GPT Image 2.5 Flare と Sunburst の違い：どちらを使うべき？
GPT Image 2.5 の Flare と Sunburst を速度、編集の制御、パラメータ、料金で比較し、画像の用途ごとに最適なモデル ID を選ぶ方法を解説します。
Markdown で読むGPT Image 2.5 は基本的に Flare を使い、編集に精密さが求められるときは Sunburst に切り替えてください。Flare は OpenAI がほとんどの用途で標準の選択肢としているモデルで、画像をすばやく返します。Sunburst はより高性能なモデルで、編集を重ねても制御が効きやすい反面、レンダリングに時間がかかります。どちらもまったく同じリクエストフィールドを読むため、ジョブを一方から他方へ移すのは model の 1 語を変えるだけです。
この短い答えで、ほとんどの判断はつきます。このガイドの残りでは、違いがどこに現れるのか、SeedRouter でそれぞれいくらかかるのか、そして一般論を信じるのではなく自分の画像で選択を検証する方法を説明します。
Flare と Sunburst の違いは？
OpenAI は 2026 年 9 月 8 日、GPT Image 2.5 を 1 つではなく 2 つのモデルとしてリリースしました。API の契約は共通で、違うのは 1 枚の画像にかける処理の量です。
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| 想定される用途 | 日常的な生成、下書き、大量生成 | 精密な編集と最終素材 |
| 速度 | 速い | 遅め、生成時間が長い |
| 編集の制御 | 良好 | 編集を重ねても制御が効きやすい |
| リクエストフィールド | 同じ 12 フィールド | 同じ 12 フィールド |
| 品質の段階 | auto から max | auto から max |
この表はあえて簡潔にしています。どちらのモデルにも、もう一方にないパラメータはなく、どちらかだけキャンバスが小さいということもありません。実際の違いは、待ち時間と、残すよう指示したものを結果がどれだけ忠実に保つかのトレードオフです。
Flare を選ぶべきなのはどんなとき？
たくさんの画像を見て、その中から数枚を残すなら Flare を選んでください。SNS 用のバリエーション、コンセプトの探索、サムネイル、レイアウトの初稿はすべてこれに当てはまります。1 回のリクエストで 10 枚を求め、そこから 1 枚を選ぶつもりなら、速いモデルのほうがループ全体が短くなります。
新しいプロンプトの出発点としても Flare が妥当です。プロンプトを書き、Flare の low か medium で実行し、1 回ごとの試行が速いうちに構図の問題を直してください。プロンプトが固まる前に Sunburst に移っても、失敗した試行 1 回ごとの時間が長くなるだけです。
Sunburst の待ち時間に見合うのはどんなとき？
Sunburst がその時間に見合うのは編集です。images で参照画像を送るときや、変更する 1 つの領域を示す mask を送るとき、そのジョブはたいてい「ここを変えて、ほかはすべてそのまま」というものです。編集を重ねても制御が効きやすいことが重要になるのはまさにこの場面で、たとえばラベルを動かしてはいけない商品の色変更や、被写体に手を加えてはいけない背景の差し替えです。
プロンプトが固まったあとの最終素材でも、Sunburst のほうが有力な候補です。固まったプロンプトを Sunburst の高めの品質段階で実行し、Flare 版と並べて比較してください。見る人が注目する部分に違いが見えなければ、Flare のままで構いません。
Flare と Sunburst で料金は違う？
SeedRouter では違いません。チャネル内のモデル ID はすべて同じ価格なので、同じチャネルであれば Flare と Sunburst の料金は同じです。請求額を変えるのはティアではなく、選ぶチャネルです。
- Standard ID（
gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst）は、サイズや品質にかかわらず、納品した画像 1 枚ごとに固定料金を課金します。 - Official ID（
gpt-image-2.5-flare-official、gpt-image-2.5-sunburst-official）は、レンダリングごとに報告されるトークンで課金するため、品質とサイズによってコストが変わります。
以下は最新のレートで、あなたのアカウントへの課金に使われるのと同じ表からリアルタイムに読み込んでいます:
Current rates are temporarily unavailable. No price estimate is provided; unavailable rates must not be interpreted as free usage.
Standard チャネルでは固定料金なので、high、xhigh、max も low と同じ料金です。Official チャネルでは高い段階ほど出力トークンを多く消費するため、上の表では品質ごとに分けて表示しています。
GPT Image 2 から何が変わった？
連携に関わる点は 3 つです。1 つ目に、GPT Image 2.5 では GPT Image 2 の上限だった high の上に、xhigh と max の 2 つの品質段階が加わりました。2 つ目に、1 つではなく 2 つのモデルになりました。このガイドが扱う選択はこれです。3 つ目に、リクエストの形は変わっていません。同じエンドポイント、同じフィールド名、参照画像とマスクは URL で入力、そして同じ非同期のタスクフローです。
最後の点のおかげで、アップグレードは手軽に試せます。GPT Image 2 のリクエストはそのままに、model を gpt-image-2.5-flare に変えて出力を比較してください。新しい品質段階を使いたい場合は、GPT Image 2.5 リファレンスにすべてのフィールドと制約が記載されています。
自分の画像でどう選択を検証する？
一般論は出発点であって、結論ではありません。実際に本番で使うプロンプトで、小さな比較を行ってください:
- ブリーフを 3 つ選びます。通常の生成、参照画像での編集、そして作る予定の中で最も難しい画像です。
- それぞれを Flare と Sunburst に、同じ
size、quality、プロンプトで送信します。 - ラベル、顔、商品の輪郭など、自分の用途で重要な部分だけを見ます。
- 画像と一緒に、各タスクの待ち時間を記録します。
Sunburst が編集のブリーフでしか勝たないなら、編集は Sunburst に、それ以外はすべて Flare に振り分けてください。フィールドが同じなので、その振り分けはコード内の条件 1 つで済みます。
よくある質問
リクエストを変えずに Flare と Sunburst を切り替えられますか？
はい。model フィールドだけを変え、ほかは何も変えないでください。どちらのモデルも、同じプロンプト、サイズ、品質、背景、出力形式、画像の枚数、参照画像、マスクを受け付けます。
透過背景にはどちらのモデルを使うべきですか？
どちらでも構いません。background を transparent、output_format を png に設定してください。透過はリクエストの設定であり、どちらかのティアだけの機能ではありません。
Sunburst のほうが常に高画質ですか？
より高性能なモデルではありますが、「より良い」かどうかはジョブ次第です。手早い下書きでは、余分な時間に見合う違いが見えないかもしれません。決める前に、自分のブリーフで両方を比較してください。
まず Flare で始め、Sunburst を使う根拠を確かめる
基本は Flare を使い、プロンプトを Flare で固め、並べて比較してユーザーが気づく違いが示されたときだけジョブを Sunburst に移してください。GPT Image 2.5 Playground で両方を試し、2 つのモデルについてのベンダー自身の説明は OpenAI の GPT Image 2.5 発表を参照してください。
