GPT Image 2.5 Flare & Sunburst が EvoLink で利用可能にGPT Image 2.5 を試す

GPT Image 2.5 Sunburst API

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。

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
編集精度:参照画像に忠実な複数回編集(OpenAI の位置づけ)
ユースケース
商品の背景差し替え、マスク修正、複数ステップの編集
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 Sunburst 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-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

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。

枚数1

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。

料金目安 ~$0.00830.5588 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 Sunburst 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 Sunburst - 1K - 1:1 - Low - 1 枚
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 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。
クレジットを追加
$10
約 1888 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 Sunburst 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 Sunburst 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 Sunburst-10% 公式料金比トークン課金gpt-image-2.5-sunburst

1 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。

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-sunburst
× 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
≈ 1,889
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 Sunburst の概要

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

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-sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst ルート

GPT Image 2.5 Sunburst

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。

GPT Image 2.5 Sunburst 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 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. 1実際のブリーフを Playground で試し、品質とコストを確認
  2. 2コンソールで EvoLink API キーを作成
  3. 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. 4タスクを送信し、ポーリングまたは HTTPS callback で結果を取得
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。

  1. 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. 2出力目的、参照素材、主要パラメータを説明
  3. 3Agent に GPT Image 2.5 Sunburst のルートを呼ばせ、task ID を保存
  4. 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 Sunburst でできること

ディテールを保持した商品の背景差し替え

商品写真を参照画像にして、新しいスタジオ背景、季節に合わせた背景、日常の使用シーンなどを指定します。保持したいラベル、形状、色も伝えてください。元の商品のピクセルを完全に同一に保つ必要がある場合は、合成を使用します。

複数ラウンドの画像編集

背景の変更、ライティングの調整、物体の修正と、複数回に分けてビジュアルを仕上げます。後の修正で以前のディテールが変わった場合に戻せるよう、承認済みのバージョンを保存しておきます。

承認済みクリエイティブのマスク修正

対応するアルファ PNG マスクで、再生成する背景の一部や物体を指定します。不要な要素を取り除いたり、承認済みビジュアルの一部を修正したりした後、編集した境界と周囲の画像を確認してください。

参照画像ベースのキャンペーン修正

承認済みの参照画像を使い、既存のキャンペーン素材をアレンジします。残したいブランド要素やテキストを明示したうえで、異なる場面、小物、構図を指定できます。

人物を新しいシーンに配置

ポートレートを参照して、人物を新しい環境に配置したコンセプトを作成します。シーンとライティングを説明し、元の人物との類似度や質感を確認してから結果を選びます。

Flare 草案後の最終編集

選んだ Flare のコンセプトを Sunburst に引き継ぎ、物体、背景、細かなディテールを集中的に修正できます。両モデルとも EvoLink の画像 API を使用するため、選んだ画像を次のリクエストに渡せます。

GPT Image 2.5 Sunburst 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。

API ドキュメントをすべて見る
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-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"

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 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 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 Sunburst と代替モデル

1枚の推定費用(1K・1:1・Medium)
GPT Image 2.5 Sunburst約 $0.012/枚
Nano Bananaより安価な選択肢あり
Seedream枚単位のティア制
課金方式
GPT Image 2.5 Sunburstトークン課金
Nano Banana生成枚数課金
Seedream出力ティア別の枚数課金
出力品質
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
GPT Image 2.5 Sunburst最大 16 枚+マスク
Nano Bananaモデル依存
Seedream最大 10 枚
向いている用途
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 Sunburst の重要ポイント

GPT Image 2.5 Sunburst 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 Sunburst 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 Sunburst 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 Sunburst 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。

パラメータ役割
modelstring · 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。
promptstring · 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。
sizestring · 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。
resolutionstring · 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。
qualitystring · 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。
backgroundstring · 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。
ninteger · 1–101 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_urlsarray · 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_urlstring · 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_urlstring · 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 Sunburst 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。

最新の制限は OpenAI の画像生成ガイドでご確認ください

EvoLink 経由で GPT Image 2.5 Sunburst 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-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。

1 本の API キーで画像・動画・音声・LLM ルートまで

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。

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 モデルをすべて比較
GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Flare

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。

APIを見る
GPT Image 2

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 1.5

GPT Image 1.5

前世代の OpenAI 画像ルート。1024 系の固定サイズとトークン課金に対応し、本番環境での挙動が安定しています。

APIを見る

GPT Image 2.5 Sunburst 以外の EvoLink の画像モデル

GPT Image 2.5 Flare

GPT Image 2.5 Flare

もう一つの GPT Image 2.5:日常生成と高速な試行に向く OpenAI のデフォルト。エンドポイントとトークン単価は同じ。

APIを見る
Nano Banana 2

Nano Banana 2

高品質な生成と柔軟なクリエイティブワークフローに対応する Google の画像モデル。

APIを見る
Nano Banana Pro

Nano Banana Pro

より高い忠実度と本番品質の出力を狙う Nano Banana の上位ルート。

APIを見る
Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro

1K/1.5K/2K ティア、マルチ参照編集、レイヤー分解に対応する BytePlus の画像ルート。

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Grok Imagine Image 2.0

Grok Imagine Image 2.0

入力画像の枚数でモードが決まる xAI の画像ルート。1K/2K 出力、1 回あたり最大 10 枚。

APIを見る

GPT Image 2.5 Sunburst ガイド

GPT Image 2.5 Sunburst のよくある質問

GPT Image 2.5 Sunburst と ChatGPT Images 2.5 の関係は?

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。

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 Sunburst 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 Sunburst 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 Sunburst 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-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。

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 Sunburst 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。