Atlas Cloud上のGPT Image 2:OpenAIの最も安価な画像生成API

GPT Image 2は、GPT-5ラインにおけるOpenAIのテキストから画像を生成するモデルです。Atlas Cloudでは1画像あたりUSD0.008で利用可能で、カタログ内で最も安価な有料画像生成APIとなっています。

モデルIDは2種類用意されています。

text
1openai/gpt-image-2/text-to-image
はプロンプトから画像を生成し、
text
1openai/gpt-image-2/edit
はプロンプトを使用して既存の画像を編集します。どちらも同一のフラットプライスです。

本ガイドでは、料金、APIの呼び出し方法、編集の例、そしてNano Banana 2Imagen 4 UltraFlux 2 Proとの比較について解説します。

 

*最終更新日: 2026年5月4日*

以下はAtlas Cloud上で

text
1openai/gpt-image-2/text-to-image
を使用した実際の出力です:

image.png

image.png

image.png

 

GPT Image 2 概要  

  
仕様詳細
開発元OpenAI
テキストから画像ID`openai/gpt-image-2/text-to-image`
編集用ID`openai/gpt-image-2/edit`
価格 (Atlas Cloud)USD0.008 / 画像
定価USD0.01 / 画像 (Atlas Cloudでは20%オフ)
サイズ1K: 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024
2K: 2048x2048, 2048x1152
3K: 3840x2160, 2160x3840
品質ティア`low`, `medium`, `high`
生成時間通常15〜30秒
無料サインアップ枠USD1.00 (約125画像分)

 

GPT Image 2 が重要な理由

最大のポイントは価格です。1画像あたりUSD0.008という価格は、Atlas Cloud上の他のあらゆる有料画像モデルよりも安価です。Nano Banana 2はUSD0.08、Imagen 4 UltraはUSD0.054、Flux 2 ProはUSD0.03〜USD0.05で提供されています。GPT Image 2は、次に安い有料オプション(Z-Image TurboのUSD0.01)の約4倍、Nano Banana 2と比較すれば10倍も安価です。

編集モデルも同価格であるため、画像編集パイプラインのコスト効率が劇的に変わります。ベース画像を生成してから3〜4回編集を加えるワークフローであっても、Nano Banana 2で1回生成するよりも安く収まります。

GPT-5の画像スタックをベースにしているため、長いプロンプトに対する高い指示従順性と、画像内の正確なテキストレンダリング能力を備えています。ただし、様式化された3Dフィギュアや超写実的なポートレートには最適とは言えません。それらについては以下の比較表をご覧ください。

 

GPT Image 2 の料金

Atlas Cloudでは1画像あたりUSD0.008を請求します。この価格は、3つの品質ティアすべて、およびすべてのサイズで一律です。編集モデルに追加コストはかかりません。

モデルページの定価はUSD0.01ですが、Atlas Cloudの20%割引が適用され、請求額はUSD0.008となります。

   
ボリューム日次コスト月次コスト
100画像/日USD0.80USD24
1,000画像/日USD8.00USD240
10,000画像/日USD80.00USD2,400

USD1のサインアップクレジットで約125枚の画像を生成可能です。有料課金を決定する前に、すべての品質ティアでテストを行い、いくつかの編集作業を試すには十分な量です。

Atlas CloudでGPT Image 2を試す -- USD1の無料クレジット

 

GPT Image 2 の呼び出し方法

ステップ 1: サインアップしてAPIキーを取得

atlascloud.aiにサインアップしてください。USD1のクレジットが自動的に付与されます。ダッシュボードからAPIキーを作成します。

image.png

 

ステップ 2: テキストから画像を生成する

plaintext
1```python
2import requests
3import time
4
5
6API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
7BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
8
9
10resp = requests.post(
11    f"{BASE_URL}/model/generateImage",
12    headers={
13        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
14        "Content-Type": "application/json",
15    },
16    json={
17        "model": "openai/gpt-image-2/text-to-image",
18        "prompt": (
19            "Modern minimalist product photo of a matte black ceramic coffee "
20            "mug on a wooden tabletop, soft window light, neutral background, "
21            "professional product photography"
22        ),
23        "size": "1024x1024",
24        "quality": "medium",
25    },
26    timeout=30,
27)
28
29
30data = resp.json()["data"]
31poll_url = data["urls"]["get"]
32
33
34while True:
35    time.sleep(3)
36    status = requests.get(
37        poll_url,
38        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
39    ).json()["data"]
40    if status["status"] == "completed":
41        print(status["outputs"][0])
42        break
43    if status["status"] == "failed":
44        raise RuntimeError(status.get("error"))
45```

 

ステップ 3: 編集呼び出しを実行する

編集モデルは、通常のプロンプトに加え、ソース画像のURLを含む

text
1images
配列を受け取ります。フィールド名は複数形の
text
1images
です。ソース画像は1つあれば十分です。プロンプトで指示しない限り、モデルは構図と照明を維持します。

 

plaintext
1```python
2SOURCE_IMAGE = "https://your-cdn.example.com/source.png"
3
4
5resp = requests.post(
6    f"{BASE_URL}/model/generateImage",
7    headers={
8        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
9        "Content-Type": "application/json",
10    },
11    json={
12        "model": "openai/gpt-image-2/edit",
13        "prompt": (
14            "Change the mug color to deep forest green and add a small "
15            "spoon resting beside it"
16        ),
17        "images": [SOURCE_IMAGE],
18        "size": "1024x1024",
19        "quality": "medium",
20    },
21)
22```

ポーリングループ(状態確認の処理)は、テキストから画像の生成時と同じです。

 

編集例: ビフォー・アフター

text
1openai/gpt-image-2/text-to-image
で生成したソース画像:

image.png

 

text
1openai/gpt-image-2/edit
で1行のプロンプトを入力した後の画像:

image.png

両方の呼び出しにかかった合計コストはUSD0.016です。編集後も、木製の表面、照明、構図が維持されています。

 

パラメータリファレンス

`size`

以下の選択肢があります:

text
11024x1024
,
text
11024x1536
,
text
11536x1024
,
text
12048x2048
,
text
13072x3072
。デフォルトは正方形です。ポートレート(縦長)には
text
11024x1536
を、バナーやヒーロー画像には
text
11536x1024
を使用してください。いずれのサイズでも価格は同じです。

`quality`

3つのティア:

text
1low
,
text
1medium
,
text
1high
。価格はすべて同じです。品質を高くするほど生成時間が長くなり(30秒に近づく)、詳細が鮮明になります。プロンプトの試行錯誤には
text
1low
を、最終出力には
text
1medium
text
1high
を使用してください。

`images` (編集時のみ)

URLの配列です。JPGおよびPNGに対応しています。URLは一般公開されている必要があります。Atlas Cloudでは、ローカルファイルをアップロードして返却される

text
1download_url
を取得するための
text
1POST /api/v1/model/uploadMedia
も提供しています。

`input_fidelity` (編集時のみ)

ソース画像の詳細を維持するようにモデルに指示するフラグです。顔やロゴ、細かいテキストなど、変更せずに維持すべき要素がある場合に役立ちます。

 

GPT Image 2 と他の画像モデルの比較

     
特徴GPT Image 2Nano Banana 2Imagen 4 UltraFlux 2 Pro
開発元OpenAIGoogleGoogle DeepMindBlack Forest Labs
Atlas Cloud価格USD0.008USD0.08USD0.054+USD0.03-0.05
編集対応Yes (同一モデル)Yes (個別)NoYes
サイズ最大3K最大4K最大2048可変
テキストレンダリング強力普通良い強力
写実性良い良い最高強力
3Dフィギュア風普通最高良い良い
最適な用途大量生成、編集、モックアップフィギュア、キャラクターアートプレミアムポートレートブランドの一貫性が必要なシリーズ

 

GPT Image 2 が優れている点

大量生成ジョブ。マーケティング用のモックアップ。UIデザインの探索。コンセプトアートのバッチ処理など、生成の失敗コストを抑えたいあらゆる場面。

編集パイプライン。1回生成して5回編集しても、合計金額は5セント以下です。

長く詳細なプロンプト。GPT-5の基盤は、段落レベルの長いプロンプトでも、最初の方の指示を失うことなく処理します。

 

GPT Image 2 が苦手な点

フィギュアや様式化された3Dキャラクター。これらにはNano Banana 2を使用してください。フィギュア特有の質感レンダリングやパッケージの詳細描写は、GPT Image 2の強みではありません。

印刷品質のプレミアムな写実的ポートレート。ホームページや印刷物に使用する場合はImagen 4 Ultraを選択してください。

チームメンバーの顔写真などを使用したスタイル転送。

text
1reference_image_url
を使用できるFlux 2 Proを利用してください。

 

GPT Image 2 は誰向けか

次のような場合にGPT Image 2を選択してください:

  • 高頻度の画像生成(月間1,000枚以上)が必要な場合。
  • テキスト生成と編集の両方を一つのパイプラインで行いたい場合。
  • 画像生成コストがユニットエコノミクスに影響するSaaS機能を構築している場合。
  • マーケティングビジュアル、UIモックアップ、コンセプトアートを単一の価格で扱いたい場合。
  • 「編集して反復する」ワークフローが製品の中核である場合。

 

次のような場合は、他のモデルを検討してください:

  • 「Nano Banana 2のフィギュア風スタイル」のような、特定の出力スタイルのみを追求する場合。
  • ヒーローアセットであり、コストよりも写実性が最優先される場合。
  • 4K出力が必要な場合(GPT Image 2は長辺1536ピクセルまでです)。

 

よくある質問

GPT Image 2の画像あたりのコストは?

Atlas CloudではUSD0.008です。サイズや品質に関わらず一律です。USD1の無料クレジットで約125枚の画像を生成できます。

編集モデルは別料金ですか?

いいえ。

text
1openai/gpt-image-2/text-to-image
text
1openai/gpt-image-2/edit
はどちらも出力画像1枚あたりUSD0.008です。

対応サイズは?

text
11024x1024
text
11024x1536
text
11536x1024
の3種類です。4Kオプションはありません。

編集モデルに画像を渡す方法は?

公開URLの

text
1images
配列を渡します。JPGまたはPNGに対応しており、1枚で十分です。スタイルや構図の参照として、複数枚渡すことも可能です。

生成にかかる時間は?

通常15〜30秒です。

text
1low
品質はより早く、
text
1high
品質は長くなります。

商用利用できますか?

はい。Atlas CloudはOpenAIの商用利用規約をそのまま適用します。対象外のカテゴリについてはOpenAIの利用ポリシーを確認してください。

画像内にテキストをレンダリングできますか?

はい、非常に高品質です。ポスター、看板、UIモックアップなど、画像内に数語を表示する必要があるレイアウトにおいて最も強力な選択肢の一つです。

レスポンスの形式がOpenAI APIと異なるのはなぜですか?

Atlas Cloudは非同期パターンを採用しているためです。POSTリクエストで

text
1request_id
が返され、ステータスが
text
1completed
に切り替わった後、ポーリングURLを通じて
text
1outputs
(画像URLの配列)が取得できます。ポーリングURLは初期レスポンスの
text
1data.urls.get
に含まれています。

 

総評

GPT Image 2は、Atlas Cloudにおいてコストを重視する画像生成の新しいデファクトスタンダードです。その価格は、カタログ内の他の有料モデルとは別次元です。編集モデルも同価格であるため、繰り返し調整するパイプラインを極めて安価に構築できます。

すべてのスタイルにおいて最強ではありません。フィギュアにはNano Banana 2、プレミアムなポートレートにはImagen 4 Ultra、リファレンス重視の作業にはFlux 2 Proを使い分けてください。しかし、それ以外の大半の用途において、GPT Image 2が最良の選択となります。

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