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 Sunburst は EvoLink の統一 API から利用でき、編集中心のワークフローに向いています。商品ディテール、参照画像、マスク、複数ステップの修正をテストし、生成前にコストを見積もれます。リクエストのモデル ID:gpt-image-2.5-sunburst。
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-sunburst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。
参照画像はリクエストの入力トークン数に加算されます。
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。
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。
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。
1 回のリクエストで 1~10 枚を生成します。見積もりは枚数に応じて増加します。

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。
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 Sunburst - 1K - 1:1 - Low - 1 枚Low 品質で 1 枚、参照画像なし
10 ドル分のクレジットで約 1888 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 Sunburst 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。初回検証向け。
プロンプト改善向け。
本番導入前のテスト向け。
最終料金は実際のトークン使用量に基づきます。
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-sunburst1 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 |
最終料金は実際のトークン使用量に基づきます。
EvoLink 経由の Sunburst で、商品写真の修正、キャンペーン素材の調整、選んだ草案の仕上げができます。参照画像、テキストの指示、マスクを組み合わせて、細部の制御が重要な編集に取り組めます。
GPT Image 2.5 Sunburst は、OpenAI の GPT Image 2.5 シリーズで精度を重視したモデルです。EvoLink の統一 API で gpt-image-2.5-sunburst を呼び出し、参照画像に基づく生成、部分修正、段階的な画像の修正を行えます。Flare は日常的な作業向けの高速な標準モデルで、Sunburst は編集の制御を優先するワークフロー向けに位置づけられています。
適した用途: 精密な参照画像編集、複数回の修正、キャンペーン・商品ビジュアル · 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
gpt-image-2.5-sunburst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。
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。
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。
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。
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 -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-sunburst",
"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"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。
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。
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。
最終状態が失敗となった GPT Image 2.5 Sunburst 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_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。
| 項目 | GPT Image 2.5 Sunburst | Nano Banana | Seedream |
|---|---|---|---|
| 1枚の推定費用(1K・1:1・Medium) | 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 | 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 | モデルにより 1K / 2K / 4K | 1K / 1.5K / 2K |
| 参照入力 | 最大 16 枚+マスク | モデル依存 | 最大 10 枚 |
| 向いている用途 | 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 |
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。
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。
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。
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。
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。
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-sunburst':トークン課金の GPT Image 2.5 Sunburst ルート。同じエンドポイントで 'gpt-image-2.5-flare' を指定すると GPT Image 2.5 Flare 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。 |
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。
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。
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。
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。
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。
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。
gpt-image-2.5-sunburst と gpt-image-2.5-flare 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。
gpt-image-2.5-sunburst 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 Sunburst 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。
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。
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





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 の高速版。OpenAI が日常的な高品質生成のデフォルトとする選択肢で、エンドポイントと料金は同じです。
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。
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 Sunburst 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-sunburst 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。
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。
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。
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。
Image API では、生成や編集に gpt-image-2.5-sunburst 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。
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 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。
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。
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。
はい。n は 1〜10 を受け付け、コストは枚数に比例します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。