GPT Image 2.5 SunburstとFlare精密編集と日常生成の経路を分ける

Sunburstは編集精度を優先する経路、Flareは高速な日常生成を優先する経路です。同じ2.5系の共通仕様を確認して、編集回数で選びます。

2026年10月19日にOpenAI公式モデルページ、画像プロンプト、画像生成ガイドを確認しました。速度や品質の数値測定は行っていません。

執筆・確認：株式会社志庵編集担当　確認日：2026年10月19日

この記事の目次

精密編集か日常生成か

gpt-image-2.5-sunburstはOpenAIが画像生成・編集で精密編集を重視するモデルとして案内しています。元画像の一部、ロゴ、文字、商品面を段階的に確認する工程に置きます。

gpt-image-2.5-flareは高速な高品質の日常生成向けと案内されています。毎日の素材案を一回のpromptから作る工程に置きます。両者の説明は用途の分け方であり、全案件の品質順位ではありません。

先に決めること
編集ターン数と受入条件が多いポスターはSunburst、一回生成してSNSへ出す候補案はFlareから試します。採用前に同じ形式と検品票を使います。

同じ2.5系で確認した共通設定と用途説明（2026年10月19日）
確認軸	Sunburst	Flare	制作で残す確認
正式ID	`gpt-image-2.5-sunburst`	`gpt-image-2.5-flare`	必要なら dated snapshotも保存。
入力・出力	テキスト・画像入力、画像出力。	テキスト・画像入力、画像出力。	入力画像の順序とファイル形式。
quality	low/medium/high/xhigh/max/auto。	low/medium/high/xhigh/max/auto。	qualityと生成回数を記録。
公式の役割	編集精度を重視。	高速な高品質の日常生成。	役割説明を測定値へしない。
料金単位	入力画像$8/100万、画像出力$30/100万Standard・$15/100万Batch。	入力画像$8/100万、画像出力$30/100万Standard・$15/100万Batch。	同じ単位で記録し、総費用は再生成回数と分ける。

Sunburstでは、元画像、保つ部分、変更部分、各ターンのprompt、quality、出力形式を保存します。Flareでは、一回生成の候補数、同じpromptのテイク、採用理由を保存します。

毎日投稿する背景画像を作り、別案件では商品名と価格を含む縦型ポスターを段階的に修正する。

同じ2.5系でも、編集回数と受入条件が違うため工程を分けます。実際の生成速度や文字精度をこの例から推定しません。

SunburstからFlareへ切り替えるときは、複数ターンの履歴を一つのpromptにまとめ、変更対象と保つ対象を明記します。FlareからSunburstへ切り替えるときは、採用候補の入力画像と差分条件を整理して段階編集へ移します。

両者は共通の入出力と価格単位を持ちますが、モデルの役割説明が同じ意味になるとは限りません。model_id、quality、API、ファイル形式をreadbackします。

画像トークン単価は同じですが、案件の総費用は生成回数、編集ターン、Batch、入力画像、再検品で変わります。同じ価格から品質や速度の勝敗を出していません。被写体保持、日本語文字、成功率、実案件の総費用は未測定です。

確認日は2026年10月19日です。