はじめに
2026年9月8日にOpenAIが発表したGPT Image 2.5、API経由でどう呼び出すのか気になったので、公式ドキュメントを見ながら実際に試してみました。この記事ではモデルの違いとパラメータ、簡単なサンプルコードをまとめます。
Flare と Sunburst、何が違う?
GPT Image 2.5はAPI上、2つのモデルとして提供されています。
| 項目 | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
|---|---|---|
| モデルサイズ | 小型モデル | ベースモデル |
| 特徴 | 速度優先 | 品質優先 |
| 画質の目安 | GPT Image 2 と同程度 | GPT Image 2 を上回る |
公式ドキュメントによると、新規にワークフローを組む場合はスピードを優先したいときはFlare、品質要件が厳しいときはSunburstから試すのが基本方針とされています。すでにGPT Image 2で運用していて品質面に問題がないなら、まずFlareでレイテンシを削減できないか確認し、逆にGPT Image 2では品質が足りない複雑なケースではSunburstから試す、という使い分けが案内されています。
編集(image-to-image)についても、両モデルとも被写体の保持や指示への忠実性が向上しているとのことです。
パラメータ一覧
API側で指定できる主なパラメータは以下の通りです。
| パラメータ | 指定できる値 |
|---|---|
| model | gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst |
| quality | auto(デフォルト) / low / medium / high / xhigh / max |
| size | auto、または 1024x1024・1536x1024・1024x1536・2048x2048・2048x1152・3840x2160・2160x3840 など |
| background | auto / opaque / transparent |
サンプルコード(Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.images.generate(
model="gpt-image-2.5-flare", # 速度優先なら flare、品質優先なら sunburst
prompt="窓際の木製デスクに置かれたガラス製の香水瓶、柔らかい朝の光",
quality="high",
size="1024x1024",
background="auto",
)
model を gpt-image-2.5-sunburst に変えるだけでSunburstモデルに切り替えられます。レスポンスの詳細な形式は変更される可能性があるので、実装時は必ず公式ドキュメントで最新の仕様を確認してください。
GPT Image 2 からの移行
既存のGPT Image 2実装がある場合、基本的にはモデル名をFlareまたはSunburstに差し替えるだけで動く設計になっているようです。ただしパラメータの許容値やデフォルト値が変わっている可能性があるため、本番トラフィックを流す前に必ず動作確認をしておくのが安全です。
APIキーなしでまず試したい場合
いきなりAPIキーを発行して本番導入する前に、ブラウザ上でFlareとSunburstの出力を見比べたいこともあると思います。そういう場合はimages25のようなサービスを使うと、ChatGPTアカウントなしでも無料クレジットからどちらのモデルも試せるので、実装前の検証用途に向いています。
※images25はOpenAI社とは関係のない独立したサービスです。
公式サイト:https://images25.io
まとめ
- GPT Image 2.5はAPI上、
gpt-image-2.5-flare(速度優先)とgpt-image-2.5-sunburst(品質優先)の2モデルで提供される - パラメータは
model/quality/size/backgroundの4つが基本 - 既存のGPT Image 2実装はモデル名の変更だけで移行できる可能性が高いが、本番投入前の検証は必須
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