# GPT Image 2.5 Sunburstの料金：公式単価と1回$0.03のAPIを比較

> Sunburstの公式APIは1024×1024・highの画像出力が推定$0.05268。laozhang.aiの-vipは1回$0.03です。品質別の費用、互換APIの使い方、入力と再生成を含む月間予算を比較します。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-api-pricing
- Published: 2026-09-09
- Updated: 2026-09-25
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: API 料金とプラン
- Tags: GPT Image 2.5, 画像生成API, API料金, OpenAI

---
> **2026年9月25日更新：** `gpt-image-2.5-sunburst-vip`と`gpt-image-2.5-flare-vip`は2026年9月16日に一時停止されましたが、9月22日から再び利用でき、料金も1回$0.03のままです。以下の固定価格と-vipを使う例はそのまま参照できます。Flare／Sunburstの公式API転送はトークン従量課金です。[現在の提供状況](https://docs.laozhang.ai/api-capabilities/gpt-image-2-5)を確認し、n8nに組み込む場合は「[n8nでGPT Image 2.5：ノードとHTTPの使い分け](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-n8n)」を参照してください。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

GPT Image 2.5 Sunburstの料金は、OpenAI公式のトークン従量課金と、API事業者の呼び出し回数による課金を分けて比べると分かりやすくなります。公式計算ツールでは、1024×1024・`high`の画像出力が1枚あたり推定$0.05268。これに入力などの費用が加わります。[OpenAI公式のコスト計算ツール](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

公式とは別に、固定単価の選択肢もあります。本ブログと同じチームが運営するAPIゲートウェイ[laozhang.ai](https://laozhang.ai/)では、`gpt-image-2.5-sunburst-vip`が1回$0.03と案内されており、課金対象の呼び出しが1,000回なら$30です。末尾に`-vip`のないモデルは別のトークン従量課金なので、モデル名と課金グループの両方を確認してください。[LaoZhangのGPT Image 2.5料金・利用ガイド](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

一方、公式の1024×1024・`low`や`medium`は、画像出力だけなら$0.03を下回ります。どの設定でも一律に安くなるわけではありません。以下は2026年9月12日に確認した米ドル建ての料金と見積値です。1回の参考価格から、採用画像を必要枚数そろえるまでの予算へ順に計算します。

## 見積もりに使うモデルはSunburstかFlareか

Sunburstは生成と編集に対応し、特に編集の精密さを重視するモデルです。公式ではImages APIで直接指定する方法と、Responses APIの画像生成ツールとして使う方法が案内されています。[Sunburstの公式モデル情報](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst)

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](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst)
- `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](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare)

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`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。公式計算ツール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。

生成速度や商品画像の編集精度から候補を絞る方法は、[SunburstとFlareの使い分け](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-sunburst-vs-flare)で解説しています。

## 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ツールでモデルを「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。[公式計算ツールと費用の説明](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

| 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ツール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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#size-and-quality-options)

### GPT Image 2の料金表をそのまま流用しない

公式ガイドには旧GPT Imageモデルの情報もあります。旧モデルの料金を、そのまま2.5の同名品質に当てはめることはできません。[旧GPT Imageモデルの説明](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#earlier-gpt-image-models)

2.5の見積もりでは計算ツール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](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-api-pricing)を参照してください。

## laozhang.aiの1回$0.03が有利になる条件

laozhang.aiは本ブログと同じチームが運営しています。laozhang.aiでは、`gpt-image-2.5-sunburst-vip`と`gpt-image-2.5-flare-vip`がともに1回$0.03です。呼び出し回数で課金するAPIトークンを、Defaultグループで使用します。対して末尾のない`gpt-image-2.5-sunburst`と`gpt-image-2.5-flare`は、Sora2OfficialまたはGPTImage2 Sora2 EnterpriseグループのAPIトークンを使い、公式APIへ転送する従量課金方式です。同じサービス内でも、この2つは別の料金体系です。[モデルID・グループ・課金方式](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

1回の有料呼び出しで1枚を生成すると仮定し、同じサイズと品質の表示料金を比べると、次のようになります。公式列は画像出力だけの推定値で、入力は別料金です。

| 設定 | OpenAI公式の画像出力見積額 | LaoZhangのSunburst-vip | 金額から分かること |
| --- | ---: | ---: | --- |
| 1024×1024・`medium` | $0.01317 | $0.03／回 | 公式の出力部分のほうが安い |
| 1024×1024・`high` | $0.05268 | $0.03／回 | -vipは比較対象より約43.1%低い |
| 3840×2160・`high` | $0.10008 | $0.03／回 | -vipは比較対象の約30%の金額 |

公式見積値は[GPT Image 2.5用の計算ツール](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)、定額の単価は[LaoZhangの案内](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)に基づきます。割引率はこの数値からの計算で、同じ画像を出力できることを実証した比較ではありません。「公式価格の約30%」という価格上の利点は、ここでは3840×2160・`high`の出力見積額との比較に当たります。すべての品質や処理に共通する割引率として予算に使わないでください。

`-vip`なら、課金対象の呼び出し1,000回で$30、10,000回で$300です。高品質設定での費用を事前に把握したい制作業務には、この分かりやすさが利点になります。少量の試作や`medium`中心の用途では、公式の入力込み費用と比較して選ぶのが合理的です。

### OpenAI互換の形式で接続する

LaoZhangの案内では、画像生成にJSONの`/v1/images/generations`、画像編集にmultipartの`/v1/images/edits`を使用します。OpenAI SDKの`images.generate`と`images.edit`に対応する形式で、接続先は`https://api.laozhang.ai/v1`です。[画像APIの仕様](https://docs.laozhang.ai/en/api-reference/images)

既存のOpenAI SDKを使った構成なら、接続先、APIキー、モデルIDを次のように指定できます。これは接続方法の例で、本記事で実行した動作試験ではありません。

```python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-sunburst-vip",
    prompt="白い背景に置いた陶器のマグカップの商品写真",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    n=1,
)
```

互換性が示すのは、ここで説明したエンドポイントやリクエスト形式です。公式の全機能・全パラメーターが同じように使えるという意味ではありません。例えば`-vip`は、確認時点では`mask`による編集に対応していません。部分編集にマスクが不可欠な実装では、価格より先にこの制約を確認してください。[LaoZhangの対応機能](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)

[laozhang.ai](https://laozhang.ai/)は、多数の画像生成を同時に処理する用途に向け、同時リクエストの多い利用でも速度制限なしというサービス方針を掲げています。これはプラットフォーム側のサービス説明です。本記事では負荷試験を行っておらず、同時実行数の保証値、常に一定の待ち時間、429が一度も返らないことを確認したものではありません。

無料試用も案内されており、接続と必要な編集機能の確認に使えます。試用クレジットは接続確認・開発テスト向けで、本番の大量生成を無料で続けるための枠ではありません。登録にはGmail、または許可対象の企業メールなどの条件があります。[登録と試用の案内](https://docs.laozhang.ai/en)

## 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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation)

| 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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

![テキスト入力、参照画像の入力、画像出力を足して合計料金を求める仮定の計算例](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-5-api-pricing/img/token-cost-ledger.webp)

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、画像出力を計算ツールの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。

```text
1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。

同じ採用率80%の仮定をLaoZhangの`-vip`に当てはめると、1,250回の有料呼び出しで$37.50、採用画像1枚あたりは$0.0375です。前の例は公式の`medium`なので、ここでは公式のほうが安い計算になります。一方、品質を`high`に変更し、その他の仮定をそのままにすると、公式は1回`0.00125 + 0.05268 = $0.05393`、1,250回で約$67.41です。この条件なら、`-vip`の$37.50は約44.4%低い金額になります。

![採用率80%を仮定し、1,000枚の採用に必要な1,250回の生成と条件別予算を示す図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-5-api-pricing/img/accepted-image-budget.webp)

いずれも採用率が同じという説明用の計算です。実際にはモデルや設定によって修正回数が変わるため、単価の差だけで最終費用は決まりません。

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

Images 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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#cost-and-latency)

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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation)

Sunburstで高品質な画像を継続的に生成し、月間費用を呼び出し回数で管理したい場合、`high`以上の設定では[laozhang.aiのSunburst-vipの利用条件](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2-5)にある1回$0.03が公式の画像出力見積額を下回ります。マスク編集など必要な機能を確認したうえで、実際の課金回数と採用枚数を記録してください。公式を選ぶ場合も、計算ツールの出力額に入力と追加機能の費用を足し、同じ「採用画像1枚あたり」で比べれば判断しやすくなります。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

Googleの画像モデルも候補なら、[FlareとNano BananaのAPI料金比較](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-5-flare-vs-nano-banana-pricing)で、比較対象を広げられます。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-09-25。

- [OpenAI公式のコスト計算ツール](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) (developers.openai.com)
- [Sunburstの公式モデル情報](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst) (developers.openai.com)
- [Flareの公式モデル情報](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-flare) (developers.openai.com)
- [OpenAI公式料金表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)