GPT イメージ 2.5 フレア vs サンバースト: 3つの編集テストと価格
〜のために gpt イメージ 2.5 フレア vs サンバースト, 〜から始める フレア 毎日の高速な画像生成が優先される場合は、これから始めてください サンバースト 精密な画像編集が最も重要な場合は、こちらを使用してください。この記事で確認した価格スクリーンショットでは、両方のモデルはすべてのティアで出力画像あたり同じ表示価格となっています。
私たちは、同じ入力とプロンプトで3つの編集をテストしました：製品の背景の交換、マグカップの色の変更、衣装の変更です。これらの個別の実行では、Flare の方が早く終了しましたが、視覚的な結果はしばしば近いものでした。以下の例では、モデルの説明から品質を推測するのではなく、実際の出力を確認できます。
この比較は、OpenAI のモデルドキュメント、料金、および 2026 年 9 月 10 日に生成された 6 件の実際の出力を組み合わせたものです。これは各モデルごとに各タスクを 1 回ずつ実行した小さなケーススタディであり、統計的に信頼できるベンチマークではありません。使用前に、リンク先のモデルページで現在の価格と適用条件を確認してください。
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フレアとサンバーストの比較
重要な違いは、各モデルが強調するワークフローです。両方ともテキストと画像の入力を受け取り、画像を生成します。画像編集はSunburstに限定されず、テキストから画像生成もFlareに限定されません。
| 寸法 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| 公式の位置づけ | 高速で高品質な日常画像の生成 | 最も高性能な画像モデルで、編集精度を重視 |
| 入力 | テキストと画像 | テキストと画像 |
| 出力 | 画像 | 画像 |
| 品質オプション | 低、中、高、非常に高、最大、自動 | 低、中、高、非常に高、最大、自動 |
| OpenAIへの直接アクセス | Image APIまたはResponses APIの画像生成ツール | Image APIまたはResponses APIの画像生成ツール |
| 提案される開始タスク | 構図を探求し、日常的なビジュアルを作成する | 詳細を保持しながら特定の変更を行う |
能力行は以下からのものです Flareドキュメント および Sunburstドキュメント。提案されるタスクは、測定された結果ではなく、これらの記述に基づく推奨事項です。
階層別料金
提供されたスクリーンショットには、両方のモデルの価格が以下のように記載されています。100画像列は、 100出力画像の計算であり、100個の使用可能な最終資産を保証するものではありません。
| モデルバリアント | 出力ごとのFlare | 出力ごとのSunburst | どちらのモデルでも100出力 |
|---|---|---|---|
| 低 | $0.012 | $0.012 | $1.20 |
| 中 | $0.047 | $0.047 | $4.70 |
| 高 | $0.128 | $0.128 | $12.80 |
| 非常に高 | $0.25 | $0.25 | $25.00 |
| 最大 | $0.50 | $0.50 | $50.00 |
| 自動 | $0.25 | $0.25 | $25.00 |
予算を見積もる際には二つの詳細が重要です。第一に、 auto と xhigh は同じリスト価格ですが, これはそれらが同じ設定を使っている、または同じ品質を生み出していることを証明するものではありません。第二に、スクリーンショットはすべての適用条件、例えばサイズ依存のルールなどを示しているわけではありません。表は古い価格参照として扱ってください。
このプラットフォーム比較は OpenAI API の直接請求とは別にしてください。OpenAI のモデルページではトークンベースの料金が説明されており、これらの画像ごとの価格は OpenAI の直接 API での画像ごとの料金として提示すべきではありません。
実際の編集例3つ
明示的に選択したものを使用して三つのペアタスクを実行しました openai/gpt-image-2.5-flare および openai/gpt-image-2.5-sunburst モデル。それぞれのペアは同じソースのWebPと同じ英語プロンプトを使用しました、 高品質、出力1、WebP形式、圧縮90、自動背景およびモデレーション. 追跡編集や複数の出力からの選択は使用されませんでした。
製品およびマグのランは、1:1の出力設定を使用し、1024 × 1024の画像を返しました。ポートレートのランは3:4を使用し、1152 × 1536の画像を返しました。ポートレートのソースはおおよそ4:5なので、要求された出力比率からのフレーミングの変更が予想され、モデル固有の欠陥として評価されるべきではありません。
以下の「オリジナル」とは、未編集のカメラ写真であるという主張ではなく、私たちのプロンプトチュートリアルから再利用された入力画像を意味します。表示されている正確なソース WebP は両方のモデルに提供されました。結果は個別に示されており、掲載のために必要な場合のみファイルサイズの圧縮が適用されています。ソースファイル、モデル出力、プロンプト、予測 ID、チェックサムは、記事の実行記録に保持されています。
| タスク | フレアページ時間 | サンバーストページ時間 | このペアで確認できるもの |
|---|---|---|---|
| 製品背景の置換 | 20.5 秒 | 30.7 秒 | ラベルの可読性、ボトルの形状、反射、影 |
| ローカルマグの色変更 | 22.7 秒 | 38.8秒 | 青い仕上げ、ハンドル、コーヒー、周囲の物体 |
| ポートレート衣装の交換 | 19.7秒 | 29.4秒 | セーターの質感、顔の詳細、手、袖の境界 |
これらは個々の 『生成にかかった』時間を表示、繰り返し測定されたものや保証されたレイテンシー優位ではありません。これら三回の実行ではFlareが早く終了しました。サンプル数が少なすぎるため、一般的な成功率や普遍的な品質の勝者を確定することはできません。記載された高額価格では、6つの出力で $0.768; これは価格表による推定値であり、確認済みの最終請求書ではありません。
ケース1 — ラベルを保持しつつ製品の背景を置き換える
アンバーカラーの美容液ボトルを、木製のテーブルトップと緑色の壁から淡いグレーのスタジオセットに移動します。ラベルのテキストと製品の形状が主な確認ポイントです。
オリジナル
フレア結果
サンバースト結果
両モデルで使用された正確なプロンプト
テキスト
背景とテーブルトップを清潔な淡いグレーのスタジオ背景とマットな白い表面に置き換えます。ボトルの正確な形状、アンバーガラス、黒いドロッパー、ラベル、すべてのテキスト（NORTH、BOTANICAL SERUM、30 mLを含む）、ボトルの位置とサイズを保持します。リアルな柔らかい接地影を追加します。オブジェクトやテキストを追加しないでください。元のアスペクト比を維持してください。出力が示すもの: 両方の出力は、設定を薄い灰色の背景と白い表面に置き換え、黒いスポイトとアンバーボトルを認識できるままにし、NORTH、BOTANICAL SERUM、および30 mLのテキストを読み取り可能に保持します。この表示スケールでは、2つの結果は非常に近く、このペアからは明確な編集品質の勝者を支持できません。反射や接触影は再生成されているため、製品の外観を保持することは、元のピクセルを保存することと混同すべきではありません。
実用的なポイント: 単純なスタジオ背景の差し替えの場合、両方の出力はレビュー用の有用な候補です。どちらかを商品リストで使用する前に、小さなパッケージの文字を実物サイズで確認してください。
ケース2 — コーヒーマグの色だけを変更する
白いマグカップをマットコバルトブルーに変え、ノート、ペン、植物、コーヒー、部屋の配置はそのままにしてください。
オリジナル
フレア結果
サンバースト結果
両モデルで使用された正確なプロンプト
テキスト
白い陶器のコーヒーマグだけをマットコバルトブルーに変更してください。形、持ち手、位置、コーヒー、新しい素材に適した反射、および接触影は維持してください。ノート、ペン、植物、テーブルの木目、壁、照明、構図、その他すべての物は変更しないでください。元のアスペクト比を保持してください。出力が示すもの: 両方のモデルは、コーヒー入りで持ち手の見える青いマグを生成しますが、緑のノート、黒いペン、多肉植物、温かいデスクの照明は識別可能なままです。画像は記事サイズではほぼ同じです。要求された色の変更は容易に確認できますが、壁の質感、木目、小さな物体の境界を正確に保持するにはピクセルレベルでの比較が必要であり、この視覚的レビューではそれを主張していません。
実用的なポイント: 青いマグカップだけでなく、ターゲットではないオブジェクトもレビューしてください。ワークフローで画像の他の部分と正確に一致させる必要がある場合、単に色を変更するだけでは不十分です。
ケース3 — シャツをニットセーターに置き換える
ポートレートの顔の細部、ポーズ、手、ジーンズ、背景を認識できるまま、錆色のシャツをネイビーのクルーネックセーターに置き換える。
オリジナル
フレア結果
サンバースト結果
両モデルで使用された正確なプロンプト
テキスト
錆色のシャツだけをネイビーのニット製クルーネックセーターに置き換えてください。同じ人物、顔の特徴、そばかす、髪型、表情、ポーズ、手、ジーンズ、背景、照明、フレーミングはそのままにしてください。セーターのしわや袖の境界は自然にしてください。顔の修正は行わないでください。3:4の縦長の画像で出力し、被写体がフレーム内に完全に収まるようにしてください。出力が示すもの: 両方の出力はボタン付きのシャツをネイビーのクルーネックニットに置き換え、ショートボブ、目立つそばかす、手、ジーンズ、無地の背景は保持しています。セーターの折り目や袖のたるみは、2つの出力で異なります。顔は入力と視覚的に似ていますが、これは本人確認テストではありません。元の画像と要求された出力はアスペクト比が異なるため、フレーミングの調整自体を失敗と見なさずに、衣服の境界や顔の詳細を比較してください。
実用的なポイント: これらの出力は、モデル名がより良いポートレート保持を保証すると仮定するのではなく、衣服のフィット感や袖や手の境界で選択してください。より厳密な作業の場合は、整列された顔の切り抜きを確認し、複数の入力で再実行してください。
Flareを使い始めるタイミング
Flareは、複数のビジュアルの方向性を素早く探る必要があるときに、最初の合理的な候補です：ブログのイラスト、ソーシャル投稿のコンセプト、またはタイトル用のスペースを確保したサムネイル構図などです。日常的な生成とスピードに公式に重点を置いているため、この種の反復作業に適しています。
生成する前に受け入れ基準を定義してください。ブログのカバーの場合、それは認識可能な1つの被写体、見出しを配置するのに十分なネガティブスペース、そして不要な文字がないことを意味するかもしれません。視覚的に魅力的な結果でも、被写体が切り取られていたり、タイトルを配置する場所がなければ不適切です。
私たちの具体的な例から始める GPTイメージ2.5プロンプトガイド特に、製品の背景、ポスター、またはビデオサムネイルのタスクで。モデルを比較するときは、言い回しの違いが差を説明することがないよう、同じプロンプトを使用してください。
これらのプロンプト例は有用なテスト入力ですが、それらの画像は検証済みのFlareまたはSunburstのベンチマーク結果ではありません。使用するモデルを選択し、独自の比較を行う際にはその正確なIDを記録してください。
Sunburstを使い始めるタイミング
特定の変更が厳格な保持要件と共存しなければならない場合、Sunburstは最初の妥当な候補です。例としては、ラベルを保持したまま製品の色を変更すること、短い文章を置き換えること、背景を変更しても被写体を変えないことなどがあります。
リクエストされた編集と保持された部分を別々に判断してください。製品の色の編集については、新しい色、ラベルの文字、アウトライン、素材、照明、影を確認してください。色の変更を完了しただけでは、歪んだロゴや変更された製品の形状を補うことにはなりません。
その ローカル編集プロンプトの例 変更と保持すべきものの両方に名前を付けるための構造を提供します。その主語を自分の画像と要件に置き換えてください。
最初にサンバーストを選ぶことは、その公式の編集の重視に基づく推奨です。これは、すべての編集が成功すること、テキストが常に正確であること、または手を加えていないピクセルが同一のままであることを約束するものではありません。
使用可能な画像あたりのコストを比較
出力ごとの同一価格では、プロジェクト全体の費用は決まりません。受け入れ基準を満たさない試みは、実用的な成果に到達する費用を増加させる可能性があります。その差を小さく、再現可能なテストで評価してください。
- タスクと設定を固定してください。 同じソース画像、プロンプト、出力サイズ、明示的な品質ティアを使用してください。プラットフォーム、モデルIDまたはバージョン、テスト日を記録してください。固定ティアを比較するのが目的の場合は、自動設定の使用を避けてください。
- 合格基準を書いてください。 編集の場合は、要求された変更点と保持する詳細を両方指定してください。新しい画像の場合は、構図、テキスト、出力要件を指定してください。
- 両方のモデルを繰り返してください。 同等の条件下で複数回試行し、失敗した結果も保持する。一つの魅力的なサンプルを全体の比較として選ばないこと。
- 時間と請求を記録する。 完了時間、課金可能な出力、受け入れられた出力、実際の料金を記録する。最速の試行だけでなく中央値の完了時間を比較すること。プラットフォームの待ち行列が経過時間に影響する可能性がある。
- 使用可能な画像のコストを計算する。 合計記録支出を承認された画像で割ります。合格するものがない場合、ゼロコストを割り当てるのではなく、使用可能な画像が得られなかったと報告してください。
テキスト
使用可能な画像あたりのコスト = 合計記録支出 / 承認された画像〜の場合 仮定の 高ランク実行、100 出力で $0.128、合計 $12.80。もし 80 がレビューを通過すれば、使える画像あたりのコストは $0.16。50 しか通過しなければ、$0.256 となります。これは算術的な例であり、どちらのモデルの実際の受理率を測定したものではありません。
締め切りに関しては、レビューや修正時間も追跡してください。生成時間が短いモデルでも、出力がより多くの修正を要する場合、作業全体を早く終わらせられるとは限りません。逆に、正確な結果は、使い捨ての概念スケッチのための追加待機時間を正当化しない場合もあります。
自分の画像で両方のモデルを比較してください： から 1 つのタスクを選択してください プロンプト例、固定ランクで実行し、出力を合格基準や請求記録と一緒に保管してください。
よくある質問
FlareとSunburstは同じ料金ですか？
この記事に添付されたスクリーンショットでは、6つの階層すべてで出力画像あたりの価格が同じになっています。制作費の見積もりを行う前に、現在適用される条件を確認してください。
日常的な画像生成にはどのモデルを試すべきですか？
スピードと繰り返しの視覚的探索が優先される場合は、まずFlareから始めてください。これは公式の立ち位置に従ったものであり、実際のタスクでの時間と品質を確認してください。
正確な編集にはどのモデルを試すべきですか？
特定の変更と保持要件が重要な場合は、まずSunburstから始めてください。編集した部分と変更すべきでない詳細の両方を確認してください。
Flareは既存の画像を編集できますか？
はい。Flareは画像入力を受け付け、編集をサポートしています。Sunburstの強調点である編集精度は、編集がそのモデルに限定されるものではありません。
autoはxhighを意味しますか？
スクリーンショットは、両方のエントリーが同じ表示価格であることを示すだけです。同一の設定、動作、出力品質を示すものではありません。
最も安いプランは常に最も経済的な選択ですか？
いいえ。出力価格が低くても、失敗の試行回数が増えることで相殺される可能性があります。実際に承認された画像ごとの支出を比較し、レビュー時間がワークフローに影響する場合はそれも含めてください。