GPT Image 2（gpt-image-2）とは？料金・使い方と2.5との違い

GPT Image 2は、OpenAIが2026年4月21日に公開した画像生成モデルです。ChatGPTでは「ChatGPT Images 2.0」、APIでは gpt-image-2 という名前で提供されました。その後、2026年9月8日に後継の「ChatGPT Images 2.5」とAPIの gpt-image-2.5-sunburst・gpt-image-2.5-flare が出ており、GPT Image 2はもう最新ではありません。それでもAPIの gpt-image-2 には停止予定が出ておらず、トークン単価は2.5と同じです。ただし消費トークン数が異なるため、1枚あたりの料金は同じとは限りません。この記事では、2026年10月25日時点の公式ドキュメントをもとに、GPT Image 2の仕様と料金、日本語の文字を崩さない指示の書き方、2.5に移るべきかの判断までを整理します。最新の2.5の実装手順は GPT Image APIの使い方（gpt-image-2.5の実装・料金と旧モデルの移行期限） にまとめています。

まとめ：GPT Image 2の現在地と要点

• 公開日と名前：2026年4月21日公開。ChatGPTでは「ChatGPT Images 2.0」、APIでは gpt-image-2（固定スナップショット gpt-image-2-2026-04-21）。どちらも同じ世代を指します。
• ChatGPTでは2.5に置き換わった：2026年9月8日からChatGPTの画像生成はImages 2.5になりました。いま2.0の挙動を指定して使いたいなら、APIの gpt-image-2 を呼びます。
• API料金：画像出力100万トークンあたり30ドル。1024×1024の1枚で低品質0.006ドル、中品質0.053ドル、高品質0.211ドルが公式の目安です。Batchなら単価は半分です。
• サイズ：16の倍数で縦横比3:1以内なら任意の解像度を指定でき、上限は3840×2160。ただし2560×1440を超える出力は実験的な扱いです。
• 使い続けてよいか：停止予定はまだなく（Azureは2027年10月21日に引退）、評価済みの本番ワークフローは急いで移す必要はありません。新規の実装と、マスク編集の精度が要る案件は2.5を選びます。

GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）の位置づけと世代の違い

「GPT Image 2」「gpt image 2.0」「ChatGPT Images 2.0」「chatgpt image2」は、いずれも2026年4月21日に出た同じ世代を指します。ChatGPTのリリースノートには、同日に「ChatGPT Images 2.0 is available on all ChatGPT plans」と書かれ、APIのモデルページでは gpt-image-2 の既定スナップショットが gpt-image-2-2026-04-21 と記載されています（OpenAI GPT-Image-2 モデルページ）。

画像モデルの停止日は、OpenAI直販とAzureで別々に決まっています。Azureでは2.5系（2027年9月9日）が gpt-image-2（2027年10月21日）より先に引退するため、「新しいモデルほど長く使える」と考えると計画を誤ります。OpenAI直販での2026年10月25日時点の状態は次のとおりです（OpenAI Deprecations）。

注意したいのが chatgpt-image-latest です。名前から「常に最新モデルを指すエイリアス」と誤解されがちですが、モデルページの説明は「Previous image model used in ChatGPT」で、以前ChatGPTで使われていたスナップショットを指します。料金も画像出力が100万トークンあたり32ドルで、gpt-image-2 の30ドルとは別の値です。これを使っている実装は、12月1日までに2.5系か gpt-image-2 へ書き換えが要ります。DALL·Eから続く経緯は dall-e の最新はどうなった？OpenAI画像生成の現在地 で扱っています。

ChatGPTで使う：Images 2.0の提供範囲と2.5への切り替え

2026年4月の提供範囲：生成は全プラン・推論つき生成は一部の有料プラン

公開日のリリースノートによると、画像生成そのものはFreeを含む全プランで使え、生成前に構図や文字の配置を検討してから描く「images with thinking」は、有料プランでThinkingまたはProのモデルを選んだときに使えると案内されました（ChatGPT Release Notes）。ただし現在のヘルプ「Images in ChatGPT」は、対象を「Plus, Pro, and Business」とし、EnterpriseとEduは近日提供と書いています（Images in ChatGPT）。Goプランで推論つき生成を前提にした運用を組む前に、自分の画面のモデル選択で確認してください。

推論つき生成の中身について、OpenAIのシステムカードは、ライブのWeb検索データの取り込みと、1つのプロンプトからの複数画像の生成ができるようになったと説明しています（ChatGPT Images 2.0 System Card）。

文字が多いバナーや、被写体の数と位置を細かく指定する画像では、推論つき生成のほうが指示を守りやすくなります。生成までの時間は長くなるため、方向性を探るラフは通常の生成で数を出し、確定案だけを推論つきで作り直す使い分けが合います。

2026年9月8日のImages 2.5への更新

2026年9月8日のリリースノートで「ChatGPT Images 2.5」が発表され、細部の描写、編集の精度、生成速度が上がったと説明されています。あわせて、テンプレートから作る機能（Images → Templates）、モバイルで手描きのスケッチから画像にする機能、生成した画像のプロンプトを共有する機能が加わりました。画像生成の回数制限は「unchanged」と明記され、2.5の発表ページは提供対象を「all ChatGPT, ChatGPT Work, and Codex users」としています（Introducing ChatGPT Images 2.5）。OpenAIの4月の発表ページも、現在は冒頭で「This post introduced ChatGPT Images 2.0」と表示し、2.5の案内へ誘導しています。

つまり、いまChatGPTで画像を作ると2.5で生成されます。「ChatGPT Images 2.0 の使い方」を調べている場合でも、操作の入口はサイドバーの「Images（画像）」（chatgpt.com/images）で、2.0のときと変わりません。2.0と2.5の出力を並べて比べたい、あるいは2.0の挙動で再現性を保ちたいときは、APIで gpt-image-2-2026-04-21 を指定する方法しかありません。なお、ChatGPT内の公式「DALL·E GPT」は2026年8月30日に退役しています。

gpt-image-2の仕様：サイズ・品質・編集・透過背景

APIの gpt-image-2 は、Image APIの生成（v1/images/generations）と編集（v1/images/edits）、Batchに対応し、Responses APIでは画像生成ツールのモデルとして指定します。主な仕様を公式ガイドとAPIリファレンスから抜き出すと次のとおりです（OpenAI Image generation ガイド）。

編集では、参照画像を渡して構図や画風を引き継ぐ使い方と、マスクで編集範囲を指示するインペインティングに対応します。ただしマスクは編集の指針であり、指定範囲外が変わる場合もあります。gpt-image-2 は入力画像を常に高い忠実度で処理するため、旧モデルにあった input_fidelity は指定できず、参照画像を付けた編集は入力トークンが増えやすい点に注意します。透過背景は gpt-image-2 ではプレビュー扱いで、APIリファレンスは2.5系を「support」、gpt-image-2 を「in preview」と書き分けています。ロゴやステッカーの切り抜きを量産するなら2.5系のほうが安全です。

API呼び出し前のサイズ制約の検査

任意解像度は便利ですが、制約を外れたサイズはAPIがエラーで返します。条件が4つ重なるため、デザイン側から「この比率で」と頼まれたサイズをそのまま渡すと失敗しがちです。公式ガイドの制約をそのまま関数にし、呼び出し前に判定しておくと手戻りが減ります。

def check_size(w: int, h: int) -> list[str]:
    """gpt-image-2 の size 制約違反と、実験的な解像度に関する注意を返す"""
    if type(w) is not int or type(h) is not int or w <= 0 or h <= 0:
        return ["幅と高さは正の整数で指定する"]
    errors = []
    if max(w, h) > 3840:
        errors.append("長辺が3840pxを超える")
    if w % 16 or h % 16:
        errors.append("16の倍数でない")
    if max(w, h) / min(w, h) > 3:
        errors.append("縦横比が3:1を超える")
    pixels = w * h
    if pixels < 655_360:
        errors.append(f"総画素数{pixels:,}が下限655,360未満")
    if pixels > 8_294_400:
        errors.append(f"総画素数{pixels:,}が上限8,294,400超")
    if not errors and pixels > 2560 * 1440:
        errors.append("（制約内だが2560x1440超は実験的）")
    return errors

for w, h in [(1024, 1024), (1536, 864), (2560, 1440), (3840, 2160),
             (800, 800), (1000, 1000), (3840, 1152), (4096, 2304)]:
    print(f"{w}x{h}:", check_size(w, h) or "OK")

このコードはPython 3.9以上を対象としています。掲載した8例の実行結果は次のとおりです。

1024x1024: OK
1536x864: OK
2560x1440: OK
3840x2160: ['（制約内だが2560x1440超は実験的）']
800x800: ['総画素数640,000が下限655,360未満']
1000x1000: ['16の倍数でない']
3840x1152: ['縦横比が3:1を超える']
4096x2304: ['長辺が3840pxを超える', '総画素数9,437,184が上限8,294,400超']

見落としやすいのは下限です。800×800のような小さめの正方形は総画素数が足りず、正方形なら816×816が最小になります。4K（3840×2160）は制約上は通りますが、OpenAI Cookbookは2560×1440を「信頼性の上限の目安」とし、長辺3840pxが厳密に「未満」で判定される場合は3824×2144に丸めるよう勧めています（GPT Image Generation Models Prompting Guide）。印刷用の4K素材が要るなら、2560×1440で生成してから別工程で拡大するほうが結果は安定します。

gpt-image-2の料金：1枚あたりの目安とコストの抑え方

料金は画像トークンに対する従量課金で、gpt-image-2 は画像入力100万トークンあたり8ドル、キャッシュ済み入力2ドル、画像出力30ドル、テキスト入力5ドルです（OpenAI API Pricing）。公式ガイドが示す1枚あたりの画像出力料金の目安は次のとおりです。テキスト・参照画像の入力料金は別途かかり、Responses API経由では呼び出し元モデルの料金も加わります。

正方形より縦長・横長のほうが安いのは、ガイドが「大きい非正方形のほうが出力トークンが少なくなる場合がある」と説明している現象です。highはlowの約35倍なので、アイデア出しはlowで枚数を出し、採用案だけをmediumかhighで作り直すのが基本です。Cookbookも、小さな文字や密度の高いインフォグラフィックではmediumとhighを比べてから出すよう勧めています。

コストを下げる手段はほかに2つあります。急がない一括生成はBatchに回すと、画像出力が100万トークンあたり15ドルと半額になります。ストリーミングで途中経過の画像（partial_images）を受け取ると、1枚ごとに画像出力100トークンが加算されるので、プレビューが要らない処理では0にしておきます。キャッシュ済み入力の割引は、Responses APIの画像生成ツール経由でだけ効き、Image APIの直接呼び出しには適用されません。

日本語の文字を崩さないプロンプトの書き方

GPT Image 2で評価が高かったのは、日本語を含む非ラテン文字の描画です。とはいえ公式ガイドの「Limitations」には、文字の配置と鮮明さで今も苦戦することがあると書かれています。崩れを減らすには、Cookbookが示す書き方に沿って、描かせたい文字列を指示文から切り離します。

• 描く文字列は引用符で囲む：「見出しは “春のキャンペーン” のみ」のように、描画したい文字列を引用符で区切り、そのまま描くよう指示します。ただし正確な描画が保証されるわけではありません。
• 書体・大きさ・色・位置を制約として書く：「太いゴシック体、白文字、画像上部中央、背景との強いコントラスト」と具体的に指定します。
• 余計な文字を禁止する：「指定した文字以外は入れない（no extra text）」と明記すると、意味のない装飾文字が混ざりにくくなります。
• 小さな文字はmedium以上：注意書きや価格表のような細かい文字をlowで作ると崩れやすくなります。
• 直すときは1点ずつ：「見出しの字だけ直して、ほかは変えない」のように、変える箇所と保つ箇所を分けて指示します。

それでも、画数の多い漢字が似た別の字に置き換わる、小さな文字がつぶれるといった崩れは残ります。社名・商品名・価格・法的な表記を含む画像は、生成物をそのまま公開しないでください。文字の部分は人が読み合わせるか、背景だけを生成して文字はデザインツールで載せる運用にすると、誤字のまま広告が出る事故を防げます。

gpt-image-2の継続利用と2.5への移行の判断基準

2026年9月8日に公開された gpt-image-2.5-sunburst は編集の精度を重視した上位モデル、gpt-image-2.5-flare は速さを重視した日常用のモデルです（GPT-Image-2.5 Sunburst モデルページ）。トークン単価は3モデルとも同じですが、同じquality設定でも消費トークン数がモデルごとに違うため、1枚あたりの費用は同じになりません。

判断は次のように分かれます。使い続けてよいのは、gpt-image-2-2026-04-21 で出力を評価済みの本番ワークフローです。停止の告知はまだなく、モデルを替えれば同じプロンプトでも絵柄が変わるため、承認済みのテンプレートやキャラクターの見た目を保ちたい案件では、固定スナップショットのまま運用するほうが手戻りが少なくなります。Microsoft Foundry（Azure）の引退日は gpt-image-2 が2027年10月21日で、2.5系の2027年9月9日より遅く設定されています（Microsoft Foundry model retirement schedule）。Azure側のほかのモデルの期限は Azure OpenAIのモデル廃止予定と対応手順 で確認できます。

2.5を選ぶべきなのは、新しく組む実装と、マスク編集で指定外の部分を動かしたくない案件です。公式ガイドは新規の統合に2.5系を使うよう書いており、編集エンドポイントの既定モデルも2.5-sunburstです。また、gpt-image-1.5・gpt-image-1-mini・chatgpt-image-latest からの移行先にいま gpt-image-2 を選ぶのは避けます。廃止告知の推奨移行先は2.5系で、1回の移行で済ませたほうが評価の手間が少ないからです。

Google側と比べる場合、現行のNano Banana Proのモデルコードは gemini-3-pro-image で、画像出力は1K・2Kが1枚0.134ドル、4Kが0.24ドル（Batchは半額）です（Gemini API Pricing）。gpt-image-2 のhigh（1024×1024で0.211ドル）より安く、mediumの0.053ドルより高い位置にあります。Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）を含めた使い分けは Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）とは？ で扱っています。

商用利用・C2PA・モデレーションの注意点

生成画像の権利と似た画像のリスク

個人向けChatGPTに適用されるOpenAIの利用規約（2026年1月1日発効）は、出力（Output）の権利を利用者に帰属させ、OpenAIが持つ権利があれば利用者へ譲渡すると定めています。一方で同じ条項に「出力は一意とは限らず、他の利用者が似た出力を受け取ることがある」とあり、その譲渡は他人の出力には及びません（OpenAI Terms of Use）。APIで生成した画像は法人向けのServices Agreementの対象で、4.1項が同じく出力の権利を顧客に帰属させています（OpenAI Services Agreement）。つまり商用利用はできますが、独占できる保証はありません。ロゴや商標のように独占性が要る素材は、生成物をたたき台にして人が仕上げ、既存の商標と似ていないかを確認してから登録します。

C2PAとSynthIDの来歴情報

OpenAIのヘルプによると、ChatGPT・Codex・OpenAI APIで生成した画像には、C2PA規格のメタデータ（Content Credentials）と、Google DeepMindが開発した不可視の電子透かしSynthIDの両方が入ります。ただしAPIの出力のうち、gpt-image-1 と gpt-image-1.5 は「近く廃止予定のモデル」として対象外と明記されています（Provenance signals in OpenAI-generated content）。メタデータはスクリーンショットや一部のファイル変換で失われることがありますが、透かしは軽い編集やトリミングでは残ることがあります。「加工したからAI生成と分からない」とは考えず、広告や報道用途ではAI生成である旨の表示ルールを先に決めておきます。テキスト側の透かしの仕組みは textGrainとは？OpenAIのテキスト電子透かしの仕組み で解説しています。

moderationパラメータで変わる範囲

APIの moderation は既定の auto と、制限を緩める low の2値です。low にしても利用ポリシーに反する生成が許されるわけではなく、拒否されたリクエストは moderation_blocked のエラーコードで返ります。性的表現の扱いと拒否されたときの対処は ChatGPTのNSFWはどこまで許される？ にまとめています。

APIで画像生成を業務システムに組み込む場合は、生成・保存・承認のフローまで含めた設計が必要です。弊社の API開発・システム連携 でも、外部APIを既存システムへつなぐ開発を支援しています。

よくある質問（FAQ）

GPT Image 2はいつから使えますか？

2026年4月21日から使えます。ChatGPTでは同日に全プランへ提供され、APIでは gpt-image-2-2026-04-21 が公開されました。ChatGPTの画像生成は2026年9月8日からImages 2.5に更新されたため、2.0そのものを指定して使えるのは現在はAPIだけです。

ChatGPT Images 2.0とGPT Image 2は違うものですか？

同じ世代の呼び名の違いです。ChatGPTの画面上の名前が「ChatGPT Images 2.0」、開発者向けAPIのモデル名が gpt-image-2 です。「gpt image 2.0」「chatgpt image2」も同じものを指します。

GPT Image 2は無料で使えますか？

ChatGPTではFreeプランでも画像生成を使えますが、9月8日以降は2.5で生成されます。推論つきの生成は現在のヘルプではPlus・Pro・Businessが対象です。APIの gpt-image-2 は従量課金で、1024×1024の低品質なら1枚約0.006ドルです。

4K（3840×2160）で出力できますか？

APIでは指定できます。ただし公式ガイドは2560×1440を超える出力を実験的としており、結果のばらつきが大きくなります。長辺がちょうど3840pxで拒否された場合は3824×2144に丸めます。

gpt-image-2からgpt-image-2.5へ乗り換えるべきですか？

新規の実装なら2.5を選びます。評価済みの本番ワークフローで絵柄を変えたくない場合は、停止の告知が出るまで gpt-image-2-2026-04-21 を固定して使い続けて構いません。乗り換えるときは、同じプロンプトで出力を並べて比べてから切り替えます。

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