ChatGPT Images 2.5登場｜編集機能と2モデルの違い

ChatGPT Images 2.5では、画像を作った後に細部を直す作業と、ラフから完成像を伝える操作が拡充されました。 APIにはFlareとSunburstが登場しています。試すときは、ChatGPTの新機能とAPIのモデル選択を分けて確認すると迷いません。

• OpenAIは公式ページ掲載日9月8日に新画像モデルを発表。ChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランへ展開を始めると案内しています。
• Sketch、Templates、画像へのコメントなどが加わりました。ただし、TemplatesはWorkモードでは未提供です。
• APIの2モデルは用途の説明が異なります。料金表のトークン単価が同じでも、1枚を仕上げる費用まで同額とは判断できません。

画像生成で提案資料や告知素材を作る方、アプリに画像編集を組み込むエンジニアに向けた発表解説です。読み終えたら、自分の画面で確かめる機能と、試作画像の合否を決める項目を選べます。

以下は2026年9月9日確認の公式資料に基づきます。生成速度、日本語文字の精度、各アカウントへの提供状況は実測していません。操作例は試すための想定シナリオです。公式発表とリリースノートを起点に整理します。

今回の更新を「モデル」と「操作」に分けて読む

新しくなったものは二層ある

まず、画像を生成・編集するモデルの更新があります。OpenAIはImages 2.5で細部の表現、参照写真の特徴の維持、複数回の編集における一貫性を改善したと説明しています。これらは提供元の性能説明であり、手元の素材でも同じ改善幅になるという検証結果ではありません。

もう一つが、ChatGPT上で希望を伝える操作の追加です。絵を描いて配置を示す、既定の形式から作り始める、画像の特定箇所についてコメントする、といった入口が用意されました。

たとえば、部屋の完成イメージを作りたい場合、「窓の右に机」と文章で伝えるだけでなく、簡単なラフで位置関係を示す方法が増えたと捉えると分かりやすいでしょう。これは使い道の例で、家具の寸法を正確に再現できるという保証ではありません。

提供対象と機能の対応は別に確認する

公式発表は全プランへの展開を案内していますが、リリースノートには既存の画像生成上限は変更しないとあります。無料プランも提供対象に含まれることと、無制限に生成できることは別です。また、展開開始の告知から日本の全アカウントへの反映完了までは確認できません。

画像モデルの更新を知った後は、「自分はどの画面を使うか」「試したい操作がそこにあるか」を確認してください。モデル名だけを検索しても、画面ごとの違いは見落としやすくなります。

次の整理では、ChatGPT内の操作とAPIの選択肢を分けています。

同じ発表に含まれる更新でも、使い始める場所は異なります。画面上の新機能を試すのか、APIでモデルを指定するのかを先に選びます。

Sketch・Templates・コメントはどこで使うか

配置を伝えたいときのSketch

Images in ChatGPTでは、Sketchをモバイルアプリの操作として説明しています。入力欄で@を入力してSketchを選び、ラフを描いて確定し、仕上がりの指示を添えて送信する流れです。

想定シナリオとして、イベント告知の背景を作るなら、上部に見出しの余白、中央に会場を想起させる物体、下部に案内文の余白を描き分けます。ラフの役割は構図を伝えることです。掲載文言まで絵の中に詰め込むより、どこを空けておくかを示す使い方から試せます。

公式発表には「@Sketch」という短い案内もありますが、本稿の操作説明は具体的な手順が載ったモバイル向けヘルプに合わせています。PCでも同じ入口があると決めつけず、手元の表示を確かめてください。

形式から始めるTemplates

Templatesは、Imagesからテンプレート一覧を開き、カテゴリーとテンプレートを選び、内容を指定して依頼する入口です。白紙から指示を組み立てるのが難しいときに、欲しい形式を先に選べます。

ここで気をつけたいのが、現時点でWorkモードにはTemplatesがないことです。Workで画像を作れるという説明だけを読んで、Templatesの場所を探し続ける必要はありません。どちらのモードを開いているかを確認します。

一部分を直すコメントと選択編集

モバイルでは、生成画像を全画面で開いて編集やコメントを行う操作が案内されています。範囲を選んで変更を説明する方法に加え、会話で直接修正内容を伝える方法もあります。

ただし公式ヘルプは、選択範囲が厳密でなく、編集が選択外にも及ぶ可能性を明記しています。「背景だけを変更」と伝えた後も、人物や商品など残したい部分を見比べる工程を入れてください。操作が細かくなったことから、指定外の変更がなくなったとは言えません。

最初の試作は「残すもの」を決めてから編集する

新機能を一度に試すより、元画像と変更後を比べられる小さな課題を選ぶと、使い道を判断しやすくなります。ここでは架空の勉強会の告知用背景を作る想定シナリオを使います。実際の制作実績や所要時間を示す例ではありません。

元画像の合格条件を先に書く

題材は机の上に置いたノートとペン。見出しは後から別の編集ツールで載せる前提で、画像には文字を入れません。先に決める条件は、掲載比率、主役、文字を置く余白、避ける要素です。

勉強会の告知に使う背景を作ってください。
横長16:9。机の上に閉じたノートとペンを置きます。
主役は中央より右側に寄せ、左側は見出しを載せるため空けてください。
自然な窓の光、落ち着いた色、写真に近い質感にしてください。
文字、数字、ロゴ、人の顔は入れないでください。

これは出力を保証する構文ではなく、条件を曖昧にしないための入力例です。最初の結果で左側が埋まっていたら、細部の修正へ進まず、余白の条件を先に直します。

ラフを使う場合も、主役と余白の位置を示したうえで同じ条件を添えます。文章だけの入力とSketchを比べたいなら、途中で題材や配色まで変えず、配置の伝わり方を見ることに絞ると比較しやすくなります。

修正は対象と固定条件を一組にする

元画像を保存した後、机の色だけを変える依頼を出します。変更対象だけでなく、残してほしい要素も短く列挙します。

机の色だけを明るい木目から濃い木目に変更してください。
ノートとペンの形、位置、影の向き、左側の余白は維持してください。
新しい物体や文字は追加しないでください。

結果は「机の色が変わったか」と「残すと指定した要素が変わっていないか」を別々に確認します。前者だけなら合格でも、ペンが別の形に変わっていれば、告知素材として採用するかは再判断が必要です。

次の修正へ進む前に保存しておけば、変更の影響を追いやすくなります。途中で崩れた結果に修正を重ねるより、採用候補として残した版からやり直す運用も選べます。これは編集手順の提案であり、特定の操作で同じ画像が再生成されることを約束するものではありません。

APIのFlareとSunburstをどう選ぶか

APIでは、ChatGPT上の機能名とは別にモデルIDを指定します。Flareのモデル資料は日常的な高品質画像生成を、Sunburstの資料は編集精度が重要な用途を中心に説明しています。

右列は本稿の評価提案です。Sunburstを選べば無修正で納品できる、Flareならすべての条件で速い、といった断定はしません。公式発表ではSunburstは詳細な制作に向く一方、生成時間が長くなると説明されています。

指定するIDはgpt-image-2.5-flareとgpt-image-2.5-sunburstです。両方とも末尾に-2026-09-08を付けた日付固定版が掲載されています。比較記録には実際に指定したIDを残してください。後で結果が変わった際、同じモデル指定だったかをたどれます。

最初からアプリ全体を切り替える前に、同じ素材と依頼文で比較用の結果を作る方法を推奨します。何枚生成したかだけでなく、そのうち何枚が採用条件を満たしたかも記録します。生成画像の見栄えと、求めた仕様への一致は分けて採点する方が、目的に合うモデルを選びやすくなります。

料金表は「1枚の価格」と読み替えない

標準のトークン単価は両モデルで同じ

2026年9月9日確認のOpenAI API料金表では、次の標準単価が掲載されています。単位はすべて100万トークン当たりの米ドルです。トークンは入力や出力を計量する単位で、画像の枚数そのものではありません。

この表から、画像1枚が30ドル、Flareの方が半額、ChatGPTの契約にAPI利用料も含まれる、といった結論は出せません。表が示しているのはAPIの計量単位当たりの価格です。

比べたいのは採用できる画像までの費用

両モデルの資料には、GPT Image 2とトークン単価は同じでも、GPT Image 2用の計算機は2.5の消費トークンを推計しないと記されています。旧モデルの1枚当たり見積もりを、そのまま2.5の予算に使うのは避けます。

試作では、同じ用途の生成・修正にかかったAPI費用を合計し、採用した枚数で割る記録方法が使えます。たとえば比較表の列を「モデルID／入力素材／生成条件／試行数／採用数／API費用合計」として残します。採用が0枚なら割り算をせず、「採用なし」と記録してください。

この記録なら、単価が同じでも修正回数が違った場合に、仕上げるまでの負担を比較できます。人による修正時間はAPI費用と混ぜず、別の欄に残すと、追加編集を含めてどちらを使うか判断しやすくなります。ここで示した計算方法は制作管理の提案で、両モデルの費用差を実証したものではありません。

速さより先に確認したい、修正後の4項目

OpenAIはImages 2.0と比べて生成遅延を最大50%短縮したと説明しています。ただし、これは常に所要時間が半分になるという保証ではありません。依頼から画像を受け取るまでと、修正・確認を含めて完成させるまでは、計る時間も異なります。

公式APIガイドには、文字の正確な配置や明瞭さ、複数生成間のキャラクター・ブランド要素の維持などに限界があると記されています。今回の性能改善を、確認工程を省く根拠にしない方がよいでしょう。

以下は、試作を採用する前のチェック表です。生成画像を元画像と並べ、拡大表示と実際の掲載サイズの両方で見ます。

変更箇所だけを見ていると、保持したい細部の変化を見逃します。次の確認順を使えば、どこへ戻るかも整理できます。

部分編集の評価では、変えたい箇所と残したい箇所を別に点検します。見栄えが整っていても、掲載条件との不一致があれば修正に戻します。

なお、Images 2.5のシステムカードは、写実性の向上に伴うリスクと安全対策を説明しています。評価についても、固定のテスト集合や自動判定の限界があると明記しています。生成できたこと自体を、内容の正確性や実在の出来事を示す証拠として扱わないようにします。

使い始める前に残る疑問

新モデルなら日本語も正しく入る？

本稿では日本語文字の精度を測っていません。短い見出しでも、送り仮名や記号、数字が元原稿と一致するか確認してください。図解内の文字を画像生成だけで完結させるか、背景と文字の制作を分けるかは、求める正確さに合わせて選びます。

ChatGPTの画面でFlareとSunburstを選べる？

今回確認した資料では、APIのモデルIDとその用途は明示されています。一方、ChatGPTのすべての画面で両者を任意に切り替える共通手順までは確認していません。APIのモデル名を、ChatGPTの選択メニュー名として読み替えないでください。

今までのプロンプトは作り直すべき？

全面的に書き換える前に、既存の依頼文を比較用に残す方法を勧めます。そのうえで、主役、配置、変える部分、残す部分が曖昧なところを補います。新モデルの影響とプロンプト変更の影響を同時に混ぜない方が、何が改善したかを判断しやすくなります。

まずは手元の素材1件について、元画像と修正後の画像を保存し、上の4項目を記録してください。モデルの評判より、自分の掲載条件を満たすかを確認する材料になります。

仕事で使うプロンプトをさらに探す方は、関連記事のGPT-6 Astraの実践プロンプトも参照できます。

参考・出典

• Introducing ChatGPT Images 2.5 — OpenAI、2026年9月8日掲載。発表、性能の説明、展開対象（参照日: 2026-09-09）。
• ChatGPT — Release Notes — OpenAI、9月8日の項目。新操作、Workの制限、生成上限（参照日: 2026-09-09）。
• Images in ChatGPT — OpenAI Help Center。Sketch、Templates、編集・保存の操作と注意（参照日: 2026-09-09）。
• GPT-Image-2.5 Flare — OpenAI API。用途、モデルID、料金計算上の留保（参照日: 2026-09-09）。
• GPT-Image-2.5 Sunburst — OpenAI API。用途、モデルID、料金計算上の留保（参照日: 2026-09-09）。
• Pricing — OpenAI API。画像モデルの標準トークン単価（参照日: 2026-09-09）。
• Image generation — OpenAI API。画像生成・編集の仕様と限界（参照日: 2026-09-09）。
• ChatGPT Images 2.5 System Card — OpenAI。安全対策、評価範囲と留保（参照日: 2026-09-09）。