GPT Image 2.5 FlareとSunburstの選び方

日常の素早い画像生成を評価するならGPT Image 2.5 Flare、既存画像を精密に編集する仕事ならSunburstを検討できます。ただし、公式の位置づけだけで結論は出ません。同じ制作指示を使い、採用できた結果、修正の手間、総費用を比較してから標準の設定を決めましょう。

出典: 公式資料 1; 公式資料 2. 確認日：2026年9月11日。

本記事は公式資料を評価手順に整理したものです。管理された条件での比較実験は行っていません。

どちらから試すか

以下は検証の出発点であり、測定に基づく順位ではありません。

これは公式の位置づけを基にした編集上の提案です。Flareが厳しい要件を満たす場合も、Sunburstで不合格になる場合もあります。

提供されたOttermindの画面では、FlareとSunburstがモデルメニューにPremiumとして表示され、Sunburstが選択されています。

両モデルのページにはlow、medium、high、xhigh、max、autoが記載されています。モデルと品質は別の設定なので、サービスが対応していれば同じ条件で比較します。

モデル、サイズ、参照、プロンプトを同時に変えると、何が結果に影響したのか分かりません。まず条件を固定し、その後で一つずつ調整して改善に意味があるかを確かめます。

正確なモデルIDも記録しましょう。「最高品質」といった独自の表示名だけでは再現できません。

2026年9月11日の確認時点で、両モデルの公式料金は100万トークンあたり、テキスト入力5米ドル、画像入力8米ドル、画像出力30米ドルです。キャッシュ入力にはより低い料金があります。これはAPI料金であり、他社の契約料やクレジット価格ではありません。

失敗した試行も含めて計算します。

採用画像あたりの費用 = 生成・編集の総費用 ÷ 審査を通過した画像数。

人が確認する時間は別に記録します。安いリクエストでも修正が多ければ安い完成品にはなりません。逆に簡単な設定で十分なら、高い設定にする必要はありません。

独自の手順説明図です。モデルの出力や性能テストではありません。

実際の仕事から、新しい挿絵、部分編集、その二回目の修正を選びます。同じ入力を使い、失敗を含めて出力をすべて保管します。

画像を見る前に基準を決めます。商品写真なら正しいラベル、変わらないキャップ、自然な接地影。ブログ挿絵なら伝わる概念や見出しの余白が重要かもしれません。

一度の偶然の成功で標準を決めず、複数回試します。審査基準を統一し、却下した理由を残してください。

要件を安定して満たす設定から始め、具体的な条件が失敗したら変更します。「ラベルが二度変わったので別モデルを試す」は実行できるルールですが、高級そうな名前だけでは判断できません。

ルール、採用例、プロンプトを一緒に保存し、モデルや仕事内容が変わったら再評価します。

Ottermindの画像ワークスペースで制作指示を使う. 現在選べるモデルを画面で確認してください。提供されたOttermindの画面では、FlareとSunburstがモデルメニューにPremiumとして表示され、Sunburstが選択されています。