OpenAIが2026年9月8日、ChatGPT Images 2.5を公開しました。
発表によれば、ChatGPT ImagesとAPIのGPT-Imageモデルを合わせて、毎週30億枚を超える画像が作られているとのこと。その基盤が入れ替わった形になります。
何が変わったのか
数字で示されているのは速度です。Images 2.0と比べて、生成の待ち時間が最大50%短縮されました。
品質面で挙げられているのは3つ。
ひとつめは参照写真の扱いです。手元の写真を渡して別の場面や画風に変換したとき、被写体が誰なのか分かる状態を保ちやすくなった。光の当たり方や質感も自然になったとのこと。
ふたつめが部分編集。頼んだところだけを直し、それ以外を変えずに残す精度が上がりました。背景や被写体が複雑な場合でも崩れにくい。商品画像で「商品だけ差し替えて、ブランドの世界観は保つ」といった作業を想定した改善だそうです。
みっつめが、編集を繰り返したときの一貫性です。会話を続けて何度も直していくと、前の修正が消えたり画質が落ちたりする。そこが改善されたという話。
ChatGPT側の新機能
モデルとは別に、使い勝手の機能が4つ入りました。
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| Sketch | ChatGPT上で直接絵を描き、それを下敷きに画像を作らせる。「@Sketch」と打つと使える |
| テンプレート | ポスターやグッズなど、よく使う形式から始められる |
| 画像へのコメント | 画像の上に直接コメントを置いて、その箇所だけ直させる |
| プロンプトの共有 | 画像を共有するとき、使ったプロンプトも一緒に渡せる |
Sketchは、言葉で説明しにくい構図を伝えるための機能でしょう。部屋の配置や服のシルエットを雑に描いて渡す。絵が下手でも構わない、と明記されています。
提供範囲はChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全ティア。デスクトップ、モバイル、ウェブのすべてです。
APIの新モデルは2種類
開発者向けには、性格の違う2つが出ています。
GPT-Image-2.5 Flare が標準です。GPT-Image-2より高品質で、レイテンシは50%低いとされています。大量生成やSNS向けの素材づくりが想定用途です。
GPT-Image-2.5 Sunburst は精密な作業向け。編集をまたいだ制御が効く代わりに、生成に時間がかかります。広告のクリエイティブや商品画像といった、仕上がりを詰める場面が対象です。
料金は両方とも同じ
見落とされそうな点があります。FlareとSunburstは、トークンあたりの単価が完全に同じです。
| 種別 | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| 画像 | $8.00 | $2.00 | $30.00 |
| テキスト | $5.00 | $1.25 | — |
出力の$30.00を1ドル154.30円で換算すると、100万トークンあたり約4,629円になります。
単価が同じということは、実際の支払額の差は使うトークン数から生まれます。Sunburstのほうが生成に時間がかかる分、1枚あたりのコストは高くなります。どれだけ高いかは解像度や設定しだい。
1枚あたりいくらになるかを知りたい場合は、OpenAIが用意している画像生成の計算ツールを使うのが確実です。ここで概算を書いても、設定次第でずれます。
どちらのモデルが使われるかは公開されていない
ChatGPTから使うとき、FlareとSunburstのどちらが動くのか。ここは発表にもドキュメントにも書かれていない。
THE DECODERが試した範囲では、精度の高いSunburstが出てくるのは主にWorkモードと「6 Pro」の設定で、通常のチャットでは軽いほうが使われているようだと報告されています。
加えてOpenAIは、待ち時間の短さと利用上限の高さがプランによって違うとしています。具体的な上限は示されていません。
つまり「全ティアで使える」ことと「全ティアで同じものが使える」ことは違います。仕事で品質を揃えたいなら、ChatGPTの画面からではなくAPIでモデルを指定するほうが確実でしょう。どちらが動いているか分からない状態では、出力が安定しない理由も突き止められません。
どのサービスに載るのか
発表には早期導入先として4社が挙がっています。Higgsfield AI、Adobe、Manus、Runway。
日本のクリエイターが日常的に触っている顔ぶれです。APIのモデルが更新されれば、これらのサービス側の画像生成も順次入れ替わっていくことになります。自分でAPIを叩かない人にも関係する話です。
Higgsfield AIのProduct責任者Axultan Alimkulov氏のコメントが、この更新の性格をよく表していました。いちばん感心したのは「何を変えないべきかを理解している」点だ、というもの。元画像の性格や構図、視覚的な同一性を失わずに意味のある編集ができる、と述べています。
画像生成の評価というと「どれだけ綺麗に描けるか」に寄りがちですが、実務で効くのは変えない部分の安定性のほうでしょう。1枚を仕上げるまでに何度も直すからです。
出力には印が入っている
安全性の項目に、来歴の記録について書かれています。
OpenAIは自社のツールで作った画像を識別できるよう、C2PAのメタデータと、目に見えない透かしを引き続き使うとしています。
C2PAは画像ファイルに来歴の情報を埋め込む規格で、SNSにアップロードする過程で剥がれることがあります。それを補うのが不可視の透かしのほうです。文章の透かしと考え方は近く、見た目を変えずに痕跡を残します。
仕事で使うなら、生成した画像には印が入っている前提で扱ったほうが安全でしょう。
出典
2026年9月9日に確認しました。機能・提供範囲・速度の数字はOpenAIの公式発表、単価は同社のAPI料金ページに記載のものです。モデルの振り分けについての検証はTHE DECODERの報道によります。円換算はECBが公表する2026年9月8日の参照レート（1ドル154.30円）で計算しました。
