GPT Image 2.5：採用画像あたりのコスト

最終的な画像コストとモデルの選択

公式のGPT Image 2.5 APIには、画像1枚あたりに対して一律に決まった単一の固定価格は存在しません。実質的なコストは、すべての生成試行、有償の編集、不採用となったバリエーションにかかった費用の総額を、最終的に採用された成果物の数で割ったものになります。

適切なモデルの選択：

• gpt-image-2.5-flare：日常的な画像生成や迅速な初稿（ドラフト）作成向けに設計された高速モデルです。
• gpt-image-2.5-sunburst：編集の精度が重視される緻密なクリエイティブ作業向けに設計されており、生成にはより長い時間がかかります。

2026-09-12現在、両モデルの公式トークン単価は同一です。ただし、トークン単価が同一であっても、プロジェクト全体の総予算が同じになるとは限りません。タスクによってリトライ回数や採用率は変動するためです。なお、本記事の執筆にあたり、レイテンシ、生成品質、トークン消費量、または採用率に関する比較テストは実施していません。

OpenAIの料金体系とトークンによるリクエスト費用の計算

OpenAIは2026-09-08にGPT Image 2.5をリリースしました（OpenAIの発表）。APIでは2つのモデルが提供されています：gpt-image-2.5-flare および gpt-image-2.5-sunburst。両モデルとも low、medium、high、xhigh、max、auto の品質ティアをサポートしています（Image Generationガイド）。

現在のImage Generationガイドには、専用のGPT Image 2.5計算ツールが含まれています。このツールは、指定されたモデル、画像サイズ、および明示的な品質設定（low、medium、high、xhigh、または max）に基づいて、画像出力トークン数と画像出力コストを試算します。

auto 設定の挙動は生成される画像自体に依存します。さらに、この計算ツールではテキスト入力、画像入力、およびストリーミングの部分画像（partial image 1枚あたり100画像出力トークンが加算されます）は除外されています。

そのため、リクエスト全体の完全なコストおよび採用画像あたりの総コストを把握するには、入力トークン、キャッシュ、有償のリトライや修正を含め、実際の usage データを基に算出する必要があります。

2026-09-12現在のOpenAI公式価格は、以下の5つの要素で構成されています：

トークン分類	100万トークンあたり	1トークンあたり
キャッシュなしテキスト入力 (uncached text input)	$5.00	$0.000005
キャッシュ済みテキスト入力 (cached text input)	$1.25	$0.00000125
キャッシュなし画像入力 (uncached image input)	$8.00	$0.000008
キャッシュ済み画像入力 (cached image input)	$2.00	$0.000002
画像出力 (image output)	$30.00	$0.00003

各トークンはいずれか1つのカテゴリにのみ厳密に計上され、キャッシュ済みとキャッシュなしの両方のカテゴリに同時に重複して割り当てられることはありません。

1回のリクエストにかかる費用の計算式：

C_request = (T_uncached * 5.00 + T_cached * 1.25 + I_uncached * 8.00 + I_cached * 2.00 + O_img * 30.00) / 1 000 000

採用画像あたりのコスト計算

承認された画像1枚あたりの実質単価は、以下の計算式で求められます：

C_accepted = Total Cost of All Attempts / N_accepted

分子には、初期生成、不採用となったバリエーション、有償の編集リクエストなど、すべての有償試行にかかった費用が含まれます。分母は承認された画像の枚数です。承認された画像が0枚の場合（N_accepted = 0）、1枚あたりの単価は数学的に未定義となります。

画像編集リクエストの連続試行における計算例：

計算ステップ	パラメータと計算	金額
キャッシュなしテキスト入力	500 トークン × $5.00 / 1 000 000	$0.0025
キャッシュなし画像入力	5 000 トークン × $8.00 / 1 000 000	$0.0400
画像出力	2 000 トークン × $30.00 / 1 000 000	$0.0600
1回の試行あたりのコスト	$0.0025 + $0.0400 + $0.0600	$0.1025
100回の試行シリーズ	100 × $0.1025	$10.25
採用画像あたりのコスト（採用率80%）	$10.25 / 80枚の承認画像	$0.128125

なお、ここでのトークン数や採用率は、説明のために設定した仮定値にすぎません。また、この計算ではプロンプトキャッシュは適用していません。本記事の執筆にあたって、有償での画像生成、実際のトークン計測、および採用率の評価は実施していません。

リクエスト単位の課金：BetterTokenの例

もうひとつの課金モデルの例として、BetterTokenプラットフォームにおけるリクエスト単位の価格設定を取り上げます。

2026-09-12時点のBetterTokenのカタログ情報によると、gpt-image-2.5-flare と gpt-image-2.5-sunburst は image-generation および openai のエンドポイントで利用可能です。カタログには quota_type = 1、グループ GPT Image 4K、そしてリクエストあたり model_price = $0.05 と記載されています。これらは動的な値であるため、ジョブを実行する前に必ず BetterTokenの料金ページ で最新レートを確認してください。

現在のカタログ価格であるリクエストあたり$0.05を適用した場合、100回の有償リクエストにかかる費用は合計で$5.00となります：

• 100回の有償リクエスト：100 × $0.05 = $5.00
• 80枚の画像が採用された場合、承認された成果物1枚あたりのコストは：$5.00 / 80 = $0.0625

本記事の執筆にあたって有償リクエストの実行は行っていません。

OpenAI APIのトークンベースの課金と、BetterTokenカタログのリクエスト単位の課金は、根本的に異なる2つの会計モデルであり、両者の数値を直接合算したり同列に扱ったりすることはできません。算出された数値の差異は、生成品質の同一性、対応パラメータの同等性、あるいは価格の恒久性を意味するものではありません。

テスト実行とメトリクスの記録

画像生成ワークフローを本格的にスケールさせる前に、まずは10–20件の代表的なタスクを抽出して管理されたテストバッチを実行することをおすすめします。結果を適切に比較できるように、目的の解像度を固定し、quality 設定（low、medium、high、xhigh、max、または auto）を一定に保ち、リクエストごとの参照画像の枚数も揃えてください。

トラッキングログには、以下の項目を記録します：

• モデル（gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst）、quality ティア、出力解像度
• 渡した参照画像の枚数、usage から得られる実際のトークン消費量または請求金額
• 生成結果のステータス（採用、手直し・修正へ回す、または不採用）

APIキーや機密性の高い元画像アセットは、トラッキングログに絶対に保存しないでください。

バッチ処理を実行する前に、bettertoken.ai/pricing で最新レートを確認してください。小規模なテスト実行を完了した後は、BetterToken Workspace で実際に呼び出されたモデル、各リクエストのステータス、および差し引かれた請求額を確認してください。