GPT Image 1.5の料金 2026: 1枚いくらで実際の請求はどう見るか

2026年3月23日時点で、OpenAIがGPT Image 1.5に付けている1024x1024の価格は low $0.009、medium $0.034、high $0.133 です。 これが検索クエリに対する最短の答えです。ただし、実際にAPI予算を組むなら、この数字だけでは足りません。

本当に知りたいのは「画像1枚いくらか」だけではなく、「自分のワークフローでは最終的にいくら請求されるのか」です。編集、reference image、長い prompt、input_fidelity="high" が入った瞬間に、請求は単純な per-image table から離れます。

実務で使いやすい原則はこうです。品質、編集、安定した production routing を優先するなら GPT Image 1.5。コスト優先ならまず gpt-image-1-mini。非同期で回せるジョブなら Batch。 もし検索結果が credits や第三者プランを売っているなら、それは OpenAI の公式料金そのものではなく、別の購入経路です。

要点まとめ

まずは最短の結論です。

ここから押さえるべき点は三つあります。

一つ目は、今の基準線は GPT Image 1.5 であって GPT Image 1 ではないということです。古いページが今もGPT Image 1を中心に語っていても、2026年の新規判断の基準にはなりません。

二つ目は、最安の現行ラインは Mini だということです。予算重視なら、いきなり flagship を前提にするのではなく Mini を先に試すべきです。

三つ目は、この per-image number は主に output image pricing であり、常に請求全体を表すわけではないことです。シンプルな生成では近いですが、編集や参照画像では話が変わります。

GPT Image 1.5の現在の公式価格

GPT Image 1.5の価格を正しく読むには、「見える単価」と「裏側の token structure」を分けて考えるのが一番分かりやすいです。

見える単価の答えは単純です。OpenAIの現在の GPT Image 1.5 モデルページ では、1024x1024の価格が $0.009、$0.034、$0.133 と示されています。1024x1536 と 1536x1024 ではそれぞれ $0.013、$0.05、$0.20 に上がります。検索でこのページに来た読者がまず欲しいのはこの数字です。

ただし、APIの請求はあくまで token ベースです。現在の OpenAI pricing page では、GPT Image 1.5 の image input が $8 / 1M、cached image input が $2 / 1M、image output が $32 / 1M。text tokens は $5 / $1.25 / $10 です。per-image の表は、この token economics をサイズと quality ごとに読みやすくしたショートカットにすぎません。

この区別が分かると、SERPがなぜややこしいかも見えてきます。あるページは単価だけを見せ、別のページは token 単位だけを語り、さらに別のページは third-party credits を混ぜています。結局、読者が知りたいのは「公式の現在価格」と「自分の予算にどう効くか」を同じページでつないだ説明です。

前世代との比較も重要です。現在の GPT Image 1 ページ では、square low / medium / high が $0.011、$0.042、$0.167 のままです。つまり GPT Image 1.5 は新しいだけでなく、前世代より安いラインでもあります。OpenAI自身も 2025年12月16日 のリリースで、GPT Image 1.5 が GPT Image 1 より image input / output で 20% cheaper だと説明しています。

output image 以外に何が課金されるのか

この部分こそ、単なる価格表と、実務で役に立つ budgeting 記事を分けるポイントです。

短い prompt で新規画像を1枚だけ出すなら、output image pricing が請求の中心になります。その場合、headline の数字はかなり使いやすい近似です。

問題は、実際のワークフローがそれほど単純でないことです。

OpenAIの image generation guide には、text input tokens と image input tokens も考慮すべきだと書かれています。編集、reference images、既存画像の変形、複数入力を使う場面では、これがすぐに効いてきます。さらに同じ guide は、input_fidelity="high" を使うと GPT Image 1.5 が最初の5枚の入力画像をより高い fidelity で保持すると説明しています。これはブランド画像や商品バリエーションでは大きな価値ですが、コストも当然上がります。

実務では次のように理解しておくのが安全です。

text
総コスト
= prompt の text tokens
+ 編集や reference に使う input image tokens
+ output image tokens

つまり、正しい読み方は「GPT Image 1.5 は常に $0.009 で済む」ではありません。正しい読み方は、$0.009 は最も単純な生成ケースの floor だ、ということです。ワークフローが複雑になるほど、総コストはそこから離れます。

実際、OpenAI Developer Community でも GPT Image 1.5 edit billing の見え方 に戸惑う投稿がありました。これは “隠れ料金” があるという話ではなく、GPT Image 1.5 が単純な flat-fee product ではなく、完全な multimodal request として課金されることを示しています。

どんな場面で GPT Image 1.5 を選ぶべきか

ここでの正しい問いは、「GPT Image 1.5 は高いか」ではなく、その価格でどれだけ再試行や修正工数を減らせるかです。

編集、保持、ブランド一貫性が重要な作業では、GPT Image 1.5 を選ぶ理由がはっきりしています。OpenAIは 2025 年末の発表で image preservation と editing を明確に強化点として押し出しました。ロゴ、構図、人物、商品、テキストを何度も崩さずに回したいワークフローでは、安いモデルを何回もやり直すより、最初から安定したラインを使うほうが総コストが下がることがあります。

文字入り画像も同じです。ポスター、サムネイル、広告素材、商品カード、インフォグラフィック風の画像では、価格よりも “何回で使えるところまで来るか” のほうが実務では重要です。ここで GPT Image 1.5 の単価差は、やり直し回数が減るなら十分に回収されます。

逆に、低リスクなドラフト、大量の初期探索、内部テスト、cheap iteration が中心なら、GPT Image 1.5 が最初の一手ではないかもしれません。そこでは Mini の価値が大きいです。現在の square low / medium / high が $0.005、$0.011、$0.036 なので、量が増えるほど差は明確になります。

そのため、多くのチームにとって最適なのは “どちらか一つ” ではなく、Mini で探索し、GPT Image 1.5 で仕上げる 二段運用です。この切り分けをすると、価格表が単なる一覧ではなく、運用ルールになります。

GPT Image 1.5、Mini、chatgpt-image-latest、GPT Image 1 の違い

このキーワードで最も誤解されやすいのは、4つの名前をすべて “同じものの別名” のように扱ってしまうことです。

特に重要なのは二点です。

一つ目は、chatgpt-image-latest は今のところ GPT Image 1.5 より安くないということです。公式 alias page では、token 価格も per-image ladder も tier limits も GPT Image 1.5 と同じです。違いは価格ではなく、routing semantics です。alias は “ChatGPT の現在挙動に追従したい” ときの選択で、explicit model ID は “文書化しやすい stable reference” です。

二つ目は、Mini を脇役扱いしないことです。実際の production budgeting では、Mini こそ最初に比較すべきラインです。全部を flagship で回すより、安い探索レーンと高品質な最終レーンを分けるほうが現実的なケースが多いからです。

Batch、rate limits、月次予算の見方

“画像1枚いくら” から “月にいくらかかるか” に話が移ると、Batch と tier limits が急に重要になります。

現在の OpenAI pricing page では、GPT Image 1.5 の Batch は標準価格のちょうど半額です。image input が $4、cached input が $1、image output が $16。text tokens も $2.50 / $0.63 / $5 に下がります。ジョブを非同期で処理できるなら、これが最もはっきりした公式の cost-saving lever です。

これを月次のイメージに落とすと、1,000 枚 の square medium は標準で約 $34、Batch で約 $17。10,000 枚 なら約 $340 と $170。High はさらに伸びて、1,000 枚 で約 $133、10,000 枚 で約 $1,330。ここには長い prompt や edit path の分はまだ入っていません。

だからこそ、実務の budgeting は単価表だけでは足りません。少数枚を出すチームなら粗い近似でもよいですが、月に何千〜何万枚という話になると、Batch の有無、medium か high か、edit-heavy かどうかが効いてきます。

レート制限も無視できません。現在の GPT Image 1.5 model page では Free not supported、Tier 1 で 5 IPM、Tier 2 で 20 IPM、Tier 3 で 50 IPM、Tier 4 で 150 IPM、Tier 5 で 250 IPM と示されています。これは単なる脚注ではなく、公式 API が今の負荷に耐えられるかどうかを決める数字です。

なぜ検索結果の価格が食い違うのか

理由は単純で、検索結果が同じ質問に答えていないからです。

あるページは OpenAI の公式価格 を説明しています。そこでは model page、pricing page、image generation guide が正しい根拠になります。

別のページは third-party route の価格 を説明しています。credits、subscription、gateway pricing、exact-match landing pages がここに入ります。これらは alternative access を探す人には有用ですが、OpenAI 自身の billing table をそのまま表しているわけではありません。

そのため、SERP は断片的に見えます。公式ドキュメントは正確ですが、情報が複数のページに分かれています。商用ページは一つの “安い数字” を前面に出すのが上手く、クリックを取りやすい。読者は似た数字を見ながら、何が OpenAI native で何が third-party なのかを自分で整理しなければなりません。

実務的なルールはとても単純です。

• OpenAI の公式価格が知りたいなら model page、pricing page、guide を見る。
• 別の購入ルートが知りたいなら それは別の product と考える。

この区別をつけるだけで、このトピックの混乱の大半は整理できます。

FAQ

現在の GPT Image 1.5 の公式価格はいくらですか。

2026年3月23日 時点で、OpenAI は 1024x1024 の GPT Image 1.5 に対して low $0.009、medium $0.034、high $0.133 を示しています。

chatgpt-image-latest は GPT Image 1.5 より安いですか。

いいえ。現時点では同じ visible pricing です。違いは alias であることです。

今もっとも安い OpenAI image line はどれですか。

gpt-image-1-mini で、square low の開始価格は $0.005 です。

なぜ請求が単価表より高くなることがありますか。

text input tokens と、編集・reference による image input tokens も総コストに入るからです。

Batch は本当に意味がありますか。

あります。GPT Image 1.5 では Batch が token-level 価格を半額にするので、非同期の大規模ジョブでは大きな差になります。

GPT Image 1.5 に free tier はありますか。

現在の公式 model page では Free not supported と表示されています。