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gpt-image-1.5 vs GPT Image 2

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

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 / 100 万トークン $5 $5 =
出力 / 100 万トークン $32 $30 1.1×

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの出力料金(この課金単位の画像生成モデル全 9 件、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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: gpt-image-1.5 · GPT Image 2

1 つのプロンプトを両モデルで実行(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 つのプロンプトを各モデルに 1 回ずつ送り、最初に返ってきた結果をそのまま掲載しています。再試行も、出来のよいものだけを選ぶこともしていません。サイズと長さは指定せず、各モデルのデフォルトに任せました。すべてのモデルに合わせた条件にすると、どのモデルの持ち味も出なくなるためです。ここに掲載しているファイルは Web 用に再エンコードしているので、圧縮品質ではなく、構図とプロンプトへの忠実さを見てください。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
    size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])

API キーを取得 →

よくある質問

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

入力 / 100 万トークンはどちらも同じ($5)なので、価格は決め手になりません。以下の仕様と対応機能を見比べてください。

gpt-image-1.5 と GPT Image 2 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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?

モデルの課金方式によります。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かかわらず同じ料金です。トークン単位で課金されるモデルは、生成する解像度に応じて料金が変わるため、4K 画像は小さな画像の数倍のコストになります。各モデルがどちらに当たるかは、上の表で確認できます。

関連する比較

当社の実測レポートより