OpenAI Image Generation API Models：2026年のモデル一覧と選び方

画像生成モデル一覧：現行3モデルと提供終了予定のID

2026年10月9日時点で、OpenAI APIの画像生成モデルとして現行扱いなのはgpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2の3つです。公式のAll modelsの画像の節にはこの3つだけが並び、gpt-image-1.5、gpt-image-1、gpt-image-1-mini、chatgpt-image-latestは提供終了予定（Deprecated）の節に移っています。新規実装でモデル名に迷ったら、編集精度を優先するならgpt-image-2.5-sunburst、速さと日常的な生成ならgpt-image-2.5-flare、という公式の位置づけどおりに選べば外しません。

状態と日付はDeprecationsページ、位置づけと品質オプションは各モデルページの記載です（いずれも2026年10月9日時点）。現行3モデルはどれも/v1/images/generations、/v1/images/edits、/v1/batchで使え、Responses APIでは後述のimage_generationツール側のmodelに指定します。

一点だけ注意したいのは、APIリファレンスのmodelパラメーターの列挙にはdall-e-3やgpt-image-1がまだ残っていることです。列挙に残っていることと実際に呼べることは別で、DALL·E 2 / 3は2026年5月12日にすでに終了しています。dall-e-3を指定する手順は、この日以降は動きません。

最新はどれか：2026年9月8日スナップショットのGPT-Image-2.5

最新は2.5系の2つ、gpt-image-2.5-sunburstとgpt-image-2.5-flareです。どちらもスナップショット-2026-09-08が既定で、エイリアス（gpt-image-2.5-sunburstのような日付なしのID）はこのスナップショットを指します。gpt-image-2のスナップショットはgpt-image-2-2026-04-21の1つだけで、2026年4月21日の「ChatGPT Images 2.0」発表と同じ日付です。2.5系は2026年9月8日付でAPIとChatGPTに追加されたと発表されています。

名前に「latest」が入るchatgpt-image-latestは、最新モデルではありません。モデルページの説明は「ChatGPTで以前使われていた画像モデル」で、API用途にはGPT-Image-2.5 Sunburstを推奨すると書かれています。提供終了日も2026年12月1日に決まっているため、これからmodelに書くIDとしては選びません。

SunburstとFlareのどちらが「より最新」かという差はありません。スナップショット日も、トークン単価も、対応エンドポイントも同じで、違うのは用途の位置づけだけです。

どれを選ぶか：Sunburst・Flare・GPT Image 2の使い分け

公式の画像生成ガイドが現行モデルとして名前を挙げているのは2.5系の2つだけで、使い分けも明快です。

• Sunburst：既存画像の編集、インペインティング、参照画像を渡して忠実に仕上げる仕事など、編集精度が結果を左右する場合。/v1/images/editsでモデルを省略したときの既定値もSunburstです。
• Flare：テキストから大量に、あるいは速く生成したい日常的な用途。後述のとおり単価はSunburstと同じなので、「安いからFlare」ではなく「速いからFlare」と考えます。
• GPT Image 2：すでにgpt-image-2で動いている実装をそのまま使い続ける場合と、1枚あたりの費用を公式価格で見積もりたい場合。2026年10月9日時点で提供終了の予定はなく、非推奨の指定もありません。現行モデルで1枚あたりの公式価格表があるのはgpt-image-2だけで、lowなら1枚$0.005〜$0.006です。ただしxhighとmaxの品質は2.5系だけの値なので、より高い品質設定が欲しくなったら2.5系へ移ります。

判断を変える条件を3つ挙げておきます。

1. 品質の上限：qualityにxhighまたはmaxを指定したいなら2.5系。gpt-image-2と、それ以前のモデルはhighまでです。
2. 任意サイズ：gpt-image-2はsizeにWIDTHxHEIGHTを直接指定でき、上限は長辺3840px、両辺が16の倍数、長辺と短辺の比が3:1以内、総ピクセル数が655,360〜8,294,400です。2.5系についてはガイドの該当箇所にこの上限値の記載がないため、同じ数値を前提にせず、実際のレスポンスで確かめます。
3. 参照画像の忠実度：/v1/images/editsのinput_fidelityはgpt-image-2では指定せず省略します（常に高忠実度で処理されるため、入力トークンは増えやすい）。gpt-image-1-miniはlowのみでした。

FlareとSunburstの出力の違いや実装の細部は、GPT Image 2.5の使い方：Flare・Sunburstの違い、料金とAPI実装で扱っています。OpenAI以外も含めてモデルを選び直したい場合は、2026年の画像生成モデル比較：用途から選ぶGPT Image 2、Nano Banana、Midjourney、FLUX.2が比較の軸になります。

料金：3モデルのトークン単価は同じ、差はトークン消費量に出る

現行3モデルの画像トークン単価は同一です。料金ページの標準レート（100万トークンあたり、2026年10月9日時点）を提供終了予定のモデルも含めて並べると次のとおりです。

単価が同じでも1枚あたりの費用が同じとは限りません。ガイド自身が「同じトークン単価でも1枚あたりのコストは同じではない」と注記しており、同じ品質設定でもモデルごとに消費する出力トークン数が違うため、SunburstとFlare、GPT Image 2の間の費用差はその差として現れます。

gpt-image-2については、画像生成ガイドの「Calculating costs」に1枚あたりの公式価格が載っています（2026年10月9日時点）。

gpt-image-2では正方形より縦長・横長のほうが安く設定されています。公式に載っている1枚あたりの価格のうち最も安いのは$0.005で、gpt-image-2のlow（1024×1536 / 1536×1024）とgpt-image-1-miniのlow（1024×1024）が並んでいます。gpt-image-1-miniは2026年12月1日に提供終了するため、それ以降はgpt-image-2のlowが、公式価格がわかるOpenAI画像生成の中で最も安い選択肢になります。

GPT Image 2.5（Sunburst、Flare）には固定の価格表がありません。ガイドにあるのはモデル・品質・サイズを選んで出力トークン数と費用を見積もる計算ツールだけです。1枚の費用は次の式で求めます。

1枚の費用 ≒ 出力トークン数 × 出力単価 ÷ 1,000,000 ＋ 入力トークン分（プロンプトと参照画像）

2.5より前のGPT Imageモデルについては出力トークン数も公開されていて、1024×1024でlowが272、mediumが1,056、highが4,160です。たとえばchatgpt-image-latest（画像出力$32）のhighなら4,160 × 32 ÷ 1,000,000 = $0.133で、モデルページに載っている1枚あたりの公式価格（下表）と一致します。

2.5系については、Sunburstのモデルページに「GPT Image 2の料金計算ツールはGPT Image 2.5のトークン消費量を見積もらない」と明記されており、gpt-image-2の価格表をそのまま当てはめることはできません。2.5系の1枚あたりの費用を知るには、ガイドの計算ツールで見積もるか、実際に生成してレスポンスのusage.output_tokensを読み、上の式に当てるのが確実です。費用の試算と1枚あたりの目安は、GPT Image 2のAPI料金はいくら？1枚の目安と制作費の計算方法で詳しく扱っています。

料金で見落としやすい点を3つ。

• キャッシュ入力の割引（$2 / $1.25）は、GPT Image 2と2.5ではResponses API経由で生成した場合にだけ適用されます。/v1/images/*を直接呼ぶ場合には適用されません。
• Responses APIで生成すると、画像モデルのトークンに加えて、トップレベルで指定した本流モデルのトークンも課金されます。
• partial_imagesでストリーミングすると、途中画像1枚ごとに出力トークンが100追加されます。

提供終了日と移行先：gpt-image-1は10月23日、ほかは12月1日

Deprecationsページの日付は次のとおりです。

• gpt-image-1：2026年4月22日に告知、2026年10月23日に提供終了。
• gpt-image-1.5、gpt-image-1-mini、chatgpt-image-latest：2026年6月2日に告知、2026年12月1日に提供終了。
• 4つすべての推奨移行先はgpt-image-2.5-sunburstまたはgpt-image-2.5-flareです。
• dall-e-2、dall-e-3：2025年11月14日に告知、2026年5月12日に終了済み。

終了日を過ぎると、そのmodelを指定したリクエストは通らなくなります。移行で実際に書き換える箇所は次の5点です。

1. model文字列：gpt-image-1.5などをgpt-image-2.5-sunburstかgpt-image-2.5-flareに置き換えます。挙動を固定したいならgpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08のようにスナップショットIDを指定します。
2. quality：旧モデルで使っていたlow / medium / high / autoはそのまま通ります。2.5系ではxhighとmaxも選べます。
3. input_fidelity（編集時）：gpt-image-1-miniから移る場合はlow固定だった前提が外れます。gpt-image-2へ移るなら、このパラメーターは省略します。
4. レスポンスの受け取り：GPT Imageモデルは常にdata[].b64_jsonで画像を返します。response_formatとurlは終了済みモデル向けの旧パラメーターで、GPT Imageモデルではurlは使えません。DALL·Eから移る場合はここが一番大きな変更点です。
5. 単価：画像出力はgpt-image-1.5の$32、gpt-image-1の$40から$30に下がり、gpt-image-1-miniの$8からは上がります。ただし1枚あたりの消費トークン数が異なるため、1枚あたりの費用は移行後にusageで測り直します。gpt-image-1-miniを安さで選んでいた場合は、推奨移行先の2.5系だけでなく、1枚あたりの公式価格がlowで$0.005〜$0.006のgpt-image-2も候補になります。gpt-image-2は2026年12月1日以降も現行です。

chatgpt-image-latestだけを使っていた場合も移行先は同じです。ChatGPTと同じ出力を狙う用途だったとしても、2026年12月1日以降にAPIから参照できる「ChatGPTのスナップショット」はなくなります。

モデルの選択とAPIの選択は別問題：Images APIとResponsesツール

モデルIDを決めたあとに残るのが、どのAPIで呼ぶかという選択です。画像生成ガイドは入口を2つに整理しています。

• Images API（/v1/images/generationsと/v1/images/edits）：1つのプロンプトから1枚の画像を生成・編集するだけなら、こちらが最短です。
• Responses APIのimage_generationツール：会話の流れの中で画像を作る、生成した画像をそのまま次のターンで直す、といった複数ステップの処理向けです。

Responses APIを使うときに間違えやすいのはmodelの置き場所です。GPT ImageのIDはトップレベルのmodelには入れられず（各モデルページでResponses APIとChat Completionsは「非対応」と表示されています）、toolsの中のimage_generationツールのmodelに書きます。

{
  "model": "gpt-5.5",
  "input": "ロゴの背景を透過にして、文字は変えないで",
  "tools": [
    { "type": "image_generation", "model": "gpt-image-2.5-sunburst" }
  ]
}

トップレベルのmodelには本流のテキストモデルを置きます。ツールのガイドは「gpt-5以降のモデルが必要」と書いており、同ページの対応一覧にはgpt-5.5、gpt-5.4-mini、gpt-5.2などが並びます。ツールのmodelにはgpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2のほか、提供終了予定のgpt-image-1.5、gpt-image-1、gpt-image-1-miniも指定できます（chatgpt-image-latestは対象外）。結果はimage_generation_call項目のresultにbase64で返り、previous_response_idを渡せば同じ画像を続けて編集できます。

エンドポイントごとの違いはOpenAI画像生成APIのendpoint、そのまま叩けるリクエスト例はOpenAI Image Generation API cURL: 現在使える生成リクエストと編集リクエストにまとまっています。

画像認識は別系統：生成モデルではなく本流モデルの画像入力

「OpenAIの画像認識モデル」を探している場合、答えはGPT Imageモデルの中にはありません。OpenAIのドキュメントで「画像の分析」や「vision」と呼ばれている機能は、本流のテキストモデルに画像を入力する仕組みで、Images and visionガイドは役割をこう分けています。

• 画像を作る・編集する：Images APIでgpt-image-2.5-sunburstを選ぶ。または、Responses APIのimage_generationツール。
• 画像を読んで文章で答える：Responses APIかChat Completionsで、画像入力に対応した本流モデルを指定する。

2026年10月9日時点で同ガイドが画像入力に対応するモデルとして挙げているのは、gpt-6-astra、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna、gpt-5.5、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano、gpt-5.2、gpt-5.1、gpt-4.1、gpt-4.1-mini、gpt-4o、gpt-4o-miniです。gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-4.1-nano、o1、o1-pro、o3、o4-miniは同ページで提供終了予定の扱いになっています。

つまり「画像を入力して画像を返す」のがGPT Imageモデル、「画像を入力して文章を返す」のが本流モデルです。画像の内容を判定してから生成する処理では、Responses APIで本流モデルに画像を読ませ、同じリクエストのimage_generationツールで生成する、という組み合わせになります。

モデルIDを指定して動かすまで：リクエスト例と確認手順

/v1/images/generationsには既定のモデルがなく、リファレンスは「モデルを明示的に指定する」と書いています。最小のリクエストは次のとおりです。

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "白背景に置いた青いセラミックのマグカップ、商品写真",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "medium",
    "output_format": "webp"
  }'

成功するとdata[0].b64_jsonに画像のbase64が入り、usageにinput_tokens、output_tokens、total_tokensと、入力側の内訳（image_tokens / text_tokens）が返ります。output_tokensの値を前述の式に当てれば、そのモデル・品質・サイズでの1枚あたりの費用が出ます。画像はURLで返らないので、base64を自分でデコードして保存します。

リクエストが通らないときは、次の順で確認すると原因を切り分けやすいです。

1. モデルIDの綴りと状態：gpt-image-2.5-sunburstのハイフンとピリオドの位置、終了日を過ぎたIDでないか。
2. APIの置き場所：Responses APIのトップレベルmodelにGPT ImageのIDを入れていないか。
3. モデル固有の値：xhigh / maxをgpt-image-2以前に渡していないか。gpt-image-2でinput_fidelityを指定していないか。background: "transparent"はpngかwebpでだけ有効で、gpt-image-2では「プレビュー」扱いです。
4. レート制限：現行3モデルの既定値は、BuildがTPM 250,000・IPM 20、LaunchがTPM 3,000,000・IPM 150、GrowがTPM 8,000,000・IPM 250です（各モデルページ）。1分あたりの画像枚数（IPM）に当たると、モデルIDが正しくてもエラーになります。
5. コンテンツ判定：プロンプトや参照画像が引っかかると、エラーコードmoderation_blockedと、categoriesおよび入力側か出力側か（moderation_stage）を示すmoderation_detailsが返ります。モデルを変えても解消しないので、プロンプト側を直します。

ここまで通れば、残る調整はqualityとsize、n（1〜10）、output_compression（jpeg / webp で0〜100）といったパラメーターの話で、モデル選びの問題ではなくなります。

OpenAI画像生成モデルについてよくある質問

OpenAIのAPIで画像生成はできますか？

できます。/v1/images/generationsにmodelとしてgpt-image-2.5-sunburstかgpt-image-2.5-flare（またはgpt-image-2）を指定し、プロンプトを送ると、base64の画像が返ります。既存画像の編集は/v1/images/edits、会話の中で生成するならResponses APIのimage_generationツールです。

ChatGPTの画像生成モデルは何ですか？APIから同じものを使えますか？

APIのchatgpt-image-latestは「ChatGPTで以前使われていた画像スナップショット」を指すIDで、2026年12月1日に提供終了になります。2026年9月8日付の発表では、GPT Image 2.5はAPIとChatGPTの両方に追加されたとされているので、これから揃えるならgpt-image-2.5-sunburstまたはgpt-image-2.5-flareを指定します。

DALL·E 3はまだOpenAI APIで使えますか？

使えません。dall-e-2とdall-e-3は2026年5月12日に提供終了しました。APIリファレンスのmodelの列挙に名前が残っていても、リクエストは通りません。移行先は現行のGPT Imageモデルで、レスポンス形式はURLではなくb64_jsonに変わります。

gpt-image-1はいつまで使えますか？

2026年10月23日までです。gpt-image-1.5、gpt-image-1-mini、chatgpt-image-latestは2026年12月1日までで、どれも移行先はgpt-image-2.5-sunburstかgpt-image-2.5-flareです。