GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：品質、速度、コストを検証

日常的な生成にはまずFlareを使用してください。正確な編集や難しいビジュアル要件に追加の待機時間をかける価値がある場合はSunburstをテストしてください。 小規模なPoYoテストでは、Flareのエンドツーエンド待機時間の中央値は30.89秒で、Sunburstは35.06秒でした。テストした設定では、どちらも画像1枚あたり**2.95 credits ($0.01475)**が課金されました。

これらの数値は2026年9月10日に実行した12件のリクエストを示しています。普遍的な速度ベンチマークではなく、また、今回のテキストから画像へのサンプルによって、どちらのモデルが編集に優れているかを確定するものでもありません。

PoYoでFlareとSunburstを試す。

実用面での違い

OpenAIはFlareを高速で高品質な日常的生成向け、Sunburstを編集精度が最も重要なワークフロー向けとして位置付けています。どちらもテキストと画像を入力できます。編集できるのはSunburstだけではなく、Flareもラフ案作成に限定されているわけではありません。

PoYoが提示する生成ごとの価格と、OpenAIのネイティブトークン課金は異なる料金体系です。プロジェクトの見積もりを行う前に料金内訳を確認してください。

テスト方法

3つのオリジナル要件を使用しました：ホーロー製キャンプ用ケトル、自転車整備士のポートレート、英語/中国語のナイトマーケットポスター。各要件を各モデルで2回ずつ実行しました。プロンプト、指定アスペクト比、解像度ティア、品質設定はバリアント間で変更していません。

以下の12件の出力には両方の反復結果が含まれています。より大きな非公開バッチから最良の画像だけを選択したものではありません。比較シートにはGPT Image 2も参考として表示しています。その個別結果については2.5 vs 2比較で扱っています。

リクエストはPoYo経由で実行しました。時間計測は送信前に開始し、ポーリングで初めて完了を確認した時点で終了します。これにはネットワークオーバーヘッド、キュー時間、約8秒のポーリング間隔が含まれます。同時リクエストや無関係なクリエイティブテストも結果に影響する可能性があります。制御されたシードはありませんでした。モデルごとに6回の観測では、サービスレベルのレイテンシー保証には少なすぎます。

商品写真：どちらも主要な要件に従った

ケトルの要件では、クリーム色のホーロー、濃い緑色のハンドル、真鍮製の蓋のつまみ、「MORROW」という文字、石灰岩ブロック、右側のさびたオレンジ色の布を指定しました。

FlareとSunburstの両方が、今回のサンプルではこれらの視覚的要素を維持しました。ケトルの比率、文字処理、布の折り目、表面の摩耗表現には違いがありました。Sunburstは、この単純な要件で明確なカテゴリ上の勝利を示しませんでした。

架空の商品コンセプトであれば、どちらでも十分な可能性があります。既存SKUの場合、このテストから正確なパッケージ保持について判断できることはほとんどありません。参照商品写真を提供していないためです。本番ワークフローを選択する前に、実際の元画像で再テストしてください。

ポートレート：顔だけでなく相互作用を確認する

4つの2.5画像すべてで、年配の整備士、青いシャツ、茶色のエプロン、作業場の自転車ホイールが描かれていました。構図と手の位置は変化しました。目に見えるしわや布地の質感は両方のバリアントに存在しました。

これらを商用画像として公開する前には、元サイズで手、スポークの交差部分、ホイールの形状を確認します。魅力的な肌の質感は、解剖学的に正しい手や機械的に正しいスポークを示すものではありません。これらは架空の人物であり、この実験では類似性の保持をテストしていません。

タイポグラフィ：この要件ではモデル間の差は出なかった

指定したコピーは次のとおりです：

• “NIGHT MARKET”
• “今晚一起逛夜市”
• “Friday 18:00”
• “Harbor Square”
• “Free entry”

確認した2.5の出力では、指定した文言が維持されていました。スペーシング、見出し幅、紙の質感、灯台の大きさは変化しました。Flareがこの量のテキストを処理できないという前提だけで、より高負荷な設定に料金を払うことは推奨しません。

長いメニュー、小さな法的表記、混雑した商品ラベルは別の課題です。実際のコピーでテストし、最終出力を意図した表示サイズで確認してください。

どちらを選ぶか

コンセプト案、ソーシャル向けビジュアル、短いコピーのポスター、繰り返し試行が想定される作業には、まずFlareを使用してください。このバッチでは、同じPoYoの画像あたり課金額でより早く完了しました。

編集精度が中心となる場合は、Sunburstを候補にしてください：1つの商品詳細の変更、指定された参照素材の組み合わせ、承認済み構図の修正などです。この推奨は公式の位置付けに基づくものであり、上記の生成テストによって編集面での勝利が証明されたわけではありません。別途実施したSunburst 10ステップ編集実験では、1つの実際のシーンで何が起きたかを示しています。

実用的な制作手順としては、Flareで探索し、構図を選択し、その画像に対して対象を絞ったSunburst編集をテストする方法があります。編集結果を承認済みマスターと比較してから続行してください。モデルを切り替えてもすべての詳細が保持される保証はありません。

再現可能なリクエスト

これをrequest.jsonとして保存し、プロンプトを独自の要件に置き換えてください：

{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "input": {
    "prompt": "A cream enamel camping kettle with a dark green handle, brass lid knob and the exact word MORROW on the front, on a limestone block beside a rust-orange cloth. Square studio photograph, morning light from the left, no extra text.",
    "size": "1:1",
    "resolution": "1K",
    "quality": "medium"
  }
}

Bearer APIキーを使用してPOST https://api.poyo.ai/api/generate/submitに送信し、その後GET /api/generate/status/{task_id}をクエリします。2つ目のバリアントでは、モデルのみをgpt-image-2.5-sunburstに変更してください。課金されたクレジットと返されたファイルを含む完全なレスポンスを保持してください。

完全な3モデル比較で使用した正確な18リクエスト計画をダウンロード。

よくある質問

Sunburstは常にFlareより優れていますか？

今回の小規模な生成テストでは、その主張を支持する結果は得られませんでした。適切な選択は、タスクと失敗を修正するコストによって異なります。Sunburstの精度重視の位置付けは、難しい編集でテストする理由になります。

Flareの方が安価ですか？

テストした設定では、両モデルのPoYo課金額は同じでした。ネイティブOpenAIリクエストでは、モデルが同じトークン料金であっても異なるトークン量を消費する可能性があります。モデル名だけではなく、実際の請求使用量を比較してください。

ChatGPTでFlareまたはSunburstを選択できますか？

APIモデルIDとChatGPTの表示されるモデル制御は異なるインターフェースです。この記事では明示的に選択したPoYo APIモデルIDをテストしており、特定のChatGPTセッションのバックエンドを特定するものではありません。

すべての最終画像でmax品質を使用すべきですか？

いいえ。有用な出力ではmediumを使用しました。予算を増やす前に、より高い設定が目に見える問題を解決するかをテストしてください。料金ガイドで各ティアの違いを確認できます。