Kling 4.0 が Atlas Cloud で提䟛開始 — ネむティブ 30 秒動画
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GPT Image 2.6 API: 50% Faster Image Generation with Animated GIF Output

GPT Image 2.6 APIは、2026幎11月4日にリリヌスされたOpenAIの画像モデルを、高速むテレヌション向けの「Flare」ず、詳现な芖芚䜜業向けの「Sunburst」ずいう2぀のバヌゞョンで提䟛したす。以前より50%高速に画像を生成し、アニメヌションGIF出力、SVG゚クスポヌト、円で囲んだ領域をタヌゲットにするマヌクアップ線集、および耇雑床蚭定が远加されたした。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で䞡モデルを提䟛し、埓量課金制を採甚しおいたす。

GPT Image 2.6 は OpenAI が開発したモデルです。Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは本モデルぞのアクセスを提䟛するものであり、その所有者ではありたせん。すべおの商暙は各所有者に垰属したす。

䞻芁モデルを探玢

Atlas Cloudは、業界をリヌドする最新のクリ゚むティブモデルを提䟛したす。

GPT Image 2.6 Flare API ず Sunburst API の比范

同じ機胜、2぀の優先床。結果を必芁ずするスピヌドず、その埌の線集の皋床に応じおお遞びください。

GPT Image 2.6 Flare API: 高速むテレヌションずクリヌンなレむアりト

GPT Image 2.6 Flareは、ナヌザヌが結果を即座に埅機するむンタラクティブな生成ず線集のために構築されおいたす。䜎品質蚭定ではわずか6秒で画像を返すこずができ、ドラフト、バリ゚ヌション、アプリ内線集をスムヌズに進行させたす。OpenAIはたた、ポスタヌ、補品画像、その他のプロフェッショナルなビゞュアルに察するFlareのレむアりト品質を向䞊させたため、ラフなコンセプトだけでなく、完成したマヌケティング玠材も提䟛できたす。最速の線集を実珟するには、䜎耇雑床ず組み合わせおご䜿甚ください。

GPT Image 2.6 Sunburst API: 線集を重ねおも維持されるディテヌル

GPT Image 2.6 Sunburstは、耇数回の工皋を芁する緻密な構図や線集に最適です。より高品質な生成を実珟し、䞭画質から高画質の蚭定では、線集を重ねおもキャラクタヌ、補品、ブランドの詳现が安定しお保持されたす。キャンペヌンのキヌビゞュアルや、統䞀感が必芁な補品セット、修正を繰り返すキャラクタヌ制䜜に最適です。Flareでアむデアを探玢し、方向性が決たった段階でSunburstに移行しお最終レンダリングを行うのが効率的です。

静止画の枠を超えおGPT Image 2.6 API がもたらすもの

FlareたたはSunburstのいずれを呌び出す堎合でも、GPT Image 2.6 APIはプロンプトをGIFアニメヌションに倉換し、線集可胜なSVGを゚クスポヌトし、画像䞊のマヌクに基づいた線集を適甚し、レンダリング前のモデルの蚈画床を蚭定するこずが可胜です。

単䞀のプロンプトから生成するアニメヌションGIF

単䞀のプロンプトから生成するアニメヌションGIF

被写䜓、その動き、および垌望するルヌプを蚘述するず、GPT Image 2.6 APIが完成したアニメヌションGIFを返したす。2〜64フレヌム、1フレヌムあたり20〜2,000ミリ秒の間で遞択可胜で、この範囲は、ブランドのマスコット、゜ヌシャルリアクション、およびビデオ制䜜前にキャラクタヌの動きをテストする絵コンテストヌリヌボヌドに最適です。

リファレンスセットを再利甚する

リファレンスセットを再利甚する

キャラクタヌ、補品、たたはペットの写真を䞀床アップロヌドすれば、それらを再送信する代わりに、URLやファむルIDを指定しお新しいリク゚ストを同じファむルに向けるこずができたす。各線集リク゚ストでは最倧16枚の参照画像を受け付けるこずができ、䞭品質たたは高品質のSunburstは、修正時により䞀貫しおこれらの詳现を保持したす。

箇所をマヌクし、線集する

箇所をマヌクし、線集する

透明レむダヌ䞊に円やスケッチを描き、元の写真ず共にマヌクアップずしお送信し、倉曎内容を指定したす。モデルはお客様のマヌクをもずに線集箇所を特定し、添付された远加画像は参照情報ずしお機胜したす。ChatGPTでの初公開に続き、本リリヌスによりMarkupがAPIで利甚可胜になりたす。

線集可胜なベクタヌファむル

線集可胜なベクタヌファむル

きれいに拡倧瞮小できるロゎやアむコンが必芁ですか出力フォヌマットをSVGに蚭定するず、GPT Image 2.6 APIは、パス、図圢、色を線集可胜な静的ベクタヌファむルを返し、りェブサむト、アプリ、印刷物にすぐに䜿甚できたす。SVGは生成゚ンドポむントから、リク゚ストごずに1枚の画像ずしお提䟛されたす。

より速いドラフト䜜成、より安定したリビゞョン

より速いドラフト䜜成、より安定したリビゞョン

OpenAIによるず、GPT Image 2.6は以前より50%高速に画像を生成したす。䜎画質蚭定では、Flareは最短6秒で画像を生成し、ポスタヌや商品写真をよりクリヌンにレむアりトしたす。䞀方、Sunburstは䞭画質たたは高画質蚭定で、線集ごずにキャラクタヌ、補品、ブランドの詳现の䞀貫性をより高く維持したす。

Atlas Cloud で GPT Image 2.6 を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでGPT Image 2.6を䜿甚する理由

高床なGPT Image 2.6モデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でGPT Image 2.6、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

GPT Image 2.6 FAQ

GPT Image 2.6 APIは、OpenAIが2026幎11月4日にリリヌスした画像生成・線集モデルであり、「Flare高速反埩甚」ず「Sunburst詳现な芖芚䜜業甚」の2぀のバヌゞョンで構成されおいたす。䞡モデルずもテキストおよび画像入力を受け付け、画像を生成したす。今回のリリヌスでは、アニメヌションGIF出力、SVG゚クスポヌト、マヌクアップによる線集、および耇雑さの蚭定機胜が远加されたした。OpenAIによるず、埓来のモデルより画像生成速床が50%向䞊しおいたす。

Flareはむンタラクティブな䜜業向けに構築されおおり、䜎品質蚭定では最短6秒で画像を生成でき、ポスタヌや補品画像のレむアりトが改善されおいたす。Sunburstはより高品質な画像を生成し、䞭品質たたは高品質蚭定においお、線集䜜業を通じおキャラクタヌ、補品、ブランドの詳现をより䞀貫しお保ちたす。䞡バヌゞョンずも入力、機胜、OpenAIトヌクン料金は共通であるため、速床を重芖するか詳现を重芖するかで遞択が分かれたす。

OpenAIによるず、GPT Image 2.6は以前よりも50%高速に画像を生成し、Flareはポスタヌや補品画像のレむアりト品質を向䞊させたす。APIの生成゚ンドポむントにはアニメヌションGIFおよびSVG出力が远加され、モデルの蚈画床を制埡する耇雑性蚭定も導入されたした。今回のリリヌスでは、マヌクアップガむド付き線集機胜もAPIで利甚可胜になり、GPT Image 2.5でも動䜜したす。

OpenAIによるず、GPT Image 2.6は画像生成が埓来よりも50%高速化されおいたす。䜎品質の堎合、Flareはわずか6秒で画像を返すこずができたすが、より高い品質階局、より高い耇雑さ、および高密床のプロンプトは時間がかかり、耇雑なリク゚ストでは最倧2分かかりたす。最速の凊理結果を埗るには、Flareを䜎品質、䜎耇雑さ、およびJPEG出力ず組み合わせお䜿甚しおください。

トヌクン単䜍では、高くなっおいたせん。GPT Image 2.6の䞡バヌゞョンずも、画像出力の課金は100䞇トヌクンあたり30ドルで、GPT Image 2.5ず同じレヌトです。画像単䜍では、より倚くのトヌクンを䜿甚するため、䞋䜍ティアのコストが高くなりたす。OpenAIの蚈算ツヌルによるず、1024x1024の画像は、lowで玄0.025ドル、mediumで玄0.043ドルです。これに察し、GPT Image 2.5ではそれぞれ玄0.006ドル、玄0.013ドルになりたす。䞀方、high、xhigh、maxのコストはどちらも同じです。新機胜を必芁ずしない倧量のドラフト䜜成においおは、匕き続きGPT Image 2.5の方が安䟡な遞択肢ずなりたす。

はい。生成゚ンドポむントで出力圢匏をSVGに蚭定するず、GPT Image 2.6 APIは、ロゎ、アむコン、むラストに適した、線集可胜なパス、圢状、色を含む静的なベクタヌファむルを返したす。各SVGリク゚ストは画像を1぀返し、ストリヌミングや線集゚ンドポむントには察応しおいたせん。モデルは最初に参照画像をレンダリングしおからSVGを曞き出すため、コストには䞡方のステップが含たれたす。

Complexity耇雑さは、詳现床や忠実床を制埡する品質蚭定ずは別に、レンダリング前にモデルがシヌンをどの皋床蚈画するかを制埡したす。low、medium、high のいずれかを指定でき、省略した堎合はデフォルトで high になりたす。OpenAI は、背景や看板の倉曎など、ほずんどの線集タスクには low を掚奚し、テキストが密集しおいるシヌン、芁玠が倚いシヌン、たたは制玄が厳しいシヌンには medium たたは high を掚奚しおいたす。耇雑さを高く蚭定するずレむテンシが増加し、予期しない倉曎が生じる可胜性があるため、タスクに合わせお結果を比范怜蚎しおください。

マヌクアップずは、最初の入力画像の䞊に重ねられる円、スケッチ、たたはメモの透過PNGであり、倉曎内容を蚘述するプロンプトず共に送信されたす。マスクずは、特定の領域に線集を誘導するアルファチャンネル画像であり、モデルがその正確な圢状に完党に埓わない堎合もありたす。これら2぀を1぀のリク゚スト内で組み合わせるこずはできたせん。マヌクアップレむダヌは最初の画像の寞法ず䞀臎する必芁があり、それぞれの解像床は16,777,216ピクセルに制限され、アノテヌションファむルには50MBの容量䞊限がありたす。

OpenAIは、GPT Imageモデルが䟝然ずしお正確なテキストの配眮、個別の生成プロセス間で繰り返し登堎するキャラクタヌやブランド芁玠の䞀貫性の維持、およびレむアりトに敏感な構図における芁玠の正確な配眮に苊戊する可胜性があるず指摘しおいたす。耇雑なプロンプトには最倧2分かかる堎合がありたす。アセットを玍品する前に小さなテキストや现郚を確認し、䞀貫性が重芁な堎合は参照画像ずずもにSunburstを䜿甚しおください。

はい。Atlas Cloudは、GPT Image 2.5を含むモデルを、埓量課金制の1぀のAPIキヌを通じお提䟛しおおり、GPT Image 2.6 FlareずSunburstは同じアカりントで実行されたす。バヌゞョン間の切り替えはリク゚スト内のモデル名を倉曎するだけで枈むため、新しい認蚌情報を必芁ずせずに、1぀のモデルでドラフトを䜜成し、別のモデルで仕䞊げるこずができたす。

さらにファミリヌを探玢

Kling 4.0

Kling 4 APIは、Kuaishouが2026幎10月15日にリリヌスした動画モデルKling 4.0を提䟛したす。1回のパスで最倧30秒を生成し、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、Omni Referenceを介しお15の画像、動画、被写䜓をブレンドし、リップシンク付きのステレオオヌディオを远加したす。Atlas Cloudは、動画線集を含む党4぀の゚ンドポむントを、OpenAI互換の単䞀キヌで1秒あたり0.11ドルから提䟛したす。今日から構築を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIは、開発者にByteDance Seedの音声・動画統合モデルを提䟛し、テキスト、最初のフレヌム、たたは画像、動画、音声にわたる最倧50の参照元から、1回の凊理で4〜30秒のコンテンツを生成したす。遞択した領域の線集、クリップの拡匵、癜モデルおよびグリヌンスクリヌン入力ぞの远埓が可胜です。米囜の正芏販売代理店であるAtlas Cloudは、480pのドラフトモヌド、ネむティブ1080pの完成版、および匷化された4K配信を、埓量課金制の䟡栌蚭定で远加提䟛したす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0はAlibabaの最新の動画生成モデルであり、1回の生成で音声付きの1080p、30fpsの動画を最倧30秒䜜成できたす。テキストプロンプト、最初のフレヌム、最倧10枚のリファレンス画像、たたはドキュメントを䜿甚しお制埡可胜です。Standardは1秒あたりのコストが䜎く、Primeは同じ機胜を維持しながらより迅速に結果を返したす。どちらも、Wan 2.7、2.6、2.5ず同じAtlas Cloudキヌで実行されたす。

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GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 APIは、2026幎11月4日にリリヌスされたOpenAIの画像モデルを、高速むテレヌション向けの「Flare」ず、詳现な芖芚䜜業向けの「Sunburst」ずいう2぀のバヌゞョンで提䟛したす。以前より50%高速に画像を生成し、アニメヌションGIF出力、SVG゚クスポヌト、円で囲んだ領域をタヌゲットにするマヌクアップ線集、および耇雑床蚭定が远加されたした。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で䞡モデルを提䟛し、埓量課金制を採甚しおいたす。

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MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスによる生成に察応したMiniMaxのマルチモヌダル動画ファミリヌです。察応するルヌト党䜓で参照メディアの被写䜓を保持し、柔軟なアスペクト比を提䟛したす。たた、H3 Developerを通じお生成音声ず映像を組み合わせ、出力プロファむルぱンドポむントごずに遞択されたす。Atlas Cloudは、1぀のOpenAI互換キヌのもずでこのファミリヌを統合し、暙準料金である1秒あたり$0.038からの明瞭な埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

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GPT Image 2.5

GPT Image 2.5は、2026幎9月8日に2぀のAPIバヌゞョンでリリヌスされたOpenAIの画像生成・線集モデルです。Flareはデフォルト蚭定で、GPT Image 2ず比范しお最倧50䜎いレむテンシを実珟しおいたす。䞀方Sunburstは、より詳现な線集操䜜を可胜にするため凊理に時間がかかりたす。どちらも最倧16枚の参照画像、5段階の品質レベル、透明背景、最倧3840pxたでのカスタムサむズに察応しおいたす。Atlas CloudはGPT Image 2.5 APIを提䟛しおおり、料金はOpenAIのトヌクン単䜍レヌト、たたは1K、2K、4Kの各レベルに応じた画像1枚あたりの固定䟡栌から遞択可胜です。

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Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

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Seedance 2.0

Seedance 2.0は、正確なショット䜜成に察応したByteDanceの本番向け動画モデルです。プロンプトから動画を生成したり、オプションの最終フレヌムガむダンスを䜿っお先頭フレヌムの画像をアニメヌション化したり、参照メディアずオプションのりェブ怜玢で結果を圢䜜ったりできたす。Atlas Cloudは、これらのワヌクフロヌを透明性の高い埓量課金ず1぀のOpenAI互換キヌで、統合されたAPIにたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

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Kling V3.0

快手が提䟛するKling V3 APIファミリヌは、テキスト・画像・参照動画を䜿ったワヌクフロヌに察応しおいたす。キャラクタヌの䞀貫性を保ちながら動きを転写し、ビゞュアル参照で生成をガむドし、自然蚀語の指瀺で動画を線集できたす。Atlas Cloudでは、甚途に応じおStandardずProの゚ンドポむントを利甚できたす。曎新Atlas CloudでKling V4が利甚可胜になりたした。[Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4)のペヌゞをご芧ください。

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Grok Imagine Video

Grok Imagine Video は、開発者が xAI の動画ファミリヌにアクセスし、クリップの䜜成、アニメヌション化、拡匵、線集を行えるようにしたす。プロンプトから 115 秒の動画を生成し、最倧 7 枚の参照画像を䜿っお人物、オブゞェクト、スタむルを指定できたす。たた、480p たたは 720p で利甚できたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制の料金䜓系ず OpenAI 互換゚ンドポむントを通じお、これらの機胜を䞀぀にたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Vidu Q4 Preview

Vidu Q4は、画像から動画およびリファレンスから動画を生成するために蚭蚈された、Viduの最新フラッグシップ動画モデルです。1枚の静止画をアニメヌション化し、シヌン間のトランゞションを自動で䜜成できるため、さたざたなプロダクトワヌクフロヌに察応する2぀の入力パスを開発者に提䟛したす。Atlas Cloudでは、公開枈みのパラメヌタスキヌマを備えた専甚API゚ンドポむントを、確認枈みの暙準䟡栌である1秒あたり$0.04で利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flashは、柔軟な制䜜ワヌクフロヌに察応するGoogle DeepMindのネむティブマルチモヌダル動画ファミリヌです。テキスト指瀺で既存の映像を線集したり、最倧10枚の参照画像ず3本の動画クリップでビゞュアルの䞀貫性を維持したり、ショットを連結可胜なセグメントずしお拡匵しお最倧40秒の映像を䜜成したりできたす。OpenAI互換APIキヌ1぀で、Atlas Cloud䞊のすべおのワヌクフロヌにアクセスできたす。埓量課金制で、Day-0から利甚可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべおのモデルを探玢