GPT Image 2.6 評価：GIF・SVG・料金と向いている人

GPT Image 2.6 は OpenAI の最新画像モデルで、2026年11月4日に gpt-image-2.6-sunburst と gpt-image-2.6-flare として公開されました。アニメーション GIF 出力、SVG 出力、complexity 設定が加わり、トークン単価は GPT Image 2.5 と同じです（変更履歴 と 画像生成ガイド、2026年11月5日に確認）。その翌日、このモデルで GIF を 1 本、ポスターを 3 枚、商品写真の編集を 1 枚作りました。

短く言うと

• 両モデルで新しくなったのは、アニメーション GIF 出力、SVG 出力、complexity 設定です。
• 作った GIF は最初のフレームまできれいにループし、ポスター 3 枚はすべての単語が正しく、写真編集は場面を保ったまま描き直されました。
• トークン単価は 2.5 と同じですが、1024x1024 の medium 品質は出力 1,449 トークンで、2.5 の 439 トークンより増えました。GIF は OpenAI の定価で約 $0.035 分のトークンを使いました。
• 短いループ、ベクターのロゴ、文字の多いポスター、丁寧な編集（Sunburst）、素早い下書き（Flare）に向いています。
• Batch、Responses API、Chat Completions は、2.6 のモデルページ 2 つとも "Not supported" です。

GPT Image 2.6 とは何ですか

OpenAI は 2026年11月4日に 2.6 の 2 モデルを公開しました。この日の変更履歴の項目は、両モデルを「画像の生成と編集に対応し、complexity を調整でき、SVG 生成とアニメーション GIF 生成も行える」と発表し、2 つのモデル ID と 2 つの画像エンドポイントを添えています（変更履歴、2026年11月5日に確認）。Sunburst は「detailed visual work」向けのモデル、Flare は「fast iteration」向けのモデルです（Sunburst、Flare、2026年11月5日に確認）。

どちらも POST /v1/images/generations と POST /v1/images/edits を受け付けます。モデルページは Batch、Responses、Chat Completions を "Not supported" としていますが、2.5 のページは今も Batch と Responses の画像ツールを記載しています（2.5 Sunburst、2026年11月5日に確認）。OpenAI Developers は、この 2 モデルが「従来より 50% 速く」画像を生成すると伝えていますが（X の投稿、2026年11月4日）、比較の基準は示していません。OpenAI の公開動画には時間の数字が 1 つあり、Flare の low 品質なら最短 6 秒で 1 枚生成できるとしています（動画、2026年11月4日）。ChatGPT にも同じ日に独自の版、ChatGPT Images 2.6 が来ました。GIF を作成でき、自分自身、ペット、キャラクターの参照画像を保存して再利用できます（コミュニティの告知、2026年11月4日）。

新しく加わった能力は 3 つです。アニメーション GIF 出力、SVG 出力、complexity 設定で、いずれも OpenAI のガイドと変更履歴で 2.6 のモデルに結びつけられています（2026年11月5日に確認）。トークン単価は 2.5 と同じで、画像入力 100 万トークンあたり $8、画像出力 100 万トークンあたり $30 です。一方、OpenAI の計算機では、同じ画像で 2.6 の出力トークンが 2.5 の最大 4.2 倍になります。markup を使った編集はどちらの版でも動き、他の編集と同じように課金されます。項目ごとの比較は GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5 にあります。

GPT Image 2.6 で GIF を作る方法

POST /v1/images/generations のリクエストで output_format を gif にし、frame_count と frame_duration_ms を選び、data[0].b64_json を base64 からデコードして、バイト列を .gif ファイルとして保存します（画像生成ガイド、2026年11月5日に確認）。

送ったリクエストは次のとおりです。1 行に 1 フィールドです。

{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A cheerful paper-cut fox with a teal scarf sits on a grassy hill, waves one paw, blinks, then lowers the paw back to its starting pose. Flat pastel sky, soft paper shadows, gentle motion, perfect loop.",
  "output_format": "gif",
  "frame_count": 9,
  "frame_duration_ms": 200,
  "size": "auto"
}

応答は 32.6 秒後に返り、出力形式は gif と報告され、data[0].b64_json にアニメーションが 1 つ入っていました。保存したファイルは 669,897 バイトで、433 × 395 ピクセルの 9 フレームを持ち、無限にループします。どのフレームも、こちらが指定した 200 ms ではなく 180 ms に設定されていたため、1 ループは 1.8 秒ではなく 1.62 秒（9 × 180 ms）になります。この 1 ファイルでそうなっていただけで、理由は分かっていません。usage ブロックにはテキスト入力 46 トークンと画像出力 1,147 トークンが載っており、OpenAI の定価ではプロンプトが 46 × $5 / 1,000,000 = $0.00023、フレームが 1,147 × $30 / 1,000,000 = $0.03441 で、合計約 $0.035 です。

9 フレームは、1 匹のキツネが手を振る動きとして読めます。前足が座った姿勢から上がり、振りの頂点で目が笑って閉じ、前足がループの始まりと同じ姿勢に戻ります。丘、花、雲はどのフレームでも同じです。

GIF の設定と制限

• ガイドでは frame_count は 2〜64 フレームですが、openai-python v3.46.0 は 2〜16 としています（コミット、2026年11月5日に確認）。既定値はどちらも 9 です。
• frame_duration_ms は 1 フレームあたり 20〜2000 ミリ秒で、10 ms 単位に丸められ、既定値は 200 です。
• 1 ループの長さはフレーム数 × 継続時間です。既定の 9 フレーム × 200 ms なら 1.8 秒で、OpenAI のサンプルでもサルが 1.8 秒後に最初の姿勢に戻ります。
• size は各フレームのサイズで、auto か 16 の倍数の幅 × 高さを取ります。フレーム数、フレームサイズ、追加のアニメーションは、モデルのサイズ上限とリクエスト全体のピクセル予算に収める必要があります。
• GIF 出力は generations エンドポイントでのみ利用できます。
• GIF 出力では、ストリーミング、部分画像、独自の output_compression、prompt_rewriter は使えません。
• OpenAI は GIF のトークン数を公表していないため、アニメーションがどれだけ消費したかは応答の usage で確認します。

curl の完全なリクエストと、フレーム数とループの長さの表は GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5 にあります。

ChatGPT での GIF

OpenAI のコミュニティの告知（2026年11月4日）によると、ChatGPT Images 2.6 はプロンプトか画像からアニメーション GIF を作り、速度を調整したり、フレームを 1 枚ずつ編集したりできます。GIF が使えるプランは告知に書かれていません。

GPT Image 2.6 は SVG ファイルを作れますか

作れます。API では POST /v1/images/generations で output_format を "svg"、n を 1 にして、data[0].b64_json をデコードし、UTF-8 の XML バイト列を .svg ファイルとして保存します（画像生成ガイド、2026年11月5日に確認）。

SVG 出力は、後からベクターとして編集するグラフィックに向いています。アイコン、ロゴ、イラストをパス、図形、色で作り、デザイナーが色やサイズを変えたり、スタイルを変えたりできます。SVG では、quality 設定が、API が SVG を書く前に描く参照画像を決めます。

返ってくる文書は静的なベクター内容で、スクリプト、外部リソース、埋め込みのラスター画像は含みません。編集エンドポイントは SVG を返さず、SVG は編集の入力画像としても使えません。ストリーミング、部分画像、output_compression、prompt_rewriter も使えません。

コストは 2 つに分かれます。画像モデルの単価で計算する参照画像と、SVG を書くモデルが使うトークンです。OpenAI はそのモデルの名前を挙げていません（ガイド、2026年11月5日に確認）。OpenAI の例では、Field & Flour というパン屋のロゴのプロンプトを両モデルで実行しています。Flare は 2 行のクリーム色のワードマークの上に黄金色のパンを描き、Sunburst はワードマークの上に湯気の立つパンを麦の穂に挟み、めん棒も添えました。

2.6 で SVG はまだ作っていないため、ここまでの内容は OpenAI のガイドによるものです。

GPT Image 2.6 のテスト結果

テストはすべて 2026年11月5日に OmniaKey の API 経由で、設定ごとに 1 回だけ実行しました。再試行も、複数回から最良を選ぶこともしていません。トークン数が返ったのは GIF の応答だけなので、以下の結果は時間と内容の説明です。

ポスター：complexity の low と high

complexity 設定は、モデルが描画の前にどれだけ計画するかを決めます。値は low、medium、high で、フィールドを省くと high が適用されます。レンダリングを制御する quality 設定とは別です。OpenAI は、背景や看板のような絞った編集には低い設定を、文字が密なデザイン、複雑なレイアウト、物体同士の関係には高い設定を勧めています。高い設定は時間が延びたり、意図しない変更が増えたりすることがあり、別料金はかかりません（ガイド、2026年11月5日に確認）。

プロンプトは次のとおりです。

A vintage screen-print travel poster for a fictional seaside town called Port Calder. A red-and-white lighthouse at sunset above a small harbor with three fishing boats. At the top, the headline PORT CALDER in bold capitals. Below it, the line Summer Ferry Festival · July 12–14. In the bottom right corner, a small inset map with three labeled stops: Old Pier, Lighthouse, Market Square. Limited palette of coral, navy, cream and teal, visible paper grain.

このプロンプトを 3 回同時に送りました。Sunburst の low complexity（実行 A）、Sunburst の high complexity（実行 B）、Flare の high complexity（実行 C）で、いずれも 1024x1536、medium 品質です。

Sunburst · complexity low

Sunburst · complexity high

Flare · complexity high

3 枚のポスターはどれも、見出しの PORT CALDER、行「Summer Ferry Festival · July 12–14」、地図の 3 つのラベル Old Pier、Lighthouse、Market Square を、等倍で 1 文字ずつ正しく綴っていました。

• 実行 A は、ネイビーの空にセリフ体の見出しを置き、日付の行を 2 本の細い罫線で挟み、岩の岬に白い家を添えた灯台、石の桟橋に 3 隻の船、左手前にロブスターの罠と係留柱、上空にカモメを描き、クリーム色の地図の枠には札付きのラベル、立ち寄り地点を結ぶ点線、羅針盤を入れています。
• 実行 B は空をコーラル色にし、日付の行をネイビーのイタリック体の筆記体にし、灯台を緑の岬へ移して水の向こうに村を置き、船を近づけ、地図は島の形にしています。小さな灯台、数軒の家、N、E、S、W の文字を入れた羅針盤、点線、そして Market Square の赤い点が、他の 2 枚の 1 つに対して 2 つあります。
• 実行 C は見出しの後ろにネイビーの帯を置き、日付の行を細い罫線の下に置き、灯台を右側の家々の中に配置し、地図には緑の海岸線、実線、札のない素のラベルを付けています。

3 枚は 25.3 秒、31.1 秒、25.3 秒で返り、OpenAI が複雑なプロンプトでかかることがあるという 2 分に十分収まりました（ガイド、2026年11月5日に確認）。計測はリクエストの送信から始まり、ネットワークも含むため、速度テストではなく当社の数字として読んでください。

設定ごとに 1 回の実行では、A と B の違いが complexity によるものかは分かりません。偶然かもしれません。以前に同じプロンプトを Sunburst で実行したときは、地図の小さなラベルの 1 つが崩れ、「Market」の下の、「Square」が入るはずの 2 行目が読めない文字になりました。印刷用のポスターでは、最も小さい文字を拡大して確認してください。

商品写真の編集

Flare は、マットなセージグリーンのセラミック製ウォーターボトルに竹のキャップ、淡いトラバーチンの台、横にユーカリの枝、左からの柔らかな窓光というプロンプトで、1536x1024 の写真を 26.2 秒で作りました。次に Sunburst が、ボトルの色だけを光沢のあるテラコッタオレンジに変え、キャップ、台、枝、光、影、カメラアングルは同じに保つという 1 つの指示で、26.7 秒かけて編集しました。

Flare · 元画像

Sunburst · 編集後

ボトルは光沢のあるテラコッタオレンジで返ってきました。竹のキャップ、気孔のあるトラバーチンの台、ユーカリの枝、左からの光、影、カメラアングルはどれも同じに見えます。ピクセル比較ではさらに分かることがあります。ボトルの左右の領域は構造的類似度の検査で 0.94 と 0.96 でした。1.0 が同一を意味するので、残りの画面はコピーではなく描き直されたことになります。背景をピクセル単位で同一に保つ必要があるなら、元画像と比べてから差し替えてください。

GPT Image 2.6 の料金はいくらですか

OpenAI のトークン単価は 2.5 と同じです（料金ページ、2026年11月5日に確認）。

OpenAI の計算機は、この単価を 1 枚あたりのコストに換算します。正方形の画像と、幅 1536 の横長画像の数字です。

2 つの傾向があります。low 品質では、同じ正方形の画像で 2.6 は 2.5 の 4.2 倍の出力トークンを使い（823 対 196）、medium では 3.3 倍です。medium の 1024x1024 は $0.013 から $0.043 に上がります。high 品質では 2 モデルのトークン数が同じになるため、高品質の画像はどちらでも同じ費用です。

実際の応答から価格を出せたアニメーションは GIF だけです。出力 1,147 トークン × $30 / 100 万 + 入力 46 トークン × $5 / 100 万で、約 $0.035 でした。SVG 出力は、画像モデルの単価で参照画像を請求し、その上に SVG を書くモデルのトークンを足します。OpenAI はそのモデルの名前を挙げていません。complexity に別料金はないため、同じプロンプトの low と high は同じ請求になります。

Batch が画像料金を半分にするのは 2.5 だけです。Batch の表に 2.6 の行はなく、2.6 のモデルページ 2 つとも Batch を "Not supported" としています（2026年11月5日に確認）。両モデルの OmniaKey での 1 枚あたりの料金は、Sunburst と Flare のモデルページにあります。

GPT Image 2.6 は誰に向いていますか

• ランディングページや SNS 投稿用の短いループ：GIF 出力を頼めば、アニメーション全体が 1 ファイルで返ります。
• 後からスタイルを変えるロゴやアイコン：SVG 出力は、編集できるパス、図形、色をデザイナーに渡します。
• 文字の多いポスター、メニュー、密なレイアウト：high complexity を試し、最も小さい文字を等倍で確認します。
• 細部を保つ必要がある丁寧な編集：Sunburst の medium か high 品質。OpenAI は編集を重ねても細部をより一貫して保つとしています。
• ポスターや商品写真の素早い下書き：Flare。OpenAI の公開動画は最初の 1 枚に Flare を勧めています。

Flare と Sunburst のどちらを選ぶか

OpenAI のモデルページは Sunburst を「detailed visual work」、Flare を「fast iteration」に位置づけています。公開動画は、ポスターや商品写真の最初の 1 枚には Flare を、細部を編集後も残したいときは medium か high 品質の Sunburst を勧めています（動画、2026年11月4日）。どちらも同じ単価で、同じフィールドを受け付けます。

ユーザーの報告は分かれています。公開日の Hacker News で、jjcm は 1 時間使ったあと、出力が「単純すぎる」か「他の場面では根本的に壊れている」ために「2.6-flare を 2.5-flare に戻している」と書き、「2.6-sunburst はしっかりしているようだ」と付け加えました（コメント、2026年11月4日）。bsboxe は、OpenAI の計算機が low と medium 品質でトークン使用量が 4 倍になると示していると投稿しました（コメント、2026年11月4日）。bnmathm は 1024x1024 で 2.6 の low が 6.7 秒、medium が 7.9 秒、high が 8.9 秒、2.5 の medium が 12.0 秒という計測を共有しました（コメント、2026年11月4日）。どれも 1 人が 1 つの環境で測った報告です。

当社のポスター 3 回では、Sunburst も Flare もすべての単語を正しく出したため、文字の正確さで 2 つを分けることはできませんでした。

GPT Image 2.5 に留まる場合

2.5 に留まる判断になるのは 3 つです。Batch のジョブは、2.5 は v1/batch に対応し、画像料金が半分なのに対し、2.6 には Batch の行がありません。low か medium 品質でトークン予算が厳しい場合、2.6 は同じ画像で 4.2 倍と 3.3 倍の出力トークンを使います。すでに必要な結果が返るパイプラインは、2.5 をそのまま呼び続けられます。GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5 の比較が、すべてのフィールドを順に説明しています。

GPT Image 2.6 の使い方

OpenAI API で使う

gpt-image-2.6-sunburst と gpt-image-2.6-flare はどちらも、新しい画像には generations エンドポイント、変更には edits エンドポイントを使います。Batch、Responses、Chat Completions は "Not supported" です（Sunburst、Flare、2026年11月5日に確認）。2026年11月5日に公開された openai-python v3.46.0 が、SDK に complexity 設定と GIF、SVG の出力制御を加えたリリースです（コミット、2026年11月5日に確認）。

ChatGPT で使う

ChatGPT Images 2.6 は同じ日に登場しました。OpenAI の告知によると、プロンプトか画像から GIF を作り、速度を調整し、1 枚ずつフレームを編集し、自分自身、ペット、キャラクターの参照画像を保存して再利用できます（コミュニティ投稿、2026年11月4日）。

OmniaKey で使う

2.6 の 2 モデルはどちらも OmniaKey で生成と編集に使えます。

• quality は low、medium、high を取ります。
• 編集はインラインの Base64 画像を受け取り、リクエスト全体は 1 MiB までです。
• 参照画像を複数使うときは images に入れます。

curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer your-omniakey-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: port-calder-poster-001" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A vintage screen-print travel poster for a fictional seaside town called Port Calder, with the headline PORT CALDER at the top."},
    "parameters": {"size": "1024x1024", "quality": "medium"}
  }'

1. 応答は 202 とタスク ID です。
2. ステータスが succeeded になるまで GET /v1/media/tasks/{id} をポーリングします。
3. タスクの assets にある署名付き URL から画像をダウンロードします。

Flare にするにはモデルを gpt-image-2.6-flare に差し替えます。現在の料金は Sunburst と Flare のモデルページに、すべてのパラメーターは 画像 API ドキュメント にあり、両方とも AI Image Generator で試せます。

OpenAI がまだ公表していないこと

• 「50% 速い」の基準：X の投稿も公開動画も、比較そのもののモデル、サイズ、品質設定を示しておらず、動画の 6 秒という数字は Flare の low 品質のものです。
• GIF のピクセル予算：ガイドはフレーム、フレームサイズ、n を「リクエスト全体のピクセル予算」に収める必要があるとしていますが、その数字は示していません。
• SVG を書くモデル：ガイドはそのトークンを請求しますが、モデルの名前は挙げていません。
• フレーム数の上限：ガイドは 2〜64 フレーム、openai-python のコミットは 2〜16 としています。
• GIF 1 本あたりのトークン数：どこにも公表されておらず、応答の usage ブロックだけが情報源です。
• GIF が使える ChatGPT のプラン：告知は機能の名前を挙げていますが、プランは挙げていません。

よくある質問

GPT Image 2.6 はいつ公開されましたか

2026年11月4日です。OpenAI のこの日の変更履歴の項目が gpt-image-2.6-sunburst と gpt-image-2.6-flare を生成と編集用に発表し、2026年11月5日に確認したときは、両方のモデルページと料金の行が公開されていました。

GPT Image 2.6 は GIF を作れますか

作れます。POST /v1/images/generations で output_format を gif にし、frame_count と frame_duration_ms を選び、アニメーションをデコードして .gif 拡張子でバイト列を保存します。編集エンドポイントは GIF を返さず、ChatGPT ではプロンプトか画像から始めます。

GPT Image 2.6 は SVG ファイルを作れますか

作れます。POST /v1/images/generations で output_format を svg、n を 1 にして、data[0].b64_json をデコードし、UTF-8 の XML バイト列を .svg として保存します。結果は静的なベクター内容で、編集エンドポイントは SVG を返さず、入力画像としても受け付けません。

GPT Image 2.6 の料金はいくらですか

トークンでは、画像入力 100 万トークンあたり $8、画像出力 100 万トークンあたり $30 で、2.5 と同じです。1 枚あたりでは、OpenAI の計算機で 1024x1024 の low が出力 823 トークン（$0.025）、medium が 1,449（$0.043）、high が 1,756（$0.053）です。当社の GIF は OpenAI の定価で約 $0.035 分のトークンを使いました。

GPT Image 2.6 の Flare と Sunburst は何が違いますか

Sunburst は OpenAI の「detailed visual work」向けモデル、Flare は「fast iteration」向けモデルです。同じエンドポイントのフィールドを受け付け、トークン単価も同じです。OpenAI は、medium か high 品質なら Sunburst が編集を重ねても細部をより一貫して保つとしています。

GPT Image 2.6 は GPT Image 2.5 より優れていますか

仕事によります。2.6 は同じトークン単価で GIF、SVG、complexity を加え、OpenAI は生成が 50% 速いと主張しています。一方、low 品質で 4.2 倍、medium で 3.3 倍の出力トークンを使うため、そこでは 1 枚の費用が上がり、Batch は 2.5 に残ります。GPT Image 2.6 vs GPT Image 2.5 の比較が 2 つを並べています。

確認した出典

• OpenAI 変更履歴
• GPT Image 2.6 Sunburst モデルページ
• GPT Image 2.6 Flare モデルページ
• GPT Image 2.5 Sunburst モデルページ
• 料金ページの画像セクション
• 画像生成ガイド
• openai-python v3.46.0 のコミット
• OpenAI Developer Community の投稿
• OpenAI Developers の X 投稿、2026年11月4日
• OpenAI 公開動画、2026年11月4日
• Hacker News の bnmathm のコメント
• Hacker News の bsboxe のコメント
• Hacker News の jjcm のコメント

2026年11月5日にテストし、確認しました。