GPT-Image-2 API: $0.02から画像を生成・編集 — 最安の利用手段

OpenAI が新しいフラッグシップ画像生成・編集モデル GPT-Image-2 をリリースしました。Smart AIPI には同日に追加済みです。gpt-image-2 のモデルIDを任意の /v1/images/generations または /v1/images/edits 呼び出しで使えます。設定変更も再デプロイも不要で、API key もそのまま使えます。

以下では、gpt-image-1.5 から何が変わったのか、なぜ複数参照編集 + mask inpainting が本番運用で重要なのか、正確な料金、そして4言語の動作するコードを解説します。

GPT-Image-2 の何が違うのか

GPT-Image-2 は、単発のデモだけでなく、実運用のクリエイティブワークフローに導入しやすい最初の OpenAI 画像モデルです。次の4つの機能改善が大きな要因です。

• ネイティブ4K解像度。 GPT-Image-2 は最大 3840×2160（4K横長）または 2160×3840（4K縦長）までの任意サイズを受け付けます。gpt-image-1.5 の 1536×1024 上限から、最大出力ピクセル数は 7.5倍になります。これにより、制作向けのヒーロー画像、印刷品質のポスター、シネマティックな静止画を1回の呼び出しで生成できます。
• 自由な解像度指定。 以前の gpt-image モデルは3つのプリセット（square、landscape、portrait）に固定されていました。GPT-Image-2 は、両辺が16の倍数、最大辺が 3840px 以下、総ピクセル数が 655,360〜8,294,400、長辺:短辺比が 3:1 以下であれば任意の WxH を受け付けます。バナー、SNS用トリミング、アプリアイコン、ブックカバー、映画のフレームなど、何千ものアスペクト比に対応できます。
• 高精細な参照処理がデフォルト。 旧 input_fidelity: "high" フラグは常時オンになりました。渡した参照画像はすべてフルディテールで処理され、ブランドロゴはくっきり維持され、製品テクスチャは編集後も残り、キャラクターの顔はターンをまたいでも判別可能です。品質と速度のトレードオフを調整する必要はありません。
• 低品質ドラフトがより高速。 quality: "low" の 1024×1024 は Smart AIPI 経由で $0.003、返却までおおむね20〜40秒です。破棄前提で使えるほど安く、prompt の探索やUIプレビューに最適です。$0.10超の高品質レンダリングを実行する前の下準備に向いています。

料金: OpenAI 直接価格の50%オフ

OpenAI 直接の GPT-Image-2 API 価格は、1024×1024 で low が $0.006、medium が $0.053、high が $0.211 です。正方形以外のサイズ（1024×1536、1536×1024）は正方形料金の1.5倍です。

Smart AIPI では、すべてのティアが OpenAI の小売価格ちょうど50%です。

典型的なクリエイティブ反復サイクル、つまり 1024×1024 の low 品質ドラフトを10回、その後に 1536×1024 の high 品質最終レンダリングを1回行う場合、Smart AIPI では $0.19、OpenAI 直接では $0.38 です。これを1日100サイクル生産するスタジオに拡張すると、何もしなくても月 $570 の削減になります。

この割引で GPT-Image-2 を提供しているプロバイダは他にありません。OpenRouter は OpenAI 直接価格にマージンを上乗せして通過させています。Fal、Replicate、Vertex はそもそも OpenAI モデルをホストしていません。Smart AIPI は ChatGPT Business サブスクリプションの画像生成容量を集約し、その節約分をそのまま還元しています。

複数参照編集: 構成可能なクリエイティブワークフロー

GPT-Image-2 の edit endpoint は、1回の呼び出しで複数の参照画像を受け付けます。これが、実際のクリエイティブワークフローを可能にする機能です。たとえば、商品合成、シーンをまたいだブランド一貫のキャラクター、コラージュ生成などです。

Smart AIPI は、公式 OpenAI SDK が送るあらゆる形式に対応しています。

Python SDK (multipart with image[])

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.smartaipi.com/v1")

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=[
        open("body-lotion.png", "rb"),
        open("bath-bomb.png",  "rb"),
        open("incense-kit.png","rb"),
        open("soap.png",       "rb"),
    ],
    prompt="Photorealistic gift basket 'Relax & Unwind' with a ribbon, containing the items in the reference images.",
)

with open("gift-basket.png","wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

JSON API (array of base64 strings)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Gift basket containing all the items from the references",
    "image": ["<base64-png-1>", "<base64-png-2>", "<base64-png-3>"]
  }'

curl multipart (both image[] and repeated image work)

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "image[][email protected]" \
  -F "prompt=Gift basket with all the referenced items"

Mask Inpainting: 精密な編集

image と一緒に mask を渡すと、編集範囲を特定の領域に制限できます。mask の白いピクセルは再描画対象、黒いピクセルはそのまま保持されます。

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@sunlit_lounge.png" \
  -F "[email protected]" \
  -F "prompt=Replace the pool with a flamingo float"

mask の要件: 元画像と同じピクセル寸法、alpha channel 付き PNG、50MB 以下。元の mask が transparency のない RGB の場合は、OpenAI の docs に grayscale 値から alpha channel を追加する10行の PIL スニペットがあります。

Generate: 基本リクエスト

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A photorealistic coffee mug on a weathered oak table",
    "size": "2048x2048",
    "quality": "high"
  }'

レスポンスは標準的な OpenAI 形式です。{ "created": ..., "data": [{ "b64_json": "..." }] }。PNG バイト列を取得するには、b64_json を Base64 デコードしてください。

出力形式: PNG, JPEG, WebP

output_format でコンテナを制御します。JPEG は PNG より明らかに高速に返り、latency が lossless fidelity より重要な場合のデフォルトに適しています。JPEG または WebP に output_compression（0〜100）を組み合わせてファイルサイズを調整できます。

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "Cinematic landscape, golden hour",
  "size": "3840x2160",
  "quality": "high",
  "output_format": "jpeg",
  "output_compression": 85
}

対応パラメータ (v1/images/generations & v1/images/edits)

• model — gpt-image-2（default）、gpt-image-1.5、gpt-image-1、gpt-image-1-mini。旧 alias の dall-e、dall-e-3、gpt-image、gpt-image-latest はすべて gpt-image-2 にマップされます。
• prompt — 必須のテキスト指示。
• n — バッチサイズ、1〜10。Codex image tool は1回の呼び出しで1枚しか生成しないため、Smart AIPI 側でサーバーサイドループを行います。
• size — auto または、gpt-image-2 の制約を満たす任意の WxH（16の倍数、各辺 ≤ 3840、655,360 ≤ pixels ≤ 8,294,400、長辺:短辺 ≤ 3:1）。
• quality — low / medium / high / auto（default は medium）。
• output_format — png（default）/ jpeg / webp。
• output_compression — 0〜100、jpeg/webp のみ。
• background — auto / opaque。GPT-Image-2 は transparent をサポートしません。必要なら gpt-image-1.5 を使ってください。
• moderation — auto（default）/ low。
• image（edits のみ）— 単一の base64 string、または base64 strings の配列（JSON）、もしくは multipart の image / image[] file parts。
• mask（edits のみ）— 単一の base64 string（JSON）/ multipart file。白=edit、黒=preserve。

レスポンス形状

OpenAI の /v1/images レスポンスと同一です。1つだけ任意フィールドが追加されます。Codex backend が revised_prompt を返した場合、Smart AIPI は各 image item にそれを表示します。

{
  "created": 1777064910,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgo...",
      "revised_prompt": "A detailed photorealistic coffee mug..."
    }
  ]
}

始め方

1. サインアップ を smartaipi.com/signup で行う（無料クレジット、クレジットカード不要）
2. API key を作成 する
3. base URL を設定 する: https://api.smartaipi.com/v1
4. モデルを使用 する: gpt-image-2

OpenAI互換の同じ API 形式、同じ Python / JavaScript / curl コード、同じ画像生成ツールを、そのまま使えます。しかも OpenAI の最新フラッグシップ画像モデルを半額で利用できます。