GPT Image 2.5のAPI料金は従量課金です。2026年9月9日に確認したOpenAI公式料金では、SunburstとFlareは共通して、画像出力が100万トークンあたり30米ドル、テキスト入力が5米ドル、画像入力が8米ドルです。OpenAI公式料金表
1枚あたりの目安なら、公式計算器でGPT Image 2.5を選んだ場合、1024×1024・mediumの画像出力は0.01317米ドル、highは0.05268米ドルです。1,000枚なら出力部分はそれぞれ13.17米ドル、52.68米ドルになります。ただし、これは入力や再生成まで含めた総額ではありません。公式の画像生成コスト計算器
以下では米ドル建てで、まず設定ごとの出力費用を確認し、そのあと実際の予算に必要な加算項目を計算します。確認日は2026年9月9日です。
見積もりに使うモデルはSunburstかFlareか
OpenAIは2026年9月8日にGPT Image 2.5のSunburstとFlareを公開しました。どちらもImage APIとResponses APIの画像生成ツールに対応しています。API変更履歴
APIで指定するモデル名は、次の2つです。
gpt-image-2.5-sunburst：編集の精密さを重視するモデル。Sunburstの公式モデル情報gpt-image-2.5-flare：日常的な画像生成を速く行う用途に位置付けられたモデル。Flareの公式モデル情報
単にgpt-image-2.5という名前をAPIに渡せるとは限りません。料金を照合するときも、実装で指定した上記のモデル名を記録します。条件を固定して比較したい場合は、公開日付きのgpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08またはgpt-image-2.5-flare-2026-09-08というスナップショットも確認できます。
両モデルのトークン単価は同じですが、1枚を生成する際の消費量や、用途に合う画像を得るまでの回数が同じとは限りません。公式計算器では両者をまとめて見積もれるものの、実運用の採用判断には、同じ用途での出力と使用量の確認が必要です。Sunburstだけに追加の割増料金がある、あるいはFlareなら必ず安くなる、という読み方はできません。
品質別に見る1枚あたりの画像出力費用
次の表は、公式ガイド内の計算器でモデルを「GPT Image 2.5 (Sunburst and Flare)」に設定し、サイズと各品質を選んだ際の表示を記録したものです。括弧内は画像出力トークン数で、各料金は「トークン数×30÷1,000,000」で再計算できます。公式計算器と費用の説明
| 品質設定 | 1024×1024：1枚の出力費用 | 1536×1024：1枚の出力費用 |
|---|---|---|
low | $0.00588（196トークン） | $0.00474（158トークン） |
medium | $0.01317（439トークン） | $0.01029（343トークン） |
high | $0.05268（1,756トークン） | $0.04116（1,372トークン） |
xhigh | $0.09366（3,122トークン） | $0.07377（2,459トークン） |
max | $0.21072（7,024トークン） | $0.16464（5,488トークン） |
表は画像出力だけの見積額です。テキスト入力、参照画像の入力、ストリーミングの途中画像、Responses APIで使う主モデルの料金は含みません。APIを実行して請求額を測定した結果でもなく、実際の消費量はモデルや指示、品質などによって変わります。
1024×1024で1,000枚を生成する場合、画像出力の見積額はlowが5.88米ドル、mediumが13.17米ドル、highが52.68米ドル、xhighが93.66米ドル、maxが210.72米ドルです。少額の単発利用では目立ちにくい設定差も、月間枚数を掛けると予算に直結します。
横長の1536×1024が正方形より安く表示されている点にも注意が必要です。ピクセル数だけを比例計算して費用を推定せず、利用するサイズと品質を計算器に指定してください。autoはこの表に含めていません。サイズと品質はいずれも既定値がautoなので、比較や予算作成では明示的に固定すると、見積もりの条件が分かりやすくなります。サイズと品質の公式仕様
GPT Image 2の料金表をそのまま流用しない
旧GPT Image 2では、1024×1024のmediumが約0.053米ドル、highが約0.211米ドルと案内されています。これらは公式ガイドでも旧モデルの項目に置かれており、2.5の同名品質に対応する数値ではありません。旧GPT Imageモデルの説明
2.5の見積もりでは計算器のモデル選択まで確認する必要があります。旧モデルの単価表を使ったり、旧モデルと同じ品質名なら視覚的な品質も等しいと考えたりすると、比較条件が崩れます。旧モデルを継続利用する場合は、別記事のGPT Image 2 API料金を参照してください。
入力を含めた料金はトークン種別ごとに計算する
Standard料金の内訳は次のとおりです。SunburstとFlareの両方に適用され、金額の単位は100万トークンあたりの米ドルです。OpenAI公式料金表
| 課金対象 | 通常入力・出力 | キャッシュ済み入力 |
|---|---|---|
| テキスト入力 | $5.00 | $1.25 |
| 画像入力 | $8.00 | $2.00 |
| 画像出力 | $30.00 | 対象外 |
テキストだけで新しい画像を作る場合は、テキスト入力と画像出力が基本の計算対象です。参照画像を渡して編集する場合は画像入力も加わります。出力は画像なので、この表にテキスト出力の単価を足す必要はありません。
計算式では、キャッシュされなかった入力とキャッシュ済み入力を分けます。
text料金（米ドル）= (通常のテキスト入力トークン数 × 5 + キャッシュ済みテキスト入力トークン数 × 1.25 + 通常の画像入力トークン数 × 8 + キャッシュ済み画像入力トークン数 × 2 + 画像出力トークン数 × 30) ÷ 1,000,000
例えば、ある画像編集で「通常のテキスト入力500トークン、通常の画像入力1,000トークン、画像出力439トークン」を使ったと仮定すると、料金は次のようになります。
textテキスト入力：500 × 5 ÷ 1,000,000 = $0.00250 画像入力： 1,000 × 8 ÷ 1,000,000 = $0.00800 画像出力： 439 × 30 ÷ 1,000,000 = $0.01317 合計： $0.02367
これは計算方法を示す仮定例です。特定の指示文や参照画像がこの量になるという測定結果ではありません。実際にはレスポンスのusageから使用量を確認し、対応する種別の単価を掛けます。使用量と課金の公式説明
キャッシュの二重計上にも気を付けてください。画像入力の合計1,000トークンのうち600トークンがキャッシュ済みなら、通常入力は残りの400トークンです。画像入力の料金は(400×8 + 600×2)÷1,000,000 = 0.0044米ドルとなります。合計1,000トークンに通常単価を掛けたあと、600トークン分を追加する計算ではありません。入力総数と、テキスト・画像別の内訳も重ねて加算しません。
月間予算は「生成枚数」と「採用枚数」を分ける
月に1,000枚を使う計画でも、APIへの依頼が1,000回で済むとは限りません。構図の調整や文字の修正で追加生成を行うなら、その使用量も予算に入ります。
例として、1024×1024・mediumで、1回につき通常のテキスト入力を250トークン、画像出力を計算器の439トークンと仮定します。参照画像、キャッシュ、途中画像、Responsesの主モデルは使わない条件です。
text1回の見積額 = (250×5 + 439×30) ÷ 1,000,000 = $0.01442 1,000回分 = $14.42
さらに「生成した画像の80%を採用する」と仮定すると、1,000枚を確保するための計画上の生成数は1,000÷0.8 = 1,250枚です。総額は1,250×0.01442 = 18.025米ドル、採用画像1枚あたりは約0.01803米ドルになります。生成ごとの費用が同じという前提の見積もりで、採用率80%も説明用の仮定です。
運用後は、次の式に置き換えます。
text採用画像1枚あたりの実績費用 = 対象期間の実際の費用 ÷ 採用画像数
この値を用途別に集計すると、安い品質設定で再生成が増える場合と、高い設定で一度に採用できる場合を比較できます。最初に同じ用途の画像を少数生成し、モデル名、サイズ、品質、usage、採用の可否を記録しておくと、月間予算を実績で更新できます。失敗リクエストの扱いについては推測で一律の課金率を置かず、利用明細で確認できる費用を使います。
実装方法によって追加される費用
Image APIを直接使う場合は、画像モデルとしてSunburstまたはFlareを指定します。一方、Responses APIでは、対応する主モデルをトップレベルのmodelに指定し、画像生成ツール側のmodelで2.5を選びます。Responses API経由では、主モデルのトークン料金も別途加わります。画像出力の表だけでは会話や指示処理まで含む総額は出せません。画像生成の公式ガイド
ストリーミングで途中画像を返す場合は、途中画像1枚につき画像出力100トークンが加わります。2.5の出力単価で計算すると、1枚につき100×30÷1,000,000 = 0.003米ドルです。途中画像3枚なら0.009米ドルとなり、小さな画像の大量生成では無視しにくい差になります。ただし、取得したusageにその分が含まれているなら、同じ費用をもう一度足しません。途中画像の課金説明
Batchについても、旧モデルの割引を自動的に適用しないでください。確認時点の公式Batch料金表には、この2つの2.5モデルに対応する掲載行を確認できませんでした。予算では上記のStandard料金を使い、Batchでのモデル対応と単価が確認できた段階で見直します。これは将来の対応を否定するものではありません。公式料金表
GPT Image 2.5を導入する際は、まず実際に指定するモデル、サイズ、品質を固定し、公式計算器で画像出力費用を出します。次に入力と実装上の追加費用を足し、少数の試行から採用画像1枚あたりの費用を確認してください。これにより、1枚の参考価格を、用途と月間枚数に合う予算へ落とし込めます。
