64_json", # URLまたはbase64を選択可
)
# base64デコードして保存
image_data = base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
with open("output.png", "wb") as f:
f.write(image_data)
主な変更点
DALL-E 3からgpt-image-1.5へ移行する際の注意点：
# 変更点1: qualityパラメータの値が変わる
# DALL-E 3: "standard" / "hd"
# gpt-image-1.5: "low" / "medium" / "high" / "auto"
# 変更点2: styleパラメータが廃止
# DALL-E 3にあった style="vivid" / style="natural" は gpt-image-1.5 では使用不可
# 変更点3: revised_promptの返却がなくなる
# DALL-E 3は自動でプロンプトを修正して revised_prompt を返したが、
# gpt-image-1.5 ではこの挙動はない
GPT Image 2リリースに向けた展望
リリース時期の予測
複数のAI情報サイトが、2026年4月末〜5月中旬を予測しています。その根拠として：
- DALL-E廃止との同期: DALL-E 2/3の廃止（5月12日）に合わせて、より上位の代替モデルを提供するとみられる
- Arenaテストの段階: グレースケールテストが実施済みであれば、次はベータ公開が近い
- OpenAIのリリースサイクル: GPT Image 1（2025年3月）→ GPT Image 1.5（2025年12月）→ GPT Image 2（2026年Q2）
開発者が今できる準備
GPT Image 2が正式発表されても移行負荷が最小になるよう、今から準備できます：
# モデル名を定数化しておく（切り替えやすくする）
IMAGE_MODEL = "gpt-image-1.5" # GPT Image 2リリース後は "gpt-image-2" に変更予定
def generate_image(prompt: str, quality: str = "medium") -> str:
"""画像を生成してURLを返す"""
response = client.images.generate(
model=IMAGE_MODEL,
prompt=prompt,
size="1024x1024",
quality=quality,
n=1,
)
return response.data[0].url
モデル名を設定ファイルや環境変数で管理しておくと、GPT Image 2への切り替えが容易になります：
import os
IMAGE_MODEL = os.environ.get("OPENAI_IMAGE_MODEL", "gpt-image-1.5")
まとめ
OpenAIの画像生成エコシステムは大きな転換期にあります。
- 今すぐ対応必須: DALL-E 2/3を使っているなら、2026年5月12日まで にgpt-image-1またはgpt-image-1-mini（公式推奨）、あるいはgpt-image-1.5（高品質）への移行が必要
- GPT Image 2は間近: Arenaリークで判明した5大進化（テキスト99%・カラーキャスト解消・世界知識・独立アーキテクチャ・4K）が正式リリースで確認できる見込み
- 移行コストは低い: qualityパラメータの変更とstyleパラメータ削除への対応が主な作業