方法 1
EvoLink API で連携
用途：プロダクトのバックエンド、一括処理、自動化ワークフロー
サーバーから EvoLink の統合画像 API を呼び出し、モデル ID、パラメータ、キュー、callback、結果保存を制御します。
- 1実際のブリーフを Playground で試し、品質とコストを確認
- 2コンソールで EvoLink API キーを作成
- 3上のルートカードからタスクに合うモデル ID を選択
- 4タスクを送信し、ポーリングまたは HTTPS callback で結果を取得
GPT Image 2.5 Flare API
GPT Image 2.5 Flare は EvoLink の統一 API から利用でき、日常的な画像生成、UI 草案、広告バリエーションに向いています。自分の素材でテストし、トークンコストを見積もってから組み込んでください。リクエストのモデル ID：gpt-image-2.5-flare。
OpenAI画像生成利用可能
出力画像 $0.027 / 1K tokens から$0.030 公式価格-10%
テキストto画像画像to画像インペイントマスク画像内テキストポスター・インフォグラフィックマルチ参照入力
本番ルート公開中
モデルの特長
高速な日常生成、GPT Image 2 より高品質(OpenAI の位置づけ)
ユースケース
UI 草案、広告バリエーション、参照画像の部分修正
入力
テキストプロンプト（参照画像・マスクは任意）
出力
画像
API を組み込む前に GPT Image 2.5 Flare を試す
本格導入の前に、出力品質を確認し、1 リクエストのトークンコストを見積もり、サンプルを 1 枚生成できます。
画像タスクを作成
使用モデル gpt-image-2.5-flare画像の生成と編集に対応。最終料金は実際のトークン使用量で決まります。
参照画像
参照画像はリクエストの入力トークン数に加算されます。
0/16 ファイル
サイズ
解像度
選択した比率のピクセル予算:1K 約 1.05 MP、2K 約 4.19 MP、4K は 8.29 MP。
画質
low から max までの 5 段階のレンダリング強度。出力トークン数を左右する最大のコスト要因です。
背景
透明出力にはアルファチャンネルが含まれます。この機能はプレビュー段階のため、結果が安定しない場合があります。
料金目安 ~$0.00810.5472 クレジット
画質: medium · 16:9 @ 1K · 参照画像: 0 · 枚数: 1
最終料金は実際のトークン使用量に基づきます。
準備完了
履歴
生成結果は24時間保存されます。必要なものはお早めにダウンロードしてください。
画像生成タスクはここに表示されます。
チャージする前に GPT Image 2.5 Flare のテスト費用を把握する
サンプル 1 枚のコストを起点にテスト予算を選び、計算機で自分のケースを見積もれます。トークン単価表は最下部にあります。
初回テスト費用
GPT Image 2.5 Flare - 1K - 1:1 - Low - 1 枚-10%1K Low サンプル
クレジット0.3602
Low 品質で 1 枚、参照画像なし
概算費用$0.0053
10 ドル分のクレジットで約 1804 回テストできます。
この見積もりは 1K、1:1、Low 品質、1 枚、プロンプト「Cat」を使用します。長いプロンプトや参照画像は入力費用を増やし、最終料金は実際の使用量で決まります。
GPT Image 2.5 Flare のテスト予算ガイド
想定するテスト回数に合わせて金額を選んでください。$10
約 1804 回のテスト
初回検証向け。
$50
約 9440 回のテスト
プロンプト改善向け。
$100
約 18880 回のテスト
本番導入前のテスト向け。
GPT Image 2.5 Flare のコスト例
下書きの反復Low · 1K · 1 枚 · プロンプトのみ
$0.0053/枚-10%
0.3599 cr/枚·$0.0059 公式価格参照画像の編集Medium · 1K · 1 枚 · 参照画像 1 枚
$0.023/枚-10%
1.5581 cr/枚·$0.026 公式価格最終品質チェックxHigh · 2K · 1 枚 · プロンプトのみ
$0.172/枚-10%
11.6458 cr/枚·$0.191 公式価格最終料金は実際のトークン使用量に基づきます。
GPT Image 2.5 Flare の料金
単価は 1K トークンあたりです。計算機はリクエスト全体を見積もり、最終料金は実際の使用量で決まります。
GPT Image 2.5 Flare-10% 公式料金比トークン課金
gpt-image-2.5-flare1 枚あたりの固定料金はありません。費用はプロンプト、サイズ、品質、参照画像、生成枚数によって変わります。
| 項目 | ルール | 料金 | 課金方法 |
|---|---|---|---|
| 画像出力トークン | 出力トークン数は画像サイズと品質によって変わります。 | $0.027/1K tokens-10% 1.836 cr/1K tokens$0.030 公式価格 | 出力トークン |
| 画像入力トークン | 参照画像とマスクは画像入力トークンに加算されます。 | $0.0072/1K tokens-10% 0.4896 cr/1K tokens$0.0080 公式価格 | 入力トークン |
| 画像キャッシュ入力トークン | 上流の使用量に画像キャッシュトークンが報告された場合に課金されます。 | $0.0018/1K tokens-10% 0.1224 cr/1K tokens$0.0020 公式価格 | 入力トークン |
| テキスト入力トークン | プロンプトで使用されるテキストトークン。 | $0.0045/1K tokens-10% 0.306 cr/1K tokens$0.0050 公式価格 | 入力トークン |
| テキストキャッシュ入力トークン | 上流の使用量にテキストキャッシュトークンが報告された場合に課金されます。 | $0.0012/1K tokens-10% 0.0765 cr/1K tokens$0.0013 公式価格 | 入力トークン |
画像出力トークン
出力トークン数は画像サイズと品質によって変わります。 - 出力トークン
$0.027/1K tokens-10%
1.836 cr/1K tokens$0.030 公式価格画像入力トークン
参照画像とマスクは画像入力トークンに加算されます。 - 入力トークン
$0.0072/1K tokens-10%
0.4896 cr/1K tokens$0.0080 公式価格画像キャッシュ入力トークン
上流の使用量に画像キャッシュトークンが報告された場合に課金されます。 - 入力トークン
$0.0018/1K tokens-10%
0.1224 cr/1K tokens$0.0020 公式価格テキスト入力トークン
プロンプトで使用されるテキストトークン。 - 入力トークン
$0.0045/1K tokens-10%
0.306 cr/1K tokens$0.0050 公式価格テキストキャッシュ入力トークン
上流の使用量にテキストキャッシュトークンが報告された場合に課金されます。 - 入力トークン
$0.0012/1K tokens-10%
0.0765 cr/1K tokens$0.0013 公式価格EVOLINK · 料金見積もりgpt-image-2.5-flare
× 1 · リアルタイム最終料金は実際のトークン使用量に基づきます。
料金の見積もり
~$0.0050.360
10 ドルあたり
≈ 1,806 枚
画質: low · 1K · 1:1
公式料金· 節約 ~10%
~$0.0060.400
1 枚あたりのトークン数
画像出力トークン196
画像入力トークン0
テキスト入力トークン0
画質
サイズ
解像度
アスペクト比
枚数
1
参照画像
0
プロンプト
0 文字 · ~0 tokens
GPT Image 2.5 Flare の概要
EvoLink 経由の Flare で、UI コンセプト、広告のバリエーション、商品ビジュアルを作成できます。テキストプロンプトや参照画像から始めて、プロジェクトに合わせて構図、配色、背景を調整します。
GPT Image 2.5 Flare は、日常的な画像生成・編集向けに OpenAI が標準として位置づける高速モデルです。EvoLink の統一 API で gpt-image-2.5-flare を呼び出し、制作要件から画像を生成したり、既存のビジュアルを修正したりできます。参照画像とマスク編集に対応しています。同じ GPT Image 2.5 シリーズのもう一つのモデルである Sunburst は、編集精度を重視しています。
適した用途: 高速で高品質な日常的な生成と編集 · コストの内訳: プロンプト、サイズ、品質、参照画像の入力 · 出力の上限: カスタムサイズは一辺最大 3840 px。大きな出力はまだ実験的な機能です
入力
テキスト / 画像
出力
画像
サイズ
Auto / 15 種類の比率 / カスタムピクセル
品質
Low / Medium / High / xHigh / Max
モデル ID
gpt-image-2.5-flare
GPT Image 2.5 Flare ルート
GPT Image 2.5 Flare
gpt-image-2.5-flareトークン課金の公式ルート。5 段階の品質(low〜max)、1K/2K/4K 解像度、ピクセル指定サイズ、n は最大 10、インペインティング用マスクに対応。
GPT Image 2.5 Flare を使う 2 つの方法：EvoLink API または Agent
プロダクトへの組み込みや一括処理には EvoLink API、素早い制作・開発には Codex、Claude、Gemini からの Agent 呼び出しを利用できます。どちらも同じ API キー、残高、モデルルート、タスク履歴を共有します。
方法 2
Agent から呼び出す
用途：Codex、Claude、Gemini での制作・開発タスク
生成目的、素材、合格条件を Agent に渡すと、ルート選択、リクエスト作成、タスク追跡、結果取得まで任せられます。各手順を自分で実装する必要はありません。
- 1EVOLINK_API_KEY をローカル環境変数に設定し、コードや Prompt には書かない
- 2出力目的、参照素材、主要パラメータを説明
- 3Agent に GPT Image 2.5 Flare のルートを呼ばせ、task ID を保存
- 4最終状態まで確認し、結果をダウンロードして失敗理由を報告させる
GPT Image 2.5 Flare でできること
UI コンセプトとランディングページ草案
ワイヤーフレームとページの文言から、ランディングページやアプリ画面のビジュアルコンセプトを作成します。配色、レイアウト、イラストのスタイルを試した後、デザインツールでタイポグラフィとインタラクションを仕上げます。
広告・SNS 素材のバリエーション
一つのキャンペーンの制作要件から、広告や SNS 投稿のコンセプトを複数作成します。構図、背景、アスペクト比を変えて、掲載先に合った候補を用意できます。
商品クリエイティブの探索
商品写真を参照して、季節に合わせた背景、ライティング、販促用のシーンを試せます。商品の細かなディテールの保持を優先する場合は、Sunburst と比較してください。
バッチ画像生成
n を指定すると、1 回のリクエストで最大 10 枚の画像を生成できます。その中から、さらに作り込む候補を選べます。サムネイルの検討、ムードボードの作成、同じ制作要件からのアイデア展開に適しています。
参照画像と部分修正
参照画像をアップロードし、背景の変更や物体の色など、修正したい内容を説明します。対応するアルファ PNG マスクを追加すると、再生成する領域を指定できます。使用前に結果を確認してください。
動画企画用のキーフレーム
シーンの説明から、冒頭フレームのコンセプトや絵コンテ用の画像を作成します。構図を選び、その画像を動画制作ワークフローの参照素材として使用できます。
GPT Image 2.5 Flare API のコード例とエラー処理
最短の実行フローとして、タスクを作成し、返された task ID を保存して、ポーリングまたは HTTPS callback を待つ方法を示します。全パラメータとレスポンスは API タブで確認できます。
cURL
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "A colorful sunset over the ocean, painterly style",
"size": "1:1",
"resolution": "1K",
"quality": "medium",
"n": 1,
"callback_url": "https://your-domain.com/webhooks/image-task-completed"
}'
# Save the returned task ID, then query:
curl https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY"パラメータ検証エラー
上のパラメータカードと照らし合わせて、値の範囲、許可されるオプション、素材数、ファイル形式が選択したルートの要件を満たすか確認してください。
認証または残高の問題
Authorization Bearer Token を確認し、コンソールで残高とタスク課金を確認してください。
コンテンツまたは素材が拒否された
肖像権、ブランド素材、判読可能な文字、センシティブな内容、入力素材の適法性を確認してください。
タスク失敗またはタイムアウト
最終状態が失敗となった GPT Image 2.5 Flare タスクは課金されません。task ID を保存し、検証・審査・実行のどこで失敗したか確認してから再試行してください。
Callback を受信できない
callback_url には公開 HTTPS URL が必要です。localhost やプライベートネットワークは使えません。ポーリング用に task ID も保存してください。
用途に合わせて画像モデルを選ぶ：GPT Image 2.5 Flare と代替モデル
| 項目 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Nano Banana | Seedream |
|---|---|---|---|---|
| 1枚の推定費用（1K・1:1・Medium） | 約 $0.012/枚 | 約 $0.012/枚 | より安価な選択肢あり | 枚単位のティア制 |
| 課金方式 | トークン課金 | トークン課金 | 生成枚数課金 | 出力ティア別の枚数課金 |
| 出力品質 | Low / Medium / High / xHigh / Max x 1K / 2K / 4K | Low / Medium / High / xHigh / Max x 1K / 2K / 4K | モデルにより 1K / 2K / 4K | 1K / 1.5K / 2K |
| 参照入力 | 最大 16 枚＋マスク | 最大 16 枚＋マスク | モデル依存 | 最大 10 枚 |
| 向いている用途 | 高速な日常生成、ポスター、商品クリエイティブ | 精密編集、参照画像の忠実度、画像内テキスト | 高品質な画像生成 | 広告、商品クリエイティブ、画像編集 |
1枚の推定費用（1K・1:1・Medium）
課金方式
出力品質
GPT Image 2.5 FlareLow / Medium / High / xHigh / Max x 1K / 2K / 4K
GPT Image 2.5 SunburstLow / Medium / High / xHigh / Max x 1K / 2K / 4K
Nano Bananaモデルにより 1K / 2K / 4K
Seedream1K / 1.5K / 2K
参照入力
向いている用途
GPT Image 2.5 Flare高速な日常生成、ポスター、商品クリエイティブ
GPT Image 2.5 Sunburst精密編集、参照画像の忠実度、画像内テキスト
Nano Banana高品質な画像生成
Seedream広告、商品クリエイティブ、画像編集
GPT Image 2.5 Flare の重要ポイント
GPT Image 2.5 Flare では size と resolution は組み合わせで効く
比率モードでは解像度ティアがピクセル予算を決めます（1K は約 1.05 MP、2K は約 4.19 MP、4K は 8.29 MP）。auto とカスタムピクセルのモードでは resolution は無視されます。
GPT Image 2.5 Flare の品質は 5 段階
EvoLink では low、medium、high、xhigh、max を指定でき、デフォルトは medium です。モデルのペアテストでは品質を固定し、特定の失敗に対処するときだけ変更してください。要件を満たす、テスト済みで最も低コストな設定を使います。
GPT Image 2.5 Flare の課金は usage に従う
上流の usage が返すトークン数に基づいて課金されます。実行前に見積もり、実行後は実数値で精算されます。
用途ごとに Sunburst と Flare の候補を決める
OpenAI は Flare を標準の選択肢、Sunburst を生成時間が長い代わりに編集精度を重視する選択肢としています。本番の各処理に候補を割り当て、実際の用途で評価して確定してください。
呼び出し単価ではなく、採用画像1枚あたりのコストを測る
xhigh と max は high より多くの出力トークンを消費します。品質設定を引き上げる前に、初回合格率、再試行、レイテンシ、採用できる出力1枚あたりの総費用を追跡してください。
GPT Image 2.5 Flare の主要リクエストパラメータ
POST /v1/images/generations の出力とコストを左右するフィールドです。生成は非同期のため、返される task ID をポーリングするかコールバックを利用してください。画像リンクの有効期間は 24 時間なので、結果は早めに保存してください。完全なスキーマとコード例は API タブにあります。
| パラメータ | 型 | 役割 |
|---|---|---|
| model | string · 必須 | 'gpt-image-2.5-flare':トークン課金の GPT Image 2.5 Flare ルート。同じエンドポイントで 'gpt-image-2.5-sunburst' を指定すると GPT Image 2.5 Sunburst になります。 |
| prompt | string · 必須 | テキスト指示。トークンルートではプロンプトのトークンがテキスト入力として計測されます。 |
| size | string · デフォルト auto | 'auto'、1:1 や 16:9 など 15 種類のアスペクト比のいずれか、または 16 の倍数で明示指定する WxH ピクセル。 |
| resolution | string · 1K / 2K / 4K | 比率モードでのピクセル予算。size が auto または明示ピクセルの場合は無視されます。 |
| quality | string · low / medium / high / xhigh / max | デフォルトは medium。再現性のあるテストのため段階を明示的に指定してください。品質を上げても最終画像が採用されるとは限りません。 |
| background | string · opaque / transparent | 出力のアルファチャンネル。既定は opaque。transparent は Preview 機能で、出力が安定しない場合があります。 |
| n | integer · 1–10 | 1 リクエストあたりの生成枚数。コストは枚数に比例します。 |
| image_urls | array · 最大 16 枚 | image-to-image と編集用の参照画像。1 枚ごとに画像入力トークンが加算されます。 |
| mask_url | string · 任意 | アルファチャンネル付き PNG。ピクセル寸法は参照画像と一致させます。透明部分が再生成されます。 |
| callback_url | string · 任意 | タスク結果を受け取る HTTPS webhook。ポーリングの代わりに使えます。 |
GPT Image 2.5 Flare を本番利用する前に想定しておくべき制限
文字とレイアウトは要確認
文字のレンダリングは改善されていますが、正確な配置、鮮明さ、構造化された構図は依然としてプロンプトどおりにならない場合があります。
大サイズ出力は実験的機能
カスタムサイズは一辺 3840 px まで指定できますが、総ピクセル数が 3,686,400（2560x1440 のピクセル数）を超える出力は現時点では実験的な機能です。
透過背景は Preview
background: "transparent" は利用可能ですが、まだ Preview です — 出力が安定しない場合があります。
複雑なリクエストは時間がかかることも
OpenAI は、複雑なプロンプトの処理に最大 2 分かかる場合があると案内しています。
EvoLink 経由で GPT Image 2.5 Flare を使う理由
テスト前にコストを見積もる
本ページの料金計算機と Playground で、サイズ、品質、プロンプト、参照画像の組み合わせを見積もれます。実際の課金は返される usage に基づくため、見積もりは確定額ではありません。
突き合わせ済みのバッチ請求額を、再試行と全編集ステップを含めて最終採用画像の数と比較してください。納品コストを評価するため、レビューと修正の時間は別に記録します。
現在のトークン単価を比較する
本ページの料金セクションでは、トークン種別ごとに EvoLink と OpenAI の単価を掲載しています。このバリアントの現在の値を確認し、実際の入力・出力 usage をもとに自分のワークロードを評価してください。
この比較はマーケティング上の謳い文句ではなくリアルタイムの SKU 価格から計算されているため、導入するその場で検証でき、差額が効いてくるほどボリュームが増えたときにいつでも再確認できます。
2 つの GPT Image 2.5 モデル、1 つのエンドポイント
gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst はエンドポイント、パラメータ、トークン料金が共通です。OpenAI は Sunburst を編集精度が最も重要なワークフロー向け、Flare を日常的な高品質生成の高速なデフォルトと位置づけており、切り替えはモデル ID の変更だけで、ベンダー移行ではありません。
料金が同じでも請求額は同じではありません。リクエストごとの出力トークン消費はモデルにより異なるため、標準化する前に実リクエストの usage を比較してください。
1 本の API キーで画像・動画・音声・LLM ルートまで
gpt-image-2.5-flare を呼び出すのと同じ API キーで、動画の Seedance、代替画像ルートの Nano Banana 2 と Seedream、さらに LLM カタログまで呼び出せます — 残高も、タスク履歴も、認証経路もひとつです。
画像の仕事でこれが効くのは、パイプラインが静止画で終わることがまれだからです。キーフレームを GPT Image 2.5 Flare で生成し、Seedance で動かし、ジョブに合うなら別の画像モデルへフォールバックする — プロバイダーごとのアカウント・キー・請求記録を維持する必要はありません。
支払う前に監査できるタスク状態
すべての生成は、送信済み・処理中・完了・失敗を、レスポンスとコンソールのエラー詳細つきで報告します。失敗タスクは課金対象の成功生成として扱われないため、不調なジョブの一括投入が気づかぬうちに請求書へ変わることはありません。
本番システムにとって、これは「リクエストを送った」と「画像が届いた」の差です。タスクをポーリングして最終状態を確認し、数字の説明が必要になったら、コンソールのタスク別記録と支出を突き合わせられます。
GPT Image モデルファミリー
1 つの EvoLink アカウントと API キーで GPT Image 各世代を比較し、出力品質、レイテンシ、コストで選びます。
GPT Image 2
前世代の OpenAI 画像ルート。low/medium/high の品質、1K/2K/4K ティア、トークン課金。OpenAI のドキュメントと価格表に引き続き掲載。
APIを見る
GPT Image 2.5 Flare 以外の EvoLink の画像モデル
GPT Image 2.5 Flare ガイド
Flare と Sunburst の使い分け：ワークフロー別の選び方
6 つのワークロード、2 つのタスク例、採用画像 1 枚あたりのコストを測るワークシート。
GPT Image 2.5 Sunburst API
GPT Image 2.5 の精度重視版。編集の制御が最も重要なワークフロー向けに OpenAI が推す選択肢です。
GPT Image 2.5 の公開日と提供状況
OpenAI が2026年9月8日に公開した内容と、GPT Image 2 からの変更点。
Mona Lisa 1 の Arena テスト
匿名チェックポイント mona-lisa-1 に対する EvoLink の実測記録と、2.5の公開で分かったこと・まだ分からないこと。
GPT Image 2.5 Flare のよくある質問
GPT Image 2.5 Flare と ChatGPT Images 2.5 の関係は?
GPT Image 2.5 Flare は OpenAI が 2026 年 9 月 8 日に ChatGPT Images 2.5 と同時に公開した 2 つの API モデルの一つで、モデル ID は gpt-image-2.5-flare です。ChatGPT や Codex の個々のリクエストがどのバリアントで処理されるかは検証していません。再現性のある API テストでは、モデル ID を明示的に選んで記録してください。
Sunburst と Flare は何が違いますか？
OpenAI は Flare を、多くのアプリケーション向けの標準モデルと位置付けています。gpt-image-2 より高品質かつ低レイテンシと説明されています。Sunburst は広告クリエイティブや商品画像など、編集を重視する用途向けの精度優先モデルで、生成時間は長くなります。両モデルのエンドポイント、品質設定、定価は共通です。ChatGPT や Codex の個々のリクエストがどのバリアントで処理されるかは検証していません。再現性のある API テストでは、モデル ID を明示的に選んで記録してください。
GPT Image 2.5 Flare の料金は?
トークン課金です。画像出力トークンが大半を占め、解像度と品質段階で増えます。参照画像 1 枚ごとに画像入力トークンが加算され、テキスト入力トークンはプロンプトに由来します。Playground は送信前に選択した組み合わせを見積もり、料金計算ツールで自分の条件を試算できます。
EvoLink の GPT Image 2.5 Flare 料金は OpenAI と比べてどうですか？
料金セクションでは、現在の EvoLink 料金と OpenAI の定価を比較し、確認時点で利用できる節約幅を表示しています。一律の 1 枚あたり価格の主張に頼らず、料金計算ツールでサイズ・品質・参照画像の組み合わせごとに確認してください。
GPT Image 2.5 Flare には Image API と Responses API のどちらを使うべきですか？
Image API では、生成や編集に gpt-image-2.5-flare を直接指定します。Responses API では、image_generation ツールに対応したメインラインモデルを選び、対話型や多段階のワークフローでは同ツールが画像モデルの選択を担います。EvoLink はモデルへ直接アクセスできる独自の統合ルートを提供しています。
API 統合の前にプレビューできますか？
はい。Playground で出力品質を試し、クレジットを見積もり、リクエスト JSON を確認してからプロダクトに組み込めます。
size と resolution の違いは？
size は形を決めます（auto、15 種類の比率、明示的な WxH ピクセル）。resolution は比率モードでのみピクセル予算を決め、auto や明示ピクセルでは無視されます。
参照画像も課金されますか？
はい。image_urls の各画像が画像入力トークンを追加します。マスクは見積もり時に入力画像 1 枚分として予約され、上流の実際の usage で精算されます。
カスタムピクセルサイズの制限は？
幅と高さは 16 の倍数、総ピクセル数は 655,360〜8,294,400、各辺は 3840 px 以下、アスペクト比は 1:3〜3:1 の範囲に収める必要があります。総ピクセル数が 3,686,400（2560x1440 のピクセル数）を超える出力は、現時点では実験的な機能です。
1 リクエストで複数枚生成できますか？
はい。n は 1〜10 を受け付け、コストは枚数に比例します。
インペイントマスクの使い方は？
mask_url にはアルファチャンネル付きの PNG を渡し、ピクセル寸法を参照画像と完全に一致させます。透明ピクセルが再生成範囲、不透明ピクセルは保持されます。参照画像なしで送るとマスクは破棄されます。
生成に失敗した場合は？
レスポンスまたはコンソールでタスク状態とエラー詳細を確認してください。失敗タスクは課金対象の成功生成として扱われません。
GPT Image 2.5 Flare の主な制限は？
複雑なプロンプトは処理に最大 2 分かかることがあります。文字の配置、繰り返し登場するキャラクターの一貫性、精密な構造化構図には依然として試行錯誤が必要な場合があります。
GPT Image 2.5 の料金は GPT Image 2 の2倍ですか？
いいえ。OpenAI の標準単価は gpt-image-2 と両2.5モデルで同じです。2倍になったという比較は gpt-image-2 の Batch 単価を基準にしており、2.5にはまだ対応する Batch 単価がありません。
品質設定の xhigh と max とは何ですか？
両バリアントとも high の上に xhigh と max を追加しています。OpenAI のドキュメントには auto もありますが、EvoLink では 5 つの明示的な段階を提供し、デフォルトは medium です。採用画像 1 枚あたりのコストを測るときは、入力、再試行、実際の使用量を含めてください。
GPT Image 2 は廃止になりましたか？
いいえ。2026年9月8日現在、gpt-image-2 は OpenAI のカタログと料金表に引き続き掲載され、廃止日は発表されていません。EvoLink でも引き続き提供しています。
mona-lisa-1 は GPT Image 2.5 だったのですか？
未確認です。OpenAI の発表資料は Arena の匿名ラベルに言及していません。EvoLink が実際に行った mona-lisa-1 の Arena テスト記録は専用ページで公開しています。