Model and Modality Playbooks2026年9月13日Flatkey Team

GPT Image vs Imagen API: 料金単位とリクエストチェック

GPT Image と Google の Imagen 後の画像生成パスを、料金単位、リクエストチェック、レート制限チェック、移行ガイダンスとともに比較した最新情報です。

GPT Image vs Imagen API: Pricing Units and Request Checks を2026年9月に比較するなら、まず1点修正が必要です。Imagen はもはや Gemini API における Google の現在の画像生成経路ではありません。Google の deprecations ページには、Imagen 4 API モデルは2026年8月17日に終了し、gemini-3.1-flash-image が推奨の代替と記載されています。Google は現在、Gemini のネイティブ画像生成ファミリーとして Nano Banana を提示しています。

これで購入判断の軸が変わります。役立つ比較は「どの現行エンドポイントのサンプルギャラリーがより見栄えが良いか」ではありません。OpenAI の GPT Image の単位は Google の現在の Nano Banana の単位とどう比較されるのか、そしてメディアチームやプロダクトチームはトラフィックを移す前にどのリクエストチェックを実施すべきか、という点です。

このガイドでは、2026年9月13日時点で確認した一次情報を使用しています:

OpenAI の gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2 に関する最新の画像生成および料金ドキュメント。
Google の Nano Banana、Gemini の画像料金、レート制限、Imagen の deprecations に関する最新の Gemini API ドキュメント。
ルーティング、課金、エンドポイントファミリー確認のための Flatkey のライブモデル/料金フィードと公開プロダクトページ。

要点

新規案件では、GPT Image を退役済みの Imagen 4 ルートではなく、Google の現在の Nano Banana モデルと比較してください。

Decision point	GPT Image	Google image generation after Imagen	What to check before launch
Current image family	OpenAI ドキュメント内の `gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2.5-flare`、および `gpt-image-2`	`gemini-3.1-flash-image`、`gemini-3.1-flash-lite-image`、`gemini-3-pro-image` などの Nano Banana モデル	出荷当日にモデル ID、ルート、アカウント権限、deprecation 状態を確認する
Pricing unit	1M トークンあたりのテキストおよび画像トークン料金	テキスト/画像トークン料金に加え、解像度から算出された画像出力相当単位	提供元の価格表だけでなく、受け入れられた画像あたりのコストで正規化する
Single-shot generation	OpenAI Image API	画像出力対応の Gemini Interactions API	必須フィールド、アスペクト比、画像サイズ、出力形式、出力数の挙動を検証する
Iterative edits	OpenAI Responses API の image tool または Image Edits エンドポイント	`previous_interaction_id` を用いた Gemini のマルチターン対話	反復が必要な場合にのみ、以前のレスポンス ID または interaction ID を保存する
Rate-limit shape	RPM、RPD、TPM、TPD、IPM、アカウント/プロジェクト制限が適用される場合がある	RPM、TPM、RPD、IPM が適用される場合があり、Nano Banana 画像モデルでは IPM がある	レート制限は後回しにせず、ルーティングポリシーの一部として扱う
Migration risk	GPT Image ファミリー内でのモデル/バージョン変更	レガシーな Imagen API ルートはすでに2026年8月17日の停止日を過ぎている	本番チェックで古い `imagen-4.0-*` ルートをブロックする

実用的な画像APIの導入ガイドが必要なら、この比較をFlatkeyのImage Generation APIガイドと組み合わせてください。複数のAIファミリーにまたがって支出を見積もる場合は、Gemini API pricing guideとmultimodal routing playbookも併せて活用してください。

なぜ今 Imagen に移行チェックが必要なのか

検索ユーザーはいまだに「Imagen API」を使います。これは、Imagen が Google のテキスト画像生成APIの名称だったためです。しかし、Google の現在のドキュメントでは、中心を Nano Banana に移すようチームに案内しています。

移行チェックは具体的です:

旧モデルファミリー	2026年9月13日時点で確認した Google の状況	Google ドキュメントで推奨される代替先	実務上の結果
`imagen-4.0-generate-001`	2026年8月17日に終了	`gemini-3.1-flash-image`	このルートで新規の本番トラフィックを構築しない
`imagen-4.0-ultra-generate-001`	2026年8月17日に終了	`gemini-3.1-flash-image`	旧リクエストテンプレートは移行負債として扱う
`imagen-4.0-fast-generate-001`	2026年8月17日に終了	`gemini-3.1-flash-image`	新規評価には現在の Gemini 画像モデルを使う
`gemini-2.5-flash-image`	非推奨、終了予定日は2026年10月2日	`gemini-3.1-flash-image` または `gemini-3.1-flash-lite-image`	終了期限が閉じる前に移行する

これは、GPT Image vs Imagen API: Pricing Units and Request Checks のワークフローにおける最初のリクエストチェックです。つまり、比較対象の「Imagen」側が、すでに廃止されたモデルIDではないことを確認してください。

料金単位: GPT Image

OpenAI は現在の GPT Image モデルをモダリティ別に価格設定しています。2026年9月13日に確認した料金表では、画像とテキストの各サーフェスについて、100万トークンあたりの価格が示されています。

OpenAI モデル	モダリティ	入力	キャッシュ済み入力	出力
`gpt-image-2.5-sunburst`	画像	$8.00 / 100万トークン	$2.00 / 100万トークン	$30.00 / 100万トークン
`gpt-image-2.5-sunburst`	テキスト	$5.00 / 100万トークン	$1.25 / 100万トークン	記載なし
`gpt-image-2.5-flare`	画像	$8.00 / 100万トークン	$2.00 / 100万トークン	$30.00 / 100万トークン
`gpt-image-2.5-flare`	テキスト	$5.00 / 100万トークン	$1.25 / 100万トークン	記載なし
`gpt-image-2`	画像	$8.00 / 100万トークン	$2.00 / 100万トークン	$30.00 / 100万トークン
`gpt-image-2`	テキスト	$5.00 / 100万トークン	$1.25 / 100万トークン	記載なし

OpenAI の料金ページには、gpt-image-2 の Batch 料金も表示されており、画像入力、キャッシュ済み入力、出力はそれぞれ 100万トークンあたり $4.00、$1.00、$15.00 と記載されています。レビュー日付時点で料金ページの Batch タブにこれらのモデルが表示されていない限り、その Batch の行を gpt-image-2.5-sunburst や gpt-image-2.5-flare に適用しないでください。

重要なのは単位の形です。GPT Image の料金は、1つの固定された「リクエストあたり」の金額ではありません。製品チームは、プロンプトのテキスト、編集や参照利用時の画像入力、生成される画像出力、キャッシュの挙動、そしてワークロードが Batch の遅延に耐えられるかを見積もる必要があります。

料金単位: Google の Imagen 後

Google の現在の Gemini 画像生成ドキュメントでは、Nano Banana は Gemini のネイティブな画像生成機能として説明されています。現在の料金ページでは、画像出力がトークンで記載され、そのうえで出力解像度に基づく画像あたりの換算値が示されています。

Google モデル	課金対象入力単位	課金対象出力単位	Google が示す画像あたりの換算値
`gemini-3.1-flash-image` / Nano Banana 2	テキスト/画像入力で $0.50 / 100万トークン	画像で $60.00 / 100万トークン	0.5K で $0.045、1K で $0.067、2K で $0.101、4K で $0.151
`gemini-3.1-flash-lite-image` / Nano Banana 2 Lite	テキスト/画像/動画入力で $0.25 / 100万トークン	画像で $30.00 / 100万トークン	1K で $0.0336
`gemini-3-pro-image` / Nano Banana Pro	テキスト/画像入力で $2.00 / 100万トークン、画像入力換算は 1画像あたり $0.0011	画像で $120.00 / 100万トークン	1K/2K で $0.134、4K で $0.24

Google は現在の Gemini 画像モデルについても Batch 料金を記載しています。たとえば、料金ページでは gemini-3.1-flash-image の Batch 画像出力は 100万トークンあたり $30.00、gemini-3.1-flash-lite-image の Batch 画像出力は 100万トークンあたり $15.00 と表示されています。これは、対話的な遅延を必要としない大量のクリエイティブなバリエーション作成ジョブで重要になる場合があります。

単位の考え方は GPT Image に似ていますが、完全に同じではありません。OpenAI は GPT Image をテキストと画像のトークン課金として提示しています。Google は Nano Banana を、トークン課金に加えて解像度ベースの画像換算単位として提示しています。ダッシュボードが「リクエスト」だけを数えている場合、実際に請求額を動かしているコスト要因が見えなくなります。

結果を比較する前のリクエストチェック

品質比較を始める前に、両者が同じリクエスト・チェックリストを通過するようにしてください。

チェック項目	GPT Image	Google current image path	重要な理由
アクティブなモデル ID	`gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2.5-flare`、または現在ドキュメント化されている別の GPT Image モデルを使用する	`gemini-3.1-flash-image` のような現在の Nano Banana モデルを使用し、廃止された `imagen-4.0-*` ID はブロックする	稼働中のルートと非推奨または停止済みのルートを比較してしまうのを防ぐ
API surface	1 回で完結する生成/編集には Image API を使用し、マルチターンのフローには Responses API を使用する	画像生成、編集、マルチターンのワークフローには Gemini Interactions API を使用する	API の形によりステート管理とリトライ方針が変わる
出力制約	`n`、quality、size、format、compression、そして組織認証が必要かどうかを確認する	`response_format`、`aspect_ratio`、`image_size`、出力モダリティ、モデル固有の制限を確認する	不適切なパラメータのデフォルトは、コストと品質のテストを歪める可能性がある
参照画像	編集または Responses API のワークフローでの画像入力の扱いを確認する	選択したモデルについて、MIME タイプ、base64 ペイロード、参照画像数の上限を確認する	クリエイティブや e コマースのワークフローは、参照画像に依存することが多い
安全性と権利	アップロード済みアセットと生成出力に対してポリシーチェックを適用する	Google の権利/安全性ガイダンスと SynthID ウォーターマークの想定を適用する	メディアチームには、生成ファイルだけでなくレビュー経路が必要
レート制限	RPM、RPD、TPM、TPD、IPM、プロジェクト/組織の制限、および `Retry-After` の挙動を確認する	RPM、TPM、RPD、IPM、プロジェクトレベルの制限、およびプレビューモデルの制限を確認する	勝てるテストプロンプトは、本番のキャパシティプランではない
使用量の会計	入力テキスト、画像入力、画像出力、キャッシュ、失敗、accepted-image ステータスを記録する	入力単位、出力画像の解像度、画像トークン換算、使用している場合は検索グラウンディング料金、失敗、accepted-image ステータスを記録する	財務は試行回数あたりのコストではなく、承認済みアセットあたりのコストを必要とする

まずこれらのチェックを実行してください。失敗した場合、モデル比較は誤解を招くものになります。

リクエスト単価よりも、承認済み画像 1 枚あたりのコストが重要

画像生成のコストは、プロバイダーがファイルを返した時点では完了ではありません。メディアワークフローでは、「成功した」リクエストとは通常、画像がレビューを通過し、使用可能になったことを意味します。

次の正規化指標を使ってください:

cost_per_accepted_image =
  (all_generation_cost + edit_cost + retry_cost + grounding_or_tool_cost)
  / accepted_images

次に、それを分解します:

セグメント	測定する内容
ドラフト生成	利用可能なコンセプト1件あたりのコスト、最初の結果までのレイテンシ、プロンプト拒否率
画像編集	承認された編集1件あたりのコスト、参照の忠実度、反復回数
キャンペーン用バリエーション	承認されたバリエーション1件あたりのコスト、バッチキュー時間、人的レビュー負荷
商品画像	誤対象率、ブランドルール違反、必要なレタッチ
エージェント生成メディア	タスク別コスト、フォールバック率、そしてエージェントが盲目的に再試行するかどうか

ここでマルチモデルルーターが重要になります。Flatkeyの位置づけは、モデル呼び出しとツール呼び出し全体で、1つのキー、1つの残高、1つの利用台帳を提供することです。画像生成をチャット、動画、音声、またはエージェントのワークフローと並行して運用するチームにとって、運用上の利点はモデルへのアクセスだけではありません。すべてのリクエスト、トークン種別、エンドポイントファミリー、失敗を1か所で把握できることです。

この比較におけるFlatkeyの位置づけ

Flatkeyは、あらゆる画像ワークフローに対する魔法の割引スイッチとして提示すべきではありません。より強い主張は、より単純で、かつ出典で裏付けられています。Flatkeyは、多数の公式モデルとツールに対して1つのAPIレイヤー、1つの残高、1つの請求書、そしてモデルとツールの利用台帳をチームに提供します。

このトピックで有用なFlatkeyの確認項目は次のとおりです。

Flatkeyの確認項目	2026年9月13日のライブフィード結果	使い方
エンドポイントファミリー	`image-generation` が `POST /v1/images/generations` とともに掲載されています	公開ルーターフィードに画像生成ルートファミリーが存在することを確認します
GPT Imageの行	`gpt-image-2.5-sunburst`、`gpt-image-2.5-flare`、`gpt-image-2` が image-generation/OpenAI互換のエンドポイントタイプの下に表示されています	GPT Imageのトラフィックを、他のAIルートと同じ請求・台帳レイヤーで扱いたい場合にFlatkeyを使います
Geminiの画像行	`gemini-3.1-flash-image`、`gemini-3.1-flash-lite-image`、`gemini-3-pro-image`、`gemini-2.5-flash-image` が Gemini/OpenAI互換のエンドポイントタイプの下に表示されています	フィードを使ってGoogle側の最新モデル उपलब्ध状況を確認し、古いImagenの前提を避けます
廃止されたImagenの行	現在の `imagen-4.0-*` の画像生成ルートは、フィード確認では確認されませんでした	将来のフィード確認で確認されない限り、Flatkeyのルートが廃止されたImagen APIトラフィックを扱うとは示唆しないでください

ワークフローが単独のGPT Imageプロトタイプであれば、プロバイダーへの直接統合で十分な場合があります。ワークフローが、チャットプロンプト、画像編集、利用上限、再試行、コストレビューを含むより広い本番スタックの一部にある場合、Flatkeyのようなゲートウェイは、リクエストチェックと支出を標準化するための一元的な場所をチームに提供します。

モデルの利用可否と請求の確認は、FlatkeyモデルディレクトリとFlatkey料金から始めてください。

実践的な評価ワークフロー

本番トラフィックをルーティングする前に、GPT Image vs Imagen API: 料金単位とリクエストチェックについてこのワークフローを使用してください。

古い Imagen の表現を置き換える。 仕様、チケット、またはプロンプトに imagen-4.0-* と書かれている場合は、現在テスト中の Google のモデル、通常は Nano Banana モデルに更新する。
代表的な 3 つのタスクを固定する。 1つのシンプルな生成、1つの参照ベース編集、1つのマルチターンのクリエイティブ修正を含める。
出力要件を標準化する。 テスト前に、アスペクト比、画像サイズ、形式、解像度、レビュー基準を固定する。
プロバイダーの単位を見積もる。 GPT Image では、テキストと画像トークンをモデル化する。Nano Banana では、入力トークンと出力解像度換算をモデル化する。
失敗した試行を記録する。 無効なリクエスト、安全性ブロック、レート制限、タイムアウト、レビュー失敗をそれぞれ別々に数える。
承認画像の経済性を計算する。 生のリクエストあたりのコストではなく、承認済みアセット 1 つあたりのコストを使う。
ルートの利用可否を確認する。 リリース日に、モデル ID、エンドポイントファミリー、アカウントティア、組織/プロジェクトの制限、非推奨化ステータスを確認する。
ルーティングポリシーを決める。 単一プロバイダーの狭いテストでは直接統合を維持し、複数のモデル、チーム、または予算がワークフローを共有する場合はゲートウェイを使う。

メディアチームはどの API を選ぶべきか?

チームが OpenAI の現在の画像モデルを使いたい場合、既存のアプリがすでに OpenAI SDK のパターンを使っている場合、またはワークフローで Image API と Responses API の分離が必要な場合は、まず GPT Image を選ぶ。

チームがすでに Gemini 上で構築している場合、Gemini の画像専用機能が必要な場合、または Imagen の終了後に Google の現在の画像モデルをテストしたい場合は、まず Google の現在の Nano Banana パスを選ぶ。

答えが 1 つのプロバイダーではない場合は Flatkey を使う。実運用のスタックでは画像生成、編集、チャットプロンプト、アセットレビュー、キャンペーンバリアント、コスト報告が混在するため、これはメディアチームでは一般的である。共有ルーティング層があれば、使用制御と会計を一貫させながらプロバイダーをテストできる。

よくある質問

Imagen API はまだ Gemini API で有効ですか?

2026 年 9 月 13 日に確認された Google の非推奨ページでは、Imagen 4 の生成モデルに 2026 年 8 月 17 日の終了日が記載されている。Google で新たに画像生成を行う場合は、Gemini の画像生成で文書化されている現在の Nano Banana モデルファミリーを使用する。

GPT Image の料金は画像ごとですか、それともトークンごとですか?

OpenAI の現在の GPT Image 料金表では、画像生成モデルはモダリティ別に示され、テキストと画像のレートは 100 万トークンあたりで表示されている。コスト見積もりには、プロンプトテキスト、編集や参照用の画像入力、生成された画像出力、キャッシュの動作、そしてバッチの前提条件を含めるべきである。