GPT Image 2・2.5の4K API料金比較：ネイティブ4K最安の1枚$0.03

2026年10月29日時点で、GPT Image 2とGPT Image 2.5をネイティブ4Kで生成できるAPIの中では、laozhang.aiのgpt-image-2-vipとgpt-image-2.5-flare-vipの1枚$0.03が最安です。比べた範囲は、ネイティブ4Kを公開ページで明記している提供元と、実際に購入して試した4Kの提供経路で、$0.03は1Kから4Kまでどの品質でも同額です。同じ日の公開価格では、OpenAI公式のトークン課金がGPT Image 2の3840×2160・highで画像出力だけで約$0.40、解像度ごとに定額で課金するKie.aiとUnificAllyが4Kで$0.08です。4Kや高品質の画像をまとめて生成するなら、モデルIDを-vip付きのまま指定し、sizeに3840x2160などの4Kサイズを渡してください。

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

2026年10月に購入して試した$0.03より安い4Kの提供経路は、約1.5〜1.8Kで描いた画像を4Kのサイズに拡大して返すものか、長期間リクエストの失敗が続いたもののどちらかでした。laozhang.aiではリクエストが複数の経路に自動で切り替わり、2026年10月29日に通常アカウント1つから10件を同時に送った実測では、10件ともHTTP 200で429は出ませんでした。3840×2160・highは84.9秒、2160×3840・maxは53.5秒で指定どおりのピクセル数のPNGが返り、請求は4Kの2枚を含めて1枚$0.03、合計$0.30です。1アカウント・1回分の結果で、負荷試験や稼働率の保証ではありません。

例外もあります。OpenAIと同じトークン課金やusageの内訳が必要なら公式のトークン課金を選び、1K（1024×1024前後）だけを作るならKie.aiとUnificAllyも1枚$0.03で同額です。また、defaultグループでは、-vipを外したgpt-image-2はsizeとqualityを受け付けないため、4Kの生成には使えません。

4K・高品質で1枚いくら：公式、解像度課金、1回課金の料金比較

4Kのhighで比べると、1枚あたりの料金はOpenAI公式のトークン課金で約$0.40、Kie.aiとUnificAllyで$0.08、laozhang.aiの-vipで$0.03です。下の表は2Kと4Kでhighまたはmaxを選んだときの1枚あたりの料金で、第三者の価格は各社の公開ページに載っている2026年10月29日時点の数字です。

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。

公式の金額は、OpenAIの画像生成ガイドのコスト目安にある出力トークン数に、画像出力の単価$30／100万トークンを掛けたものです。3840×2160・highは13,342トークンなので、13,342×$30÷1,000,000＝$0.40026になります。テキストや参照画像の入力トークンは別に加算されるため、実際の請求はこれより多くなります。GPT Image 2.5の約$0.21は、1024×1024・maxで計測された7,024トークンを同じ式で計算した値（$0.2107）で、4K・maxのトークン数は公開された計測値がなく、1024×1024より多いことだけが分かっています。

1,000枚に置き換えると差がはっきりします。GPT Image 2の4K・highを1,000枚生成した場合、画像出力だけで公式は約$400、Kie.aiとUnificAllyは$80、laozhang.aiの-vipは$30です。Kie.aiの価格はKie.aiのGPT Image 2料金ページ、UnificAllyの価格はUnificAllyのGPT Image 2解説ページ、laozhang.aiの価格はlaozhang.aiのGPT Image 2.5ドキュメント（英語）に基づきます。1Kでは3社とも$0.03で同じなので、料金差が出るのは2Kと4Kです。

公式トークン単価のサイズ別・品質別の一覧やBatchの割引は、GPT Image 2 APIの料金：1枚$0.005〜$0.43、Batchと1回$0.03も比較と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。

同時リクエストで429は出るか：10件同時送信の実測

laozhang.aiは、APIキー1つあたりのRPM（1分あたりのリクエスト数）、IPM（1分あたりの画像数）、同時リクエスト数に上限を設けていないとドキュメントで説明しています（同時リクエストについてのFAQ（英語）、2026年10月29日時点）。リクエストは複数の経路に自動で振り分けられ、まれに返る429は経路側の処理能力によるもので、課金されず、少し待てば再試行できます。比較対象のKie.aiとUnificAllyの公開ページには、同時リクエスト数やRPMの数字は載っていません（2026年10月29日時点）。

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実際の挙動として、2026年10月29日の日本時間9時47分〜48分に、通常の顧客アカウント（defaultグループ）のAPIキー1つを使い、1台のマシンからPOST /v1/images/generationsへ10件を同時に送りました。プロンプトは「LAOZHANG 4K TEST」と書かれた紙ラベル付きのマグカップの商品写真で、結果は次のとおりです。

10件は85秒以内にすべて終わり、429も5xxもありませんでした。請求額はアカウントの利用ログで確かめ、10件分の記録がそれぞれ$0.03でした。ただし、これは1アカウント・1台のマシン・1回の10件同時送信の結果で、負荷試験でも稼働率の保証でもありません。所要時間は混み具合で変わり、4K・highでは1分半近くかかったので、クライアントのタイムアウトを60秒にしていると4Kの応答を受け取る前に切れてしまいます。

4Kは本当に4Kか：ピクセル数で分かることと分からないこと

返ってきたファイルのピクセル数を読めば、指定した4Kサイズで出力されたかどうかは確かめられます。ただし、ピクセル数だけでは拡大処理（アップスケール）された画像と見分けられません。上の実測で返った3840×2160のPNGを等倍で切り出すと、紙ラベルの質感と手書き風の文字がくっきり写っていました。laozhang.aiは-vipの4K出力について「要求されたサイズでネイティブに生成し、アップスケールしない」とGPT Image 2のドキュメント（英語）で説明しています。ネイティブ生成はlaozhang.ai自身の説明で、実測で確かめられたのは出力の寸法です。

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指定した品質が通るかどうかも、料金と同じくらい仕上がりに効きます。-vipはGPT Image 2でlow・medium・high、GPT Image 2.5でlow・medium・high・xhigh・maxを受け付け、どれを選んでも1回$0.03です。Kie.aiとUnificAllyは解像度だけで価格が決まり、OpenAIのqualityパラメーターを使いません。品質を指定できない経路では、同じプロンプトで生成した画像を見比べることでしか仕上がりの差を確かめられません。

4Kで指定できるサイズも事前に見ておくと安心です。-vipは3840x2160、2160x3840、2880x2880のほか、1辺3840ピクセルまでのカスタムサイズを受け付けます。Kie.aiは2Kと4Kで5:4、4:5、3:1、1:3、9:21の縦横比に対応していません（2026年10月29日時点）。なお、-web付きのモデルがネイティブに描画するのは約2Kまでなので、4Kの細部が必要な画像には-vipか公式のトークン課金を使います。4Kのsizeの制約、base64の保存、ピクセルの検証手順はGPT Image 2 4K APIガイド：3840x2160を生成・保存・検証するで詳しく扱っています。

なぜ$0.03より安い4Kがあるのか：約1.5〜1.8Kからの拡大

$0.03より安い1枚課金の4Kの中には、画像を4Kより小さく描いてから要求サイズに拡大しているものがあります。2026年10月13日から23日にかけて購入して試した$0.03未満の4K提供経路は、約1.5〜1.8Kで描いた画像を指定サイズに拡大して返すものか、長期間失敗が続いたもののどちらかでした。拡大して返す経路では、ファイルは3840×2160などの指定どおりのピクセル数でも、細部の情報量は4Kではないため、小さな文字や布・紙の質感が必要な用途には向きません。ネイティブ4Kで描く安い経路は、2026年10月17日以降に長期間の失敗が続き、10月23日には成功率0%の経路もありました。

拡大された画像かどうかは、2つの方法で見分けられます。1つ目は等倍表示で、小さな文字の輪郭がにじんでいないか、紙や布の質感がのっぺりしていないかを見ます。2つ目は、画像を半分のサイズに縮小してから元のサイズに戻し、元の画像との差をPSNR（ピーク信号対雑音比）で測る方法です。拡大で作られた画像は縮小しても失う情報が少ないため差が小さく、実測では4Kの拡大画像が約47dB、ネイティブ4Kが約31.7dBでした。4Kの細部そのものが必要な画像は、ネイティブで生成する経路を選び、購入前にこの比較を一度行っておくと確実です。

失敗したリクエストは課金されるか：HTTP 200以外は請求なし

laozhang.aiでは、HTTP 200以外のステータスで返ったリクエストは課金されません。パラメーターの誤り、モデレーションによるブロック、認証エラー、429などがこれに当たります。反対に、画像が生成されてHTTP 200で返った時点で1回分が課金され、その画像が用途に合うかどうかは関係しません。プロンプトや設定の試行錯誤で使えない画像が増えるほど、1枚の単価だけでなく採用できた1枚あたりの費用が上がる点は、どの課金方式でも同じです。

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参照画像を使う編集も、-vipでは1回$0.03です。image[]に参照画像を1枚渡しても複数枚渡しても1回分の請求で、生成と同じ価格です。一方、トークン課金の公式転送では、参照画像は画像入力（100万トークンあたり$8）として出力とは別に加算されます。

用途別の選び方：4Kの量産、編集、公式課金、2Kの下書き

4Kやhigh・maxの画像を大量に、または同時に生成する仕事なら、laozhang.aiのgpt-image-2.5-flare-vipかgpt-image-2-vipが条件に合います。全サイズ・全品質で1回$0.03なので、4Kの枚数がそのまま予算になり、APIキー単位の同時リクエスト数の上限もないため、バッチ処理やユーザーの操作に応じて一斉に呼ぶアプリでも、キーごとの上限に合わせて送信を絞る設計は要りません。まれに429が返ったときは、少し待って再試行します。参照画像を何枚も使う編集も、枚数にかかわらず1回$0.03で済みます。

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社内の原価管理などで、OpenAIと同じトークン課金とusageの内訳が必要なら、OpenAI APIを直接使うか、laozhang.aiの公式転送グループを選びます。公式転送はOpenAI OfficialグループがOpenAIのトークン単価、OpenAI Official Enterpriseグループが公式価格の20%増で、モデルIDは-vipのないgpt-image-2、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburstです。グループはリクエストではなくAPIキーの設定で決まるので、defaultグループのキーで1回$0.03の4Kを使うときは-vipを付けたIDが必要です。

2K前後の下書きを手早く作るだけなら、ネイティブで約2Kまで描画する-web付きモデルでも足ります。GPT Image 2と2.5のどちらを使うかは、GPT Image 2.5とGPT Image 2：移るか残るかで比べています。

契約前に確かめる手順：ピクセル数、品質、同時送信、請求額

どのAPI提供元でも、まとまった金額を入れる前に同じ手順で少額のテストをしておくと、4Kの寸法、品質、同時送信、請求のずれを先に見つけられます。

1. sizeとqualityを明示して1枚生成し、b64_jsonをデコードして保存したPNGの幅と高さを読みます（fileコマンド、macOSならsips -g pixelWidth -g pixelHeight）。
2. 画像の一部を等倍で切り出して細かい文字や質感を見て、半分に縮小して戻した画像とのPSNRを比べ、約1.5〜1.8Kからの拡大でないかを確かめます。
3. 同じプロンプトでqualityだけを変えて生成し、仕上がりと請求額が変わるかを比べます。
4. 本番で想定する件数のリクエストを同時に送り、HTTPステータスごとに数えます。429が何件返るかがここで分かります。
5. 管理画面の利用ログを開き、請求の件数がHTTP 200の件数と一致するか、200以外のリクエストに請求がないかを照らし合わせます。
6. 編集を使う場合は、参照画像の枚数だけを変えた同じリクエストを送り、請求額が変わるかを確かめます。

最初の4Kリクエスト：gpt-image-2.5-flare-vipで3840x2160を生成する

laozhang.aiのコンソールでAPIキーを作り、ベースURLhttps://api.laozhang.ai/v1にOpenAI互換のPOST /images/generationsを送ります。モデルIDは-vipまで含めて指定し、sizeに4Kサイズ、qualityに品質を渡すと、画像はb64_jsonで返ります。

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。

curl -s https://api.laozhang.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --max-time 600 \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare-vip",
    "prompt": "木の机に置いた陶器のマグカップの商品写真、朝の窓の光、浅い被写界深度",
    "size": "3840x2160",
    "quality": "high"
  }' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > mug-4k.png

file mug-4k.png

fileの出力に3840 x 2160と出れば、4Kの寸法で保存できています。GPT Image 2を使う場合はmodelをgpt-image-2-vipに替え、qualityはlow・medium・highから選びます。縦長なら2160x3840、正方形なら2880x2880を指定し、どの組み合わせでも請求は1回$0.03です。Responses APIから呼ぶ方法やエンドポイントの違いはGPT-Image-2 APIガイド：Image API・Responses・料金、新規は2.5推奨にまとまっています。