GPT Image 2.5

GPT Image 2.5 が得意なこと

GPT Image 2.5 は、GPT Image 2 を「出力をそのまま使える」モデルにしたすべて — 読めるタイポグラフィ、世界知識に基づく構図、実際に守られるプロンプト — を引き継ぎつつ、前世代が手を付けなかった 1 つの軸を押し進めました：細部の解像です。布の織り目、髪、遠くの看板の小さな文字、製品と反射が接する縁 — 以前は甘くなっていた箇所が、ズームしても持ちこたえます。OpenAI はこのリリースを「よりシャープな細部、より強いスタイル追従、より多くの編集制御」と表現しており、ZOOOP で見ている結果と一致します。

リリースは 1 つのモデルの 2 バージョンとして提供されます。Flare は高速デフォルト：GPT Image 2 より高品質でレイテンシは明らかに低く、日常的な生成と大量の反復に適しています。Sunburst は速度を精度と交換したもので、制作レベルのキャンペーン素材や仕上げの商品画像など、各編集の制御が重要なプレミアムなビジュアルワークフロー向けです。ZOOOP では Flare と Sunburst が同じパラメータで並び、切り替えは 1 クリックです。

さらに先へ進む品質段階

GPT Image 2 は Low、Medium、High を提供していました。GPT Image 2.5 はその上に XHigh と Max を追加しますが、この階段はただ最上段に上げるのではなく理解する価値があります。Low と Medium は下書き、SNS 投稿、ほとんどのエディトリアルフレームをカバーします。High は密度の高い多要素構図に対応します。XHigh と Max は「画像そのものが納品物」のケース — 印刷のキービジュアル、大画面で見るヒーロー画像、4K 背景プレート — のために存在し、細部が精査に耐える必要があるときに使います。上位段階は時間もコストもかかります。正しいワークフローは Low で探索し、構図を固め、選んだ 1 枚だけを最終用途が求める段階に昇格させることです。

4K と最大 16 枚の参照

出力は 3840×2160（縦型スクリーン向けには 2160×3840）に到達し、ワイドおよび縦長の比率 — 21:9、16:9、9:16、9:21 — で利用できます。それ以外のアスペクト比は最大 3k で、長辺は 2560 ピクセルを超えます。ZOOOP はモデルが受け付けない 4K の組み合わせを無効化しているため、上流で拒否されるリクエストが送信・課金されることはありません。

入力側では、参照画像スロットが最大 16 枚を受け付けます（GPT Image 2 は 10 枚まで）。これは商品合成やレイアウト作業で重要です：パックショット、小物、カラーリファレンス、ラフなレイアウトフレームを一緒に投入し、プロンプトで組み合わせ方を記述できます。編集は参照した要素を保持し、記述した変更だけを適用します。

弱いところ

トレードオフは階段の頂上にあります：Max は最も遅く、最も高価な段階で、多くのシーンでは High との見た目の差は小さいものです。Max がデフォルトになっているなら、一段下げて、追っていた細部が本当にそこにあるか確認してください。Sunburst も同様にレイテンシを増やします — 制御が要点となる編集のために取っておきましょう。

正確な肌の色と色再現を求める純粋なフォトリアルなポートレートでは、Flux 2 Pro がなお僅かに優位です。ベクターや SVG 納品なら Recraft V4.1 が適切なツールです。密度の高い多言語テキストや事実重視のインフォグラフィックでは Nano Banana Pro の方が安全です。各フレームが使い捨ての高速一括ドラフトなら、Flux 2 Flash の方が速く回せます。

妥当なメンタルモデル

画像内テキスト、実在の物体、複数ステップの指示を含むものには、まず GPT Image 2.5 Flare の Low または Medium をデフォルトにしてください — 「最初の 1 枚で納品」ワークフローとして、プラットフォーム上で最も広いカバレッジです。出力が最終素材で大きく表示されるときだけ High、XHigh、Max に上げます。既存の画像を編集し、変更を指した場所に正確に当てる必要があるときは Sunburst に切り替えます。GPT Image 2 に戻るのは既存プロジェクトのレンダリングに合わせる必要があるときだけで、新しい作業では 2.5 がそれを置き換えます。