GPT-Image-2 を使う前に surface を選びます。ChatGPT、Image API、Responses、provider は同じ契約ではありません。 prompt の前に route を決めると、cost、limits、storage、support が明確になります。
このページは OpenAI が GPT Image 2 のモデルページと価格根拠を公開した後に書き直しました。以前の公開待ち前提は現在の契約ではありません。
要点
| 質問 | 答え |
|---|---|
| Manual | ChatGPT。 |
| Developer | Image API または Responses。 |
| Prompt | 目的、見える要件、制約、固定要素、avoid list。 |
公式根拠
| 公式根拠 | 現在の契約 | 出典 |
|---|---|---|
| モデル ID | gpt-image-2 | OpenAI |
| Snapshot | gpt-image-2-2026-04-21 | OpenAI |
| 直接 API | 生成と編集の例は model: "gpt-image-2" を使います。 | ガイド |
| Responses | 主モデルに image_generation tool を付けます。gpt-image-2 は Responses の model ではありません。 | Responses |
| 料金 | image input $8、cached $2、output $30；text input $5、cached $1.25、output $10 / 1M tokens。 | 料金 |
| 見積もり | 1024x1024：$0.006、$0.053、$0.211；縦横例は $0.005、$0.041、$0.165。 | コスト |
正しい route は無駄な prompt 調整と隠れ cost を減らします。
四つの利用 surface
ChatGPT は manual work。Image API は backend output。Responses は tools や会話を含む flow。Provider は契約が読者の問題を解く時だけです。
| ルート | 使う場面 | 停止ルール |
|---|---|---|
| ChatGPT | manual | API credit ではない。 |
| Image API | backend | model、cost、request ID を log。 |
| Provider | gateway | terms と rights を確認。 |
Prompt と edit loop
低リスク画像から始め、文字と構造を確認し、一回に一箇所だけ直します。localized image は縮小版ではなく全文を読みます。
失敗を減らす利用フロー
GPT-Image-2 は完璧な prompt から始めません。小さい validation、制御した edit、surface choice から始めます。
| Step | Action | Pass condition |
|---|---|---|
| 1 | quality: low で低リスク画像を生成。 | access、decode、storage、log が成功。 |
| 2 | 一箇所または背景だけを edit。 | subject、angle、protected text が変わらない。 |
| 3 | final の size、format、quality、compression を試す。 | cost と latency が product budget に合う。 |
| 4 | 想定 failure を一つ発生させる。 | user に recoverable state、log に原因が残る。 |
| 5 | real queue または human review に接続。 | request ID、URL、cost、review decision が追跡可能。 |
AI引用向け短答
GPT-Image-2 は先に surface を選びます。manual は ChatGPT、developer output は Image API、assistant flow は Responses、provider は契約が役立つ時だけです。
次に読む
FAQ
最速の使い方は？
manual は ChatGPT、developer は Image API。
prompt に何を書く？
目的、可視要件、制約、固定要素、avoid list。
provider はいつ？
payment、gateway、support、fallback が必要な時です。