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gpt-image-1.5 vs GPT Image 2

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

入力はどちらも 100万トークンあたり $5、出力もほぼ同じ($32 対 $30)なので、価格は選ぶ理由になりません。gpt-image-2 が広げるのは画面サイズです。辺が 3840x2160 まで、16 の倍数で、比率は 3:1 までの任意サイズを取れるのに対し、gpt-image-1.5 は 1024x1024 / 1536x1024 / 1024x1536 / auto の固定セットです。テキストも一緒に受け取りたい場合にだけ gpt-image-1.5 を選んでください — 出力に text が並ぶのはこちらで、gpt-image-2 は画像のみです。そうでなければ解像度を取ってください。

料金

gpt-image-1.5 GPT Image 2 Δ
入力 / 1Mトークン $5 $5 =
出力 / 1Mトークン $32 $30 1.1×

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての8個の画像生成モデル全体の1Mトークンあたりの出力料金 (対数スケール)

仕様

gpt-image-1.5 GPT Image 2
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト 画像 画像
リリース 2026-02-10 2026-04-21
出力サイズ
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • auto
  • 1024x1024
  • 1536x1024
  • 1024x1536
  • 2048x2048
  • 2048x1152
  • 3840x2160
  • 2160x3840
  • auto
  • arbitrary WxH (both divisible by 16, aspect ratio 1:3–3:1)
入力モード text-to-image, image edit with mask inpainting text-to-image, image edit with mask inpainting
リクエストあたりの画像数 10 10
フォーマット png, jpeg, webp png, jpeg, webp
備考

1024x1024 / 1024x1536 / 1536x1024, quality low/medium/high

edits endpoint supported

better instruction following than gpt-image-1

Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160)

editing with mask inpainting

all image inputs processed at high fidelity

significantly improved text rendering (precise placement can still struggle)

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: gpt-image-1.5 · GPT Image 2

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

gpt-image-1.5

gpt-image-1.5: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

モデルの出力 1024×1024 レイテンシ 20 s

GPT Image 2

GPT Image 2: A weathered enamel diner mug on a steel counter, the words "OPEN 24H" stencilled on the mug in worn paint, low winter sun raking in from the left, shallow depth of field.

モデルの出力 1402×1122 レイテンシ 18 s

1つのプロンプト、モデルごとに1回のリクエスト、再試行やチェリーピッキングはなし — 各モデルが最初に返した結果です。サイズも長さも固定しておらず、すべてのモデルに適合するよう調整されたリクエストはどのモデルの利点も活かせないため、各モデルは独自のデフォルトを使用しています。ここにあるファイルはWeb用に再エンコードされているため、圧縮ではなく、構図とプロンプトへの忠実度を評価してください。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-1.5",
    # model="gpt-image-2",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

APIキーを取得する →

FAQ

gpt-image-1.5 と GPT Image 2 ではどちらが安いですか?

同じ 入力 / 1mトークン($5)が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。

2つの統合を行わずに gpt-image-1.5 と GPT Image 2 のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

画像サイズによって価格は変わりますか?

モデルの課金方法に依存します。画像単位で課金されるモデルはプロンプトや出力サイズに関わらず同一料金ですが、トークン単位で課金されるモデルはレンダリングする解像度に応じて比例するため、4K画像のコストは小さな画像の数倍になります。上の表はそれぞれにどちらが適用されるかを示しています。

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