# Codex で `gpt-image-2` モデルが存在しません: Status、Image API、provider の切り分け

> `gpt-image-2` は OpenAI docs にある。Codex のエラーは、どの surface が失敗したかで対応が変わる。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-does-not-exist-codex-error
- Published: 2026-06-03
- Updated: 2026-06-03
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: AI 画像生成
- Tags: Codex, gpt-image-2, GPT Image 2, OpenAI Image API, Responses API, model_not_found

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Codex が `The model 'gpt-image-2' does not exist`、または「`gpt-image-2` モデルが存在しません」と返しても、最初にモデル名を変えないでください。先に、どの surface が失敗したのかを分けます。OpenAI のドキュメントには `gpt-image-2` が載っていますが、Codex のセッション、Image API、Responses の tool、外部 provider、組織や project の access gate は別々に失敗します。

まずこの表で切り分けます。

| エラーが出た場所 | 最初に見るもの | 次の動き |
| --- | --- | --- |
| Codex app / CLI | OpenAI Status と現在の Codex session | 状態回復後に retry、auth refresh、Codex update |
| OpenAI Image API | endpoint、key、org/project、model access | 最小の `/images/generations` で `gpt-image-2` を確認 |
| Responses API | main model と `image_generation` tool shape | Image API の書き方をそのまま移植しない |
| provider / proxy | provider の model list と base URL | OpenAI direct route を先に証明 |
| access gate | verification、project scope、region、key | request id、base URL、org/project、timestamp、minimal repro を残す |

停止ルール：Codex だけが incident window で失敗したなら、status と session reset を先に行い、product code の変更は後にします。

## 速い答え

このエラーは一つの意味だけではありません。Codex 内なら status/session/tool routing の問題かもしれません。直接 API なら endpoint、project、organization verification、request shape の問題かもしれません。provider 経由なら model mapping や base URL の問題かもしれません。だから最初の仕事は、モデル名を変えることではなく、owner を決めることです。

2026-06-03 の確認では、OpenAI の image generation docs は `gpt-image-2` を掲載しています。つまり、エラー文だけでは「モデルが世界中で存在しない」とは言えません。ある surface がそのモデルに到達できなかった、という証拠です。

![Codex gpt-image-2 model-not-found error の surface route map](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-does-not-exist-codex-error/img/surface-route-map.webp)

| 状況 | 先にやること | やらないこと |
| --- | --- | --- |
| Codex だけ失敗 | OpenAI Status を見て session を retry/reset | 先に code を変えない |
| direct OpenAI API 失敗 | endpoint、key、org/project、access を見る | provider の結果を OpenAI の証拠にしない |
| Responses 失敗 | main model と `image_generation` tool を見る | `gpt-image-2` を全 model field に入れない |
| provider 失敗 | provider が `gpt-image-2` を map しているか見る | provider price を official OpenAI price と呼ばない |
| access 失敗 | verification、project、key scope を見る | 同じ project 内で key をむやみに回さない |

## Codex がそう表示する理由

Codex は作業 surface であり、あなたの `https://api.openai.com/v1/images/generations` への直接 request ではありません。Codex には session state、auth state、tool availability、routing、service health があります。どれかが image route に到達できないと、公式 docs にモデル名があっても model-not-found 風のメッセージになります。

日本語の開発者向け情報では、provider/API 設定、Codex の画像生成、OpenAI Help、外部記事が同じ問題の説明として混ざりがちです。これは読者が「モデルが本当にあるか」だけでなく、「Codex、provider、公式 API、Responses のどこを直せばよいか」で迷っているという合図です。したがって日本語版は背景説明より先に route split を出す必要があります。

普通の API 実装ミスなら owner は request に近い場所にあります。endpoint、key、project、organization、provider mapping、Responses tool shape のどれかです。Codex-only failure はその前段にある場合があります。repo が Image API を呼んでいないなら、application code を最初に直すのは遅いだけでなく危険です。

## 先に Status と Codex session を確認する

Codex の中だけで失敗している場合は、次の順序で確認します。

1. OpenAI Status を開き、同じ時間帯に Codex incident があるかを見る。
2. monitoring または resolved になってから同じ Codex task を一度 retry する。
3. fresh session を作るか、authentication を refresh する。
4. CLI / app が古ければ update する。
5. timestamp、exact error、task、image tool の有無を残す。
6. それでも失敗するか、direct API でも失敗した時だけ API/provider の検証に進む。

この順序にすると、正しいモデル名を誤って消すリスクを避けられます。incident 中に `gpt-image-2` を別名へ変えると、後から billing、logs、retry、reproduction が読みにくくなります。

![Status、Codex retry、Image API、Responses、provider、access の最小検証マップ](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-does-not-exist-codex-error/img/minimal-verification-map.webp)

## OpenAI Image API を最小 request で確認する

自分の OpenAI API route が `gpt-image-2` に届くかを確かめる時は、公式 base URL、同じ organization、同じ project だけでテストします。provider、proxy、複雑な prompt、business wrapper は混ぜません。

```bash
curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A small lighthouse on a cliff, simple test image",
    "size": "1024x1024"
  }'
```

| 結果 | 意味 | 次の動き |
| --- | --- | --- |
| HTTP 200 と image data | OpenAI direct route は動いている | Codex/session/tooling を疑う |
| OpenAI の model/access error | org、project、access の問題 | verification、key scope、account state を見る |
| provider の model-not-found | provider が map していない可能性 | OpenAI direct と比較してから provider を直す |
| network/proxy error | OpenAI に届いていない可能性 | base URL、proxy、region、request id を残す |

Image API の詳細な contract は隣の記事にまとめています：[GPT-Image-2 API Guide](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gpt-image-2-api)。

## Image API と Responses を混ぜない

Image API と Responses image tool は request shape が違います。直接画像を作るなら Image API に `model: "gpt-image-2"` を渡します。assistant や agent の一部として画像を作るなら、main model に `image_generation` tool を付ける形になります。

この混同はエラーを増やします。Image API の `model` field を Responses の main model として使う、または Responses の tool shape を `/images/generations` に投げると、見た目は model error でも owner は request shape です。

```js
const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.5",
  input: "Create a simple test image and explain the composition.",
  tools: [{ type: "image_generation" }]
});
```

main model の具体名は account と docs によって変わります。固定すべきなのは名前ではなく、direct image endpoint と Responses tool の分離です。

## Provider や custom base URL の場合

OpenAI-compatible provider は OpenAI 風の名前を受け付けることがありますが、model map、billing、availability、fallback、upstream account は provider の契約です。provider が `The model 'gpt-image-2' does not exist` を返しても、OpenAI direct route が存在しない証明にはなりません。

確認する点は次です。

- base URL は本当に `https://api.openai.com/v1` か、それとも provider/proxy か。
- provider の model list は `gpt-image-2` を exact に含むか。
- provider が別 endpoint、route name、image mode を要求していないか。
- provider key と OpenAI docs、または OpenAI key と provider docs を混ぜていないか。
- price、speed、availability、quota、refund claim はこの run で検証済みか。

laozhang.ai は API/developer/provider route の文脈でだけ有用です。価格や coverage は provider-owned claim として扱い、OpenAI official pricing とは分けます。

*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。*

## Access、project、organization の gate

公式 docs にモデルがあることと、すべての key が使えることは別です。Image API は organization verification、project scope、region/account state、key permissions の影響を受けることがあります。ChatGPT や Codex の product access は Platform API access を保証しません。

direct OpenAI でも失敗するなら、次を保存します。

- endpoint と base URL
- model name
- request id または response headers
- organization と project
- verification state
- timestamp と timezone
- region、network path、proxy
- 一番小さい reproducible request

この evidence pack があると、support は owner を Codex、OpenAI API、provider、network、access gate に分けられます。

## Status resolved 後の順序

![Status resolved 後にも続く gpt-image-2 model-not-found の checklist](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gpt-image-2-does-not-exist-codex-error/img/post-status-recovery-checklist.webp)

Status が resolved なのに Codex が失敗する時は、短い ladder で確認します。

1. 同じ Codex task を一度だけ retry。
2. fresh Codex session または auth refresh。
3. Codex CLI / app を update。
4. 同じ network から direct Image API test。
5. provider を使うなら model list と base URL を別々に確認。
6. request id と minimal repro を持って support/provider ticket を開く。

一つの surface が通ったら、そこで拡大を止めます。direct OpenAI が通って provider が落ちるなら provider owner。fresh Codex で通るなら session/route state。direct OpenAI が access error なら org/project owner です。

## よくある質問

### `gpt-image-2` は本当に OpenAI のモデルですか？

はい。本 run では OpenAI image generation docs に `gpt-image-2` が掲載されています。Codex の error だけでモデル不在とは判断しません。

### 別のモデル名に変えるべきですか？

最初の対応としては不要です。実際に使っている route の docs が別の supported model または alias を要求する時だけ変えます。

### Direct API は成功し、Codex だけ失敗します

application route は第一 owner ではない可能性が高いです。Codex session を refresh し、status が安定してから retry し、direct API success を evidence として残します。

### provider が HTTP 400 または model_not_found を返します

provider の model list、base URL、endpoint、billing、upstream access を確認します。OpenAI direct が成功しているなら provider 側の coverage/mapping 問題です。

### ChatGPT や Codex plan は Image API access を保証しますか？

いいえ。ChatGPT product、Codex tool、Platform API key は別 surface です。

### 保存すべき evidence は何ですか？

exact error、surface、model name、base URL、endpoint、org/project、timestamp、request id、status state、minimal reproduction を保存します。

## 公式ドキュメント

リクエストパラメータ、料金、課金ルールは LaoZhang API の開発者ドキュメントを参照してください：[GPT Image 2 API ドキュメント](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/gpt-image-2)、[画像生成の課金と失敗処理](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/image-billing-and-failures)。

*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。*