gpt-image-2とは？ChatGPT Images 2.0のAPI料金・使い方・Images 2.5との違いと廃止予定【2026年10月】

gpt-image-2は、OpenAIが2026年4月21日に公開した画像生成モデルのAPI名で、ChatGPT上では「ChatGPT Images 2.0」と呼ばれていたモデルです。 2026年9月8日に後継の「ChatGPT Images 2.5」（API名 gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst）が公開されましたが、2026年10月1日時点では gpt-image-2 もAPIで使えます。公式の非推奨化（Deprecations）ページにも載っておらず、廃止日は発表されていません。

一方、ChatGPTアプリの中ではすでに Images 2.5 に切り替わっていて、ユーザーがモデルを選ぶことはできません。そのため今 gpt-image-2 を指定して使えるのは、実質的に API（Microsoft Foundry など経由を含む）だけ です。本記事はAPIとモデル仕様に絞って解説します。ChatGPTアプリでの画像生成のやり方は「ChatGPT Images 2.0とは？機能・料金・日本語対応・使い方」にまとめています。

この記事でわかること

• gpt-image-2の仕様と、Images 2.5（Flare / Sunburst）との違い
• 2026年10月時点のAPI料金、Batchの割引、1枚あたりの目安
• 透過背景（2026年8月からプレビュー提供）、サイズ上限、品質設定など最新の仕様
• Image API / Responses API / Codex / Microsoft Foundry での使い方とコード例
• gpt-image-1（10月23日停止）など旧モデルの廃止スケジュールと移行時の確認点
• 商用利用・データの扱い・C2PAなど業務で使うときの注意点

この記事は、こんな方に向けています

• gpt-image-2をすでに本番で使っていて、2.5に乗り換えるべきか迷っている開発者
• gpt-image-1 / 1.5 / 1-mini の廃止に向けて移行先を決めたいエンジニア
• 日本語の文字を含む画像をAPIで量産したいプロダクト担当・マーケター

gpt-image-2（ChatGPT Images 2.0）とは

gpt-image-2は、描く前に構図や文字の配置を推論する「Thinking」機能を初めて組み込んだOpenAIの画像生成モデルです。2026年10月時点では「最新モデル」ではなく、後継の2.5系と並んでAPIで提供されている1つ前の世代という位置づけになっています。

出典: openai/openai-cookbook（GitHub公式）

基本情報

「描く前に考える」推論型の画像生成

これまでの画像生成モデルは、プロンプトから一気に画像を作る方式でした。gpt-image-2はその前に、プロンプトの意図の整理、レイアウトの計画、必要に応じたWeb検索を挟みます（Web検索と推論はChatGPTのThinking利用時の説明）。

この仕組みにより、次のような指示が以前のモデルより通りやすくなりました。

• 「人物を3人」「ボトルを5本」のように数を指定する
• ポスターやUIモックのように文字とレイアウトが主役になる画像
• 前景・背景・文字の配置関係が複雑な構図

世代の流れ

生成AI全体の中で画像生成モデルがどう位置づけられるかは「生成AIとは」で解説しています。

gpt-image-2とImages 2.5（Flare / Sunburst）の違い

料金は同じで、2.5系のほうが速く、品質設定の段階が多く、編集が安定しているという関係です。新しく組み込むなら2.5系、gpt-image-2で出力を検証済みの本番環境は、急いで乗り換える必要はありません。

3モデルの比較表

※単価はOpenAI公式料金ページ（2026年10月1日確認）。速度・編集の安定性は OpenAI の発表を伝えた報道と第三者のレビューをもとにしています。2.5系のBatch対応は情報が食い違っているため、使う前に公式ドキュメントで確認してください。

どちらを選ぶか

2.5系で追加された ChatGPT 側の機能（Sketch、Templates など）は、ChatGPTアプリの話になるため「ChatGPT Images 2.0とは」で扱っています。

gpt-image-2でできること

gpt-image-2の主な強みは、日本語などの文字描画、数や配置の指示の守りやすさ、柔軟なサイズ指定、編集機能の4つです。これに加えて、品質設定・出力形式・モデレーションの強さをパラメータで調整できます。2026年8月には透過背景にも対応し、以前の「透過PNGは作れない」という弱点はプレビュー段階ながら解消されつつあります。

1. 日本語を含む文字の描画

ラテン文字以外の描画が大きく改善しました。公開時の報道では日本語・中国語・韓国語・ヒンディー語・ベンガル語が挙げられ、文字の精度は「約99%」と紹介されています（OpenAIの発表を伝えた報道の数値で、当サイトが検証した値ではありません）。

実務では次のような用途で使いやすくなりました。

• 日本語の広告ポスター、キャンペーンバナー
• UIモックのボタン名やメニュー
• 図解・インフォグラフィックの見出しや注釈

ただし、小さい文字は崩れやすいという指摘があります（GIGAZINE は2.5の記事で「2.0は小さい文字が崩れやすかった」と比較しています）。細かい注釈を多く入れる画像では、生成後の確認が欠かせません。

2. 数・配置の指示を守りやすい

推論を挟むため、物の数、左右の位置、文字の配置といった指示が以前のモデルより通りやすくなっています。ChatGPTのThinking利用時は、Web検索で最新の情報を画像に反映する使い方もできました。

3. サイズとアスペクト比

• 標準的なサイズ: 1024x1024、1536x1024、1024x1536、auto
• カスタムサイズ: 幅・高さは16の倍数、アスペクト比は1:3〜3:1
• 上限: OpenAIの現行ガイドでは、カスタムサイズは1辺最大3840px、総画素数655,360〜8,294,400と案内されています。2560×1440を超える解像度は実験的な扱いです

公開当初の発表は「最大2K」でした。現行ガイドのサイズ説明は2.5系の文脈で書かれていますが、第三者の比較では gpt-image-2 も同じ制約とされています。4K近い出力を本番で使う場合は、実際に数枚生成して品質を確かめてから採用してください。

4. 品質設定と出力形式

• quality: low / medium / high / auto（2.5系にある xhigh / max は使えない）
• output_format: png（既定）/ jpeg / webp。jpeg と webp は圧縮率（0〜100）を指定できる
• n: 1回のリクエストで複数枚を生成できる

5. 画像編集とインペインティング

v1/images/edits に参照画像を渡して編集します。マスクを使って一部だけ描き直すインペインティングにも対応しています。背景の差し替えやロゴ部分の修正などに使えますが、指示していない部分まで変わることがある点は、2.5系と比べたときの弱点として複数のレビューで指摘されています。

6. 透過背景（2026年8月からプレビュー）

2026年8月20日ごろ、OpenAI Developers が gpt-image-2 のAPIで透過背景をプレビュー提供すると発表しました。background: "transparent" を指定し、出力形式を png か webp にします。

コミュニティでは次のような不具合も報告されています。

• 不透明部分のアルファ値が完全な255にならない
• 被写体の周りに薄いグレーのふちが出る
• 編集時に透過部分が塗りつぶされることがある

ロゴやアイコンのように、ふちの処理が目立つ素材では、仕上げに背景除去ツールで整える工程を残しておくと安全です。

7. モデレーションの強さの設定

moderation パラメータで auto（標準）か low（制限を緩める）を選べます。low にしても、実在人物の性的な描写やなりすましなど、利用ポリシーで禁止された内容が作れるようになるわけではありません。

gpt-image-2のAPI料金

出典: GPT-Image-2 Model | OpenAI API（公式）

gpt-image-2はトークン課金で、画像出力は100万トークンあたり$30.00です。2.5系と同じ単価で、廃止予定の旧モデル（gpt-image-1 / 1.5）より安く設定されています。

100万トークンあたりの単価（2026年10月1日時点）

出典: OpenAI Developers 料金ページ

• Batch: 50%オフ。gpt-image-2の画像出力は$15.00/100万トークンになります。すぐに結果が要らない大量生成に向いています
• テキスト出力: 画像モデルのテキスト出力の単価は、公式料金ページの画像モデル欄には記載がありません。課金の中心は画像出力トークンです

1枚あたりの目安

OpenAIは1枚ごとの固定価格を出しておらず、画像生成ガイド内の計算ツールで見積もるよう案内しています。計算ツールをもとにした第三者の集計（CostGoat、2026年9月更新）では、gpt-image-2の目安は次のとおりです。

※サイズが1024×1024の正方形のときが最も高く、縦長・横長はやや安くなる傾向です。参照画像を渡す編集では入力トークンが加わります。2.5系は同じ品質でより安くなるという報告もありますが、OpenAIを直接使う場合の比較は確認できていません。本番前に少量生成し、利用状況の画面で実際の金額を確認してください。

レート制限（Tier別）

出典: OpenAI Developers gpt-image-2 モデルページ

Tier 1は1分に5枚までなので、ユーザー向けに画像を即時生成するサービスでは足りないことがあります。利用額に応じてTierが上がる仕組みのため、公開前に必要な枚数を見積もっておきましょう。なお、APIの無料枠（Free tier）では使えず、組織認証（Organization Verification）を求められる場合があります。

ChatGPTの各プランの料金は「ChatGPT料金」で整理しています。ChatGPTでの画像生成は、無料プランを含めてプラン料金の範囲内で使え、追加料金はかかりません（回数には上限があります）。

gpt-image-2の使い方

gpt-image-2を指定して使う方法は、OpenAI API（Image API / Responses API）、Codex、Microsoft Foundryの3通りです。ChatGPTアプリではすでに2.5に置き換わっているため、gpt-image-2を指定することはできません。

出典: openai/openai-python（GitHub公式）

1. Image APIで生成する（cURL）

curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "ラーメン店の縦長ポスター。中央に筆文字で「本日の限定ラーメン」、下部に「11:00〜売り切れ次第終了」",
    "size": "1024x1536",
    "quality": "high",
    "n": 1
  }'

GPT Image系のモデルは、画像をURLではなくBase64（b64_json）で返します。受け取ったデータをデコードして保存します。

2. Node.js（OpenAI SDK）で生成して保存する

import OpenAI from "openai";
import fs from "node:fs";

const openai = new OpenAI();

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "gpt-image-2の処理の流れを日本語で説明するシンプルなフラットデザインの図解",
  size: "1536x1024",
  quality: "medium",
});

fs.writeFileSync("output.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));

3. 透過背景で出力する（プレビュー）

const result = await openai.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "白いマグカップの商品写真。影なし",
  background: "transparent",
  output_format: "png",
  quality: "high",
});

プレビュー機能のため、ふちの処理などは生成後に確認してください。

4. 画像を編集する

const result = await openai.images.edit({
  model: "gpt-image-2",
  image: fs.createReadStream("product.png"),
  prompt: "背景だけを明るい木目のテーブルに変更し、商品はそのまま残す",
});

マスク画像を渡すと、指定した部分だけを描き直せます。指示していない部分が変わる場合は、マスクで範囲を絞るか、編集が安定している2.5 Sunburstを試してください。

5. Responses APIの画像生成ツールとして使う

会話の流れの中で画像を作りたい場合は、Responses APIの画像生成ツールを使います。テキストモデルが会話を処理し、画像の生成部分を画像モデルが受け持つ構成です。「ユーザーと相談しながらバナー案を直していく」ようなチャット型のアプリに向いています。1回の生成で完結する用途なら、Image APIのほうがシンプルです。

6. Codexで使う

OpenAIのコーディングエージェント「Codex」でも画像生成を呼び出せます。UIモックや設計図のたたき台を開発作業の中で作りたいときに便利です。Codexの全体像は「OpenAI Codexとは」を参照してください。

7. Microsoft Foundry（Azure）で使う

Azureの契約やデータの保存地域、監査ログなどの要件がある企業は、Microsoft Foundry経由で使う選択肢があります。提供リージョンやOpenAI直販との提供時期の差があるため、Foundryのモデルカタログで利用できるかを確認してください。

テキストモデルとの役割の違い

gpt-image-2は画像生成専用のモデルです。文章の作成・要約・コーディングなどは GPT 系のテキストモデルが担当し、画像の生成・編集を gpt-image-2 が受け持つ、という分担で設計します。OpenAIの最新テキストモデルについては「GPT-6 Sol / Lunaとは」で解説しています。

旧モデルの廃止スケジュールと移行手順

出典: Deprecations | OpenAI API（公式）

gpt-image-1は2026年10月23日に、gpt-image-1.5・gpt-image-1-mini・chatgpt-image-latestは2026年12月1日に停止します。OpenAIが案内する後継は2.5系ですが、gpt-image-2も移行先の候補として使えます。

廃止スケジュール

出典: OpenAI Developers Deprecations

ChatGPT内の「DALL·E GPT」も2026年8月30日に終了しています。経緯は「DALL·E GPT 提供終了」にまとめています。

移行時の確認項目

1. モデルIDの差し替え: model を gpt-image-2 か gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst に変更する。エンドポイントはそのまま使える
2. 品質パラメータ: gpt-image-2は high が上限。旧実装に独自の値があれば見直す
3. サイズ指定: 16の倍数・アスペクト比1:3〜3:1の範囲に収まっているかを確認する
4. コストの再見積もり: 画像出力の単価は gpt-image-1 の$40から$30に下がる。ただし1枚あたりのトークン数はモデルで変わるため、少量の生成で実額を確かめる
5. 出力の見た目: 同じプロンプトでも画風や文字の出方が変わる。ブランド素材は人の目で確認する
6. 組織認証とレート制限: 新しいモデルでTierやIPMが足りるかを確認する
7. 透過背景: 旧実装で背景除去を外部ツールで行っていた場合、background: "transparent" に置き換えられるかを検証する

gpt-image-2を使い続けてよいか

現時点では使い続けても問題ありません。ただし、OpenAIは gpt-image-1 の後継として2.5系を指定しており、ガイドの説明も2.5系が中心になっています。今後 gpt-image-2 の廃止が告知される可能性はあるため、新規開発は2.5系、既存の gpt-image-2 環境は非推奨化の告知を定期的に確認するという運用が現実的です。

他の画像生成モデルとの比較

gpt-image-2は、日本語の文字描画と指示の守りやすさで強みがありますが、2026年10月時点では同じOpenAIの2.5系に加え、Google・ByteDance・Alibabaなどの新しいモデルとも比べて選ぶ段階です。

選び方の目安は次のとおりです。

• OpenAIのAPIですでに開発している → gpt-image-2か2.5系。SDKや請求をまとめられる
• 日本語の文字入りバナーを大量に作る → gpt-image-2（Batch）か2.5 Flare
• 写実的な人物写真や複数画像の合成が中心 → Nano Banana系も比較する
• Adobeのワークフローで使い、学習データの透明性を重視する → Firefly

動画生成も含めて検討している場合は「Sora代替ツールおすすめ」も参考になります。

制限・苦手な領域

gpt-image-2は文字描画に強い一方、細かい文字、同じキャラクターの再現、細かい位置指定の編集は苦手です。業務で使う前に、次の制限を把握しておきましょう。

OpenAIのガイドにある制限（GPT Image系全体）

• 複雑なプロンプトでは生成に最大2分ほどかかる
• 文字の描画は改善したが完璧ではない
• 同じキャラクターやブランド要素を毎回そろえるのは難しい
• 構造化されたレイアウトで、細かい位置を正確に指定しにくい

gpt-image-2固有の弱点

• 品質は high が上限（2.5系の xhigh / max は使えない）
• 編集を重ねると画質が落ちる、指示していない部分まで変わるという評価がある
• 透過背景はプレビュー段階で、ふちにグレーが残るなどの不具合報告がある
• 2560×1440を超えるサイズは実験的な扱い
• APIの無料枠では使えず、組織認証が必要になる場合がある
• ChatGPTアプリではもう指定できない
• partial_images による途中経過の表示（ストリーミング）は、2.5系では公式ガイドに説明がありますが、gpt-image-2をOpenAIから直接使う場合の対応は確認できていません

利用ポリシーによる制限

実在の人物、登録商標のロゴ、既存のキャラクターをそっくり再現する依頼は、モデレーションで止められることがあります。moderation: "low" にしても、ポリシーで禁止されている内容は生成できません。

商用利用・セキュリティの注意点

生成した画像は商用利用できますが、他者の著作権・商標・肖像権を侵害しないかを確認する責任は使う側にあります。業務で使う場合は、データの扱いと社内のチェック体制をあわせて決めておきましょう。

出典: C2PA - Coalition for Content Provenance and Authenticity（公式）

商用利用

OpenAIの利用規約では、生成物の権利は利用者に帰属するとされています。ただし、既存のキャラクターや他社のロゴに似た画像を広告に使うと、権利侵害を問われるおそれがあります。規約は改定されることがあるため、利用前にOpenAIの利用規約を確認してください。

データの扱い

APIに送ったプロンプトや参照画像は、OpenAIのデータ方針上、既定では学習に使われません。それでも、顧客の顔写真、社外秘の図面、契約書などを参照画像として送る場合は、自社のデータ取り扱いルールに照らして問題がないかを事前に確認しましょう。データの保存地域や監査ログに要件がある場合は、Microsoft Foundry経由も選択肢になります。生成AI全般のリスクは「生成AIのセキュリティリスク」で整理しています。

C2PAと「AI生成」の表示

OpenAIはGPT Image系の生成画像にC2PAメタデータ（作成元などを記録する情報）を付ける方針を示しています。ただし、gpt-image-2単体での付与仕様を個別に説明した公式ページは確認できていないため、メタデータの有無を業務要件にする場合は実際の出力ファイルで確かめてください。また、メタデータはスクリーンショットや再保存で消えることがあり、それだけでAI生成だと証明できるわけではありません。EUではAI法（AI Act）の透明性義務が2026年8月から段階的に適用され始めています（経過措置などの扱いは最新の公式情報で確認が必要です）。EU向けの広告やPR素材では、見た目でもAI生成とわかる表示ルールを社内で決めておくと安心です。

社内チェック体制

AIで作った画像をそのまま公開して、企業が謝罪に追い込まれた例もあります。「味の素のAI加工画像での謝罪」や「Google EarthのAI画像生成撤回」のように、公開前に人が確認する工程を入れないと、事実と違う表現やブランド毀損につながります。自動生成・自動投稿の仕組みを作る場合も、最終確認は人が行う設計にしましょう。

gpt-image-2はこんな人におすすめ／おすすめしない人

gpt-image-2は「すでにAPIで使っていて安定している人」と「Batchで安く大量生成したい人」に向いています。これから新規に始める人は、同じ料金の2.5系を先に試すほうが合理的です。

こんな人におすすめ

• gpt-image-2で本番運用していて、出力の品質を検証済みの開発チーム: 廃止日は未発表なので、急いで乗り換える必要はない
• 日本語の文字入りバナーやサムネイルをBatchでまとめて生成したい担当者: 画像出力が$15/100万トークンになるBatchを確実に使える
• gpt-image-1からの移行先を急いで決めたいエンジニア: 10月23日の停止までに、エンドポイントを変えずにモデルIDを差し替える形で移行でき、画像出力の単価も下がる（出力の見た目やトークン数の確認は必要。長期的には2.5系も検討）
• サードパーティ経由で自分のOpenAIキーを使って運用している人: 提供チャネルが多く、切り替えの手間が少ない

おすすめしない人

• これから新しく画像生成を組み込む人: 同じ料金で速い2.5 Flareから試すほうがよい
• 商品写真の一部差し替えなど、細かい編集が中心の人: 編集の安定性では2.5 Sunburstが有利
• 最高品質の設定（xhigh / max）が必要な人: gpt-image-2は high が上限
• ChatGPTアプリで gpt-image-2 を使いたい人: ChatGPTではすでに2.5に置き換わっている
• 透過背景を完全な品質で量産したい人: プレビュー段階で、ふちの処理に不具合報告がある
• 実在の人物や他社ロゴをそっくり再現したい人: モデレーションで止められ、権利上のリスクも大きい

よくある質問（FAQ）

Q1. gpt-image-2は今でも使えますか？

2026年10月1日時点では、APIで使えます。OpenAIの非推奨化ページにgpt-image-2は載っておらず、停止日も発表されていません。ChatGPTアプリではすでにImages 2.5に切り替わっていて、gpt-image-2を選ぶことはできません。

Q2. gpt-image-2はいつ廃止されますか？

現時点では未発表です。参考までに、gpt-image-1は後継の2.0公開の翌日（2026年4月22日）に告知され、約半年後の10月23日に停止する予定です。API利用者には通常メールと非推奨化ページで告知されるため、定期的に確認してください。

Q3. gpt-image-2と2.5では料金に差がありますか？

100万トークンあたりの単価は同じです（画像入力$8、画像出力$30）。ただし1枚あたりに消費するトークン数はモデルや品質設定で変わるため、実際の請求額は少量生成して確かめるのが確実です。

Q4. 無料で試す方法はありますか？

APIの無料枠ではgpt-image-2は使えず、支払い設定が必要です。無料で画像生成を試したいだけなら、ChatGPTの無料プランで画像生成ができます（ただし使われるのはImages 2.5です）。ChatGPTでの使い方は「ChatGPT Images 2.0とは」で解説しています。

Q5. 透過背景のPNGは作れますか？

作れます。2026年8月からプレビューとして、background: "transparent" と output_format: "png"（または "webp"）の指定で透過画像を出力できるようになりました。ふちに薄いグレーが残るなどの報告があるため、ロゴなどは生成後に確認してください。

Q6. 4K解像度で出力できますか？

OpenAIの現行ガイドでは、カスタムサイズは1辺最大3840pxまで指定できると案内されていますが、2560×1440を超える解像度は実験的な扱いです。印刷物など高解像度が必須の用途では、試し刷りで品質を確認してから採用してください。

Q7. 日本語の文字はどのくらい正確ですか？

以前のモデルと比べて大きく改善し、見出しレベルの日本語なら実用的な精度で描けます。一方で、小さい文字や長い文章は崩れることがあります。価格や日付など誤りが許されない文字は、画像生成ではなくデザインツールで後から入れるほうが確実です。

Q8. 生成した画像を商用利用できますか？

OpenAIの利用規約上、生成物の権利は利用者に帰属し、商用利用できます。ただし第三者の著作権・商標・肖像権を侵害しない責任は利用者にあります。

Q9. APIで生成した画像のURLが取れません

gpt-image-2を含むGPT Image系のモデルは、画像をBase64（b64_json）で返します。DALL·E時代のコードで url を読んでいる場合は、Base64をデコードしてファイルに保存する処理に書き換えてください。

まとめ：gpt-image-2は「今も使える1つ前の世代」

gpt-image-2は、推論を取り入れて日本語の文字描画と指示の守りやすさを大きく改善したOpenAIの画像生成モデルです。2026年9月にImages 2.5が出たことで最新モデルではなくなりましたが、APIでは引き続き提供され、廃止日も発表されていません。

• API料金: 画像出力$30/100万トークン（Batchなら$15）。2.5系と同じ
• 最新の仕様: 透過背景がプレビュー提供、カスタムサイズは最大3840px（2560×1440超は実験的）
• 選び方: 新規開発は2.5 Flare、細かい編集は2.5 Sunburst、検証済みの既存環境やBatch運用はgpt-image-2のままでよい
• 移行: gpt-image-1は10月23日、1.5・1-miniは12月1日に停止。早めにモデルIDの差し替えとコストの再見積もりを
• 注意点: 小さい文字の崩れ、編集の不安定さ、権利の確認、公開前の人によるチェック

ChatGPTやOpenAIのサービス全体を知りたい方は「ChatGPTとは」もあわせてご覧ください。