GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：どちらのAPIモデルを選ぶべきか

OpenAIは単一の gpt-image-2.5 APIを出荷しませんでした。出荷したのは次の2つです。

gpt-image-2.5-flare — 最速の高品質な日常生成
gpt-image-2.5-sunburst — 最も能力の高いモデル。編集精度向け

この分割は GPT Image 2.5とは？OpenAIの新画像モデルを解説の開発者向け版です。ChatGPTユーザーはFlareやSunburstを名前で選びません。API、Codex、およびImage APIやResponsesの画像生成ツールを呼ぶ人は選びます。

この比較は、OpenAIのモデルページ、画像生成ガイド、プロンプトガイド、9月8日のローンチ投稿を使っています。PixVerseのレイテンシベンチマークではありません。

PixVerse は今、GPT Image 2 に加えて GPT Image 2.5 Flare と GPT Image 2.5 Sunburst を含みます。静止画は PixVerse のワークスペースでも API でも作り、そのあと画像から動画を実行できます。API の結果をアップロードするのは、静止画を PixVerse で作っていないときだけです。公式ローンチから14日間、対象となる海外の PixVerse 会員は Flare と Sunburst をクレジット消費なしで利用できました。2026年9月27日時点では、このオファーが続いているとはみなさず、どちらのモデルも無料または無制限とは扱わないでください。ワークスペースに表示されるクレジット価格を確認してください。 PixVerse の 2026年9月20日の Flare 対 Sunburst 記事と GPT Image 2.5 モデルページを参照してください。

結論

必要なものが…	まず使うもの
下書き、ソーシャル、検索、大量、A/B静止画	Flare
キャンペーン最終稿、製品パックショット、アイデンティティを保つ編集	Sunburst
すでに見た目が良いGPT Image 2パイプライン	Flare。品質が落ちたときだけSunburstを残す
ハードな編集でいまも失敗するGPT Image 2パイプライン	Sunburst。品質が実証されたらFlareを試す
ChatGPT Sketch / テンプレート / コメント	ChatGPT Images 2.5。API IDではない

OpenAIのプロンプトガイドが最もきれいな判断規則です。Flareはsmallで速度最適化されたモデルで、品質はGPT Image 2と同等です。Sunburstはbaseで品質最適化されたモデルで、画像品質はGPT Image 2より高いです。 どちらも精密編集と被写体の保持を改善します。

マーケティングページはFlareについてより攻めます。Flareは 50%低いレイテンシ でGPT-Image-2より高品質な画像を届ける、と述べています。2つの文書のトーンが食い違うときは、本番の選択にプロンプトガイドを使い、50%という数字はImages 2.0比でOpenAIが示したレイテンシ削減の上限として扱ってください。

仕様比較

	Flare	Sunburst
モデルID	`gpt-image-2.5-flare`	`gpt-image-2.5-sunburst`
Snapshot	`gpt-image-2.5-flare-2026-09-08`	`gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08`
OpenAIの一言	高速で高品質な日常画像生成	生成と編集で最も能力の高いモデル
開発者ガイド上の役割	Small / speed	Base / quality
製品ページの用途	クリエイターとソーシャルコンテンツ、製品体験、ビジュアル検索、ラピッドプロトタイピング、大量生成	制作準備の整ったキャンペーンクリエイティブ、磨き込まれた製品画像
品質設定	`auto`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`	同じ
背景	`auto`、`opaque`、`transparent`	同じ
エンドポイント	Imageの生成と編集；Responses画像ツール	同じ
Batch	ローンチ時点では未掲載	ローンチ時点では未掲載
Inpainting	対応	対応
掲載トークン単価	SunburstおよびGPT Image 2と同一	FlareおよびGPT Image 2と同一

共通のサイズ規則は、auto または WIDTHxHEIGHT、辺は16の倍数、最大辺3,840px、長辺対短辺比 ≤ 3:1、総ピクセル655,360–8,294,400です。ドキュメントの推奨サイズには1024×1024、1536×1024、1024×1536、2048×2048、2048×1152、3840×2160、2160×3840が含まれます。3,686,400ピクセル（2560×1440）を超える出力は実験的です。

価格表は同じでも、請求は同じではない

両モデルの掲載は次のとおりです。

画像入力 $8 / キャッシュ $2 / 出力 $30（100万トークンあたり）
テキスト入力 $5 / キャッシュ $1.25（100万トークンあたり）
画像のみの出力のため、テキスト出力は課金されません

OpenAIはこれらの 単価がGPT Image 2と一致する とし、同時に GPT Image 2計算機はGPT Image 2.5のトークン消費を推定しない とも述べています。同じ品質ラベルでも、モデルは異なるトークン数を使うことがあります。ローンチ当日のコミュニティスレッドも同じ点を指摘していました。トークンあたりのリスト価格は変わっていない。画像あたりのトークン数は、GPT Image 2との相対では文書化されていない、ということです。

実務上の含意は次のとおりです。

速いからといって、Flareが安いと仮定しない。
xhigh や max に切り替えたとき、SunburstのコストがGPT Image 2の high と同じだと仮定しない。
自前のサイズで、再生成を含めた採用画像あたりのコストを測る。

Responses API呼び出しは、画像トークンに加えてメインラインのチャットモデル（OpenAIの例では gpt-6-astra）も課金します。

ローンチパートナーが実際に述べたこと

OpenAIは4件の顧客コメントを公開しました。独立したランキングではなく、ワークロードのヒントとして有用です。

Higgsfield： Flareは 変えてはいけないもの ——キャラクター、構図、ビジュアルアイデンティティ——を理解しており、映画、UGC、広告で重要です。
Adobe： GPT Image 2.5モデルはFireflyに入っています。重点は、より速い生成と、リファインを通じた解像度の一貫性です。
Manus： 自社評価でFlareはGPT-Image-2の2〜4倍速く、ブランドアセット、デッキ、ウェブサイト向けの透明背景生成も改善されました。
Runway： 低いレイテンシと品質は、クリエイターがすでにRunwayで働いている仕方に合います。

仕事がHiggsfieldやAdobeのキャンペーン作業に近いなら、最終稿のデフォルトはSunburstです。ManusやRunwayの反復量に近いなら、デフォルトはFlareです。

各モデルの呼び出し方

Image API — 生成または編集リクエストで model を設定します。

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare", // or "gpt-image-2.5-sunburst"
  prompt,
  quality: "high",
  size: "1024x1536",
  background: "auto",
});

Responses API — トップレベルでメインラインモデルを選び、画像ツールのモデルを設定します。

const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  input: "Generate a 16:9 first frame of a red kettle on a marble counter, no extra text.",
  tools: [{ type: "image_generation", model: "gpt-image-2.5-sunburst" }],
});

ローンチ週のあとも振る舞いを固定したいときは、snapshot（gpt-image-2.5-flare-2026-09-08 または gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08）をロックしてください。

2つのモデルを比較するときは quality を明示してください。auto は異なる内部設定を選ぶことがあり、レイテンシとコストの比較がノイズだらけになります。OpenAIのプロンプトガイドは、同じ品質ラベルがFlareとSunburstで 同じ見た目や同じ応答時間を意味しない とも述べています。

妥当な評価順序

実際の仕事を10〜20件選ぶ。正確なコピーのあるポスター、製品切り抜き、顔を保ったままのスタイル変更、局所的な物体除去、透明アイコン、16:9の動画ファーストフレーム。
それらを Sunburst で medium または high で実行する。
同じパックを Flare で同じ品質とサイズで実行する。
採点する。指示追従、アイデンティティ/製品のロック、テキスト、望まない変更、アルファのエッジ、最初の採用画像までの時間、採用画像あたりのコスト。
まだ失敗する仕事だけ品質を上げる（xhigh、max）。
通った経路にはFlareを置く。通らなかった経路にはSunburstを残す。

これは、OpenAIがGPT Image 2からの移行で推奨するのと同じ論理です。PixVerseパイプラインにもきれいに対応します。合格したAPIモデルで静止画を生成し、画像モデルに動きを発明させるのではなく、PixVerseでアニメーション化します。

PixVerseでの位置づけ

PixVerseは動画制作の画面です。GPT Image 2.5はOpenAIの静止画スタックです。

典型的な分担は次のとおりです。

Flare で、数秒ずつ5つのサムネイル方向を探る
Sunburst で、ロックしたヒーロー静止画（パックショット、キャラクターシート、ポスター）を作る
PixVerse で、その静止画をV6、C1、Seedance、Kling、または別の動画モデルで5〜15秒のクリップにする

PixVerse では、Flare と Sunburst が静止画を作り、ワークスペースを離れずに画像から動画へ送れます。パイプラインが GPT Image 2 に固定されているときは GPT Image 2 レビュー：2026年版プロンプトガイドと活用事例が経路のままです。Sketch や画像上のコメントが特に必要なときだけ ChatGPT を使います。これらは API のパラメータではありません。

よくある質問

1つの製品で両方のモデルを使えますか？

使えます。下書きをFlareへ、最終稿をSunburstへルーティングしてください。結果を変えたのがモデルであってブリーフではないと判断できるよう、プロンプトは同一に保ってください。

Sunburstは常によりシャープですか？

OpenAIは、GPT Image 2より高品質で、精度モデルだと位置づけています。すべてのプロンプトが良く見えるとは約束しておらず、xhigh/max は無料の品質アップグレードではありません。出力を確認してください。

FlareとSunburstは透明背景に対応していますか？

対応しています。background="transparent" を設定し、アルファチャンネルを保ったままPNGまたはWebPをデコードしてください。髪、ガラス、影、エッジを確認します。描かれたチェッカーボードは透明度ではありません。