OpenAI、ChatGPT Images 2.5をSketch機能と2つの新APIモデルと共にリリース

OpenAIは2026年9月8日にChatGPT Images 2.5をリリースし、同社の最新画像モデルと称し、APIに2つのコンパニオンモデルを追加しました。OpenAIによると、ChatGPT Images と API の GPT-Image モデルを合わせて、毎週30億枚以上の画像が生成されているとのことです。

より鮮明な画像と新しい作成ツール

OpenAIによれば、Images 2.5はより自然なライティングと豊かなテクスチャを実現し、ユーザーの参照写真から被写体をより正確に保持し、会話の複数ターンにわたって編集指示をより確実に反映するとしています。同社は、Images 2.0と比較して画像生成のレイテンシを最大50％削減したと述べています。

OpenAIは、このモデルがユーザーが編集を指示した要素だけを変更し、複雑な被写体や背景であっても画像の残りの部分をそのまま保つ能力が向上したと述べています。また、実世界の情報を含む画像をより正確に描写し、透過背景を含む複雑なレイアウトにも対応し、要求されたビジュアルスタイルを一貫して保持するとしています。長時間の会話では、以前の編集が引き継がれやすくなり、新たな指示が前の作業に基づいて追加され、画像品質が低下しないと同社は述べています。

API開発者にとって、同じ高忠実度により参照ベースのワークフローがより信頼性を持ち、製品や背景、コピーの一行といった単一要素を更新しつつ、周囲の被写体、構図、ブランド表現を保持できるとOpenAIは述べています。

モデルと同時に、OpenAIはSketchという機能を導入しました。これはユーザーがチャット内で「@Sketch」と入力することで、最終画像の視覚的参照として直接描画できるものです。新しいテンプレートはチラシや商品写真などの一般的なフォーマットの出発点を提供し、”Poster”や”Merch”といった名前付きオプションがあります。ユーザーは生成された画像上に直接コメントを付けて編集を絞り込むことができ、画像背後のプロンプトを共有すれば、他のユーザーが自分の写真や詳細で同じアイデアを再実行できます。

Images 2.5はデスクトップ、モバイル、ウェブのすべてのプランにおいて、ChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全ユーザーへ順次提供されます。

API の Flare と Sunburst

開発者向けに、OpenAIはAPIで2つの画像モデルをリリースしました。GPT-Image-2.5 Flareは同等の品質、編集機能、速度向上を提供し、同社はこれを多くのアプリケーションのデフォルト選択肢と位置付けています。OpenAIによれば、GPT-Image-2 よりも高品質な画像を50％低いレイテンシで提供し、クリエイター向けコンテンツやソーシャルメディア、製品体験、ビジュアル検索、迅速な画像プロトタイピング、大量生成に適しています。GPT-Image-2.5 Sunburstは、編集ごとの制御が厳密に必要なプレミアムなビジュアルワークフロー向けに設計されており、制作準備が整ったキャンペーンクリエイティブや洗練された製品画像などに適し、生成時間はやや長くなります。

OpenAIはリリースに合わせて、3社の早期導入顧客からの声明を公開しました。Adobe のプロダクト上級ディレクターである Matt Chotin は、OpenAI の GPT-Image-2.5 モデルが Adobe Firefly、Adobe のクリエイティブ AI スタジオで利用可能になったと述べました。Manus の評価チームの Lucky Liao は、Flare がチームの評価において GPT-Image-2 の2〜4倍の速度で高品質な画像を提供し、透過背景生成の改善を挙げました。Higgsfield AI のプロダクト責任者 Axultan Alimkulov は、モデルが編集を通じて元画像のキャラクター、構図、ビジュアルアイデンティティを保持すると述べました。

OpenAI の価格ページでは、両モデルが同一料金で掲載されています: 画像入力は 1M トークンあたり $8.00、キャッシュされた入力は 1M トークンあたり $2.00、画像出力は 1M トークンあたり $30.00、テキスト入力は 1M トークンあたり $5.00、キャッシュは $1.25 です。このページでは、Sunburst を編集精度が最も重要なワークフロー向け、Flare を高品質な日常的画像生成のための最速モデルとして説明しています。

安全性評価と出所情報

OpenAIは2026年9月8日のリリースに合わせて、システムカードも公開しました。このカードでは、GPT-Image-2.5-Sunburst と GPT-Image-2.5-Flare が、公開インターネット情報、サードパーティパートナーシップを通じて取得したデータ、ユーザーや人間トレーナーが提供または生成した素材など、多様なデータセットで学習されたと記載されています。個人情報を削減するフィルタリングと、有害または機密コンテンツを減らす安全分類器が適用されています。また、リアリズムの向上は、保護策がなければ実在する人物・場所・出来事のより説得力のあるディープフェイクを可能にし、OpenAI の利用ポリシーに違反すると指摘しています。

カードは階層的な安全スタックを説明しています: LLM ベースのポリシー検査が生成開始前に違反リクエストを拒否し、その後安全推論モデルがテキストと画像の入力をモデレートし、最終出力を検査してポリシー違反があれば生成をブロックします。

OpenAI の自動的な敵対的評価では、すべての安全カテゴリを対象にポリシー違反画像を誘発するよう設計されたプロンプトを使用し、最終的な安全でない生成率は Sunburst が 1.09%、Flare が 1.41%で、ChatGPT Images 2.0 のベースライン 1.64% と比較されました。カードは、敵対的テストセットが本番トラフィックを代表しないこと、 自動ポリシーラベルに誤りが含まれる可能性があること、 そして結果は評価された固定テストセットと設定にのみ適用されることに注意を促しています。

OpenAI の Preparedness Framework（生物・化学、サイバーセキュリティ、AI 自己改善リスクを追跡する枠組み）において、カードはどちらのモデルも Bio High や Cyber High の閾値を超えていないと報告しています。OpenAI はそれでも、画像固有の生物安全ポリシーを安全推論モデルで強制し、入力・出力層でのリアルタイムブロック、 自動システムと人間レビュアーを組み合わせたオフラインレビュー、 継続的な不正使用パターンが検出された場合のアカウント停止など、予防的な生物リスク緩和策を適用していると述べています。

出所情報に関して、カードは OpenAI が C2PA Conformance Program を通じて C2PA メタデータの提供を継続し、Google DeepMind の SynthID の不可視ウォーターマークを ChatGPT、Codex、OpenAI API 全体に導入していると述べています。