GPT Image 2.5 には、デモ用のプロンプトではなく実務そのものを1週間分ぶつけてみました。指定した時刻をきちんと指す時計、縁までなみなみと注がれたワイングラス、後列が溶けては困る群衆。ほとんどは正しく返ってきました。ただ1回だけ、時計が2つある絵が返ってきました。
この記事の裏にある生成はすべて私自身が、当サイトの gpt image 2.5 パネルで回したものです。挙げているクレジット価格も、同じ画面に出ているものです。
TL;DR GPT Image 2.5 は OpenAI が出した GPT Image 2 の後継で、スピード重視の Flare と重量級フレーム向けの Sunburst という2つのバリアントがあります。文字どおりに従う忠実さが看板の長所、指示を積み重ねたときの破綻が看板の短所です。ここでの GPT Image 2.5 の生成1回は 1K で 6 クレジット、2K で 10 クレジット、4K で 16 クレジット。ネイティブ 4K なので、あとからアップスケールする工程は要りません。
Flare と Sunburst、どちらが回ってくるのか
OpenAI は GPT Image 2.5 を2つのバリアントで提供しています。Flare は軽くて速く、Sunburst は重いほうの兄弟で、待ち時間より仕上がりが優先される仕事向けです。ChatGPT や Codex の中でどの GPT Image 2.5 バリアントが応答しているのかは公開されていませんが、出力の振る舞いから察するに Flare でしょう。
ここでは選択が明示的です。Flare のパネルを開いたときに既定で立ち上がる GPT Image 2.5 バリアントが Flare、Sunburst はワンクリック先で待っていて、最初から重いほうで始めたい人には専用ページもあります。どの GPT Image 2.5 バリアントが何を得意とするかは 2.5 の概要に一覧があります。
同じ6本のプロンプトを両方のバリアントに通しました。この分け方は OpenAI 自身の分業をそのまま写したものです。手早く一巡するなら Flare、急がせたくないフレームなら Sunburst。GPT Image 2.5 のバリアント選びは案件の性質の問題であって、コストはどちらを選んでも同じです。
| バリアント | 用途 | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|---|
| Flare | 下書き、反復、日常のプロンプト | 6 クレジット | 10 クレジット | 16 クレジット |
| Sunburst | 人の多いシーン、最終フレーム | 6 クレジット | 10 クレジット | 16 クレジット |
クレジットについて一言: サイズは 1K、2K、4K の3種類だけで中間はなく、GPT Image 2.5 の生成が失敗した場合はクレジットが自動で返ってきます。スターター分のクレジットは無料で、その先は料金ページのプランか買い切りパックで GPT Image 2.5 を回し続けられます。どのプランでもウォーターマークは入りません。
指示どおりに描けるかのテスト
拡散モデルに 5:15 を指す時計を頼めば 10:10 が返ってきますし、縁まで満たしたワイングラスを頼めば、ソムリエが見ているかのような上品な注ぎ方で返ってきます。こうしたモデルは「その手の絵はたいていこう見える」を平均してしまうわけですが、GPT Image 2.5 はそうしません。5:15 と頼んだら針は 5:15 に収まり、満たしてほしいと頼んだグラスは満杯で返ってきました。
GPT Image 2.5 は、指定された数字を数字として扱います。時刻でも、個数でも、注ぎ具合でも同じです。数値の入ったオーダーは、いまはまず GPT Image 2.5 に投げています。
GPT Image 1 からの上積みは、バージョン番号の跳ね方ほど大きくはありません。GPT Image 2.5 が改善したのは、素の描写力よりも対話による編集とノイズフロアの部分だからです。
従順さの代償として、GPT Image 2.5 は少しばかりセンスを失っています。GPT Image 2.5 の素の出力は Midjourney と並べると平板に感じられることがあり、オーダーが雰囲気で語られる種類のものなら、いまも Midjourney のほうが良い道具です。
GPT Image 2.5 がいまも崩れるところ
指示を4つ重ねると、GPT Image 2.5 の継ぎ目が見えてきます。私のテストはこうです。自転車に乗ったペリカン、時刻は 5:15、ワイングラスを持っている。返ってきたのは、正しい時刻を指すアナログ時計に、頼んでもいないデジタル時計がもう1つ。脚はフラミンゴのように引き伸ばされ、その先のペダルは2つとも自転車の同じ側に付いていました。
GPT Image 2.5 の字句どおりの解釈は、シーン単位ではなく指示単位で効きます。どの節もきちんと満たされる一方で、全部を満たした結果あり得ない体のつくりができあがったことには、GPT Image 2.5 の中の何も気づきません。厳しい制約が4つあるなら、仕事を GPT Image 2.5 の2回の生成に分けるということです。
粒状感は減り、前景の被写体に出ていた貼り付けたような質感も、消えてはいないものの薄まりました。いちばん分かりやすい進歩は群衆です。以前は手足が増えたり顔が団子になったりして届いていた背景の人物が、いまはピントの外にいる人としてちゃんと読めます。おかげで GPT Image 2.5 に投げる仕事の幅が広がりました。
実感できる違いは解像度
ChatGPT と Codex での GPT Image 2.5 のネイティブ出力は、およそ 1672x941 です。1080p を下回るので、そこで制作をするならまずアップスケールから始まります。
ここでは同じモデルがネイティブ 4K で動き、16 クレジットでアップスケール工程は不要です。主張はそれだけで、話を盛るつもりはありません。GPT Image 2.5 から出てくるピクセルは、選んだサイズそのままです。gpt image 2.5 を 2K で1回回すと 10 クレジットで、Web 用途はたいていこれで足ります。
生成結果はフルサイズのまま My Creations に入るので、代金を払った 4K の GPT Image 2.5 ファイルが、そのまま手元に返ってきます。同じ3サイズは text to image の一覧にも出ています。
パネルを開く前に1つだけ知っておいてください。できるのはテキストから画像への生成だけで、参照画像のスロットはなく、GPT Image 2.5 の生成は毎回まっさらな入力欄から始まります。私はそれを知るのに20分を溶かしましたが、そもそもやろうとしていた作業は image to image の領分でした。
OpenAI 側で Astra が足してくれるもの
OpenAI の推論システム Astra と組み合わせると、GPT Image 2.5 はプロンプト欄だけでは届かないことをやります。手を入れる前に下調べをしたうえで編集する、というのがまずその一例です。参照画像1枚からきれいな4アングルのグリッドができ、そこを通してのキャラクター同一性の保持は、Nano Banana 2 や Nano Banana Pro より GPT Image 2.5 のほうが上でした。スタイル転送も雰囲気の再現にとどまらず、指定した映画そのもののカラーグレーディングまで届きました。
印象に残ったのはもっと小さな場面です。ある出力で被写体の足が切れていたのを、GPT Image 2.5 が言われる前に構図ごと直してきたのです。
Astra は素の生成パネルには付いてきませんし、このパネルも例外ではありません。引き継がれるのは、その下にある字句どおりに動く GPT Image 2.5 モデルのほうです。
GPT Image 2.5 は近隣モデルとどう並ぶのか
同じピッカーに並ぶ4つのモデルが、GPT Image 2.5 と守備範囲で重なります。以下はベンチマークではなく、1週間分の実案件で仕分けた結果です。どれも GPT Image 2.5 が届かない場所で強さを見せました。
| モデル | 得意なこと | 弱点 | 向いている人 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 | 指示どおりの描写、正確な個数 | 4条件のプロンプト、素の仕上がり | 雰囲気ではなく仕様がある人 |
| Nano Banana Pro | きれいな被写体、速い反復 | 4アングルでの同一性保持は今ひとつ | 量をこなす仕事、単純な依頼 |
| Midjourney | 何もしなくても絵になる質感 | 細かい指示には抵抗する | ムードボード、表紙、ポスター |
| Ideogram | 画像内の文字 | それ以外は守備範囲が狭い | 看板、パッケージ、ロゴ組み |
| Seedream 5 Pro | 様式化された構図 | 個数の指定には大ざっぱ | エディトリアル、コンセプト画 |
筆者の結論を信じるより、自分の案件で試すのが早いはずです。1K なら6クレジットで GPT Image 2.5 の実力は判定できますし、同じワークスペースからカタログの他のモデルにもワンクリックで移れます。
GPT Image 2.5 を選ぶべきでない場面
この1週間で、別のモデルを開くべきだった場面が3回ありました。
純粋にビジュアル勝負の仕事。依頼が感覚的で、数えるものが何もないときは、Midjourney の無加工の絵がやはり強いままです。GPT Image 2.5 は説明を忠実に描き起こしますが、空気感が物足りません。
参照画像から始める作業。パネルはテキストから画像を作る専用なので、その手の仕事は画像から画像の出番です。切り抜きだけで済むなら、無料の背景除去とオブジェクト除去で十分です。
ラフを大量に出す作業。サムネイル40枚を1枚6クレジットで回すのは割に合いません。安いモデルで候補を絞り込み、勝ち残った1枚だけを 4K の GPT Image 2.5 に回しています。
1週間使った結論
何度も戻ってきてしまうのは、GPT Image 2.5 が言ったとおりに描くからです。低い基準に聞こえますが、それをしないモデルと押し問答した経験があれば話は別でしょう。素っ気なさは確かにありますし、指示を重ねたときの破綻も本物です。それでも、数字が絡む仕事の既定路線が GPT Image 2.5 になったことは変わりません。
本気で試すなら、きれいなプロンプトは捨てましょう。画の中で成立していなければならない条件を4つ書き、gpt image 2.5 を 1K で走らせ、生き残った数を数えるだけです。
Flare と Sunburst の違いは何ですか。
Flare は軽量で、既定で開くほうです。Sunburst は要求の厳しいシーン向けの重量級です。GPT Image 2.5 はどちらのバリアントも料金は同じで、1K が6クレジット、2K が10クレジット、4K が16クレジットです。
ChatGPT と Codex はどちらのバリアントで動いていますか。
OpenAI は公表していません。テストの感触では Flare ですが、GPT Image 2.5 についての推測であって事実ではない、という程度に受け取ってください。
アップスケール処理は必要ですか。
ここでは不要です。ChatGPT と Codex の出力は 1672x941 前後で 1080p を下回りますが、当サイトの GPT Image 2.5 は16クレジットでネイティブ 4K を出力します。
参照画像をアップロードできますか。
できません。GPT Image 2.5 の生成は毎回、空の入力欄から始まります。参照画像を使う作業は画像から画像の担当で、こちらには Flux 2、Ideogram V3 Reframe、Nano Banana Edit も揃っています。
生成に失敗するとどうなりますか。
クレジットは自動で戻ります。完成した GPT Image 2.5 のファイルはフルサイズかつ透かしなしで届き、プランと買い切りパックは料金ページにまとまっています。
GPT Image 1 より優れていますか。
対話的な編集は上手くなり、ノイズの下限もきれいになりましたが、素の画質が跳ね上がったわけではありません。筆者の1週間を変えたのは、GPT Image 2.5 が文字どおりの指示をどれだけ確実に守るかという点でした。
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