GPT Image 2.5 Flare
Flareは、日常的な画像アプリケーション向けにOpenAIが標準として位置付けるモデルです。テキストと画像を入力でき、画像生成、編集、インペインティングに対応します。SNSコンテンツ、製品体験、画像プロトタイプ、大量のクリエイティブ制作で素早く試行する用途に重点を置いています。
透明な価格設定。隠れた費用はありません。使った分だけ支払えます。
| モデル | 仕様 | PoYo価格 | 公式価格 | 節約率 |
|---|---|---|---|---|
Text input Flare / Sunburst · Billed by actual tokens; cached tokens at the standard rate | $4.00/1M tokens 800 クレジット /1M tokens | $5.00/1M tokens Official | 20% | |
Image input Flare / Sunburst · Billed by actual tokens; cached tokens at the standard rate | $6.40/1M tokens 1280 クレジット /1M tokens | $8.00/1M tokens Official | 20% | |
Image output Flare / Sunburst · Billed by actual tokens; cached tokens at the standard rate | $24.00/1M tokens 4800 クレジット /1M tokens | $30.00/1M tokens Official | 20% | |
Fixed - 1K Fixed · Reference images free | $0.0085/画像 1.7 クレジット /画像 | - | - | |
Fixed - 2K Fixed · Reference images free | $0.030/画像 6 クレジット /画像 | - | - | |
Fixed - 4K Fixed · Reference images free | $0.040/画像 8 クレジット /画像 | - | - |
* 実際の料金は最終出力に基づきます。
高忠実度の画像生成、精密な編集、修正を重ねても保たれる一貫性
GPT Image 2.5は、テキスト指示と参照画像から商品写真、広告ビジュアル、ポートレート、デザイン素材を生成します。画像をもとにした編集では、被写体の特徴を保ちながら指定箇所を調整し、繰り返し修正しても細部を維持します。
Flareは、テキストからの高速な画像生成と日常的なアイデアの試行に適しています。Sunburstは、精密な画像編集と細部を作り込む制作に重点を置いています。PoYoで両バージョンの特徴を確認し、GPT Image 2と比較できます。
Flareは、日常的な画像アプリケーション向けにOpenAIが標準として位置付けるモデルです。テキストと画像を入力でき、画像生成、編集、インペインティングに対応します。SNSコンテンツ、製品体験、画像プロトタイプ、大量のクリエイティブ制作で素早く試行する用途に重点を置いています。
Sunburstは、OpenAIで最も高い画像生成・編集能力を持つモデルです。テキストと画像の入力、インペインティングに対応します。細部まで作り込む広告素材、仕上がりを重視する商品写真、生成速度より編集精度を優先する制作に適しています。
テキストからの画像生成、参照画像の忠実な再現、インペインティング、複数回の編集で、商品画像やクリエイティブ素材を制作できます。
01
GPT Image 2.5 APIは、参照画像とテキスト指示を使い、人物や商品、ビジュアルアイデンティティの特徴を保って新しいシーンを生成します。画像から画像を生成する際、背景、照明、画風を変えても、顔の特徴や商品の細部を維持します。同じ元画像からポートレートのバリエーション、EC向け商品写真、ブランド素材を制作できます。

02
GPT Image 2.5 APIは、既存画像の指定箇所を変更する精密な画像編集とインペインティングに対応します。元画像を入力し、変更する商品、背景要素、文字を指定します。周囲の構図と表現を保ちながら局所的な編集を行い、商品のレタッチ、広告の修正、背景の一部変更に活用できます。

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GPT Image 2.5 APIは、修正を重ねる際に、それまでの変更内容と画像の細部を保持する能力を改善しています。生成画像や参照写真を起点に、背景、物体、構図を別々の手順で調整できます。各結果を次の参照画像にすることで、具体的な修正指示を出しながら、編集全体で被写体の一貫性を保ちやすくなります。

04
GPT Image 2.5 APIは、構造化されたレイアウト、画風、透過背景に関する詳細な指示に従います。被写体の位置、視覚的な優先順位、表示する文字、背景の処理をプロンプトで指定します。テキストからプレゼンテーション用画像、ポスター案、合成素材を生成し、選んだレイアウト内の要素を個別に編集できます。

05
GPT Image 2.5 Flare APIは、日常の制作でテキストから素早く画像を生成する用途を重視しています。OpenAIによると、GPT Image 2と比べて生成レイテンシが50%低減し、画質も改善しています。Flareでは広告案、SNS画像、商品のバリエーションを繰り返し試せます。Sunburstは精密な編集と細部を作り込む制作に対応し、生成にはより長い時間をかけます。

GPT Image 2.5に商品の参照写真を入力し、新しい背景、季節に合わせた構図、商品掲載用の画像を制作できます。局所的な編集により、商品の特徴を保持しながらシーンを修正できます。
Flareで広告案を作成し、Sunburstで細部を修正できます。GPT Image 2.5は、同じ制作要件に沿って構図、背景、視覚表現のバリエーションを生成します。
GPT Image 2.5で参照画像をもとにしたポートレート、販促画像、テーマ別の投稿画像を制作できます。Flareで素早くアイデアを試し、構図を作り直さずに選んだ画像の必要な部分を編集できます。
レイアウトの指示、アートディレクション、参照素材をGPT Image 2.5で画像案に変換できます。修正を重ねながら個別の要素を調整し、既に決定したデザインを保持できます。
具体的な制作要件からイラスト、プレゼンテーション用画像、教材ビジュアルを作成できます。GPT Image 2.5は指定した構図や画風に対応し、編集者は個々の要素を修正して、公開前に事実関係と文字を確認できます。
テキスト指示、参照画像、生成、局所編集を組み合わせた画像ワークフローを設計できます。GPT Image 2.5のFlareは日常的な試行に、Sunburstは精密な編集を主要要件とするアプリケーションに適しています。
GPT Image 2とGPT Image 2.5は、どちらもテキストと画像を入力して画像を生成・編集します。GPT Image 2.5では、参照画像への忠実度、編集精度、繰り返し修正する際の一貫性が改善され、Flareによる生成も高速化しています。
| 能力 | GPT Image 2.5 | GPT Image 2 |
|---|---|---|
| 入力と出力 | テキスト・画像入力、FlareまたはSunburstによる画像出力 | テキスト・画像入力、画像出力 |
| 参照画像への忠実度 | 被写体の特徴、照明、テクスチャの保持を改善 | 参照に基づく生成・編集向けの高忠実度画像入力 |
| 局所編集 | 指定箇所の編集精度と周囲の細部の保持を改善 | 既存画像の編集とインペインティング |
| 繰り返しの修正 | 複数回の編集で過去の変更内容と画質を保つ能力を改善 | 各修正で既存画像を入力して編集 |
| レイアウトと画風 | 複雑な視覚指示、レイアウト、透過背景への対応を改善 | プロンプトに沿った生成・編集と柔軟な画像サイズ |
| 生成速度 | Flare:OpenAI公表値でGPT Image 2比50%のレイテンシ低減。Sunburstは精度を重視し、生成時間はより長い | OpenAIが公表したFlareのレイテンシ比較における基準 |
OpenAIのGPT Image 2.5発表とGPT Image 2モデルドキュメントに基づく比較です。50%のレイテンシ低減は、FlareとGPT Image 2の比較に限ります。
ステップ1:プロンプトと参照画像を準備
被写体、構図、照明、画風、必要な文字を指定します。編集する場合は元画像を入力し、変更する要素と保持する要素を明記します。
ステップ2:FlareまたはSunburstを選択
日常的な生成と素早い試行にはFlareを、精密な画像編集を優先する場合はSunburstを選びます。
ステップ3:生成結果を確認して調整
被写体の再現性、レイアウト、文字を確認します。前の結果を参照画像として使い、必要な箇所を順に修正します。
PoYoは画像モデルのカタログとAPI開発リソースをまとめて提供しています。同じプラットフォームでGPT Image 2.5の能力、入力方法、用途を確認し、画像アプリケーションへの組み込みを計画できます。
PoYoでGPT Image 2.5の両バージョンの生成速度と編集の重点を比較できます。商品画像、広告素材、参照画像の編集など、制作要件に合うバージョンを選べます。
PoYoは、認証、タスク送信、結果処理を説明するAPIドキュメントとリクエスト例を提供しています。開発者はこれらを参照して、画像アプリケーションの接続処理を準備できます。
PoYoの非同期タスク機構は、ステータスのポーリングとWebhookコールバックに対応しています。アプリケーションでリクエスト送信、タスクの待機、結果の受信を分けて処理し、画像生成・編集のワークフローを構成できます。