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GPT Image 2.6の料金:Sunburst・Flareは1枚$0.025〜$0.21

GPT Image 2.6の料金は1024×1024で1枚約$0.025〜$0.21。Sunburst・Flare同額で、medium・highは1回$0.03の定額が下回ります。

LaoZhang AI Team公開20 分で読めます
目次
GPT Image 2.6の1024×1024の1枚あたり料金。lowは約$0.025、highは約$0.053、maxは約$0.21で、SunburstとFlareは同額

GPT Image 2.6のAPI料金は、画像1枚ごとの定額ではなくトークンの従量課金です。2026年11月5日時点のOpenAIのAPI料金ページでは、gpt-image-2.6-sunburstとgpt-image-2.6-flareはどちらも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、GPT Image 2.5と同じ単価です。同じ日に測った出力トークン数で1024×1024の1枚に直すと、qualityがlowで約$0.025、highで約$0.053、maxで約$0.21になります。SunburstとFlareは同じ品質・サイズなら1枚あたりも同額で、違うのは生成にかかる時間だけです。

月の予算は、使うqualityとサイズを決めて、下の表の1枚あたりの金額に枚数を掛ければ見積もれます。運用を始めたら、レスポンスのusageから1回ごとの実額を計算できます(計算用のPython関数は後半にあります)。1024×1024のmedium・highで作るなら、LaoZhang APIの1回$0.03の定額モデル(PNGを返すgpt-image-2.6-flare-vip/gpt-image-2.6-sunburst-vip、GIFを返すgpt-image-2.6-web)のほうが1枚あたりの金額は小さく、lowではトークン課金のほうが安く済みます。

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

例外は、xhigh・maxの品質、SVG出力、512×512のような小さいGIFです。これらは1回$0.03のモデルでは作れないため、OpenAIのAPIを直接使うか、同じ単価で中継するLaoZhang APIの「公式転送」で、トークン課金になります。また2.6は、2026年11月5日時点でBatch APIの半額料金を使えません。

GPT Image 2.6は1枚いくら?品質別の1枚・1,000枚あたり

1024×1024の1枚あたりの料金は、qualityごとの出力トークン数×$30÷100万でほぼ決まります。プロンプトのテキスト入力は1回$0.001未満なので、予算の段階では無視してかまいません。下の表は、LaoZhang APIのドキュメントチーム(このブログと同じ運営)が2026年11月5日にOpenAIのAPIへ直接送ったリクエストの出力トークン数から計算した金額です。プロンプトは1種類、各品質1回ずつの測定で、FlareとSunburstは同じトークン数でした(highでFlareが1,758になった回が1度だけあります)。

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

quality出力トークン(1024×1024)1枚あたり1,000枚あたり
low824$0.0247$24.72
medium1,449$0.0435$43.47
high1,756$0.0527$52.68
xhigh3,122$0.0937$93.66
max7,024$0.2107$210.72

この計算が実際の請求と合うかは、請求額のわかっているリクエストで確かめられます。2026年11月5日、公式単価と実測トークン数で再計算した金額を、LaoZhang APIの公式転送が同じリクエストに実際に請求した額と照らし合わせると、1024×1024・lowの生成1回(テキスト入力15、出力824トークン)は$0.02480、512×512・lowで4フレームのGIF(テキスト入力36、出力1,172トークン)は$0.03534で、どちらも請求額と一致しました。2.5と同じ単価でも、2.6はlowで約4.2倍、mediumで約3.3倍のトークンを使い、high以上は2.5と同額です。2.5の品質別の金額は「GPT Image 2.5 Sunburstの料金:公式単価と1回$0.03のAPIを比較」で確認できます。

SunburstはFlareより高い?1枚あたりは同額で、差は待ち時間

gpt-image-2.6-sunburstとgpt-image-2.6-flareは、同じ品質・サイズなら出力トークン数がほぼ同じなので、1枚あたりの料金も同じです。違うのは時間で、上と同じ測定では1024×1024のFlareがlow〜highで8〜12秒、Sunburstが34〜59秒、maxではFlareの39秒に対してSunburstは157秒かかりました。時間はどれも1回だけの測定で、混み具合によって変わります。どちらを選ぶかは費用ではなく速さと仕上がりで決まるので、その比較と、2.5から替えるべきかの判断は「GPT Image 2.6と2.5の違い:high以上は同額、low/mediumは3〜4倍」が参考になります。

サイズ・編集・GIF・SVGで料金はどう変わるか

1回の料金を動かすのは、出力の大きさ、入力として渡す画像、出力形式の3つです。横長にすると正方形より出力トークンが減り、4Kや多フレームのGIFでは増えます。編集では参照画像が画像入力(100万トークンあたり$8)として加わり、SVGでは参照画像のほかに、SVGのコードを書くテキストモデルの料金がかかります。下の金額は、2026年11月5日の測定トークン数と公式単価から計算したものです。

リクエスト料金を決めるもの例
横長(size: "1536x1024")出力トークン。正方形より少ないlow 664トークンで$0.0199、medium 1,132トークンで$0.0340、high 1,353トークンで$0.0406(Sunburstは1,372トークン)
4K(size: "3840x2160")出力トークンlow 1,559トークンで$0.047、high 3,337トークンで約$0.10
編集(/v1/images/edits)出力トークン+参照画像の画像入力1024の参照画像1枚が約1,048トークンで約$0.008の上乗せ。lowの編集は計算で約$0.033、実際の請求は$0.03301
GIF(output_format: "gif"、frame_count)全フレームを描いた1枚のシートの出力トークン512×512・lowの4フレームが1,172トークンで約$0.035、mediumの9フレームが2,073トークンで約$0.062
SVG(output_format: "svg"、svg.model)参照画像(品質・サイズどおり)+SVGを書くテキストモデルOpenAI直接でシンプルなアイコンなら、lowの参照画像約$0.025+gpt-6.1-terraの$0.011〜$0.015。gpt-5.5に替えると書く分だけで$0.09〜$0.16

横長・4K・編集・GIF・SVGのリクエストごとに、出力トークン・画像入力・SVG作成モデルのどれが料金に加わるかと金額の例

GIFは全フレームを1枚のシートに並べて描くため、料金は1枚ごとではなく1回のリクエストごとにかかり、フレームを増やすほどその1回の出力トークンが増えます。サイズが小さいのにフレームを増やしすぎると「No supported sheet fits」で失敗し、512×512なら4〜9フレームがそのまま通ります。GIF出力はstreamに対応していません。縦長1024×1536と2048×2048の出力トークン数は測定値がなく、OpenAIも公表していないため、横長の値をそのまま当てはめないでください。

SVGをLaoZhang APIの公式転送で作る場合、参照画像は公式単価どおりに課金されますが、SVGを書く分は既定のgpt-6.1-terraやgpt-5.4-miniなど9つの低価格テキストモデルなら無料です。mediumのシンプルなアイコンで約$0.044、約40秒です。それ以外のモデルをsvg.modelで指定すると、そのモデルの公式単価で課金されます。複雑な場面全体をSVGにしようとするとコードが長くなり、ドキュメントチームの試行ではOpenAI側の502で終わることが多かったため、SVGはアイコンや単純な図形に向いています。

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

トークン課金か1回$0.03か:1024ではlowだけトークン課金が安い

1024×1024では、トークン課金が1回$0.03を下回るのはlowだけで、medium以上では1回$0.03のほうが1枚あたりの金額が小さくなります。横長1536×1024でも境目は同じで、lowの約$0.020はトークン課金、mediumの約$0.034からは定額のほうが下回ります。月1,000枚なら、最初の表の1,000枚あたりの金額と$30を比べれば足ります。ただし定額のモデルには品質と出力形式の制限があり、xhigh・max、SVG、512×512のGIFはトークン課金でしか作れません。

1024×1024と1536×1024の品質別の1枚あたり料金と1回$0.03の比較。lowだけトークン課金が安く、xhigh・max・SVG・512×512のGIFはトークン課金のみ

LaoZhang APIで2.6を使う方法は3つあります。公式転送はOpenAIのAPIへリクエストを中継し、OpenAIと同じトークン単価で請求する方法で、モデル名はgpt-image-2.6-flare/gpt-image-2.6-sunburstのまま、トークンのグループをOpenAI OfficialかOpenAI Official Enterpriseにして使います。VIPは末尾に-vipの付いたモデルで1枚$0.03、webルートはgpt-image-2.6-webでGIFを含め1回$0.03の定額です。VIPとwebルートはdefaultグループのキーで呼べますが、末尾のないgpt-image-2.6-flareをdefaultグループのキーで呼ぶと、2026年11月5日の確認では503「Current group default has no available channels for model gpt-image-2.6-flare」が返り、課金されませんでした。条件の詳細はLaoZhang APIのGPT Image 2.6公開のお知らせ(英語)に載っています。

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

使い方モデル名料金品質の上限GIFSVG4K
OpenAI API(直接)gpt-image-2.6-flare/gpt-image-2.6-sunburstトークン課金max○○ネイティブ生成
LaoZhang API 公式転送同上OpenAIと同じ単価(Enterpriseグループは+20%)max○○(既定の作成モデルは無料)ネイティブ生成
LaoZhang API 2.6 VIPgpt-image-2.6-flare-vip/gpt-image-2.6-sunburst-vip1枚$0.03high×(400、課金なし)×(400、課金なし)ネイティブ生成
LaoZhang API webルートgpt-image-2.6-web1回$0.03(サイズ・フレーム数を問わない)Flare/Sunburstを選べない○(1024×1024クラス以上)×約2Kから拡大

2026年11月5日夜、このブログのdefaultグループのキー(1回課金)でVIPを呼ぶと、gpt-image-2.6-sunburst-vipのlowとhighの1024×1024はどちらもPNGで返り、47.3秒と65.8秒でした。gpt-image-2.6-flare-vipの3840×2160・highは32.3秒で3840×2160のPNG(9.3MB)が、1536×1024・lowは72.2秒でPNGが返りました。4回とも品質とサイズが違いますが、料金はどれも定価の1回$0.03です。quality: "xhigh"を送ると1.1秒でHTTP 400になり、「gpt-image-2.6 -vip models support quality up to high; xhigh / max are not supported.」と返されました。xhigh・maxを1回$0.03で使いたい場合は、全品質とネイティブ4Kに対応する2.5 VIP(gpt-image-2.5-flare-vip/gpt-image-2.5-sunburst-vip)が選択肢になります。

GIFを返すwebルートも同じ夜に試しています。gpt-image-2.6-webにoutput_format: "gif"、size: "1024x1024"、frame_count: 6、frame_duration_ms: 150を送ると41.4秒でHTTP 200が返り、1024×1024・6フレーム・各150ミリ秒の1.4MBのGIFが届きました。同じリクエストをsize: "512x512"にすると1.7秒でHTTP 400("param":"size")です。webルートは総画素数65万5,360以上が条件なので、GIFは1024×1024で作り、512×512の小さなGIFは公式転送かOpenAIで作ることになります。512×512・mediumの9フレームGIFはトークン課金で約$0.062、webルートの1024×1024のGIFは何フレームでも1回$0.03です。

想定より高くなる原因:quality省略とBatch非対応

見積もりと請求がずれる原因は、ほとんどがリクエストの設定と課金の経路にあります。次の6つはそれぞれ独立しているので、自分の使い方に当てはまるものを1つずつ確かめてください。

  • qualityを省略すると、Flareはプロンプトの内容から品質を選びます。2026年11月5日の測定では、詳しいプロンプトで3回続けて1024×1024の1枚に約5,795トークン(約$0.17)を使いました。Sunburstは省略するとhighになります。
  • 2.6は2026年11月5日時点で、OpenAIのgpt-image-2.6-flareモデルページでBatch APIが「Not supported」です。GPT Image 2と2.5はBatchで画像出力が100万トークンあたり$15になり、2.5のhighなら1024×1024で約$0.026ですが、2.6にはこの半額の経路がありません。GPT Image 2のBatchの金額は「GPT Image 2 APIの料金:1枚$0.005〜$0.43、Batchと1回$0.03も比較」にあります。
  • 料金表には2.6にもキャッシュ入力の単価(画像$2、テキスト$1.25)が載っていますが、注記で対象とされているのはResponses APIで生成したGPT Image 2と2.5の画像だけなので、2.6でキャッシュ割引を前提にした見積もりは立てられません。
  • LaoZhang APIのOpenAI Official Enterpriseグループは単価が20%上乗せされ、1024×1024のhighなら1枚約$0.063になります。
  • SVGでsvg.modelを既定から大きなモデルに替えると、SVGを書く分だけで画像本体より高くなることがあります。
  • トークン課金では、気に入らずに作り直した回もすべて1回分として請求されます。採用した1枚あたりの費用は、請求総額を採用枚数で割った額です。

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

反対に、complexity(構図の複雑さ。low/medium/high、既定はhigh)は品質とは別のパラメータで、変えても同じqualityなら出力トークン数は変わらず、料金も上がりません。

「$4」「$8/$8」はGPT Image 2.6の公式単価ではない

API仲介サイトのモデルページで見かける「入力100万トークンあたり$4.00から」といった表示は、その事業者の価格表示で、OpenAIの単価でも、料金の大半を占める画像出力の単価でもありません。検索結果の抜粋に「入力$8・出力$8」と出ていても、ページ本体では出力が$30になっている例があり、「画像出力100万トークンあたり$33」のように公式と違う単価を載せた販売サイトもあります。11月4日の公開前に書かれたページには「料金は未公開」のまま残っているものもあります。OpenAIの単価はFlareとSunburstで共通の3つだけなので、1枚あたりの金額を比べるときは、実際のレスポンスのトークン数から計算した値かどうかを確かめてください。

レスポンスのusageから1回の料金を計算する

OpenAIの画像APIのレスポンスにはusageが付き、input_tokens_detailsのtext_tokensとimage_tokens、そしてoutput_tokensがわかります(OpenAIの画像生成APIリファレンス)。次の関数はそれに公式単価を掛けるだけのもので、2026年11月5日に実行し、請求額のわかっている2件($0.02480と$0.03534)を再現しました。LaoZhang APIの公式転送も同じ単価なのでそのまま使え、Enterpriseグループではenterprise_markup=1.2を渡します。

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

python
# Cost of one GPT Image 2.6 response from its `usage` object (OpenAI rates, Nov 2026).
RATES = {"text_in": 5.00, "image_in": 8.00, "image_out": 30.00}  # USD per 1M tokens

def image_cost_usd(usage: dict, enterprise_markup: float = 1.0) -> float:
    inp = usage.get("input_tokens_details") or {}
    text_in = inp.get("text_tokens", usage.get("input_tokens", 0))
    image_in = inp.get("image_tokens", 0)
    out = usage.get("output_tokens", 0)
    usd = (text_in * RATES["text_in"] + image_in * RATES["image_in"] + out * RATES["image_out"]) / 1_000_000
    return round(usd * enterprise_markup, 5)

if __name__ == "__main__":
    samples = {  # token counts from the Nov 5 test requests whose billed amounts are known
        "low 1024 generate (billed $0.02480)": {"input_tokens": 15, "input_tokens_details": {"text_tokens": 15, "image_tokens": 0}, "output_tokens": 824},
        "GIF 512 low 4 frames (billed $0.03534)": {"input_tokens": 36, "input_tokens_details": {"text_tokens": 36, "image_tokens": 0}, "output_tokens": 1172},
        "high 1024, Enterprise +20%": {"input_tokens": 15, "input_tokens_details": {"text_tokens": 15, "image_tokens": 0}, "output_tokens": 1756},
    }
    for name, u in samples.items():
        m = 1.2 if "Enterprise" in name else 1.0
        print(f"{name}: ${image_cost_usd(u, m):.5f}")
low 1024 generate (billed $0.02480): $0.02480
GIF 512 low 4 frames (billed $0.03534): $0.03534
high 1024, Enterprise +20%: $0.06331

VIPとwebルートは1回$0.03の定額なので、この関数は使えません。これらのモデルのレスポンスにusageの数字が入っていても、それは請求額の根拠になりません。

GPT Image 2.6の料金についてよくある質問

ChatGPTでImages 2.6を使うと1枚いくらですか?

ChatGPTには1枚ごとの料金はなく、加入しているプランの月額の範囲で使います。OpenAIは2026年11月4日のImages 2.6の発表で、ChatGPTとCodexの全プランで使えるとしていますが、プランごとの生成回数は公表していません。「Images 2.6」はChatGPTの機能名で、APIのモデル名gpt-image-2.6-flare/gpt-image-2.6-sunburstとは課金の仕組みが別です。ChatGPTでGIFを作る手順は「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」にあります。

GPT Image 2.6のAPIに無料枠はありますか?

2026年11月5日時点で、OpenAIのAPI料金ページにもモデルページにも、GPT Image 2.6の無料枠の記載はありません。APIで使う場合は、最も安いlowでもトークン課金がかかり、定額モデルでも1回$0.03です。

GPT Image 2.6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gpt-image-2.6-sunburstのモデルページにはレート制限の表がなく、日付付きのスナップショットもありません。2.6専用の上限は、OpenAIがモデルページに表を載せるまで公開情報からはわかりません。

参考資料4

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年11月5日。

  1. 1.OpenAIのAPI料金ページdevelopers.openai.com/api/docs/pricing
  2. 2.OpenAIのgpt-image-2.6-flareモデルページdevelopers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.6-flare
  3. 3.OpenAIの画像生成APIリファレンスdevelopers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/generate
  4. 4.Images 2.6の発表openai.com/index/introducing-images-2-6