OpenAI image APIの料金は、画像1枚あたりの一律価格ではありません。現在のOpenAI APIドキュメントでは、画像生成コストはテキスト入力トークン、画像入力トークン、該当する場合のキャッシュ済み入力、画像出力トークン、そして場合によってはResponses APIで使用される本流モデルのトークンで構成されます。
製品に画像生成を組み込むチームにとって、実務上の問いは「画像1枚はいくらか？」ではありません。プロンプト、参照画像、再試行、ストリーミングプレビュー、品質設定、却下された生成を含めたとき、承認された画像1枚のコストはいくらか？ です。
このガイドでは、現在のOpenAI画像生成APIの料金モデル、GPT Image 2.5で何が変わったか、信頼できる費用計算式の作り方、そしてクリエイティブなワークフローが監査しづらくなる前に支出を制御する方法を説明します。
クイック回答: OpenAI Image APIの料金に含まれるもの
2026年10月13日時点で、OpenAIの公式料金ページにはモダリティ別のGPT Image行が記載されており、1Mトークンあたりで課金されます。画像生成ガイドでは、新規統合にはGPT Image 2.5モデルのいずれか、gpt-image-2.5-sunburst または gpt-image-2.5-flare を使うべきだとされています。
予算計算式は次のとおりです。
estimated request cost =
text input tokens x text input rate
+ image input tokens x image input rate
+ cached input tokens x cached input rate, when eligible
+ image output tokens x image output rate
+ mainline model tokens, when using the Responses API image tool
+ streamed partial image tokens, when partial_images > 0
そのため、OpenAI image APIの料金は、どれも「画像1枚」を返す3つのリクエストでも異なります。短いテキスト-to-画像プロンプト、参照画像2枚を使う編集、部分プレビューをストリーミングする対話型ツール呼び出しでは、コスト特性が大きく変わり得ます。
現在のGPT Image API料金行
OpenAIは現在、以下の標準的な画像生成行を掲載しています。表は公開日時点の参照として扱い、調達金額を確定する前に必ず公式料金ページを再確認してください。
| Model | Modality | Input | Cached Input | Output | Budget Note |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-image-2.5-sunburst |
Image | $8.00 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens | 編集精度が最も重要な場合に使用します。 |
gpt-image-2.5-sunburst |
Text | $5.00 / 1M tokens | $1.25 / 1M tokens | Not listed | プロンプトと指示のコストです。 |
gpt-image-2.5-flare |
Image | $8.00 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens | 高速で高品質な日常的生成に使用します。 |
gpt-image-2.5-flare |
Text | $5.00 / 1M tokens | $1.25 / 1M tokens | Not listed | プロンプトと指示のコストです。 |
gpt-image-2 |
Image | $8.00 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens | 以前の現在行です。これが新しい既定として最適だと決めつけないでください。 |
gpt-image-2 |
Text | $5.00 / 1M tokens | $1.25 / 1M tokens | Not listed | GPT Image 2.5行と同じテキストレートです。 |
gpt-image-1.5 |
Image | $8.00 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens | $32.00 / 1M tokens | 記載されたテキスト出力行を含みます。 |
gpt-image-1.5 |
Text | $5.00 / 1M tokens | $1.25 / 1M tokens | $10.00 / 1M tokens | ルートがまだこのモデルを使う場合にのみ関連します。 |
gpt-image-1-mini |
Image | $2.50 / 1M tokens | $0.25 / 1M tokens | $8.00 / 1M tokens | 低コストの下書き、または大量実験向けの候補です。 |
gpt-image-1-mini |
Text | $2.00 / 1M tokens | $0.20 / 1M tokens | Not listed | 主要なGPT Imageモデルより安いプロンプト行です。 |
OpenAIの料金ページには、これらの画像モデル向けのBatch料金も、より低いトークンレートで掲載されています。Batchは、非同期のジョブで重要になることがあります。たとえば、カタログのバックフィル、毎晩のクリエイティブバリエーション、テストセット生成、プロンプト回帰実行、社内QAバッチなどです。
GPT Image 2.5: SunburstとFlare
画像生成ガイドでは、2つのGPT Image 2.5モデルが説明されています。
| Model | Use When | Pricing Difference |
|---|---|---|
gpt-image-2.5-sunburst |
編集精度が最も重要な場合。 | Flareと同じ記載トークンレートです。 |
gpt-image-2.5-flare |
高速で高品質な日常的画像生成が必要な場合。 | Sunburstと同じ記載トークンレートです。 |
重要なニュアンスは、トークンレートが同じでもリクエストコストが同じとは限らないことです。OpenAIのガイドによれば、トークン消費量はモデルや品質設定によって異なる場合があります。2つのモデルが同じ $30 / 1M の画像出力トークンレートでも、選択したサイズや品質で一方がより多くの出力トークンを消費するなら、その生成画像のコストは高くなります。
調達では、同じ価格行のモデルだからといって画像あたりのコストも同じだと仮定するのではなく、代表的なプロンプトから実際の usage を比較してください。
Responses API と Images API
OpenAI は画像生成を 2 つの経路で提供しています。
| API Path | Best Fit | Cost Implication |
|---|---|---|
| Images API | 画像作業がリクエストそのものである、直接的な画像生成または画像編集。 | 画像モデルを直接指定し、テキスト入力、画像入力、画像出力を予算化する。 |
| Responses API image tool | 会話型、複数ステップ、または編集可能な画像体験。 | 画像生成コストにメインラインモデルのトークン使用量を加える。 |
これは OpenAI image API pricing において重要です。Responses API のワークフローには、メインラインモデルと画像生成ツールの両方が含まれる場合があるためです。アプリケーションがメインラインモデルにユーザーのコンテキストを推論させ、生成のタイミングを判断させ、プロンプトを修正させ、その後 GPT Image を呼び出す場合、最終請求額は画像出力の行だけではありません。
ワークフローが直接生成または編集である場合は Images API を使います。ワークフローに会話状態、ツールのオーケストレーション、または生成するか編集するかをモデルが判断する必要がある場合は Responses API を使います。
キャッシュ入力料金の適用範囲は見た目より狭い
OpenAI のドキュメントでは、明確な制約が示されています。GPT Image 2 と GPT Image 2.5 の cached input pricing は、Responses API の image generation tool にのみ適用されます。/v1/images/edits を含む直接の Images API リクエストには適用されません。
これはよくある予算上のミスです。スプレッドシートが繰り返しのプロンプトや画像編集すべてにキャッシュレートを適用すると、支出を過小評価します。予算項目は分けて作成してください。
| Workflow | Can Use Cached Image Generation Input Pricing? | What To Do |
|---|---|---|
| Responses API image generation tool | Yes, where eligible. | cached token counts may not appear in usage ため、キャッシュ課金を外部で追跡する。 |
| Direct Images API generation | No, based on OpenAI's guide. | 標準の入力および出力の行を使用する。 |
| Direct Images API edits | No, based on OpenAI's guide. | 画像入力トークンを標準レートで予算化する。 |
安全なルールはシンプルです。cached input は、製品見積もりの前提ではなく、請求で確認する割引として扱ってください。
品質、サイズ、部分画像
GPT Image 2.5 では xhigh と max の quality 設定が追加されています。同じガイドによると、gpt-image-2.5-sunburst と gpt-image-2.5-flare は low、medium、high、xhigh、max をサポートし、以前の GPT Image 2 は high までをサポートします。
推奨サイズには 1024x1024、1536x1024、1024x1536 が含まれます。ガイドではまた、GPT Image 2.5 は WIDTHxHEIGHT 形式のカスタム寸法をサポートしており、制約として幅と高さは 16 の倍数でなければならず、アスペクト比は 1:3 から 3:1 の間でなければならず、どちらの辺も 3840 ピクセルを超えてはならず、総ピクセル数は文書化された範囲に収まる必要があります。
ここから導かれる予算管理は 3 つです。
- コストテスト中は quality を
autoのままにしないこと。比較可能な結果にするため、明示的な値を使う。 - 正方形の例だけでなく、実際のサイズでテストすること。
- 部分画像をストリーミングする場合は、プレビューコストを加算すること。OpenAI によれば、
partial_imagesで要求された各部分画像には追加で 100 image output tokens が発生します。
インタラクティブなクリエイティブ UI では、部分プレビューによって体感レイテンシーを改善できます。同時に、測定可能な出力トークンコストも増加します。SDK 呼び出しの内部に隠れた実装詳細としてではなく、製品上の判断として追跡してください。
実用的なコスト計算ワークシート
リリース前にこのワークシートを使ってください。
| Input | Example Value | Where It Comes From | Why It Matters |
|---|---|---|---|
| Requests per month | 50,000 | Product forecast | 全体量。 |
| Generated images per request | 1.4 | Product design | バリアントが出力コストを増やす。 |
| Accepted image rate | 42% | QA or production telemetry | 却下されたクリエイティブ出力による無駄を明らかにする。 |
| Average text input tokens | Measure from usage |
API response | プロンプトと隠れたテンプレートがコストを追加する。 |
| Average image input tokens | Measure from usage where exposed |
API response | 参照画像や編集が入力コストの大部分を占めることがある。 |
| Average image output tokens | Measure by model, size, and quality | API response or calculator | 生成コストの主因。 |
| Partial images per request | 0-3 | UI streaming setting | 部分画像ごとに 100 output tokens を追加。 |
| Retry rate | Production logs | Gateway, app, or provider logs | 再試行は失敗パスのコストを 2 倍にし得る。 |
| Batch share | 0-100% | Job design | 非同期処理はより低い Batch レートの対象になる場合がある。 |
次に計算します。
cost per generated image =
total image workflow spend / generated images
cost per accepted image =
total image workflow spend / accepted images
2 つ目の数値を調達部門は使うべきです。生成画像あたりでは安く見えるモデルでも、却下されるバリアントが多いと、受理画像あたりではより高くなることがあります。
よくある予算見積もりのミス
最初の間違いは、GPT Image を固定の「画像1枚あたりの価格」として扱うことです。現在の OpenAI image API pricing はトークンベースであり、OpenAI はプロンプト、サイズ、品質設定ごとのトークン消費を測るために usage を使うよう明示しています。
2つ目の間違いは、Responses API のフローにおけるメインラインモデルを無視することです。GPT-5.5 のようなモデルがいつ、どのように画像ツールを呼び出すかを決める場合、メインラインモデルのトークン使用量もリクエスト費用に含まれます。
3つ目の間違いは、直接の Images API 編集にキャッシュ済み入力レートを適用してしまうことです。OpenAI のガイドでは、GPT Image 2 および GPT Image 2.5 のキャッシュ済み入力価格は、直接の Images API リクエストには適用されないと説明されています。
4つ目の間違いは、受理された画像ではなく成功した HTTP 呼び出しを測定することです。プロダクトチームは通常、品質、ブランド適合、ポリシー、またはユーザーの好みにより、生成画像の一部を却下します。真の単位は、受理されたクリエイティブ出力です。
5つ目の間違いは、部分画像を忘れることです。UI が2つのプレビュー画像と1つの最終画像をストリームする場合、プレビュー体験には予算に計上すべきトークンコストがあります。
Flatkey が役立つ場面
Flatkey は、個別のベンダーコンソールを突き合わせる代わりに、モデル API の使用量を1か所でルーティングし、確認したいチームにとって有用です。画像ワークフローでは、現在のプロバイダーの料金ページで直接コストの仕組みを理解し、そのうえで Flatkey のモデルディレクトリ、料金ページ、使用ログを確認して、アプリケーションが使っている正確なモデルルートを把握することを意味します。
実務では、Flatkey はチームがより良い質問をするのに役立ちます。
- このリクエストは実際にどのモデルを使ったのか？
- どのキー、環境、または顧客がこの支出を発生させたのか？
- リクエストは成功、失敗、再試行、または下流で却下のいずれだったのか？
- API 呼び出しごとではなく、受理された画像あたりのコストはいくらか？
- このワークロードは、直接、ゲートウェイ経由、それとも非同期バッチ経路で実行すべきか？
すでに OpenAI 互換クライアントを使っているなら、まず Flatkey API quickstart から始め、その後 AI image generation API pricing comparison、AI API quota management、AI model pricing comparison と画像ワークフローのコストを比較してください。
OpenAI Image API 料金チェックリスト
本番の画像ワークフローを公開する前に、次を確認してください。
- 選択したモデルが現在のものか:
gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare、または意図的に選んだ旧ルート。 - API パスが明示されているか: Images API か Responses API の image tool か。
- コストテストでは、品質とサイズが
autoのままではなく固定されているか。 - 参照画像と編集ワークフローが、テキストから画像へのワークフローとは別に測定されているか。
- キャッシュ済み入力の前提が API パスと一致しているか。
- 部分画像ストリーミングが計上されているか。
- 再試行と失敗した呼び出しがログで可視化されているか。
- 受理された画像率がプロダクトまたは QA によって測定されているか。
- バッチ候補がリアルタイムのユーザーリクエストから分離されているか。
- 経理がモデル、環境、顧客、ワークフローごとのコストを確認できるか。
よくある質問
OpenAI の画像生成 API の料金はいくらですか？
OpenAI の画像生成 API の料金はトークンベースです。2026年10月13日時点で、OpenAI は GPT Image 2.5 の画像入力を $8.00 / 100万トークン、キャッシュ済み画像入力を $2.00 / 100万トークン、画像出力を $30.00 / 100万トークン、テキスト入力を $5.00 / 100万トークン、キャッシュ済みテキスト入力を $1.25 / 100万トークンとして掲載しています。画像1枚あたりのコストは、モデル、API パス、プロンプト、参照画像、サイズ、品質、ストリーミングプレビュー、再試行に左右されます。
GPT Image 2.5 は GPT Image 2 と異なる価格設定ですか？
標準の料金ページでは現在、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2 に同じテキストおよび画像トークンレートが記載されています。ただし、実際のトークン消費量はモデルや品質設定によって異なり得るため、画像1枚あたりのコストが同じであることを保証するものではありません。
キャッシュ済み入力の価格はすべての OpenAI 画像リクエストに適用されますか？
いいえ。OpenAI の画像生成ガイドでは、GPT Image 2 および GPT Image 2.5 のキャッシュ済み入力価格は、Responses API における画像生成ツールにのみ適用されると説明しています。直接の Images API リクエストや直接の画像編集には適用されません。
ストリーミングされた部分画像には追加コストがありますか？
はい。OpenAI のガイドでは、partial_images パラメータで要求された各部分画像に、追加で 100 画像出力トークンが発生すると述べています。
プロダクト向けに OpenAI image API pricing を予測する最善の方法は何ですか？
実際に出荷する予定の正確なモデル、API パス、品質、サイズで代表的なプロンプトを実行してください。usage、再試行率、生成画像数、受理画像数、そしてリクエストが部分画像または Batch を使用したかどうかを記録します。生成画像あたりのコストだけでなく、受理された画像あたりのコストを予測してください。
要点
OpenAI image API pricing を正しく読む方法は、静的な画像価格としてではなく、コスト計算式として捉えることです。まず現在の GPT Image 2.5 の料金行から始め、次にプロンプト、参照画像、品質設定、API パスに対する実際のトークン使用量を測定してください。
チームが Flatkey を通じて画像生成をルーティングしているなら、同じ規律を保ってください。モデルルートを確認し、usage を検査し、実験と本番を分け、受理された画像あたりのコストを報告します。それが、プロダクト、エンジニアリング、調達が実際に使える数値です。
確認したソース
- OpenAI Developers、画像生成ガイド、2026年10月13日確認:
https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation - OpenAI Developers、料金ページ、2026年10月13日確認:
https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation - Flatkeyのトピックマップと、これまでのOpenAI画像API料金に関する解説、2026年10月13日確認。
