参照画像はinput_urlsに指定する
画像から画像生成のモデルは、参照画像をimage_urlsではなくinput_urlsで受け取ります。当社のテストでは、image_urlsを使ったリクエストでも画像は返されましたが、参照画像は無視されました。まだホストされていないファイルは、先にKie.ai File Upload API（Base64、ファイルストリーム、リモートURL）でアップロードできます。
Input
Used to describe the generated images.
0/20000The 27:16, 16:27, 9:8 and 8:9 aspect ratios support 1K only. 2K and 4K are available for other aspect ratios.
Image resolution
Output
output typeimage
Examples
Explore different use cases and parameter configurations
Input
Used to describe the generated images.
0/20000Click to upload or drag and drop
Supported formats: JPEG, PNG, WEBP, JPG Maximum file size: 30MB; Maximum files: 16
Image for reference
The 27:16, 16:27, 9:8 and 8:9 aspect ratios support 1K only. 2K and 4K are available for other aspect ratios.
Image resolution
Output
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Used to describe the generated images.
0/20000Click to upload or drag and drop
Supported formats: JPEG, PNG, WEBP, JPG Maximum file size: 30MB; Maximum files: 16
Image for reference
The 27:16, 16:27, 9:8 and 8:9 aspect ratios support 1K only. 2K and 4K are available for other aspect ratios.
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Used to describe the generated images.
0/20000The 27:16, 16:27, 9:8 and 8:9 aspect ratios support 1K only. 2K and 4K are available for other aspect ratios.
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README
Complete guide to using GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 API：FlareとSunburstによる画像生成と編集
GPT Image 2.5はOpenAIの画像モデルで、2026年9月に2つのバージョンでリリースされました。小型モデルのFlareと、品質重視で最適化されたベースモデルのSunburstです。Kie.aiでは各バージョンが2つのAPIモデルとして提供されており、1つはテキストから画像生成用、もう1つは参照画像を使った編集用です。
Kie.aiにおけるGPT Image 2.5 APIのパラメータ
FlareとSunburstはまったく同じリクエストを受け付けるため、切り替えはモデル名を変更するだけです。テキストから画像生成ではプロンプトのみが必要で、画像から画像生成ではinput_urlsに参照画像も指定する必要があります。
| Parameter | Value |
|---|---|
| Models | Flare: gpt-image-2-5-flare-text-to-image, gpt-image-2-5-flare-image-to-image. Sunburst: gpt-image-2-5-sunburst-text-to-image, gpt-image-2-5-sunburst-image-to-image |
| Endpoint | POST /api/v1/jobs/createTask, then Get Task Details or a callBackUrl for the result |
| Prompt | 必須。最大20,000文字 |
| 参照画像（input_urls） | 画像から画像生成モデルでは必須。最大16件の画像URL |
| アスペクト比 | auto（デフォルト）、1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16、21:9、27:16、16:27、9:8または8:9。27:16、16:27、9:8、8:9は1Kのみで利用可能 |
| Resolution | 1K、2Kまたは4K |
| Background | transparent、opaqueまたはauto |
| Kie.aiでの当社テストにおける出力 | すべてPNG。2K・16:9で2736×1536、4K・16:9で3840×2160、2K・4:3で2368×1776、1K・27:16で1628×966、backgroundをtransparentに設定した1K・1:1で透過1254×1254 PNG |
| Pricing | 上記の料金カードに表示 |
GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst：どちらを使うべきか
OpenAIはFlareを速度重視で最適化された小型モデル（画像品質はGPT Image 2と同等）、Sunburstを品質重視で最適化されたベースモデルと位置づけています。Kie.aiではどちらも同じリクエストを受け付けます。LMArenaでは両モデルともまだ暫定扱いですが、テキストから画像生成と単一画像編集の両方でSunburstがFlareより高いスコアを記録しており、スコアは表に示しています。2026年10月に同じプロンプトと設定で行った当社テストでは、両モデルともポスターの指示に従ってテキストを正しい綴りで描画し、編集でも参照キャラクターを維持し、透過PNGのステッカーを返しましたが、Sunburstのポスターではサックスのキーやトーンホールのディテールがより鮮明に描かれ、Flareはタイトルを2行に分けました。品質重視ならSunburst、OpenAIの速度重視バリアントが用途に合い、GPT Image 2レベルの品質で十分ならFlareを選び、同じ入力で両方を比較してください。料金は上記の料金カードに表示されています。
| Flare | Sunburst | |
|---|---|---|
| Kie.aiのモデル | gpt-image-2-5-flare-text-to-image, gpt-image-2-5-flare-image-to-image | gpt-image-2-5-sunburst-text-to-image, gpt-image-2-5-sunburst-image-to-image |
| OpenAIによる位置づけ | 小型モデル、速度重視で最適化。画像品質はGPT Image 2と同等 | ベースモデル、品質重視で最適化。GPT Image 2より高い画像品質 |
| リクエストパラメータ | Sunburstと同じ | Flareと同じ |
| 同じポスタープロンプト、2K、16:9（当社テスト） | テキストは正確。タイトルは2行 | テキストは正確。タイトルは1行。サックスのキーやトーンホールのディテールがより鮮明 |
| 同じ参照画像による編集（当社テスト） | 参照ロボットの外観を維持 | 参照ロボットの外観を維持 |
| 透過背景（当社テスト） | 透過PNG | 透過PNG |
| LMArenaのテキストから画像生成スコア（2026年10月7日、暫定） | 1398±7 | 1425±7 |
| LMArenaの単一画像編集スコア（2026年10月6日、暫定） | 1481±5 | 1524±5 |
GPT Image 2.5で生成できるもの
以下の各例は、2026年10月にKie.aiでGPT Image 2.5 Sunburstを使い、キャプションに記載したプロンプトから生成したものです。画像は生成されたままの状態で、Web用にリサイズしています。
自然な光と質感：木のテーブルに置かれたパン
OpenAIの発表ではこのモデルをImages 2.5と呼び、より自然なライティングと豊かな質感を生成できるとしています。サワードウのパンに午後遅くの日差しが当たる様子を描写したプロンプトから、Sunburstはテーブルに差し込む光、ひび割れたクラスト、リネンの織り目、木目を描き出しました。また、プロンプトにない水差し、皿、塩の入った小さなボウルも追加しました。
参照被写体の保持：キッチンにいる当社のロボット
OpenAIによると、GPT Image 2.5は参照写真の被写体をより忠実に保持できます。当社のロボットマスコットを参照画像として与えると、Sunburstはそれをレモンの入ったボウルの横のキッチンカウンターに配置し、色、2本のアンテナ、目、胸の稲妻アイコンを保持しました。
指示した部分だけを編集：黒板の価格を1つだけ変更
OpenAIによると、GPT Image 2.5は指示した部分だけを編集し、それ以外をそのまま保つ能力が向上しています。Lemon Tartの価格を3.75から4.25に変更するよう指示すると、Sunburstはその価格だけを変更し、タイトル、他の料理と価格、イラスト、枠はそのまま残しました（左が入力、右が編集結果）。
透過背景：ロボットのステッカー
backgroundをtransparentに設定すると、Sunburstは透過背景のPNGを返しました（ここではチェッカーボード上に表示）。ダイカットステッカーの白いフチも保たれています。
GPT Image 2.5の主な用途
OpenAIによると、開発者は同社のImages APIを、クリエイティブ、マーケティング、小売、メディアの各チームが使う製品に組み込んでいます。以下は、OpenAIがGPT Image 2.5向けとして挙げている用途です。
アプリやコンテンツ向けの日常的な画像
アプリ、投稿、ページ向けの定型的な画像。OpenAIがFlareの用途として挙げる日常的な画像生成です。
商品・マーケティング画像の編集
商品、背景、コピーなど1つの要素だけを更新し、周囲の被写体、構図、ブランド表現は維持します。
参照画像に基づくバリエーション
キャラクターや商品の新しいバージョンを、元の画像に忠実に保つ必要がある参照画像ベースの作業。
精度が重要な細部の編集
精度が最も重視される編集。OpenAIがSunburstの用途として挙げるワークフローです。
Kie.aiでGPT Image 2.5 APIを使う方法
ステップ1. APIキーを取得する
ステップ2. Playgroundでプロンプトをテストする
ステップ3. タスクを作成して結果を取得する
リリース前のヒント
27:16、16:27、9:8、8:9では1Kを使う
これら4つのアスペクト比は1Kのみに対応しています。当社のテストでは、27:16で2Kまたは4Kを選ぶと「upstream service is temporarily overloaded」というメッセージで失敗し、タスク記録の消費クレジットは0でした。
透過画像にはbackgroundを設定する
切り抜き画像が必要な場合はbackgroundをtransparentに設定します。当社のテストではすべての結果がPNGで返され、透過画像には実際のアルファチャンネルがありました。Kie.aiのPlaygroundによると、2Kまたは4Kで透過背景にするには、背景のない単独の被写体を描写するプロンプトも必要です。
追加された要素を確認する
窓からの光のテストでは、プロンプトにない水差し、皿、塩の入ったボウルがモデルによって追加されたため、公開前に各画像に余計なオブジェクトがないか確認してください。
Kie.aiでGPT Image 2.5を使う理由
Kie.aiマーケット全体で共通のキー
Kie.aiマーケットのすべてのモデルは同じ認証方式を使用します。Kie.aiのAPIキー管理ページで取得したキーを、Authorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーに指定してください。
無料クレジットで始める
Kie.aiの新規ユーザーには、テスト用に80の無料クレジットが付与されます。アカウントのクレジット残高は1つで、すべての生成サービスがそこから消費します。残高はGet Remaining Credits APIで確認できます。
ホスティングもインストールも不要
Kie.aiはこのモデルをPlayground付きのAPIとして提供しており、ダウンロードやインストールが必要なアプリはありません。GPUやモデルの重みを管理する必要もありません。