GPT Image 2.5 FlareとSunburstのどちらかを選ぶ場合、まずは作業内容から始めましょう。Flareは、OpenAIが日常的な画像生成のために速度を重視した選択肢であり、Sunburstは、細かいディテールと制御された編集が重要な場合の、より高性能な選択肢です。どちらも画像を生成、編集し、透明な背景の画像を作成できます。最も有用な決定は、より速い画像がすでに受け入れ基準を満たしているかどうかであり、どちらかのモデルがすべてのプロンプトで勝つかどうかではありません。このガイドでは、ご自身の作業で実行できる比較を提供します。以下のワークフローの図は概念的なものであり、モデル出力テストではありません。
Flare vs Sunburstの概要
| 決定点 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst |
|---|---|---|
| OpenAIのポジショニング | 高速で高品質な日常的な生成 | 最も高性能な生成と編集。要求の厳しい作業に対する高い精度 |
| 良い最初のテスト | ソーシャルコンセプト、サムネイルの方向性、製品アイデアのドラフト、多くのプロンプトの反復 | 最終的なキャンペーンビジュアル、詳細な製品画像、小さな変更を制御する必要がある編集 |
| 生成と編集 | 両方サポート | 両方サポート |
| 透明な背景 | PNGまたはWebP出力でサポート | PNGまたはWebP出力でサポート |
| APIモデルID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst |
| APIトークンレート | Sunburstと同じ公開レート | Flareと同じ公開レート |
OpenAIは、2026年9月8日に両方のAPIモデルを導入しました。その発表によると、Flareはほとんどのアプリケーションでデフォルトであり、以前のモデルであるGPT Image 2よりも50%低いレイテンシを報告しています。この数値は、GPT Image 2とのサプライヤー比較であり、FlareとSunburstの速度差を測定したものではありません。Sunburstは、追加の制御レベルのために時間がかかると説明されています。実際のタイミングは、プロンプト、参照、寸法、品質設定によって異なります。
タスクにどちらのモデルを選ぶべきか？
このガイドのために作成された概念的なイラスト。有用なワークフローを説明しており、サムネイルはFlareまたはSunburstのテスト出力ではありません。
次の有用なステップがいくつかの方向性を素早く確認することである場合は、まずFlareを選択してください。製品発売を計画しているクリエイターは、どの画像が詳細なレビューに値するかを誰もが知る前に、さまざまな構成が必要になるかもしれません。最初の候補を磨くよりも、より速い反復が重要になることがあります。
画像にレビューを通過しなければならない特定の詳細がある場合は、まずSunburstを選択してください。認識可能な製品の形状、正確なラベル、信じられる素材、またはシーンの残りの部分をそのままにしておくべきローカルな編集などです。OpenAIは、Sunburstを精密な編集とプレミアムなビジュアル作業のために位置付けています。それでも、実際の結果を注意深く確認する価値はあります。モデル名だけでは完璧な保存は保証されません。
実用的な手順は、Flareで探索し、方向性を選択し、次にSunburstで要求の厳しい編集や最終フレームを試すことです。しかし、モデルを切り替えることで同じピクセルや構成が自動的に保持されると仮定しないでください。承認された参照画像を保存し、変更してはならないものを再記述してください。
FlareとSunburstを公平に比較する方法
ご自身の代表的なタスクで小さなテストを実行してください。魅力的な単一のサンプルでは、どちらのモデルが繰り返しの編集でどのように動作するかを伝えることはできません。
- 2つまたは3つの実際のタスクを選択します。たとえば、製品のヒーロー画像、テキストが多いポスター、1つのオブジェクトの編集などです。生成する前に、何が許容されるかを定義します。
- 各タスクについて、同じプロンプトと参照画像を両方のモデルに送信します。サイズ、品質、背景、形式、出力数を同じに保ちます。
- モデルごとにいくつかの出力を保存します。指示の遵守、読みやすいテキスト、製品またはキャラクターの一貫性、不要な変更、および手動での修正なしで画像が使用可能かどうかを判断します。
- 経過時間と、再試行を含む承認された画像あたりのコストを記録します。公開されているAPIトークンレートは同じですが、出力トークンの使用量は異なる場合があるため、同じレートが同じ請求額を保証するわけではありません。
- Flareが視覚的なチェックリストを通過した場合、測定された速度が役立つ場所で使用します。Sunburstが一貫して満たす要件をFlareが満たさない場合、そのタスクにはSunburstを使用します。プロンプトを書き直す前に、一度に1つの品質設定を変更してみてください。
OpenAIの画像プロンプトガイドは、このワークロードベースのアプローチを推奨しています。また、より高い品質設定がすべてのプロンプトを改善するわけではないと警告しています。xhighまたはmaxをテストするのは、時間とコストの予算内で特定の未達成の要件を修正する場合にのみ意味があります。
生成テスト用のコピー可能なプロンプト
再利用可能なガラス製水筒の横長ヒーロー画像を作成してください。淡い石の表面に水筒を1本置き、左から柔らかな日光が差し込み、右側には後でページコピーを配置するためのきれいな領域を設けてください。水筒のシルエット、キャップの色、および「CLEAR」という印刷された単語を一貫させてください。他のテキスト、ロゴ、手、または余分な水筒は含めないでください。
FlareとSunburstで同じサイズと品質を使用します。水筒の形状、正確な単語、および空のコピー領域を確認します。最初の比較ではモデルのみを変更します。
正確な編集用のコピー可能なプロンプト
ボトルキャップの色のみをシルバーからマットブラックに変更してください。ボトルの形状、ラベルのテキスト「CLEAR」、背景、光の方向、反射、フレーミング、およびその他すべてのオブジェクトは変更しないでください。テキストや小道具を追加しないでください。
同じ承認済みのソース画像を両方のモデルに供給します。キャップの変更を比較し、フレームの残りの部分をフルサイズで検査します。多段階の作業の場合、各ラウンドで保存指示を繰り返します。OpenAIは、繰り返しの編集で詳細がずれる可能性があると指摘しています。領域がピクセル単位で同一である必要がある場合は、承認された編集を元の画像に合成して完了します。
速度、品質設定、価格は実際に何を意味するのか？
APIは、両方のモデルに対してauto、low、medium、high、xhigh、maxの品質を提供します。どちらもOpenAIの文書化された制限内でカスタムサイズを受け入れます。より高い品質レベルは、より多くの時間と画像出力トークンを消費する可能性がありますが、特定の失敗を解決しない場合があります。実用的な設定から始め、結果を検査し、一度に1つの変数のみを変更してください。
現在、2つのモデルは同じ公開されているトークンあたりのAPIレートを持っています。総コストには、テキストと画像の入力、生成された出力トークン、および再試行も反映されます。サードパーティの作成サイトでの価格設定は異なるクレジットシステムを使用する可能性があるため、実際に生成する場所で表示される価格を確認してください。
透明なアセットの場合、透明な背景を要求し、PNGまたはWebPでエクスポートします。JPEGは透明度を保持できません。デザインで切り抜きを使用する前に、アルファエッジを検査してください。最終的な画像が配置に対して小さすぎる場合は、コンテンツの誤りを修正するのではなく、構成を承認した後にAI画像アップスケーラーを使用してください。
ワークフローを試せる場所は？
Nano BananaのGPT Image 2.5ワークスペースでは、テキストから画像への変換や参照ベースの編集にFlareまたはSunburstを選択できます。専用のブラウザインターフェースでgpt image 2.5を探索することもできます。制御された比較を行う前のより多くの開始コンセプトについては、プロンプトのアイデアを参照し、ご自身の実際のブリーフに合わせて調整してください。
簡単な推奨事項
許容できる多くの方向性が可能な場合は、Flareを使用して素早く探索してください。要求の厳しい画像や編集に厳密な制御が必要な場合は、Sunburstを使用してください。最終的な選択のためには、両方を同じ入力で比較し、書かれたチェックリストに対して結果を判断してください。これにより、決定が再現可能になり、公式のポジショニングとご自身の測定された結果が区別されます。