GPT-Image-2.6と2.5の比較検証：同一レートで実質コストが3倍に？

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OpenAIはGPT-Image-2.6について、前世代の2.5と同じ価格のまま生成速度が50%高速化したと発表しました。価格表のレート自体は確かに出力画像100万トークンあたり30 USDのままで変化はありません。しかし、同じ中画質（medium）のパン屋の画像を生成させたところ、2.5 Sunburstでは343トークンで済んでいたものが、2.6 Sunburstでは1132トークンを消費しました。その結果、請求額は0.011 USDから0.034 USDへ跳ね上がりました。レートは同じでも、1枚あたりの生成コストが実質3倍になった計算です。

これはリリース当日の検証で得られた最も重要な事実であるため、冒頭でお伝えしました。本記事では、11月5日にAPI経由で実施した12種類の同一プロンプトによる比較と、同一画像に対する3段階の連続編集テストの結果を詳しくまとめます。新モデル全体の概要はChatGPT Images 2.6の解説記事をご覧ください。

12プロンプトの実測データ

「50%高速化」という公約が当てはまったのはFlareだけでした。Sunburst 2.6は筆者のテスト環境において、12件のプロンプトすべてでSunburst 2.5よりも生成に時間がかかりました。リリース初日でサーバー側の負荷が高かった可能性もあるため、1週間後に再度測定する予定ですが、現時点では「新しい＝Sunburstも速い」とは言えない結果です。

また、テスト中に気になる挙動も見つかりました。利用したプロバイダー経由では、2.6系モデルに16:9、9:16、3:4などのアスペクト比を指定しても、3:2または2:3で出力されてしまう現象が発生しました。一方、2.5は指定どおりのアスペクト比を維持しました。YouTubeのサムネイルや縦長グラフィックを制作する場合は、ワークフローに組み込む前に出力画像のサイズを必ず確認することをおすすめします。

画質の違い：バージョン番号ほどの差はない

静止画のクオリティに関しては、2.5と2.6で大きな隔たりはありません。テストではポーランド語のテキスト指示を含めましたが、両モデルとも「カメ醸造所（ポーランド語原文の翻訳）」のような特殊文字を含めミスなく描写しました。インフォグラフィックやメニューのレイアウト保持力も同等です。細かな違いを挙げるとすれば以下の通りです。

• 2.5は、インフォグラフィックの各項目に対する短い説明文など、文脈に応じた適切なキャプションや細かいテキストを自発的に補う傾向があります。
• 2.6 Sunburstは複数の条件を同時に指定したプロンプトの再現性に優れており、すっきりとまとまったポスター風の構図を作りやすくなっています。
• 2.6 Sunburstはコミック風画像の生成時、指示していないにもかかわらずノートPCにOpenAIのロゴを描き加えました。些細な点ですが、クライアントワークでは注意が必要な挙動です。

3段階の連続画像編集テスト

最も興味深かったのが連続編集のテストです。漁師のポートレート画像を元に、直前の生成結果を引き継ぎながら「路面電車の中に移動させる」「コーヒーを持たせて笑顔にする」「窓の外の季節を冬に変える」という3つの指示を順番に与えました。各プロンプトの末尾には「それ以外の部分は一切変更しないでください」と指定しています（指示プロンプトはポーランド語でテストを実施）。

両モデルともすべてのステップで人物の顔立ちをしっかり保持しており、1年前の技術水準から見れば驚くべき精度です。ただし、2.6のほうが指示への従順さで勝っていました。2回目の編集と3回目の編集の間で構図はほぼ完全に維持され、窓の外の風景だけが変化しています。一方で、窓の外の雪景色自体は2.5のほうがはっきりと描写されており、2.6の雪はやや控えめでした。この編集作業にかかったコストと時間は、2.6が0.046 USD・約27秒、2.5が0.022 USD・19秒でした。

アップデートすべきか？

結論として、現在2.5 Sunburstで安定した制作フローが構築できており、コストを重視している場合は、無理に移行を急ぐ必要はありません。まずはご自身の主要なプロンプトを両方のモデルで走らせ、APIレスポンスのusageフィールドを確認してみることをおすすめします。筆者の環境では、モデル名を書き換えただけで画質はほぼ同等のまま請求額が3倍に増える結果となりました。2.6への移行価値があるのは、圧倒的な生成速度を誇るFlareを利用したい場合や、新機能であるGIF生成、SVG出力、指定範囲編集などを活用したいケースです。GIF生成についてはChatGPTのGIF機能解説記事で詳しく取り上げています。

なお、旧世代2.5とGeminiの比較についてはNano Banana 2.1対GPT Image 2.5の比較をご参照ください。

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