GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：どちらを使うか

GPT Image 2.5は1つのAPIモデルではありません。OpenAIは2026年9月8日に2つを公開しました。Flare（gpt-image-2.5-flare）とSunburst（gpt-image-2.5-sunburst）です。トークン単価、品質ノブ、透明背景のサポート、Image API / Responses APIの面は共有します。仕事の説明は共有しません。

Flareはほとんどのアプリケーションのデフォルトです。Sunburstは、キャンペーンスティルや編集の多い制作向けの、より遅くより厳密な制御の選択肢です。間違った方を選ぶと、下書きで待ちすぎるか、速さだけで足りるサムネイルに精密モデルを使ってしまいます。

どちらのモデルもまだOmniArtのピッカーにはありません。GPT Image 2はあります。このガイドで、ブリーフが求める2.5モデルと、今日同じリスクをカバーするOmniArtモデルを決めてください。

FlareとSunburstの一覧

OpenAIの画像生成ガイドは率直です。編集精度が最重要なときはSunburstを、高速・高品質な日常画像生成にはFlareを選ぶ。それが製品の分割のすべてです。残りは帰結です。

実際に同じもの

ドキュメントにない料金差や解像度差を作らないでください。

両モデルとも：

• テキストと画像入力から生成・編集する。
• Image API（generationsとedits）およびResponses APIの画像生成ツールに対応する。
• low / medium / highの上にxhighとmax品質を追加し、デフォルトはauto。
• 同じ制約のカスタムWIDTHxHEIGHT文字列を受け付ける：16の倍数、アスペクト比1:3〜3:1、辺は3840px以下、ピクセル数655,360〜8,294,400。2560x1440超は実験的。
• opaqueとtransparent背景に対応。透明にはpngまたはwebpが必要。
• 部分画像をストリームする。各部分で画像出力トークンが100追加。
• GPT Image利用前に組織検証が必要。
• gpt-image-2と異なり、現時点でBatch料金は未掲載。

料金ページはFlare、Sunburst、GPT Image 2の標準単価を同一で掲載しています。OpenAIはなお、トークン単価が同じでも1枚あたりコストは同じとは限らないと警告します。モデルと品質設定でトークン消費が異なりうるからです。highの1K正方形が3つとも同じコストだと仮定せず、実リクエストのusageを読んでください。

どこで分かれるか

分岐は時間対制御であり、機能チェックリストの違いではありません。

Flareはスループットモデルです。 OpenAIはクリエイター・SNSコンテンツ、プロダクト体験、ビジュアル検索、急速なプロトタイピング、大量生成を挙げます。ローンチと同時に公開されたManus評価チームの早期顧客コピーは、そのチームのテストでFlareがGPT Image 2の2〜4倍の速度で高品質画像を出し、透明背景生成も優れていたと述べています。これは顧客評価であり、OpenAIの50%レイテンシ数値ではありません。どちらも仮説として有用です。どちらも、自分のプロンプトセットでのストップウォッチの代わりにはなりません。

Sunburstは編集安定モデルです。 OpenAIは制作可能なキャンペーンクリエイティブと磨き上げた商品画像を挙げます。API動画は、よりシャープな細部、より自然な照明、豊かなテクスチャ、より近い指示追従向けの、より能力の高いモデルと呼びます。Higgsfield AIのローンチ引用は保持についてです。キャラクター、構図、ビジュアル同一性を編集を通じて生き残らせる。それがSunburstの仕事です——10回目の改訂でも、最初のフレームのいとこではなく、同じ商品であるべきです。

Adobeのローンチ引用は分割ではなく流通についてです。GPT Image 2.5モデルはAdobe Fireflyで利用可能。系列が既存のクリエイティブスイートに配線されていることはわかります。あるツールでFireflyが2つのうちどちらを呼ぶかはわかりません。

実ブリーフでの選び方

モデルカードからではなく、許容できない失敗から始めてください。

実務ルール：下書きはFlare、確定はSunburst。 構図とコピーを低〜中品質のFlareで生成する。レイアウトが受け入れられたら、同じプロンプトと参照をSunburstのhigh以上で再実行する。変える変数はモデル1つだけにし、余分な時間が実際に出荷したい何かを買ったかを見えるようにします。

まだGPT Image 2を使っているなら、同じルールがOmniArtに写ります。1K / Lowで下書きし、受け入れた構図にだけ2KやHighを使う。GPT Image 2プロンプトガイドでそのはしごを参照してください。

APIの形：Image APIとResponses API

Flare/Sunburstの選択はエンドポイント選択と独立ですが、エンドポイントはワークフローを変えます。

• Image API — プロンプト1つ入、画像1枚（またはn枚）出。パックショット、透明素材、単発インペイントに使う。modelをgpt-image-2.5-flareまたはgpt-image-2.5-sunburstに直接設定する。
• Responses API — メインラインモデルが会話内で画像ツールを呼ぶ。次の指示が全面書き直しではなく「マグカップをcoralに」のときに使う。action: "generate"またはaction: "edit"を強制でき、autoはツールに任せる。コンテキストに画像がない状態でeditを強制するとエラーになる。

APIに触れないクリエイターにとって、ChatGPT Images 2.5はキャンバス付きのResponses APIの考え方です。Sketch、コメント、マルチターンチャット。公開内容の記事がその面を扱います。プロンプトと編集ガイドがターンの書き方を扱います。

2.5展開中にOmniArtで使うもの

名前ではなくリスクを合わせてください。

2モデルファミリーの要点は、ほとんどのチームがあらゆる仕事に1つの画像モデルを回すべきではないことです。OmniArtはすでにそう動きます。制御はGPT Image 2、写真スティルはNano Banana 2、参照の多いセットはSeedream 5.0 Pro、スティル承認後に動画モデル、です。

FAQ

Sunburstは常にFlareより高品質ですか？

OpenAIは詳細なクリエイティブ向けにそう位置づけ、2つのうち遅い方です。品質設定（lowからmax）は両方にあります。FlareのmaxリクエストはSunburstのlowリクエストと同じオブジェクトではありません。品質とサイズを固定して比較してください。

FlareとSunburstの料金は違いますか？

トークン単価は同じです。同じ品質とサイズでも一方が多くトークンを出すと、1枚あたりコストは異なりえます。OpenAIはGPT Image 2の計算機を盲信せずusageを読むよう述べています。

1つのワークフローで両方使えますか？

はい。下書きはFlare、確定はSunburst。プロンプト、参照、サイズ、シード相当の制約を2回の実行で同一に保ちます。Sunburstが余分な時間に見合うかを知る、いちばん安い方法です。

開発者のデフォルトはどちらにすべきですか？

OpenAIのデフォルト推奨はFlareです。保持やタイポグラフィのチェックにすでに落ちた仕事向けに、Sunburstを明示的なオプトインにしてください。

OmniArtで始める

モデルが乗る前に、Flare/Sunburstの分割をリハーサルできます。OmniArtのGPT Image 2を開き、同じブリーフを2回回します。「Flare」代用としてLow / 1K、「Sunburst」代用としてHigh。参照とコピーは同一のまま。Lowですでに通るなら、高い設定は不要です。Highが最初の使えるフレームなら、そのブリーフは2.5利用可能時のSunburst候補です。

スティルが承認されたら、同じアカウントから動画ワークスペースへ持ち込みます。フレームを組んだ画像モデルと動かす動画モデルが、同じラボである必要はありません。