GPT Image 2.6 APIの使い方：モデル名はFlareとSunburstの2つ

OpenAIは2026年11月4日に「Images 2.6」を発表し、APIではgpt-image-2.6-flareとgpt-image-2.6-sunburstの2つのモデルが使えるようになりました。リクエストのmodelにはこのどちらかをそのまま書きます。gpt-image-2.6という単体のIDはなく、2.5の-2026-09-08のような日付付きスナップショットも、2026年11月5日時点のOpenAIのGPT-Image-2.6 Flareモデルページには載っていません。

2つのモデルは料金が同じで、違うのは待ち時間と編集の安定性です。ユーザーを待たせたくない対話的な用途や試行回数の多い作業はFlare、細部や編集を重ねたときの一貫性を優先して数十秒待てるならSunburstを選びます。どちらもImage APIの生成（/v1/images/generations）と編集（/v1/images/edits）でしか使えず、Responses APIとBatch APIには対応していません。

注意点は2つあります。編集でmodelを省くとOpenAIの既定はgpt-image-2.5-sunburstになるので、2.6で編集するなら毎回IDを書きます。また、PythonのOpenAI SDKは3.46.0より前の版だとcomplexityやframe_countを引数に渡した時点でTypeErrorになるため、SDKを更新するかextra_bodyで送ります。OpenAI互換のゲートウェイを通す場合は、キーのグループによって呼べるIDが変わります。

GPT Image 2.6のAPIモデル名：gpt-image-2.6-flareとsunburst

「ChatGPT Images 2.6」はChatGPTとCodexでの製品名で、APIで同じ世代の画像モデルを呼ぶときの名前はgpt-image-2.6-flareとgpt-image-2.6-sunburstです。OpenAIのモデルページでは、Flareが「素早い反復のための画像生成と編集」、Sunburstが「細かなビジュアル制作のための画像生成と編集」と説明されています。2026年11月5日時点で、どちらもスナップショットの一覧にはエイリアス自身しかなく、版を日付で固定する手段はまだありません。

よくある書き間違いは、ハイフンとピリオドの混同です。gpt-image-2-6-flareのように小数点をハイフンにしたIDや、末尾の-flare・-sunburstを省いたgpt-image-2.6は存在しません。発表の告知文では「GPT-Image-2.6 Flare」と大文字とスペースで書かれていますが、modelに入れるのは小文字・ハイフン区切りのgpt-image-2.6-flareです。

GPT Image 2.5をすでにImage APIで呼んでいるコードなら、リクエストの形はそのままでmodelを差し替えるだけで2.6に移れます。gpt-image-2と2.5のAPI全体、Responses APIの画像生成ツールでの使い方は「GPT-Image-2 APIガイド：Image API・Responses・料金、新規は2.5推奨」にまとめています。

対応API：生成と編集のみ、ResponsesとBatchは非対応

GPT Image 2.6が受け付けるのは、Image APIの/v1/images/generationsと/v1/images/editsの2つだけです。2026年11月5日時点のOpenAIのモデルページでは、FlareとSunburstのどちらもResponses、Chat Completions、Realtime、Assistants、Batch、Fine-tuningが「Not supported」になっており、これらへの対応予定も公開されていません。新機能のGIF、SVG、markup、complexityはすべてImage API側で使います。

表の対応状況はOpenAIの画像生成ガイドのGPT Image 2.6の節とモデルページによります。Responses APIで会話しながら画像を作り直す仕組みを組みたい場合や、Batchで費用を下げたい場合は、2026年11月5日時点では2.5を使うことになります。

FlareとSunburstの選び方：料金は同じ、違いは待ち時間と編集

FlareとSunburstは、同じサイズとqualityなら出力トークン数が同じなので、1枚の料金も同じです。選ぶ基準はお金ではなく、1枚にどれだけ待てるかと、同じ画像を何回編集するかです。1024×1024のhighでは、Flareが12秒、Sunburstが59秒でした（後述の料金表と同じ計測）。

OpenAIの発表によると、Images 2.6は以前より50%速く、Flareはqualityがlowのとき最短6秒で生成できます。Sunburstについては、qualityがmedium以上のとき編集をまたいだ一貫性がさらに高いと説明しています。どちらもOpenAIの説明で、条件によって結果は変わります。

そのため、チャット画面やデザインツールのようにユーザーがその場で結果を待つ用途、プロンプトを何十回も試す段階はFlareが向きます。商品やキャラクターの画像に何度も手を入れ、形や色が崩れないことを優先する作業、バックグラウンドで仕上げの1枚を作る処理はSunburstが向きます。料金が同じなので、迷ったら同じプロンプトとqualityで両方を1枚ずつ作り、待ち時間と結果を見比べるのが一番安上がりな決め方です。GPT Image 2.5のFlareとSunburstの比較は「GPT Image 2.5 FlareとSunburstの違い」で扱っています。

1枚あたりの料金と待ち時間：qualityで8倍以上変わる

GPT Image 2.6の料金は、OpenAIの料金ページで100万トークンあたり画像出力$30、画像入力$8、テキスト入力$5です（2026年11月5日時点、FlareとSunburstで共通、2.5とも同じ単価）。1枚の費用はほぼ画像の出力トークンで決まり、「出力トークン数 × $30 ÷ 1,000,000」で計算できます。1024×1024の1枚は、lowの約$0.025からmaxの約$0.211まで、quality次第で8倍以上の差があります。

次の表は、LaoZhang APIのドキュメントチームがOpenAIの公式モデルへそのまま転送するグループで、2026年11月5日に同じプロンプトで1024×1024を1枚ずつ生成した結果です。時間はそれぞれ1回だけの計測で、混雑によって前後します。

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たとえばhighは1,756 × $30 ÷ 1,000,000 = 約$0.053です。横長の1536×1024は正方形より少なく、lowで664、highで1,353トークンでした。3840×2160のhighは約3,337トークンで約$0.10です。プロンプトの文字はテキスト入力として別に数えられますが、通常は1枚$0.001未満です。ほかのサイズや編集・GIF・SVGの費用、トークン課金と1回$0.03の定額のどちらが得になるかの分岐点は「GPT Image 2.6の料金：Sunburst・Flareは1枚$0.025〜$0.21」で計算しています。

qualityは必ず指定してください。省略するとFlareはプロンプトから品質を選び、細かいプロンプトでは1024×1024の1枚に約5,800トークン（約$0.17）使った例があります。Sunburstは省略時にhighになります。2.5と比べるとhigh以上は同額で、lowとmediumだけ2.6が3〜4倍のトークンを使うため、大量の下書きを作るなら2.5のほうが安く済みます。乗り換えの判断は「GPT Image 2.6と2.5の違い：high以上は同額、low/mediumは3〜4倍」で詳しく比べています。

Python SDKは3.46.0以上：complexityでTypeErrorになるとき

OpenAIのPython SDKで2.6の新しいパラメータを引数として渡せるのは、3.46.0（PyPIへの公開はUTCで2026年11月5日0時55分）からです。modelはただの文字列なので、どの版でもgpt-image-2.6-flareを指定すること自体はできます。問題になるのはcomplexity、frame_count、frame_duration_ms、svgのような、2.6で増えた引数です。

2026年11月5日に検証用の仮想環境で版を入れ替えて呼び出しの引数を調べると、2.24.0ではclient.images.generate(..., complexity="low")がTypeError: Images.generate() got an unexpected keyword argument 'complexity'で止まりました。3.42.0〜3.45.0は編集のmarkupだけが入っていてcomplexityはなく、3.46.0で初めて生成にcomplexity・frame_count・frame_duration_ms・svg、編集にmarkup・complexityがそろい、2.6のIDも型定義に入りました。Node.jsとGoのSDKは調べていません。

対処は2つです。更新できるなら3.46.0以上に上げます。

pip install -U "openai>=3.46.0"
python -c "import openai; print(openai.__version__)"

依存関係の都合で上げられない場合は、新しいフィールドをextra_bodyに入れればリクエストの本文にそのまま載ります。同じ2026年11月5日に、SDK 2.24.0からLaoZhang APIのgpt-image-2.6-flare-vip（defaultグループのキー）へextra_body={"complexity": "low"}を付けて送ったリクエストは、拒否されずに200が返りました。確かめたのはこのルートでフィールドが受け付けられたことまでで、OpenAIに直接送った場合や公式IDでは試しておらず、画像への効き方も比べていません。

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result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="紙飛行機のフラットなベクターアイコン、2色、白背景",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    extra_body={"complexity": "low"},  # 3.46.0より前のSDKで新フィールドを送る
)

curlとPythonで画像を生成する：qualityを必ず指定

生成は/v1/images/generationsにmodel、prompt、size、qualityを送るのが基本の形です。GPT Image系のモデルは画像をURLではなくbase64で返すので、data[0].b64_jsonをデコードしてファイルに保存します。OpenAIのキーは環境変数OPENAI_API_KEYに入れておきます。

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "木の机に置いた陶器のマグカップ。付箋に「SHIP IT」の文字。朝のやわらかい光の商品写真",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "medium"
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > mug.png

Pythonでは同じ内容を次のように書きます。この例は新しい引数を使っていないので、SDKの版を問わず動きます。

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 環境変数OPENAI_API_KEYを読む

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",  # 細部や編集の安定を優先するならgpt-image-2.6-sunburst
    prompt="木の机に置いた陶器のマグカップ。付箋に「SHIP IT」の文字。朝のやわらかい光の商品写真",
    size="1024x1024",
    quality="medium",
)

with open("mug.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

sizeは1024x1024、1536x1024、1024x1536が推奨サイズです。それ以外は幅x高さの文字列で指定でき、幅と高さは16の倍数、縦横比は1:3〜3:1、長辺は3840まで、総画素数は655,360〜8,294,400の範囲に収めます。2560x1440を超える解像度は、OpenAIのガイドで実験的な扱いです。

qualityとcomplexityは別の設定なので、両方を「品質」と考えないようにしてください。quality（low・medium・high・xhigh・max・auto）は描画の細かさで、トークン数と料金が変わります。complexity（low・medium・high）は描く前に構図をどれだけ計画するかで、省略するとhighになり、変えても追加料金はかかりません。OpenAIは、文字の多い画面や要素同士の関係が複雑な構図では高め、背景や看板を変えるような部分的な編集ではlowを勧めています。

画像を編集する：modelとsizeを省略しない

編集は/v1/images/editsに元画像と指示を送ります。生成と違ってmodelは省略できますが、OpenAIのAPIリファレンスでは省略時の既定がgpt-image-2.5-sunburstなので、2.6で編集するには必ずgpt-image-2.6-flareかgpt-image-2.6-sunburstを書きます。出力サイズを入力と同じにしたいならsizeも指定します。

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

with open("mug.png", "rb") as image:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-2.6-sunburst",  # 省略するとgpt-image-2.5-sunburstになる
        image=image,
        prompt="付箋の文字を「DONE」に変え、マグカップを深い緑にする。それ以外は変えない",
        size="1024x1024",  # 省略すると入力と違うサイズで返ることがある
        quality="medium",
        complexity="low",  # SDK 3.46.0以上。古い版はextra_body={"complexity": "low"}
    )

with open("mug_done.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

sizeを書く理由は、2026年11月5日のテストで確かめた挙動にあります。LaoZhang APIのgpt-image-2.6-sunburst-vipで、1024×1024の画像の付箋を「DONE」に、マグカップを深い緑に変える編集をsizeなしで送ると、指示どおりに直り、ほかの部分も保たれた一方で、返ってきた画像は2048×2048（5.1MB）でした。同じ編集をgpt-image-2.6-flare-vipでsize="1024x1024"付きにすると、1024×1024で返りました。OpenAIの公式IDで同じことが起きるかは試していませんが、後段の処理が元のサイズを前提にしているなら、sizeを明示しておけば困りません。

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範囲を言葉で説明しにくい編集には、markupが使えます。元画像と同じ幅と高さの透過PNGに丸や矢印を描き、markupとして送ると、その書き込みを手がかりに編集されます。OpenAIのガイドによると、元画像と書き込みはそれぞれ16,777,216画素まで、書き込みのファイルは50MBまでで、maskやprompt_rewriterとは同時に使えず、追加料金はかかりません。Pythonではclient.images.edit(..., markup=open("overlay.png", "rb"))のように渡し、SDKは3.42.0以上が必要です。

APIでGIFを作る：output_formatはgif、フレームは16以下

GIFは生成エンドポイントにoutput_format: "gif"を付けると、ループするアニメーションが1つのファイルで返ります。編集エンドポイントではGIFを出力できません。動きとループの仕方をプロンプトに書き、data[0].b64_jsonをデコードして.gifで保存します。

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "窓辺でオレンジ色の猫が伸びをしてあくびをする。外は小雨。フラットなイラスト、ループするアニメーション",
    "output_format": "gif",
    "size": "512x512",
    "frame_count": 9,
    "frame_duration_ms": 200,
    "quality": "medium"
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > cat.gif

GIF用のフィールドと制限は次のとおりです。

• frame_count：既定は9。OpenAIのガイドは2〜64と書いていますが、APIリファレンスは2〜16で上限16とし、モデルのGIFプレビューへのアクセスが必要としています。OpenAIに直接送るなら16以下にしておきます。
• frame_duration_ms：1フレームの表示時間で、20〜2,000ミリ秒、既定は200、10ミリ秒単位に丸められます。
• size：完成したGIFの1フレームの大きさです。全フレームは1枚のシートにまとめて描かれるため、小さいサイズに多くのフレームを詰めるとNo supported sheet fitsで失敗します。512x512なら4〜9フレームで通ります。
• stream、部分画像、output_compression、prompt_rewriterはGIFでは使えません。

費用は静止画と同じ計算で、LaoZhang APIのドキュメントチームの計測では512×512・medium・9フレームが約2,073トークン（約$0.06）、Flareで約11秒でした。コードを書かずにChatGPTの画面でGIFを作るだけなら、「ChatGPTでGIFアニメを作成する方法：フレーム数で画質が変わる」の手順で足ります。

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APIでSVGを作る：n=1、生成エンドポイントのみ

SVGは生成エンドポイントにoutput_format: "svg"を付けて頼みます。APIはまずqualityに応じた参照画像を作り、それをもとに別のモデルがSVGのコードを書くので、費用は参照画像の分と、SVGを書くモデルの分の合計です。返ってくるb64_jsonをデコードするとUTF-8のXMLになるので、そのまま.svgで保存します。アイコンやロゴのように、あとでパスや色を編集したい図形に向いています。

import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",
    prompt="パン屋のシンプルなロゴ。焼きたてのパンと「Field & Flour」の2行の文字、2色",
    output_format="svg",
    n=1,
    quality="medium",
)

Path("logo.svg").write_bytes(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

SVGには次の制限があります。

• nは1だけで、ストリーミング、部分画像、output_compression、prompt_rewriterは使えません。
• 編集エンドポイントはSVGを出力できず、SVGファイルを編集の入力にすることもできません。
• svgオブジェクト（{"model": ..., "reasoning": {"effort": ...}}）は、SVGを書くモデルを選べるアカウントでだけ指定します。選べるアカウントではsvg.modelが必須で、選べないアカウントではこのオブジェクトごと省きます。Pythonで渡すにはSDK 3.46.0以上が必要です。

返ってくるSVGは静的なベクターで、スクリプト、外部リソース、埋め込みのラスター画像は含まれません。応答には、画像のusageとは別にsvg_usageという項目が含まれることがあります。

エラー文から原因を判断する：503・400・TypeError

2.6を呼んで失敗したときは、まずエラー文そのものを見ます。次の表のうち、LaoZhang APIのエラー文とTypeErrorは2026年11月5日に実際に出たもので、No supported sheet fitsはLaoZhang APIのドキュメントチームがOpenAIの公式モデルで確認したものです。

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いちばん紛らわしいのは2行目です。LaoZhang APIでは、存在しないgpt-image-2.6、ハイフン区切りのgpt-image-2-6-flare、そして正しいgpt-image-2.6-sunburstをdefaultグループのキーで呼んだ場合の3つとも、モデル名が違うだけの同じ503が0.4〜0.5秒で返りました。Python SDKではInternalServerErrorとして上がってくるので、サーバー障害と取り違えて再試行を繰り返しがちですが、文面だけではIDの誤りかキーのグループ違いかを区別できません。同じキーでclient.models.list()を呼ぶと、そのキーで使えるIDの一覧が返るので、そこに目的のIDがあるかを先に確かめます。xhighの400には、英語の文の前に中国語の説明が付いています。

4行目のメッセージが示すとおり、-vipのIDではGIFもSVGも出せません。「请求未被上游接受」の400は、同じ日の早い時間にgpt-image-2.6-flare-vipの最初の呼び出しで15.8秒後に返り、その後に送り直した呼び出しは31.7秒で1024×1024のPNGを返しました。LaoZhang APIでは、パラメータの誤りや内容審査でのブロックを含め、200以外で終わったリクエストは課金されません。

OpenAI互換ゲートウェイで呼ぶ：キーのグループでIDが変わる

OpenAI互換のゲートウェイを使う場合も、コードの違いはbase_urlとキーだけで、リクエストの形は同じです。ただしゲートウェイでは、同じ2.6でもキーのグループや課金方式ごとに別のIDが用意されていることがあり、公式と同じIDが呼べるとは限りません。最初にclient.models.list()で、そのキーから見えるIDを確かめます。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
)
print([m.id for m in client.models.list().data if "gpt-image-2.6" in m.id])

LaoZhang API（api.laozhang.ai）の場合、2026年11月5日時点で2.6には3つの呼び方があります。

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公式転送でSVGを作る場合、SVGを書くモデルの既定はgpt-6.1-terraで、この分はLaoZhang APIでは課金されません。ほかのモデルをsvg.modelで選ぶと、そのモデルの公式単価がかかります。VIPの応答にもusageが入っていますが、VIPの請求は1枚$0.03の固定なので、この数字で費用を計算しないでください。

2026年11月5日に、Python SDK 2.24.0からdefaultグループのキーでVIPのIDを呼んだ結果は、gpt-image-2.6-flare-vipの1024×1024・mediumの生成が18.6秒、gpt-image-2.6-sunburst-vipの1536×1024・highの生成が49.3秒、gpt-image-2.6-sunburst-vipの編集が48.6秒で、いずれもPNGがb64_jsonで返りました。設定が違うのでこの数字はFlareとSunburstの速さの比較にはならず、LaoZhang APIのドキュメントもVIPの1024×1024は両モデルとも約25〜55秒としています。VIPで待ち時間を短くしたいという理由で-flare-vipを選ぶ根拠にはなりません。公式転送のIDはこのテストでは呼んでおらず、公式IDの時間は前述の料金表の値です。

GPT Image 2.6 APIのよくある質問

GPT Image 2.6 APIのレート制限はどれくらいですか？

2026年11月5日時点で、OpenAIのGPT-Image-2.6 FlareとSunburstのモデルページは、レート制限について「利用ティアとアカウントによって異なる」とだけ書いており、数値の表を載せていません。自分の組織に適用される上限は、OpenAIの管理画面のorganization limitsのページで確認します。

GPT Image 2.6で背景を透過した画像は作れますか？

OpenAIの画像生成ガイドは、FlareとSunburstのどちらでもbackground: "transparent"とoutput_formatのpngまたはwebpを組み合わせれば透過背景になると説明しています（2026年11月5日時点、記載は2.5の節）。返ってきた画像が本当に透過しているのか、市松模様が描き込まれているだけなのかの見分け方は「ChatGPT・GPT Imageの背景透過が市松模様に：見分け方と直し方」で説明しています。

日本からOpenAI APIでGPT Image 2.6を直接使えますか？

使えます。2026年11月5日時点で、OpenAIのAPIの対応国と地域の一覧には日本が含まれています。ただしOpenAIの画像生成ガイドは、GPT Image系のモデルを使う前に、開発者コンソールでOpenAIのAPI組織認証（Organization Verification）が必要になる場合があるとしています。キーは正しいのに画像モデルだけ呼べないときは、組織の認証状態を確かめてください。