gpt-image-2.5-flareGPT Image 2.5 は OpenAI の最新画像モデルで、GPT Image 2 からの進化は「1 枚目の生成」より「編集」にあります。直したい箇所を指定すればそこだけが変わり(服を替えても顔は動かず、文字を書き換えても背景は動かない)、同じ人物や商品を何ラウンド編集しても崩れません。本物のアルファ付き透過 PNG にもネイティブ対応しました。gpt-image-2.5-flare は既定ティアで、2.5 本来の画質を約半分の遅延で出し、既定は medium です。APIMODELS では解像度 × 画質で課金します(15 区分)。1K $0.008–$0.08、2K $0.020–$0.15、4K $0.02–$0.3。low が最安で max が最高額のため、必要な精細さの分だけ支払う形です。組織認証は不要、中国本土からも直接呼べます。2K / 4K はアップスケールではない実解像度です。マスクは受け付けません。編集範囲はプロンプトで決めます — 変えたい対象を名指ししてください。
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Enter a prompt and click Generate
解像度 × 画質で課金します(15 区分)。1K $0.008–$0.08、2K $0.020–$0.15、4K $0.02–$0.3。low が最安で max が最高額 — 必要な精細さの分だけ支払う形です。透過背景と参照画像は追加料金なし。失敗した場合は課金されません。
直したい部分を指定すれば、それ以外は動きません。服を替えても顔は動かず、画像内の文字を書き換えても背景はそのまま。多くの人が最初に気づく変化です。
同じ人物や商品が長い編集の連鎖でも同じままで、数回でぶれることがありません。安定のためにプロンプトへ積んでいた構造の制約、参照画像、固定ライティングの指示はほぼ不要になります。
自分で切り抜く単色背景ではなく、本物のアルファです。GPT Image 2 にはできなかったので、透過背景を頼むのが世代を見分ける最も簡単な方法です。
gpt-image-2.5-flare は既定ティアで、2.5 の画質を GPT Image 2 の約半分の遅延で出し、SNS・EC・大量生成向け。gpt-image-2.5-sunburst は時間をかけて最高精度を狙います。
ディテールの質と生成速度がともに GPT Image 2 を上回り、6 種類の標準アスペクト比を近似ではなく正確に保ちます。
Sketch(ラフを描いてモデルに読ませる)、15 種の作成テンプレート、画像上への直接コメントは公開時点で ChatGPT 限定で、API では使えません。組み込む前に確認してください。
GPT Image 2.5 Flare は OpenAI の画像生成 API です。GPT Image 2.5 は OpenAI の最新画像モデルで、GPT Image 2 からの進化は「1 枚目の生成」より「編集」にあります。直したい箇所を指定すればそこだけが変わり(服を替えても顔は動かず、文字を書き換えても背景は動かない)、同じ人物や商品を何ラウンド編集しても崩れません。本物のアルファ付き透過 PNG にもネイティブ対応しました。gpt-image-2.5-flare は既定ティアで、2.5 本来の画質を約半分の遅延で出し、既定は medium です。APIMODELS では解像度 × 画質で課金します(15 区分)。1K $0.008–$0.08、2K $0.020–$0.15、4K $0.02–$0.3。low が最安で max が最高額のため、必要な精細さの分だけ支払う形です。組織認証は不要、中国本土からも直接呼べます。2K / 4K はアップスケールではない実解像度です。マスクは受け付けません。編集範囲はプロンプトで決めます — 変えたい対象を名指ししてください。 APIMODELS のプラットフォーム経由なら、統一 API と明朗な従量課金でこのモデルを呼び出せます。 現在の料金: 1K-low: $0.008, 1K-medium: $0.02, 1K-high: $0.03, 1K-xhigh: $0.05, 1K-max: $0.08, 2K-low: $0.02, 2K-medium: $0.025, 2K-high: $0.04, 2K-xhigh: $0.08, 2K-max: $0.15, 4K-low: $0.02, 4K-medium: $0.045, 4K-high: $0.08, 4K-xhigh: $0.17, 4K-max: $0.3。
One hero shot, then colourways, materials and packaging text edited in place — the product stays the same object across the whole set instead of being re-imagined each time.
background=transparent returns a real alpha PNG at 1K, 2K or 4K, so catalogue tiles, stickers and compositing layers skip the keying step entirely.
A mascot, model or spokesperson that survives dozens of edits — different outfits, props and scenes without the face drifting. Reference images are free, so anchor the set once and iterate.
Change the headline on a poster or the label on a bottle and the composition, lighting and typography around it stay put — the edit is targeted at the words, not the frame.
About half the wait of GPT Image 2, and roughly half of Sunburst on the same prompt — which turns a few hundred catalogue tiles or social variants into an afternoon rather than a week. Same price per image as Sunburst at the same quality, so the speed costs nothing.
GPT Image 2.5 Flare は APIMODELS 経由で 1K-low: $0.008, 1K-medium: $0.02, 1K-high: $0.03, 1K-xhigh: $0.05, 1K-max: $0.08, 2K-low: $0.02, 2K-medium: $0.025, 2K-high: $0.04, 2K-xhigh: $0.08, 2K-max: $0.15, 4K-low: $0.02, 4K-medium: $0.045, 4K-high: $0.08, 4K-xhigh: $0.17, 4K-max: $0.3 で利用できます。課金は従量制で、生成した分だけの支払いです。
APIMODELS に登録して API キーを取得し、統一エンドポイントを呼ぶだけです。cURL / Python / Node.js のサンプルを含む詳しいドキュメントを用意しています。
APIMODELS は同じ GPT Image 2.5 Flare を集約プラットフォーム経由で提供します。統一された API インターフェースなので、プロバイダごとにアカウントを作る必要はありません。キー 1 本ですべてのモデルに届きます。
flare は既定ティアです。2.5 本来の画質を GPT Image 2 のほぼ半分の遅延で出し、quality を指定しなければ medium で描画します。SNS・EC・大量生成向きです。sunburst は最高精度ティアで、既定が high、1 枚あたりの時間は長めです。パラメータは両者で共通、料金表も 1K と 2K は同じです。4K だけは sunburst のほうが高く設定されています(次の質問で詳しく説明します)。それ以外の違いは既定画質と上流の精度チューニングです。まず flare で試し、足りなければ model を sunburst に替えるか、同じリクエストに quality:"high" を付けてください。
解像度 × 画質で課金します(15 区分)。1K $0.008–$0.08、2K $0.020–$0.15、4K $0.02–$0.3。low が最安で max が最高額のため、必要な精細さの分だけ支払う形です。課金の区分は返ってきた画像の長辺で決まり、リクエストのパラメータではありません(size を auto にした場合や省略した場合は実際の出力が基準)。参照画像・透過背景は追加料金なし、失敗したリクエストは課金されません。quality を省略または auto にするとモデルの既定値(flare は medium、sunburst は high)になります。1K と 2K では同じ画質なら両者同額なので、決め手は速度です。4K の sunburst は別建てで、low から max まで $0.02 / $0.085 / $0.16 / $0.28 / $0.47 です。
high 以上なら、はい。OpenAI は 2.5 を出力トークンで課金するため(画像トークン 100 万あたり $30)、画質を上げるほど高くなります —— 4K の max は 1 枚約 $0.40 です。当社も同じ 2 軸で課金するので、セルごとにそのまま比較できます。1K high は $0.03 対 約 $0.053、2K high は $0.04 対 約 $0.107、4K high は $0.08 対 約 $0.100、4K xhigh は $0.17 対 約 $0.178、4K max は $0.3 対 約 $0.40 で、2K の medium もわずかに下回ります($0.025 対 約 $0.027)。本当の差は単価ではありません。OpenAI の組織認証が不要、中国本土から直接つながる、サイトの 110 以上のモデルをキー 1 本で使える、失敗した生成は課金されない —— そこが違いです。
透過背景は使えます。background=transparent と output_format=png で本物のアルファ付き PNG が返り、1K / 2K / 4K で確認済みです(物撮り画像ではピクセルの 52〜67% が透明でした)。一方でマスクは受け付けなくなりました。マスクは厳密な境界として守られてはじめて意味を持ちますが、当社が試したどの上流もそう扱わず、マスクを受け取って 200 を返しながら保護領域まで塗り替えてしまいます。黙って無視するくらいなら断るべきだと考え、mask を含むリクエストは 400 を返します。編集範囲はプロンプトで指定してください。変えたい対象を名指しし、それ以外は変えないと書きます(例:「赤い丸だけを青にして、ほかはすべてそのまま」)。実測ではその丸だけが変わりました。
3 ティアとも拡大ではなくネイティブ生成です。ディテールのエネルギーを測る方法(半分に縮めてから戻し、失われた分を測る)で検証したところ、2K と 4K はフルサイズの高周波成分を 1K と同じ水準で保持していました。サイズについて:4K はリクエストどおりのサイズで届きます —— 3840×2160(9:16 なら 2160×3840)。1K の 1:1 は 1024×1024。2K の 1:1 は 2048×2048 で、それ以外の比率は 2720×1536(9:16 なら 1536×2720)でリクエストし、そのサイズか、同じ比率で長辺 2048px のサイズ(16:9 で約 2048×1152)のどちらかで返ります。後者は OpenAI 公式ドキュメントが「2K」の例として挙げているサイズです。どちらも 2K として課金され、比率は保たれます。
直近 7 日間の本番中央値(外部トラフィック、成功した呼び出し、2026-09-19 時点):1K が約 45 秒(p90 は 65 秒前後)、2K は flare 約 25 秒・sunburst 約 40 秒、4K は sunburst 約 35 秒・flare 約 50 秒、参照画像を使った編集は 15〜50 秒です。現状は 1K のほうが 2K より遅く、これはチャネルの差であってモデルの差ではありません。同期呼び出しではクライアントのタイムアウトを 180 秒以上に設定するか、taskId のポーリングまたは Webhook を使う非同期方式に切り替えてください。
APIMODELS では GPT Image 2.5 Flare が 60 以上のモデルと同じ API キー・同じ残高の上に並んでいるので、選択は「相性」の問題であって「囲い込み」の問題ではありません。Text to Image、Precise region edit — mark a spot, only that changes、Multi-turn consistency without prompt scaffolding、Native transparent PNG、Sharper detail, faster generation、1:1 / 3:4 / 4:3 / 9:16 / 16:9 / 21:9、Flare (default, ~2x faster) and Sunburst (highest fidelity) に対応しており、他の画像生成モデルと価格・機能を並べて評価できます。乗り換えはモデル名の文字列を 1 つ書き換えるだけ。新しいアカウントも追加の実装も要りません。画像生成の選択肢と最新価格は apimodels.app/models で確認できます。
GPT Image 2.5 Flare は次に対応しています: Text to Image、Precise region edit — mark a spot, only that changes、Multi-turn consistency without prompt scaffolding、Native transparent PNG、Sharper detail, faster generation、1:1 / 3:4 / 4:3 / 9:16 / 16:9 / 21:9、Flare (default, ~2x faster) and Sunburst (highest fidelity)。パラメータの全一覧と呼び出し例は APIMODELS のドキュメントをご覧ください。
はい。APIMODELS は GPT Image 2.5 Flare を単一の統一 API とキー 1 本で提供します。プロバイダごとのアカウントも、各社の地域ごとのネットワーク経路を自分で面倒みる必要もありません。
Stripe（Visa、Mastercard などの国際カード）と Alipay に対応しています。支払い後、残高はすぐ反映されます。
このページには、API キーではなく「画像の中の一行を直したい」という目的でたどり着く方も多くいます。その用途には専用ツールがあります。自社の画像モデルの上に作った EditTextImage で、必要なのは画像と、今の文字と、直したい文字だけです。写真や書き出し画像ならJPG の文字を編集するから、元の字体をどう再現しているかは同じフォントで画像の文字を編集する方法をご覧ください。
Prompts shared by their authors — copy and adapt them. Each one credits its author and links back to the original post.
Weathered sailor on a fishing boat
Create a photorealistic candid photograph of an elderly sailor standing on a small fishing boat. He has weathered skin with visible wrinkles, pores, and sun texture, and a few faded traditional sailor tattoos on his arms. He is calmly adjusting a net while his dog sits nearby on the deck. Shot like a 35mm film photograph, medium close-up at eye level, using a 50mm lens. Soft coastal daylight, shallow depth of field, subtle film grain, natural color balance. The image should feel honest and unposed, with real skin texture, worn materials, and everyday detail. No glamorization, no heavy retouching.
by OpenAI
Automatic coffee machine workflow infographic
Create a detailed Infographic of the functioning and flow of an automatic coffee machine like a Jura. From bean basket, to grinding, to scale, water tank, boiler, etc. I'd like to understand technically and visually the flow.
by OpenAI
Thread streetwear ad with exact typography
Give me a cool in culture ad / fashion shot for a brand called Thread. It's a hip young street brand. The ad shows a group of friends hanging out together with the tagline "Yours to Create." Make it feel like a polished campaign image for a youth streetwear audience: stylish, contemporary, energetic, and tasteful. Use clean composition, strong color direction, natural poses, and premium fashion photography cues. Render the tagline exactly once, clearly and legibly, integrated into the ad layout. No extra text, no watermarks, no unrelated logos.
by OpenAI
We curate copy-ready prompt libraries — every entry shows its full text and a sample result, ready to adapt.
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.