GPT Image 2.5

Flare と Sunburst、どちらを選ぶか

品質の上下ではなく、速度と精度の違いです。OpenAI は Flare を多くの用途の既定、Sunburst を編集が多く仕上げまで作り込む制作向けと位置づけており、後者は生成に時間がかかります。Klox では両者のアスペクト比・解像度段階・クレジットが同じなので、同じプロンプトを両方で走らせるのが最も安い判断方法です。以下の数値は現在のモデル設定から読み出しています。

この世代が得意とすること

• 参照写真を別のシーンへ

  参照写真の人物・ペット・商品を別の場所、別の作風、別の構図へ移しても、特徴的な部分と自然な光がそのまま残ります。

• 被写体の一貫性

  商品や背景、コピー 1 行を差し替えても、被写体と構図、その周りはそのまま。OpenAI が今回最初に挙げている改善点で、編集をもう一度賭け直す作業ではなく実用的な操作にしているのはここです。

• 積み重ねられる編集

  出力を次のノードの参照画像として戻せば、前の変更が崩れずに残ります。キャンバス上では各段階が独立したノードなので、良い状態から枝分かれでき、失う心配がありません。

• 複雑な指示とレイアウト

  階層、構図、指定した視覚スタイルといった細かいアートディレクションは、指示が具体的になるほど保たれやすくなります。ブランド素材のシリーズや UI コンセプトに必要なのはこの性質です。

よくある質問

GPT Image 2.5 の Flare と Sunburst の違いは？

速度と精度の違いです。OpenAI は Flare を多くの用途の既定で GPT Image 2 より高速、Sunburst を細部まで作り込む制作向けにもう一段精度の高い選択肢（生成時間は長め）と説明しています。Klox では両者のオプションもクレジットも同じなので、同じプロンプトを両方で走らせるのが一番手軽です。

ChatGPT の Images 2.5 と同じものですか？

同じ世代で、呼び名が違うだけです。ChatGPT Images 2.5 は ChatGPT 内での名称で、Flare と Sunburst は OpenAI が API 向けに公開した 2 モデル、Klox が呼び出しているのは後者です。Sketch やテンプレートといった ChatGPT 固有の機能は API モデルには含まれません。

OpenAI の API キーは必要ですか？

不要です。Klox が代わりにモデルを呼び出しクレジットで課金するため、キーの取得も別アカウントも従量請求の管理も必要ありません。

GPT Image 2.5 の生成 1 回に何クレジット必要ですか？

選んだ解像度段階によって変わり、上の表に各段階の現在の値が出ています。生成器も実行前に正確な消費量を表示します。

自分の写真を参照として使えますか？

使えますし、この世代が最も得意とするところです。参照画像をプロンプトに添付すると、被写体・作風・構図の手がかりとして使われます。1 回あたりの上限は上の表のとおりです。

ここで生成した画像はどうなりますか？

生成結果はノードとして Klox のキャンバスに置かれ、再生成、プロンプト修正、別モデルへの受け渡し、動画カットの先頭フレームとしての利用ができます。