2026年3月22日時点の短い答えは、新しいOpenAI画像ワークフローなら gpt-image-1.5 を選ぶべきです。OpenAIの現行モデル一覧では、GPT Image 1.5が最新かつ最上位の画像生成モデルとして扱われ、gpt-image-1 はひとつ前の世代として整理されています。新規導入の起点として旧モデルを選ぶ理由は、かなり限定的になりました。
ただし、gpt-image-1 が無意味になったわけではありません。すでに本番で動いているプロンプト群、回帰テスト、既存の承認フロー、あるいは再現性を重視する制作現場では、旧モデルを残すことに価値があります。重要なのは「どちらが抽象的に強いか」ではなく、「今の自分が新規構築なのか、既存運用の保護なのか」を切り分けることです。
実務では次のように考えると迷いにくくなります。新しいプロダクトや新機能なら gpt-image-1.5 から始める。すでに gpt-image-1 で安定している系統があるなら、プロンプト、編集結果、コスト表示を確認した上で段階的に移す。この順番で考えると、移行判断がかなり整理されます。
要点まとめ
| 判断したいこと | 先に選ぶべき答え | 理由 |
|---|---|---|
| 新しいOpenAI画像機能を立ち上げる | GPT Image 1.5 | 現行ドキュメント上の標準ルートだからです。 |
| 編集、差し替え、ブランド保全を重視する | GPT Image 1.5 | OpenAI自身が1.5の改善点として保全と編集を強く打ち出しています。 |
| 複数の入力画像を使った高保真ワークフロー | GPT Image 1.5 | 現行ガイドでは最初の5枚の入力画像を高い忠実度で維持できると説明されています。 |
| 既存の本番系で挙動を崩したくない | GPT Image 1 | 旧プロンプトやQA基準を守る方が優先になる場合があります。 |
| OpenAIの最新推奨に沿いたい | GPT Image 1.5 | モデル一覧、画像生成ガイド、リリース説明の重心が1.5にあります。 |
つまり、この比較は「どちらが勝ちか」ではなく「どの仕事をどちらに流すか」です。gpt-image-1.5 は新しい作業の標準レーン、gpt-image-1 は条件付きの保護レーンです。
迷ったときは、まず案件を「新規構築」か「既存運用の保護」かに分けてください。新機能、編集中心、文字入り、複数画像を扱う案件なら、ほぼ gpt-image-1.5 側で考えて問題ありません。gpt-image-1 を残す理由は、そのあとで本当に必要なものだけ確認すれば十分です。
GPT Image 1からGPT Image 1.5で何が変わったのか
最初に押さえるべき変化は、OpenAI自身の位置づけです。現行の モデル一覧 では GPT Image 1.5 が state-of-the-art image generation model、GPT Image 1 は previous image generation model とされています。多くの比較記事はこの差を曖昧にしますが、ベンダー視点では両者はもう同列ではありません。
次に重要なのがワークフロー面です。現行の 画像生成ガイド では、GPT Image系は同じAPI表面を共有しつつも、体験としては gpt-image-1.5 を推奨しています。また、Responses API の action パラメータによって生成と編集を切り替えやすくなっていること、さらに高い入力忠実度設定では最初の 5枚 の入力画像をより正確に維持できることが示されています。これは単なるスペック差ではなく、編集を含む本格運用に寄せた改善です。
価格の見え方も変わりました。現在の OpenAI API価格ページ では、GPT Image 1.5 の画像 token は $8 input / $2 cached / $32 output。一方、GPT Image 1 のモデルページに残っているのは $10 input / $2.50 cached / $40 output です。OpenAIの2025年12月16日の発表では、この差を「1.5は画像の入出力が約20%安い」と説明しています。実際の総額はワークロード次第ですが、「新モデルの方が高いから旧モデルを残す」という理由はかなり弱くなりました。
一方で、移行の難しさはゼロではありません。GPT Image 1.5 の公開直後には、開発者コミュニティで一時的な利用可否や計費表示の違いに戸惑う声がありました。新規案件なら大きな問題になりにくい一方、既存運用では「出力品質」だけでなく「回帰テスト」「ダッシュボード上の見え方」まで確認してから移すべきだと分かります。
旧モデル中心の制作フローがどのように定着してきたかを見直したいなら、英語ですが OpenAI GPT Image 1 in ComfyUI も参考になります。なぜ旧モデルをすぐには捨てられないのかが分かりやすい記事です。
GPT Image 1.5をそのまま選んでよい場面
もし今日から新しいOpenAI画像機能を作るなら、まず gpt-image-1.5 を起点にするのが自然です。OpenAIの現行文脈がそこに集約されており、価格シグナルも旧モデルより改善され、編集や保全の説明も明確だからです。新規案件でわざわざ旧モデルを初期採用する理由はほとんどありません。
とくに強いのは編集主体の仕事です。OpenAIは1.5の改善点として、照明、構図、顔、Logo、重要なビジュアル要素を保ちながら編集できる点を前に出しています。マーケティング素材、ECの商品画像、UIモック、ブランド系制作では、ここが直接アウトプットの安定性につながります。編集のたびに元画像の重要要素が崩れるなら、単価が安くても実務では損です。
テキスト入り画像も同じです。バナー、UI、ポスター、パッケージ案などでは、画像の雰囲気以上に「文字が読めるか」が重要です。OpenAI自身が1.5の改善点として、小さく密な文字描画を挙げている以上、この用途では1.5を優先するのが合理的です。
さらに、対話的な画像体験を作る場合も gpt-image-1.5 が向いています。action パラメータによる生成/編集の切り替えや、複数入力画像の保全は、単発生成よりも継続編集型のプロダクトで効いてきます。画像が単なる出力ではなく、製品体験の一部であるほど、1.5の価値は大きくなります。
要するに、新規構築、文字重視、編集重視、複数画像を含むワークフローなら、迷うより先に1.5を試す方が早いです。
それでもGPT Image 1を残すのが合理的な場面
gpt-image-1 を残す価値があるのは、旧モデルが“優秀だから”ではなく、旧モデルの挙動に依存した運用資産が既にあるからです。たとえば、過去の承認済み成果物と似た結果を再現したい、既存のプロンプト群を壊したくない、回帰テストの基準を保ちたい、こうした事情があるなら旧モデルを一時的に維持するのは現実的です。
最も典型的なのは再現性です。プロダクトカタログ、既存のデザインシステム、あるいはクライアント向けに既に展開したビジュアル群を継続したい場合、新モデルへの移行は必ずしも即正義ではありません。出力がより良く見えても、既存のシリーズとつながらないなら困るからです。
もうひとつはコストや運用の見え方です。GPT Image 1.5 の公開価格は改善されていますが、組織内では請求の見え方、ダッシュボードの理解、承認フローが追いついていないことがあります。新モデルの方が長期的には正しくても、短期的に全系統を移すと社内オペレーションが混乱することは珍しくありません。
また、法務・ブランド・承認フローが重い組織では、モデル差そのものより「審査済みの挙動を崩さない」ことの方が重要です。そういう現場では、旧モデルを明示的に“レガシーブランチ”として残し、新ルートだけ1.5に寄せる方が健全です。
つまり、GPT Image 1 を残す判断はありえます。ただしそれは「旧モデルの方が新規用途に向いている」という意味ではなく、「移行コストとリスクを今は管理したい」という意味であるべきです。
GPT Image 1から1.5へ安全に移す手順
安全な移行は、モデル名の置き換えではなく、小さな比較プロセスから始めます。
まず、ベンチマーク用のきれいなサンプルではなく、実際の仕事で使っているプロンプトや素材を集めてください。文字入り画像、複数回編集する案件、ブランド要素を固定したい素材、旧モデルで長く調整してきたプロンプト群が対象です。ここを外すと、比較の意味がなくなります。
次に、そのサンプルを GPT Image 1 と 1.5 の両方で走らせます。見るべきは「どちらが格好いいか」ではなく、「どちらがそのまま出荷できるか」です。テキスト、構図、編集の安定性、再現性、そしてプロンプトの書き換え量まで含めて比較する必要があります。
その上で、チェックを3つに分けると分かりやすくなります。プロンプト差分、編集結果差分、コスト表示差分です。1.5の方が高品質でも、提示済みテンプレートが全部書き換えになるなら移行コストは重いです。逆に少し調整するだけで編集結果とテキスト品質が上がるなら、移す価値はかなり高いです。
その後は小さく試験運用します。旧ブランチは gpt-image-1 のまま残し、新規案件や限定的な流量だけ gpt-image-1.5 に回す。この期間に社内承認、サポート対応、コスト把握まで含めて問題がないかを確認します。問題が出たら旧ブランチに戻せる状態を先に作っておくことが重要です。
ここで役立つのは、成功条件を先に文章で固定しておくことです。たとえば「テキスト崩れが減る」「編集の手戻りが減る」「usage の見え方を運用チームが理解できる」といった条件を先に定めておけば、移行判断が感覚論になりません。
最後に、1.5が自分たちの実サンプルで明確に勝つと確認できたら、新しい標準ルートにします。もしまだ不安が残るなら、旧モデルをレガシー用途に残しつつ、次の見直しタイミングを決めておく方が健全です。
もし比較の軸がもう「旧OpenAI対新OpenAI」ではなくなっているなら、次に読むべきは Nano Banana 2 vs GPT Image 1.5 の方です。市場全体の中でどこを選ぶかという話に切り替わります。
実務上のおすすめ
新規案件なら gpt-image-1.5 から始める。これが最も素直で、現在のOpenAIの方針とも一致した答えです。
gpt-image-1 を残すのは、既存の回帰テスト、再現性、承認済みワークフロー、あるいは段階移行の必要性がある場合だけに絞るべきです。つまり旧モデルは「まだ使える」のであって、「新しく選ぶべき標準」ではありません。
実務では、最初から全面切り替えを目指すより、「新しい案件は 1.5、既存案件は旧ブランチで維持」と役割を分ける方が進めやすいです。そうすれば比較対象が明確になり、どの時点で旧ブランチを縮小できるかも判断しやすくなります。
チーム運用に落とし込むなら、「新規案件はまず 1.5 で検証し、旧案件だけ legacy を残す」と明文化しておくと判断がぶれません。
その一文があるだけで、モデル選定が毎回の感覚的な議論ではなくなります。
旧来のOpenAI画像アクセスや価格レイヤーの混乱まで含めて整理したいなら、GPT Image 1 tier system guide も補助線になります。英語記事ですが、なぜ旧モデル名が今も多く残っているかを理解しやすい内容です。
FAQ
GPT Image 1はもう廃止ですか？
現時点ではそう断定できません。OpenAIはまだ GPT Image 1 のモデルページと価格情報を公開しています。正確には「前世代モデル」であり、「消えたモデル」ではありません。
GPT Image 1.5は本当に安いですか？
公開 token 価格ベースでは安くなっています。OpenAIは2025年12月16日の説明でも約20%安いと案内しています。ただし実際の総額は再生成回数やワークロード構成で変わります。
APIはそのまま差し替えて使えますか？
同じ家族のAPI表面を共有していても、挙動は同じではありません。編集、多画像保全、コストの見え方に差があるため、本番系なら必ず比較テストをしてから移行してください。
いま新しいプロダクトを出すならどちらですか？
gpt-image-1.5 です。旧モデルが候補に戻るのは、既存運用を守る必要があるときだけです。
移行期間は 2 つのモデルを併用した方がいいですか？
多くのチームでは、その方が安全です。gpt-image-1 を既存系の保護レーンとして残し、gpt-image-1.5 を新規案件や試験運用で先に使う方が、出力差分と運用差分を落ち着いて比較できます。