2026年3月24日時点で、GPT Image 1.5 で 1024x1024 の画像を1枚生成する公式価格は、low が $0.009、medium が $0.034、high が $0.133 です。 gpt-image-1.5 cost per image でまず欲しいのが公式の最短回答なら、この3行が答えです。
ただし、多くの検索結果はそこで止まりすぎています。OpenAI が公開している「画像1枚あたり料金」は output image generation の価格であって、どんな workflow でもそのまま最終請求額になるわけではありません。短い prompt で新規画像を1枚作るだけなら、この数字で十分なことが多いです。編集、参照画像、何度もの再生成が入るなら、完成画像1枚の実質コストはもっと高くなります。
実務での基本ルールはシンプルです。まずは GPT Image 1.5 の公式単価を基準に置く。編集、reference images、多数の retries が入るなら、それを最終請求額だと思わない。品質よりコストが重要なら、最初に gpt-image-1-mini を比較対象にしてから GPT Image 1.5 を採用するか決めるのが安全です。
要点まとめ
- GPT Image 1.5 の正方形画像1枚の現在の公式価格は $0.009、$0.034、$0.133 の3段階です。
- 縦長と横長は高くなり、medium が $0.05、high が $0.20 です。
- これらの数字はシンプルな prompt-to-image の基準としては優秀ですが、編集中心の workflow ではそのまま最終コストにはなりません。
| 出力サイズ | Low | Medium | High | この価格の読み方 |
|---|---|---|---|---|
| 1024x1024 | $0.009 | $0.034 | $0.133 | 1回の通常生成の目安として最も使いやすい |
| 1024x1536 | $0.013 | $0.05 | $0.20 | 縦長は正方形より高い |
| 1536x1024 | $0.013 | $0.05 | $0.20 | 横長は縦長と同じ価格 |
デフォルトの予算行を1つだけ覚えるなら、正方形 medium の $0.034 がいちばん実用的です。low より現実的で、high ほど急に高くなりません。
GPT Image 1.5 の公式な1枚あたり料金
最も信頼できる一次ソースは、公式の GPT Image 1.5 モデルページ と image generation ガイド です。これは重要です。このキーワード周辺は、OpenAI 本体の料金と、credits、サブスク、OpenAI-compatible ゲートウェイの価格が混ざりやすいからです。
質問が「OpenAI の公式 API で画像1枚はいくらか」という意味なら、現在の答えは明快です。
- 正方形 low 1枚は $0.009
- 正方形 medium 1枚は $0.034
- 正方形 high 1枚は $0.133
- 縦長または横長 medium 1枚は $0.05
- 縦長または横長 high 1枚は $0.20
多くの人がつまずくのは、数字を見つけるところではなく、その数字をどう解釈するかです。弱い記事はこの表をそのまま並べて終わります。しかし、実際の運用で知りたいのは「一番安い行」ではなく、使える画像をどの行で取るべきか です。
サイズ差も軽く見ない方がいいです。cost per image で検索した人は、正方形と縦横比違いを同じ価格帯だと思いがちですが、実際には medium square が $0.034、medium portrait/landscape が $0.05 です。1枚なら小差でも、継続的な workflow では無視できません。
OpenAI 画像ファミリー全体の価格を見たいなら、次は OpenAI 画像生成 API 価格ガイド に進むのが適切です。このページはあえて「画像1枚いくらか」という狭い意思決定に集中しています。
完成画像1枚の実質コスト
公式の per-image 行は正しい第一回答ですが、完全な billing model ではありません。
現在の image generation ガイド では、公開されている表は output image generation only を対象としていると明記されています。同じガイドは、edits や reference-heavy workflow では text input tokens と image input tokens も最終コストに入ると説明しています。
実務で1枚の実質コストが上がりやすい場面は主に3つあります。
1つ目は 編集 です。ゼロから生成するのではなく、既存画像を直すなら、リクエストには input images が入ります。OpenAI は GPT Image 1.5 で input_fidelity="high" を使うと、最初の5枚の入力画像をより高い fidelity で保持できるとも説明しています。ブランド素材や product visual では大きな価値がありますが、その分「画像1枚あたり料金」をそのまま請求額と見るのは危険です。
2つ目は 参照画像を使う生成 です。実運用では logo、過去素材、パッケージ、商品画像などを使って結果を安定させることがよくあります。手戻りは減りますが、API のコスト構造は単純な output-only 行より複雑になります。
3つ目は 再試行 です。SERP で一番抜けやすいのはここです。もし使える medium 画像を1枚得るために3回、4回と生成したなら、使える画像1枚あたりの実質コストは \$0.034 ではありません。最終的に必要だった試行全体の合計です。
実用ルールは次の通りです。
- シンプルな one-shot prompt-to-image なら公式行をそのまま使う
- edits、input images、retries があるなら実質コストはもっと高く見る
- request 単位の精密な見積もりが必要なら、per-image 表ではなく token 価格ページに戻る
だからこそ、このキーワードには独立したページの価値があります。見出しの単価は簡単です。本当に難しいのは「自分の workflow で、その数字が完成画像1枚の現実をどこまで表しているか」です。
100枚、1,000枚、10,000枚の workload math をしたいなら、次は GPT Image 1.5 価格計算ページ の方が目的に合っています。
GPT Image 1.5 に払う価値がある場面
この query family で一番よくある誤解は、判断軸が価格だけだと思い込むことです。実際には「flagship を使うことでどれだけ後工程が減るか」が重要です。
GPT Image 1.5 が特に妥当になりやすいのは、画像を失敗した時の手戻りコストが高いケースです。
- ブランド要素を守りたい edit
- product images や packaging comp のように一貫性が重要な素材
- テキスト入り画像やレイアウト画像
- 追加の retry がそのまま工数増になるマーケティング素材
こうした場面では、high の $0.133 が高く見えても、実際には何度も作り直すより安いことがあります。重要なのは「一番安い行」ではなく、「使える画像1枚を何回で取れるか」です。
逆に、低リスクの ideation、内製テスト、捨ててもよい大量バリエーションなら、毎回 flagship 価格を払う意味は薄くなります。その場合の正しい問いは「GPT Image 1.5 は高いか」ではなく、「そもそも GPT Image 1.5 が必要か」です。
歴史的な比較も役に立ちます。公式の GPT Image 1 ページ には、square low、medium、high が $0.011、$0.042、$0.167 と残っています。さらに OpenAI は 2025年12月16日の リリースノート で、GPT Image 1.5 の image inputs と outputs は GPT Image 1 より 20% 安いと説明しています。つまり GPT Image 1.5 は単に新しいだけでなく、旧 flagship より安い公式ラインでもあります。
gpt-image-1-mini や Batch で計算が変わる場面
1枚あたり料金の答えは、それを routing decision に変えた時に初めて本当に役立ちます。
最初の大きなレバーは gpt-image-1-mini です。公式 mini ページでは、square low、medium、high が $0.005、$0.011、$0.036 です。GPT Image 1.5 との差は十分に大きいので、cost-first の workflow では「GPT Image 1.5 をどう安く使うか」よりも、「mini で足りない理由は本当にあるか」を先に見る方が合理的です。
2つ目のレバーは Batch です。公式 pricing ページ では、GPT Image 1.5 の Batch token 価格は標準価格の半分です。これは overnight queue、background rendering、非同期の大量処理で効きます。逆に、人が待っている interactive UX ではメリットが限定的です。
要するに、こう考えるのが実務向きです。
- 品質と安定性が最優先なら GPT Image 1.5
- コストと数量が最優先なら
gpt-image-1-mini - 非同期の大量処理なら Batch
ここで1つ naming の混乱も整理しておくべきです。現在の公式 chatgpt-image-latest ページは、GPT Image 1.5 と同じ token rates、同じ per-image rows を示しています。つまり、ChatGPT の alias が今は安い、という分岐ではありません。違いは alias behavior と stability であって、表示価格ではありません。
OpenAI の画像モデル全体を見たいなら OpenAI 画像生成 API 価格ガイド へ進むべきです。このページの結論はもっと短いです。ミスのコストが高いなら GPT Image 1.5、コスト最優先なら mini、非同期なら Batch を検討する。
検索結果で価格が食い違って見える理由
検索結果で「ページごとに値段が違う」と感じるのは不思議ではありません。ただし、多くの場合それは同じ OpenAI の公式価格表を別々に計算しているからではありません。
1つのグループは OpenAI 公式 API 価格 を扱っています。現在の per-image rows、token pricing、endpoints、tier limits を確認したいなら、ここを信頼すべきです。
もう1つのグループは 第三者の価格面 を扱っています。credits、subscriptions、OpenAI-compatible access などです。これらは別商品としては役立つこともありますが、「OpenAI 公式 API で画像1枚いくらか」という質問そのものとは別です。
だから SERP はノイズっぽく見えます。公式の model page、公式 guide、exact-match の plan page、幅広い解説記事が並ぶと、全部が同じ数字を争っているように見えるからです。実際には違う商品を説明していることが多いです。
迷わないためのルールはこうです。
- OpenAI 公式 API 価格 を知りたいなら、model page、pricing page、image generation guide をセットで見る
- 第三者の接続価格 を知りたいなら、そのページを別サービスの価格として扱う
次に気になるのが価格ではなく naming や routing なら、ChatGPT Image Latest vs GPT Image 1.5 や GPT Image 1 vs GPT Image 1.5 の方が次の一手になります。
FAQ
GPT Image 1.5 の現在の公式な1枚あたり料金はいくらですか。
2026年3月24日時点で、1024x1024 の low、medium、high は $0.009、$0.034、$0.133 です。
縦長や横長は1枚いくらですか。
1024x1536 または 1536x1024 の low、medium、high は現在 $0.013、$0.05、$0.20 です。
この単価には編集や参照画像も含まれますか。
完全には含まれません。公式 guide は公開表が output image generation only を対象にしていると明記しています。edits や reference-heavy workflow では text input と image input の分が上乗せされます。
OpenAI の現行 image line で最も安いのは何ですか。
gpt-image-1-mini が現在の安価な公式ラインで、square low は $0.005 からです。
Batch は1枚あたり料金を下げますか。
非同期 workflow では下げます。Batch は token 価格を半分にしますが、interactive 体験より background jobs で効きます。
GPT Image 1.5 API に無料 tier はありますか。
現在の GPT Image 1.5 ページでは Free not supported と表示されています。公開 IPM は Tier 1 から Tier 5 で 5、20、50、150、250 です。