GPT Image 2.5 Flare モデル ガイド
GPT Image Hub で GPT Image 2.5 Flare を使用するための実践的なガイド。GPT Image 2 からの変更点 (xhigh と max の品質設定、最大 4K のカスタム解像度、透明な背景、低遅延)、実測した出力トークン数と所要時間、Sunburst を選ぶべき場面について説明します。
GPT Image 2.5 Flare は、高速で高品質な日常の画像生成向けに OpenAI が用意した GPT Image 2.5 のデフォルト モデルです。OpenAI は GPT Image 2 より高品質で遅延は約半分、課金は同じトークン単価と位置づけています。GPT Image Hub 独自のテストでは、1536×1024 の画像を high 品質で生成した際の出力トークンは 1,372、所要時間は 27 秒で、同サイズの GPT Image 2 は 5,488 トークン、78 秒でした。ほとんどの新規作業にはこのモデルを、編集の精度が最も重要な場合は Sunburst を選んでください。
生成例
生成例
デフォルトの品質で生成したクリーンな商業シーン。
日常のヒーロー画像
デフォルトの品質で生成したクリーンな商業シーン。
1536x1024 コンクリートの上の商品ヒーロー画像、柔らかな窓の光、見出し用の余白。透明ステッカー シート
背景なしの PNG として書き出した、切り抜き済みで使えるアセット。
フラットなパステル カラーのコーヒー カップ ステッカー 6 個、透明な背景。品質の段階
auto で下書きし、承認後に xhigh で 1 回レンダリング。
承認された構図を xhigh 品質で再レンダリングしてください。最適な使用例
- 最大限の精度よりも速度と安定した品質が重視される日常の生成と編集。
- auto または high で下書きし、承認された構図だけを xhigh に上げるドラフトから最終版までのワークフロー。
- 切り抜き、ステッカー、アイコン、オーバーレイなどの透明 PNG または WebP アセット。
- 1:3 から 3:1 の範囲内のワイドや縦長のカスタム解像度。
注意点
- 精度が最も重要な編集。OpenAI はこうした用途に GPT Image 2.5 Sunburst を推奨しています。
- 2560×1440 を超える解像度。OpenAI はこれを実験的な機能と位置づけています。
強み
low、medium、high、auto に加えて xhigh と max の品質設定を追加。以前の GPT Image モデルは high までしかありません。
WIDTHxHEIGHT 形式のカスタム サイズに対応: 16 の倍数、アスペクト比は 1:3 から 3:1、各辺は 3840 px 以下、総ピクセル数は 655,360 から 8,294,400 まで。
出力形式が PNG または WebP の場合に透明な背景をサポート。GPT Image 2 では利用できません。
OpenAI は GPT Image 2 より高品質かつ遅延を約 50% 削減し、同じトークン単価で課金すると説明しています。
ユースケース
高速な日常生成
品質を落とさずに低遅延の恩恵を受けられるキャンペーンの下書き、SNS クリエイティブ、サムネイル。
透明アセット
透明な背景の PNG または WebP として書き出す切り抜き、アイコン、オーバーレイ。
カスタム解像度
固定プリセットではなく正確なピクセル サイズで生成するバナーやポスターのフォーマット。
ワークフロー
auto または high で下書き
デフォルトの品質で構図、被写体、画像上のテキストを固めます。
最終版は品質を上げる
承認された方向性にだけ xhigh または max に切り替えます。高い設定ほど出力トークンのコストが増えます。
最後に形式を決める
透明にするなら PNG または WebP、最速の不透明書き出しなら JPEG を選びます。
プロンプトの書き方
- GPT Image 2 で使っているプロンプトの構成をそのまま使えます。2.5 モデルは同じテキストと参照画像の入力を受け付けます。
- xhigh と max は最終レンダリング用に取っておきましょう。これらは画像の出力トークンを増やし、OpenAI はそのトークン数で課金します。
- 透明な背景が必要な場合は出力形式を明示してください: background を transparent にし、PNG または WebP を指定します。
- カスタム サイズは 16 の倍数を選び、1:3 から 3:1 の範囲に収めてください。
コピーして使えるプロンプト
1536x1024 の商品ヒーロー画像を作成してください。淡いコンクリートの台座に置かれたマットブラックのワイヤレス スピーカー、柔らかな北向きの窓の光、浅い被写界深度、右側に見出し用の余白。
手描きのコーヒー カップ 6 個からなる透明背景の PNG ステッカー セットを生成してください。太い輪郭線、フラットなパステル カラーの塗り、影なし、1 枚のシートに均等に配置。
参照画像を編集してください。モデルのポーズと衣装はそのままに、スタジオの背景を夕暮れの雨の東京の街並みに置き換え、路面の反射を新しいライティングに合わせてください。
GPT Image Hub で生成した出力例
公式情報源
よくある質問
GPT Image 2.5 Flare は GPT Image Hub で利用できますか?
はい。GPT Image 2.5 Flare は GPT Image Hub のジェネレーターで選択でき、1K、2K、4K の品質層と全アスペクト比に対応しています。1 枚あたりのクレジット コストは料金ページに掲載しています。
Flare と Sunburst はどう違いますか?
OpenAI は、高速で高品質な日常の画像生成には Flare を、編集の精度が最も重要なワークフローには Sunburst を推奨しています。両方とも同じ品質設定とサイズに対応しており、Sunburst の方が生成に時間がかかります。
GPT Image 2.5 は GPT Image 2 より高くなりますか?
OpenAI は両方の GPT Image 2.5 モデルを GPT Image 2 のトークン単価で課金しますが、GPT Image Hub のテストでは high 品質の Flare の出力トークンは GPT Image 2 よりはるかに少なく (1536×1024 の画像で 1,372 対 5,488)、ここでは 1 枚あたりのコストが安くなります。xhigh や max などの高い設定と 4K サイズは出力トークンを多く使います。品質層ごとのハブのクレジットは料金ページをご覧ください。
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