最終アセット向けのより高い詳細度
微細なディテール、レイアウトの正確性、編集時の整合性が最も重要な場合は、Sunburstの中品質または高品質設定をご利用ください。キャンペーンクリエイティブや製品画像など、厳密な確認が必要なビジュアルに適しています。
curl --request POST "https://gptproto.com/api/v3/openai/gpt-image-2.6-sunburst/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",
"enable_sync_mode": false,
"response_format": "url"
}'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 5% お得です。
| シナリオ | OpenAI リスト | OpenRouter | GPTProto | 月間の節約 |
|---|---|---|---|---|
| クイックテストとプロトタイプ100 枚 / 月 | $1.35 | $1.43 | $1.29 | −$0.07≈ $0.81 / 年 |
| 商品・EC 写真1,000 枚 / 月 | $13.54 | $14.29 | $12.87 | −$0.68≈ $8.13 / 年 |
| 広告 / マーケ素材2,500 枚 / 月 | $33.86 | $35.72 | $32.17 | −$1.69≈ $20.32 / 年 |
| SNS コンテンツ10,000 枚 / 月 | $135.44 | $142.89 | $128.67 | −$6.77≈ $81.26 / 年 |
要求の厳しいビジュアルブリーフを詳細な画像に変換し、構成の残りの部分の一貫性を保ちながら選択した要素を洗練させます。Sunburstは、ドラフトの速度よりもレイアウトの正確性、編集の精度、および最終画像の品質が重視されるワークフロー向けに設計されています。
最終アセット向けのより高い詳細度
微細なディテール、レイアウトの正確性、編集時の整合性が最も重要な場合は、Sunburstの中品質または高品質設定をご利用ください。キャンペーンクリエイティブや製品画像など、厳密な確認が必要なビジュアルに適しています。
より一貫性のある編集プロセス
キャラクター、製品、またはブランドシーンを調整する際、既存の優れたディテールを維持するようモデルに指示できます。次の変更をリクエストする前に、承認済みのソースと照らし合わせて各ラウンドを確認してください。
密度の高い構成を計画する
複数の被写体、テキストブロック、空間的な関係性が含まれるブリーフの場合は、複雑度を中または高に設定してください。複雑度は計画を制御し、品質はレンダリング画像のディテールを制御します。
SVGおよびアニメーションGIFの作成
OpenAIはImage APIを通じたSVGおよびGIFの生成をドキュメント化しています。編集可能なベクターアートワークにはSVGを、短いループにはGIFを使用し、GPTProtoルートがどのパラメータを公開しているかを確認してください。
GPT Image 2.6 Sunburstは、テキストおよび画像入力からの画像生成と編集に特化した、OpenAIの品質重視モデルです。OpenAIは本モデルを詳細な視覚作業向けに位置づけており、詳細さ、レイアウト、編集の正確性に対して高い要求があるワークフローでの使用を推奨しています。中品質または高品質設定において、Sunburstはより高品質な画像を提供し、編集工程全体を通じて一貫性を高めるよう設計されています。
このモデルは、シーンの計画とレンダリングの詳細を分離します。complexityパラメータは、レンダリング前にどの程度の計画を行うかを制御します。qualityパラメータは、最終画像の忠実度を制御します。焦点の絞った色補正には低複雑度と高画質設定を組み合わせるのが適しており、複数のオブジェクトや厳密な配置要件があるポスターなどには、中または高複雑度が適しています。
| 機能 | OpenAI Image APIの動作 |
|---|---|
| モデル識別子 | gpt-image-2.6-sunburst |
| 入力とタスク | 生成用のテキストプロンプト、および編集用のソース画像と指示 |
| 計画の制御 | complexityは、low(低)、medium(中)、high(高)をサポートしています。ドキュメント上のデフォルトはhighです。 |
| レンダリング品質 | low、medium、high、xhigh、およびmaxの品質レベルが利用可能です。 |
| ガイド付き編集 | 透明なマークアップ画像を使用して、最初の入力画像上の編集対象領域を指定できます。 |
| 追加の出力 | OpenAIはImage APIを通じたSVGおよびアニメーションGIFの生成を文書化しています。これらをプラットフォーム機能として公開する前に、GPTProtoルートのサポート状況を確認してください。 |
詳細なキャンペーン構成。 製品、環境の詳細、意図的なネガティブスペース、明確な視覚的階層を組み合わせたヒーロー画像にはSunburstを使用してください。必要なすべての要素とそのおおよその位置を指定します。バランスの取れたフルサイズの画像であっても、ソーシャルメディアやディスプレイ広告用にトリミングすると階層が崩れる可能性があるため、最終的な配置サイズで結果を確認してください。
管理された製品リビジョン。 承認済みの製品画像から開始し、1つの変更要求を記述します。印刷されたラベル、パッケージの比率、カメラアングル、反射、影の方向など、変更してはならない詳細を指定してください。次の編集ラウンドを開始する前に、編集後の出力をフル解像度でソースと比較してください。
繰り返し登場するキャラクターやブランド化されたシーン。 利用可能な最強の参照資料を提供し、被写体を定義する視覚的特徴を記録します。服装、比率、カラーパレット、主要なアクセサリーを明確に保ちます。ワークフローの明確な視覚的ベースラインを維持するため、承認された各結果を次のリビジョンの参照として扱ってください。
雪に覆われた谷をブルーアワーに通過するガラス屋根の寝台列車の、4:5の高級旅行広告を作成してください。列車を画面下部3分の1に配置し、暖かい客室の明かり、重なり合う山々、澄んだ夜空を描写します。左上エリアは短い見出し用に空けておきます。列車の構造はリアルに保ち、すべての窓を整列させてください。画像内にテキストは含めないでください。
列車の形状、窓の配置、照明の方向、見出し用のスペースを確認してください。スタイルの変更を要求する前に、構造上の問題を修正してください。
中央の宝石のみをエメラルドグリーンから深いサファイアブルーに変更してください。指輪の形状、爪の数、金属の質感、カメラアングル、反射、背景、影は維持してください。既存のスタジオ照明と一致させ、他のすべての要素は変更しないでください。
ルートがマークアップをサポートしている場合は、別の透明なオーバーレイ上で宝石を囲ってください。編集後、承認済みのソースと比較して、爪、反射、指輪のプロポーションを確認してください。
イラストのぜんまい仕掛けの鳥が視聴者の方を向き、一度まばたきをして、元のポーズに戻るアニメーションを作成してください。体、真鍮の羽の模様、止まり木、背景、カメラは固定してください。最後のフレームから最初のフレームへスムーズに移行するようにしてください。
OpenAIのGIF制御を公開しているエンドポイントでは、まず控えめなフレーム数を設定し、ループ全体を通して被写体の一貫性を確認してください。動きにより多くの中間ポーズが必要な場合にのみ、フレーム数を増やしてください。
SunburstとFlareはGPT Image 2.6の生成および編集ツールセットを共有していますが、推奨される役割は異なります。詳細な構成や正確な編集が出力の成否を分ける場合はSunburstを選択してください。迅速なドラフト作成や応答速度が最も重要な場合はGPT Image 2.6 Flareを選択してください。ルートが一致する制御を公開している場合は、同じプロンプト、参照画像、寸法、複雑さ、品質設定で両方をテストしてください。
| モデル | 最適な開始点 | 測定項目 |
|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Sunburst | 詳細な構成、品質重視の最終アセット、正確な修正 | 細部の保持、レイアウトの正確性、編集境界、2回の修正後の整合性 |
| GPT Image 2.6 Flare | 迅速なコンセプト作成、頻繁なプレビュー、インタラクティブな反復 | 使用可能な最初のドラフトまでの時間と、承認に必要な修正回数 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 以前の精度階層を既に使用しているチーム向けの直接的なベースライン | 既存のプロンプトを一致する設定で実行し、詳細、編集の正確性、レイテンシ、トークン使用量を比較 |
| Nano Banana 2.1 | 大量生成、会話型の編集、または複数の参照を使用するワークフロー | アイデンティティの保持、画像ごとの支出、承認済みアセットに必要な編集回数 |
| Nano Banana Pro | 詳細なモックアップ、ローカライズされたビジュアルコピー、複雑なデザインブリーフ | テキストの読みやすさ、レイアウトの遵守、参照の忠実度、承認済み画像あたりのコスト |
| Seedream 5.0 Pro | 画像ごとの課金と複数の参照を活用する製品ビジュアルおよびポスターワークフロー | 意図したサイズでの構成品質、参照料金、修正後の総コスト |
OpenAIはSunburstとFlareで同じトークンレートを提示していますが、トークンあたりのレートが同じであっても、承認済み画像あたりのコストが等しくなるとは限りません。モデルは同じ品質設定でも異なる出力トークン量を消費する可能性があります。すべてのテストで使用量を記録し、総支出を審査に合格した画像の数で割ってください。
価格、速度、そして人が比較対象にするモデルとの相性を並べて見られます。
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