OpenAIは2026年11月4日、画像生成の更新「ChatGPT Images 2.6」を発表した。ChatGPTでは、文章や画像からアニメーションGIFを作れるようになった。自分やペット、キャラクターの参照画像を保存し、アップロードし直さずに使い回すこともできる。開発者向けには、APIの新しい画像モデル「GPT-Image-2.6 Flare」と「GPT-Image-2.6 Sunburst」を出した。OpenAIは開発者向けの投稿で、2つのモデルは「以前より50%速く画像を生成する」としている。APIでは、画像の上に印を書き込んで直す場所を指示する「マークアップ編集」も使える。SVGとGIFでの書き出しにも対応した。
提供範囲について、米国のAI専門メディアTestingCatalogは、デスクトップ、モバイル、Webのすべての有料・無料の層に展開されると報じた。AI Weeklyも、ChatGPTとCodexの全ユーザーが対象だとしている。国の制限はどちらの報道にも書かれていない。ただし、日本を名指しした案内と、プランごとのGIFの回数の上限は、本稿では確認できなかった（11月7日時点）。OpenAIのリリースノートと発表ページの本文は、本稿の環境からは取得できなかった。
バナー、EC商品画像、SNS用のGIFを作っている事務所やD2C事業者にとっての論点は2つある。1つは、どの作業をChatGPTの画面で済ませ、どこからAPIで仕組みにするか。もう1つは、APIの費用をどう見積もるかだ。本稿では、OpenAIの開発者向けのモデルページ、料金ページ、画像生成ガイドを、第三者のAPI事業者の案内と読み比べる。公式で確認できた機能と確認できない機能を表に分け、10月に取り上げたFLUX 3と1枚あたりの費用を比べ直す。
何が変わったか──ChatGPTでは「GIFと参照画像」、APIでは「2つの新モデル」
ChatGPTの利用者にとって大きいのは、GIFだ。AI Weeklyが引用したOpenAIの説明は「文章や画像をアニメーションGIFにする。速度を調整し、1コマずつ編集し、ループで共有する」というものだ。キャラクターやマスコットを短いループ動画にする用途が想定されている。参照画像の保存機能では、同じ人物やキャラクターを何度も登場させるとき、そのたびに画像を上げ直す必要がなくなる。シリーズものの投稿や、ブランドのマスコットを使う運用では、手間が減る部分だ。
APIの新しいモデルは2つある。OpenAI開発者フォーラムでの発表によれば、Flareは「最短6秒で画像を生成する」。Sunburstは「より高品質な生成と、編集をまたいだ一貫性」を受け持つ。たたき台を素早く何案も出すならFlare、細部や修正を重ねたときの崩れにくさを重視するならSunburst、という分担だ。FlareのモデルページとSunburstのモデルページを見ると、使えるエンドポイントはどちらも画像生成（v1/images/generations）と画像編集（v1/images/edits）の2つだけだ。Batch API（v1/batch）は「Not supported」となっている。
料金の単価は、前の世代と変わらない。料金ページによれば、2.6のFlareとSunburstはどちらも100万トークンあたり、文章の入力が5ドル、画像の入力が8ドル、画像の出力が30ドルだ。2.5のFlareとSunburstと同じ額である。違いはBatchにある。2.5 Flareのモデルページは、画像の出力が「標準の処理で100万トークンあたり30ドル、Batchの処理で15ドル」としている。2.6にはこの半額の経路がない。急がない大量の生成を2.5のBatchで回してきた体制では、2.6に切り替えると単価が上がりうる。
公式で確認できた機能と、確認できない機能──3つの資料を読み比べる
新しいモデルの仕様は、資料によって書き方がずれている。今回は、第三者のAPI事業者APIYIが、OpenAIの資料と違う扱いを案内している項目があった。OpenAIのAPIを直接ではなく、仲介する事業者を通して使っている企業は、同じモデル名でも挙動が同じとは限らない。下の表は、本稿がOpenAIの画像生成ガイドとモデルページを、APIYIの案内、開発者フォーラムの投稿と突き合わせたものだ。
| 項目 | OpenAIの公式資料で確認できたこと | 第三者の資料の記述・未確認の点 |
|---|---|---|
| complexity（生成前の計画の深さ） | low、medium、highの3段階。省略するとhigh。設定を変えても別料金はない（画像生成ガイド） | APIYIは「現在は非対応」で、送っても黙って無視されるため送らないよう案内している |
| quality（画質） | 2.6と2.5のFlare・Sunburstは、low、medium、high、xhigh、maxの5段階（画像生成ガイド） | APIYIの案内はlow、medium、highの3段階にしか触れていない |
| マークアップ編集 | 画像編集のエンドポイントで、2.5と2.6の対応モデルで使える。印は最初の入力画像に適用される。元画像と書き込みの層はそれぞれ最大16,777,216ピクセル、書き込みのファイルは最大50MB。maskとは併用できない | APIYIの案内には、パラメーターも料金も書かれていない |
| SVG出力 | ストリーミング、途中経過の画像、output_compressionは使えない。nは1にする。画像編集のエンドポイントはSVGを出力できない。SVGは編集の入力にも使えない。中身は静的なベクターで、スクリプトは入らない | APIYIは、パラメーターも料金も書いておらず、まず1回の呼び出しで試すよう勧めている |
| GIF出力 | ストリーミングと途中経過の画像は使えない。コマ数（frame_count）は既定が9で、2〜16の範囲。1コマの長さ（frame_duration_ms）は既定が200ミリ秒で、20〜2,000の範囲 | ChatGPTの画面でGIFを作れる回数や長さの上限は、公式資料で確認できなかった |
| サイズ | 幅と高さは16の倍数。縦横比は1:3から3:1の間。2560×1440を超える解像度は試験的な扱い | APIYIは対応解像度を挙げておらず、例は1536×1024と1024×1024 |
| Batchとスナップショット | 2.6はBatchに非対応で、日付つきのスナップショットがない。2.5 Flareは2026-09-08版のスナップショットがあり、Batchで出力が半額 | － |
| 1枚あたりの価格 | 公表なし。料金ページは、見積もりに画像生成ガイドの計算ツールを使うよう案内している | APIYIも1枚あたりの価格を示していない。トークン単価が同じでも、1枚あたりの費用は同じではないと注意している |
表から分かることは3つある。1つ目に、complexityは公式では使える設定だが、仲介する事業者では効かないことがある。品質を比べる試験をするなら、どの経路で呼んだかを記録しておく必要がある。2つ目に、2.6には日付つきのスナップショットがない。同じ指示文でも、後日モデルが更新されて結果が変わる可能性がある。商品画像のように見た目をそろえ続けたい用途では、この点が2.5の日付つきの版との違いになる。3つ目に、SVGは「生成したものをそのまま使う」前提で、画像編集の経路で修正を重ねることはできない。
1枚あたりの費用を再計算する──FLUX 3と同じ価格になる出力トークン数
GPT Image 2.6は、1枚あたりの公式の価格がない。費用は出力のトークン数で決まり、トークン数は画質、サイズ、設定で変わる。そこで本稿は、逆の方向から計算した。FLUX 3 Image Kleinの記事で取り上げたBlack Forest LabsのAPIは、料金ページによれば、1枚あたり768×768で0.008ドル、1Kで0.009ドル、1.5Kで0.011ドル、2Kで0.014ドル、4Kで0.036ドルだ。画像の出力が100万トークンあたり30ドル、つまり1トークン0.00003ドルなら、FLUX 3の1枚と同じ額になる出力トークン数を求められる。
| 比べる対象 | 1枚の価格 | GPT Image 2.6で同額になる出力トークン数 |
|---|---|---|
| FLUX 3 Image Klein 1K | 0.009ドル | 300トークン |
| FLUX 3 Image Klein 2K | 0.014ドル | 約467トークン |
| FLUX 3 Image Klein 4K | 0.036ドル | 1,200トークン |
| 参考：フォーラムで報告されたGPT Image 2.6のmedium（1,136トークン） | 約0.034ドル | － |
| 参考：同じ報告の2.5のmedium（344トークン）、標準の処理 | 約0.010ドル | － |
| 参考：同じ344トークンを2.5のBatchで処理（出力15ドル） | 約0.005ドル | － |
参考の行は、OpenAIの数字ではない。開発者フォーラムで開発者1人が報告した、mediumの1枚の出力トークン数を、DEV Communityの記事が紹介したものだ。サイズや設定の条件は分からず、文章の入力の費用も含めていない。それでも傾向は読み取れる。同じ投稿者は、lowとmediumでは2.6のほうが2.5より出力トークンが大幅に多かったとしている。単価が同じでも、1枚の費用は上がりうるということだ。この1例のとおりなら、2.6のmediumの1枚は、FLUX 3の1Kの4倍近く、4Kとほぼ同じ額になる。
ここから言えるのは、「単価が変わらないから費用も同じ」とは考えないほうがよいということだ。大量のEC商品画像や、広告のパターン出しのように枚数で費用が決まる用途は、2.6に切り替える前に、自社の画質とサイズの設定で10〜20枚を試すとよい。そのうえで、応答に含まれる使用量から1枚あたりを出す。差が大きければ、量の多い仕事は2.5のBatchかFLUX 3に、品質や編集の一貫性が要る仕事は2.6に、と分けるのが現実的だ。なお、FLUX 3のライセンスの条件（自社運用で無償になる売上の基準など）は、前回の記事で整理した。
制作物ごとに使い分ける──ChatGPTで済む仕事、APIにする仕事
今回の更新で、ChatGPTの画面でできることと、APIで仕組みにしないとできないことの差がはっきりした。ChatGPTは、1人の担当者が会話しながら試し、仕上げる作業に向く。APIは、同じ条件で枚数をこなす作業や、ほかのシステムに組み込む作業に向く。下の表は、公開済みの仕様をもとに、本稿が制作物ごとの目安を整理したものだ。実際に制作して確かめた結果ではない。
| 制作物 | ChatGPTで済ませる目安 | APIにする目安 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| SNS用のGIF（マスコット、告知のループ） | 月に数本で、担当者が速度やコマを見ながら直す | キャンペーンで色や文言の違う版を何十本も作る | コマ数は最大16。長い動きは動画の生成を使ったほうが早い |
| バナー・広告のパターン出し | コピーと構図の案を数案出す段階 | 媒体ごとのサイズに合わせて量産する | 2.6はBatchが使えない。急がない量産は2.5のBatchとの比較が必要 |
| EC商品画像の修正（背景、小物、色） | 1枚ずつ、直す場所を画面上で指示する | 商品マスターと連携して、同じ直しを全商品に当てる | マークアップはmaskと併用できない。商品そのものの形や色が変わっていないかを人が確かめる |
| アイコン・ロゴの案（SVG） | 方向性を探るラフ | Webサイトやアプリの部品を形式をそろえて出す | SVGは編集の経路で直せない。仕上げはデザインツールで行う前提にする |
| キャラクターの継続的な投稿 | 参照画像を保存し、毎回同じ人物・キャラを登場させる | 見た目の一貫性を重視するならSunburstで試す | 2.6は日付つきの版がないため、見た目が後日変わる可能性を見込む |
EC商品画像では、表現の正確さの問題が残る。生成や編集で商品の色、形、付属品が実物と変われば、広告や販売ページの表示として問題になりうる。修正をAIに任せる範囲は、背景や小物などの周辺に限り、商品本体は撮影した画像のままにする、といった線引きを先に決めておきたい。商品画像の条件の考え方は、ChatGPTのバーチャル試着の記事でも整理した。
API利用の前に決めておく運用ルール
API利用の判断は、費用だけでは決まらない。生成した画像をクライアントの案件やクリエイターの投稿で使う事務所では、誰が、どの経路で、どのモデルで作ったかを後から追える状態にしておくことが、修正や問い合わせへの備えになる。AIで作ったものの表示の義務も広がっている。EUでは、AI法の透明性の規定が8月2日に適用され始めた（EU AI法第50条の記事）。生成した素材をクリエイターに渡して投稿してもらう場合は、改変や表示の扱いを契約で決めておく必要もある（二次利用の契約の記事）。導入の前に決めておくことは、次のとおりだ。
- 使う経路を1つに決める：OpenAIと直接契約するか、仲介する事業者を使うか。仲介ではcomplexityなどの設定が効かないことがあるため、経路を記録する
- モデルを用途で分ける：たたき台はFlare、仕上げと修正はSunburst、急がない量産は2.5のBatch、という分担を初期値にして、試験で見直す
- 1枚あたりの費用を自社で測る：自社の画質とサイズで10〜20枚を生成し、応答の使用量から1枚あたりを出してから、月の上限額を決める
- 画質の設定を明示する：qualityとcomplexityは省略せず、毎回の呼び出しで指定する。complexityは省略するとhighになる
- 商品本体を変えない：EC商品画像の編集は背景や周辺に限り、公開前に人が実物と見比べる
- 生成の記録を残す：指示文、モデル名、設定、日付を素材と一緒に保存し、AIで作ったことの表示と、クリエイターとの契約に使う
Images 2.6は、ChatGPTで作れるものの幅をGIFとSVGに広げた。一方でAPIでは、Batchがなく、1枚あたりの費用も公表されていない。日本での提供の細かい条件と、ChatGPTでのGIFの上限も、本稿の時点では確認できていない。まずはChatGPTの画面でGIFとマークアップ編集を試し、量産に使うかどうかは、自社で測った1枚あたりの費用を見てから決めればよい。
本記事は、株式会社TORIHADAが運営するクリエイターエコノミー専門メディア「CREATORS POST」がお届けしました。最新のマーケティング・クリエイター動向を、実務目線で発信しています。
この記事はAIを活用して書いています。
