GPT Image 2.6 対 2.5：同一プロンプトで実測、アップグレードは価値があるか

まず結論：いつアップグレードし、いつ 2.5 に留まるか

一言で言えば：画面に読める正確な文字、精細なパーツ分割、マテリアル表現が必ず必要なときは 2.6 にアップグレード。全体の雰囲気、構図、スケッチ感だけでよいなら、2.5 の 1K のほうがコスト効率がよい。

分解して説明するとより明確になる：

• メーター目盛り、製品ラベル、パッケージ文字など「拡大してもはっきり見える」必要があるディテールなら 2.6 を選ぶ。この実測では、2.6 の圧力計には完全な目盛り数字が入り、メニューには価格の行まで自ら追加されていた。

• 複数回の編集でキャラクター、製品、レイアウトの一貫性を保つ必要があるなら、2.6 Sunburst の medium 以上の品質档を選ぶ。

• 構図を素早く試す、大量に量産する、雰囲気の下地画像を作るだけなら、2.5 の 1K で十分で、1枚あたりのコストは明らかに低い。

• 2.6 のデフォルト品質档は high であり、quality を渡さないと high で画像が生成される。これは事前に知っておく必要があり、そうでないと気づかないうちにコストを押し上げてしまいやすい。

パラメータ面の比較：2.5 は解像度の一次元のみ、2.6 は品質档が加わる

これは両モデル最も根本的な違いであり、すべての比較の出発点でもある。

gpt-image-2.5-flare/text-to-image のパラメータは resolution（1K / 2K / 4K）、aspect_ratio、background、output_format、prompt のみで、quality パラメータはない。解像度でしか選択できず、モデルの画質档位は自分で調整できるノブではない。

gpt-image-2.6-flare/text-to-image には独立した2つの次元がある：

• quality：low / medium / high / xhigh / max、デフォルトは high。

• resolution：1K / 2K / 4K、デフォルトは 1K。

さらに complexity（low / medium / high、計画階層、quality とは独立、デフォルトは high）、output_format（png がデフォルト、ほかに jpeg / webp / gif / svg。gif と svg はテキストからの画像生成のみで利用可能）、output_compression（0–100、jpeg と webp にのみ有効）、background（auto / opaque / transparent、transparent には png または webp が必要）がある。

結論として、2.5 と 2.6 を比較する際に揃えられる唯一の次元は解像度である。品質档という次元は 2.5 には存在せず、「同じ档での比較」と強弁する根拠はない。これが以下のすべての数字を解像度で揃えている理由である。

課金基準の比較：0.049 と 0.025 の差はどこにあるか

両者の課金基準は異なり、これが価格差の構造的な原因であって、2.6 が単に「より高い」わけではない。

2.5 の標準ラインは解像度で課金：1K 1枚 0.025。品質档がないため、同一解像度では価格は固定である。

2.6 は品質档 × 解像度の2次元で課金される。今回の実測では quality を渡さず、モデルはデフォルトの high で画像を生成し、high + 1K で1枚 0.049 である。

したがって解像度を揃えると：2.6 high 1K 1枚 0.049、2.5 1K 1枚 0.025、1枚あたり 0.024 の差となる。

この差額は2つの文脈で捉える必要がある：

• 差額で買っているのは品質档による画質の上限である。quality を渡さなければ手に入るのは high であり、2.6 の最低档ではない。より低コストにしたい場合は quality を明示的に low や medium に下げれば、価格もそれに応じて下がる。

• 2.6 の quality と resolution は独立した2つのノブであり、「先に品質档を決め、次に解像度を決める」どの組み合わせも成立し、一律に最大にする必要はない。

明示的に quality=low を渡すと、2.6 の 1K は $0.023 で、2.5 の 1K よりもさらに $0.002 安い。medium 1K は $0.041 である。

実測設定：同一プロンプトと2回の呼び出しパラメータ

差異を再現可能にするため、2回の呼び出しでは完全に同一のプロンプトを使い、モデルと必要なパラメータのみを変更した。

プロンプト原文：

A tidy isometric illustration of a small coffee counter: an espresso machine with a visible pressure gauge, three glass jars labelled BEANS, SUGAR and TEA, and a chalkboard menu listing ESPRESSO and LATTE, warm morning light through a window, muted terracotta and cream palette, crisp clean edges, no watermark.

2回の呼び出し：

• 2.6：モデル ID gpt-image-2.6-flare/text-to-image、quality=high、resolution=1K、aspect_ratio=16:9 を渡し、出力 1536 × 864、1枚 0.049。

• 2.5：モデル ID gpt-image-2.5-flare/text-to-image、resolution=1K、aspect_ratio=16:9 を渡し（このモデルには quality パラメータがない）、出力 1672 × 941、1枚 0.025。

両者とも各1枚実行し、リトライも選別もせず、最初の結果をそのまま比較した。このプロンプトを選んだのは意図的で、文字（3つの瓶のラベル + メニューの2行の料理名）、メーター目盛り、複数の器具、マテリアル表現を同時に含み、2.6 が 2.5 に対して差を広げうるポイントをちょうどカバーしている。

画像の差異：文字、メーター、器具、マテリアルの4点

まず2枚の元画像を見る（いずれも初回生成で、リトライも選別もなし）。

画像を読んで確認できた結果を項目ごとに述べる。

文字レンダリング

両方とも BEANS、SUGAR、TEA の3つの瓶のラベルと ESPRESSO、LATTE の2つの料理名を正しく書いており、誤字はない。違いは情報量にある：2.6 はメニューに MENU という見出しと「3.00」「4.50」の2行の価格を追加し（プロンプトでは要求していない）、字形も明瞭。2.5 は料理名の横にコーヒーカップのアイコンを2つ描いており、価格はない。

メーター目盛り

コーヒーマシンの圧力計：2.6 の文字盤には完全な目盛り数字と bar 単位がある。2.5 にも文字盤、目盛り線、針はあるが、数字はごく少ない。

器具のディテール

両方ともスチームワンド、抽出ヘッド、ハンドル、ドリップトレイを描いている。2.6 はステンレス質感で、金属の反射や継ぎ目がより精細。2.5 はクリーム色のレトロな筐体で、造形がより丸みを帯び、ディテールは少ない。

マテリアルとスタイル

2.6 の砂糖瓶の中はグラニュー糖、2.5 は角砂糖。2.6 は大理石のカウンターで、光の斑点や影の階調がより多く、全体によりシャープで写実寄りのイラスト。2.5 は木製カウンターで、画面はより柔らかく、フラット寄りのイラストである。

両方とも 16:9 で完全なバーカウンターを描いており、構図に明らかな破綻はない。差異はディテールの密度とシャープさにあり、画面構造にはない。これはあくまで1組のサンプルであり、あなたのプロンプトでは結果が異なる可能性があるため、自身のプロンプトでそれぞれ1枚ずつ実行してみる価値がある。

出力サイズと解像度の意味の差異

見落としやすい点：同じく resolution=1K、aspect_ratio=16:9 を渡しても、2つのモデルが返すピクセル数は同じではない。

• 2.6 Flare：1536 × 864

• 2.5 Flare：1672 × 941

つまり、1K は解像度の档位であり、固定のピクセル群ではない。モデルによって返されるピクセル数は異なる。1K を「必ず何ピクセル」とみなしてレイアウト調整、レイヤー合成、一括後処理を行うと、エラーになりやすい。

実用的な提案：下流のフローが固定のピクセルサイズに依存する場合、仮定せず、実際に返された幅と高さで検証とスケーリングを行うこと。同一モデル、同一解像度档内でのみ、ピクセルは安定する。前後比較を行う際も、1K 档のピクセル差を画質差とみなしてはならず、それは档位のマッピングが異なるだけである。

シーン別の選定：文字精度、バッチ反復、コスト重視

実測の結論をモデル選定に落とし込むと、おおよそ3つのケースになる。

正確な文字とパーツ分割のディテールが必要

2.6 を直接使う。メーター目盛り、製品ラベルなど「拡大してもはっきり見える」必要がある内容は、この実測では 2.6 の high 档のほうが明確であった。こうした要件がある場合、1枚あたり追加の $0.024 は通常、やり直しのコストより安い。gpt-image-2.6-flare テキストからの画像生成 のパラメータ説明を参照し、必要に応じて quality を明示的に指定するとよい。

バッチ反復、素早い構図試行

2.6 Flare を使い、quality を low または medium に下げ、まず低档位で構図を試し、採用後に high に上げて最終稿を出す。Flare は生成が速く、素早い反復やバッチ生成に適しており、デフォルトの推奨ラインである。複数回の編集でキャラクター、製品、レイアウトの一貫性を保つ必要があるなら、Sunburst の medium 以上の品質档を使う。gpt-image-2.6-sunburst テキストからの画像生成 は Flare とパラメータ、使い方、価格が完全に同一で、ディテールの志向のみが異なる。

コスト重視で、雰囲気と構図だけでよい

2.5 に留まる。同じ 1K でも、2.5 の1枚あたりの価格は明らかに低い。要件が下地画像、雰囲気、スケッチのみで文字精度が重要でないなら、この档がより節約できる選択である。gpt-image-2.5-flare テキストからの画像生成 はこの実測でも、ラベルと料理名を正しく書き、画面も完全であった。

一言で覚えるなら：まずシーン別に品質档を決め、次に解像度を決めるほうが、一律にデフォルトで最大にするより節約になる。全档位の価格は価格ページを参照。

アップグレードするかどうかは、あなたの画面のディテールとシャープさがその $0.024 に見合うかで決まる——見合うなら上げる、見合わなければ 2.5 でも十分である。