2K出力とマスク編集
最大2K（2048px）のネイティブ出力に対応し、ニュートラルで正確な色を再現します。gpt-image-1.5で見られた暖色かぶりはありません。マスク画像を使って特定の領域を正確にインペイントまたはアウトペイントでき、変更していないピクセルは完全に同一のまま維持されます。
GPT Image 2
gpt-image-2は、OpenAIの2026年4月の画像モデルです。レンダリング前に構図を計画するエージェント型の「思考」、ネイティブ2K出力、CJKを含む画像内の多言語テキスト、最大16枚の参照画像に対応したマスクベースの編集を備えています。標準のOpenAIリクエスト形式でGPTProtoを経由して利用できます。
API 利用例
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "A tiny origami fox sailing a teacup across a moonlit puddle",
"n": null,
"quality": "auto",
"size": "auto",
"response_format": "url"
}'GPT Image 2 の料金
1回のサンプル費用から始め、テスト予算を選びます。GPTProto 料金は表示価格より 20% お得です。
利用量
関連モデル
すべてのモデル
| モデル | 解像度 | 入力 → 出力 | ||
|---|---|---|---|---|
| $6.40 / $24.00 per 1M | more | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | |
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $7.60 / $28.50 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| — | $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · more | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | |
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.02 / 1回あたり | 1K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · 4K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.04 / 1回あたり | 1K · 2K · 4K | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.01 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.02 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $5.60 / $22.40 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| — | $0.14 / 1回あたり | — | 入力: テキスト 出力: 画像 | |
| $1.75 / $5.60 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| — | $0.01 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | |
| — | $0.02 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | |
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト 出力: 画像 | ||
| $0.06 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.03 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.05 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.05 / 1回あたり | — | 入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.05 / 1回あたり | — | 入力: テキスト 出力: 画像 | ||
| $7.00 / $28.00 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 | ||
| $0.06 / 1回あたり | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: 画像 |
GPT Image 2 API
GPTProtoの1つのキーでOpenAIのgpt-image-2を、100万トークンあたり$6.4/$24で利用できます。OpenAIの公式価格より20%安く、同じモデルIDを使用でき、組織認証も不要です。200以上のモデルで1つの残高を共有できます。
リファレンスガイドによる一貫性
1回の呼び出しで最大16枚のリファレンス画像を渡し、連作アート、カタログ写真、ブランドの一貫性が求められるキャンペーンなど、一連の画像全体で被写体のアイデンティティ、スタイル、製品の細部を維持できます。
画像内テキストのレンダリング
ラテン文字およびCJK文字の小さなラベル、UIコピー、長文を、正確なレイアウトでレンダリングします。別途組版作業を行わなくても、クライアント向けの制作に活用できます。古い生成モデルではなく gpt image 2 api を選ぶ大きな理由の1つです。
エージェント型思考モード
レンダリング前に、gpt-image-2がレイアウトと制約を分析します。Oシリーズのような計画機能を備えた、OpenAI初の画像モデルです。インフォグラフィック、複数パネルのレイアウト、パッケージなど、複雑なシーンでの成功率を高めます。
GPT Image 2とは？
gpt-image-2 is OpenAI's image generation and editing model, released April 21, 2026 as the successor to gpt-image-1 (April 2025) and gpt-image-1.5 (December 2025). It is natively multimodal — image generation is part of the core model rather than a diffusion model bolted onto a language model — which is why it follows long, multi-part prompts and renders readable in-image text more reliably than DALL-E-era generators.
Two things set the model apart at the API level. First, an agentic "thinking" pass: for complex prompts it plans composition and reasons through constraints before generating, which lifts success rates on infographics, multi-panel layouts, and text-heavy marketing assets. Second, an editing endpoint that accepts mask images for precise inpainting and outpainting, plus up to 16 reference images per call for identity and style consistency. Output is PNG at up to 2K native resolution, with neutral color that fixes the warm cast in gpt-image-1.5.
On GPTProto you call the same gpt-image-2 model ID through the standard OpenAI-compatible request shape — no separate OpenAI account, no organization verification step, and one balance that also covers Nano Banana Pro, Seedream, Flux, and 200+ other models.
GPT Image 2 Specifications
| Spec | GPT Image 2 |
|---|---|
| Model ID | gpt-image-2 |
| Released | April 21, 2026 |
| Type | Text-to-image + image editing (inpaint / outpaint) |
| Output format | PNG (raster) |
| Max resolution | Native 2K (2048px); high-res variants up to ~4K |
| In-image text | Latin + CJK (Chinese / Japanese / Korean), dense layouts |
| Reasoning | Agentic "thinking mode" (plans before rendering) |
| Reference images | Up to 16 per call |
| Editing | Mask-based inpaint / outpaint; unedited pixels preserved |
| Input modality | Text (+ reference images) |
| OpenAI list price | $8 / $30 per 1M tokens (input / output) |
| GPTProto price | $6.4 / $24 per 1M tokens (20% under list) |
| Access | One GPTProto key, no OpenAI org verification |
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro (and gpt-image-1.5)
| GPT Image 2 | Nano Banana Pro | GPT Image 1.5 | |
|---|---|---|---|
| Model ID | gpt-image-2 |
gemini-3-pro-image-preview |
gpt-image-1.5 |
| Vendor | OpenAI | OpenAI | |
| Released | Apr 2026 | Nov 2025 | Dec 2025 |
| Max resolution | 2K native (~4K variants ) | up to 4K (4096px) | 2K |
| In-image text | Latin + CJK | multilingual, long passages | improved vs gpt-image-1 |
| Reasoning | agentic thinking | Gemini 3 reasoning + Search grounding | none |
| Reference inputs | up to 16 images | multi-image, ~5-subject identity | fewer |
| OpenAI/Google list | $8 / $30 per 1M | $2 / $12 per 1M | $8 / $32 per 1M |
| GPTProto price | $6.4 / $24 per 1M | $ 0.0804/ per time |
$ 5.6 / $ 22.4 per 1M |
| On GPTProto | ✓ | ✓ | ✓ |
Which to pick (honest): Nano Banana Pro has the lower token rate, native 4K, and Search-grounded generation — reach for it when cost, 4K infographics, or real-world-grounded visuals matter most. GPT Image 2 leads on agentic layout planning, up to 16 reference images, and tight drop-in compatibility with the OpenAI SDK — reach for it for reference-heavy product/packaging work already wired to OpenAI. Because both run on one GPTProto balance, you can benchmark them against your own prompts without opening a second account.
Switching from the Official OpenAI API
If you already call gpt-image-2 on OpenAI, moving to GPTProto is a base-URL swap — the model ID and request shape stay the same:
- Keep
model: "gpt-image-2"and your existingimages.generate/ edit request body. - Point the client at GPTProto's OpenAI-compatible base URL
https://gptproto.com/v1and use your GPTProto key. - Skip OpenAI's Organization Verification gate that fronts the GPT Image family, and skip a second billing account — the same balance covers 200+ models.
gpt image 2 api：よくある質問
gpt image 2 apiの技術的な詳細と活用のヒントを確認して、クリエイティブなワークフローと画像品質を向上させましょう。
GPT Image 2 APIの料金はいくらですか？
GPTProtoでは、gpt-image-2の料金は入力／出力トークン100万個あたり$6.4／$24です。OpenAIの$8／$30という定価より20%安く利用できます。料金は1つの共有残高から引き落とされるため、同じキーでNano Banana Pro、Seedream、その他200以上のモデルも実行できます。
GPT Image 2 APIキーを取得するにはどうすればよいですか？
GPTProtoの無料アカウントを作成し、クレジットを追加して、ダッシュボードでキーを生成してください。このキーで、gpt-image-2を含むプラットフォーム上のすべてのモデルを認証できます。OpenAI組織の認証は必要ありません。
GPT Image 2とNano Banana Proでは、どちらが優れていますか？
Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）はトークンあたりの料金が安く、ネイティブ4Kに対応し、Searchを利用して画像をグラウンディングできます。一方、gpt-image-2はエージェント型のレイアウト計画と最大16枚の参照画像で優れています。どちらも1つのGPTProtoキーで実行できるため、直接A/Bテストできます。
GPT Image 2 APIは画像編集と参照画像に対応していますか？
はい。編集エンドポイントでは、正確なインペイント／アウトペイントのためにマスク画像を使用できます。また、1回の呼び出しにつき最大16枚の参照画像を渡して、被写体とスタイルの一貫性を維持できます。
gpt image 2 apiの照明を改善するにはどうすればよいですか？
gpt image 2 apiは、デフォルトで照明を大幅に正確に理解します。これを最大限に活用するには、光源について説明的なプロンプトを使用してください。一部の競合サービスではフラッシュに関する指示の処理方法が異なりますが、gpt apiは生成シーン内の環境光に自動的に反応することに優れています。「柔らかな朝の光」や「強いネオン光」のように指定すると、gpt image 2エンジンがリアルなgptの影を描画するよう導けます。
gpt image 2 apiではプロンプトの作成方法が異なりますか？
gpt image 2 apiを効果的に使用するには、具体性が重要です。曖昧な用語ではなく、建設中の住宅の浴室など、シーンを詳細に説明してください。よりクリーンな結果を得るには、特に自然を扱う場合、ネガティブプロンプトで斑点や粒状のパターンを除外し、gpt imageの出力が鮮明になるようにします。gpt image 2 apiは、約20語で、gptの素材やgptの環境に関する詳細に焦点を当てたプロンプトに最もよく反応します。
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