GPT Image 2.6 Flare vs Sunburst：どちらから試す？

結論：最初の実験は仕事に合わせる

短い待ち時間を重視するなら Flare、細部、配置、編集精度で採否が決まるなら Sunburst から始めます。OpenAI の文書上の位置づけであり、すべての依頼への保証ではありません。

架空のカフェなら場面の方向探しに Flare、承認済みカップの細部保持を伴う編集に Sunburst が最初の候補です。現行の手順が合格するなら、置き換える前に比較します。

• OpenAI のモデル選択ガイド

公式文書の比較表

どちらも画像生成・編集モデルです。共通 API 機能があっても、画質や一枚の費用が同じとは限りません。別アプリで使えるかは統合次第で、Ciyo の Image Generator には両方があります。

• Flare モデル文書
• Sunburst モデル文書

Flare：素早く方向を探す出発点

場面や表現方向を選ぶときの短い反復が魅力です。個人の制作者は、細かい修正に入る前に合わない構図を除けます。

ただし速い出力でも、持ち手、見出しの余白、ブランドの手がかりを外すことがあります。原指示を確認し、合格した参考を残して一変数ずつ変更します。名前だけから正確な待ち時間は推定できません。

Sunburst：細部で採否が決まるときの出発点

要求の高い細部と編集精度を重視する位置づけです。飲み口、素材、配置関係が使用可否を決める仕事に向きます。代理店なら同じ項目で審査基準を明確にできます。

完全な保持の約束ではありません。細い縁、不要な文字、指定外の変化を比較します。計画や品質を増やすと時間やトークン使用量も変わり得るので、費用対効果を決めつけず実結果を残します。

料金と利用経路：単価が同じでも総費用は違う

両方とも標準 API の画像出力は100万トークン当たり30ドルです。総額には該当する入力、出力トークン数、ほかの処理も関わります。一枚の定額には換算できません。

ChatGPT のサブスクリプションと API モデル ID の指定は別経路です。Ciyo の生成見積もりも別制度で、エージェント利用時の推論は課金対象 LLM 使用量として別になります。Ciyo では同じ設定なら両モデルの見積もりは同じで、たとえば 1K 正方形の Still 画像（品質 Medium）は 6 クレジットです。Effort は見積もりを変えません。

• OpenAI API の現在の単価

切り替え前に同じ仕事で確認する

架空のカップの同じ原本と「背景だけ暖色へ」などの一つの指示を用意。経路、文章、参考の順番、寸法、品質、複雑度は対応範囲で統一します。Ciyo では比率、解像度、品質、Effort を固定し、モデルだけを変えます。統一できない設定は記録します。

時間、実使用量または確定料金、修正回数、同じ基準の合否を残します。輪郭、持ち手の穴、飲み口、余白、背景を同倍率の書き出しで比較。一度の当たりで決めないよう、普段の仕事を十分に含めて繰り返します。

仕事と合格条件：
原本の参考画像と正確な指示文：
利用経路とモデル ID：
指定サイズ / 品質 / 複雑度：
返された寸法：
全体の時間と修正回数：
実使用量または確定料金：
指定した変更の達成：
不要な変化：
採用 / 不採用と理由：

• 同じ原本を使ったモデル比較

チームの制作方法に合わせて選ぶ

個人は主なボトルネックに合わせて始め、合格すれば止めます。小チームは変更禁止の細部を合意。代理店は文章、参考、設定、不採用理由を保存して別の担当者も判断を再現できるようにします。

利用経路と新出力は公開ガイド、最初の指示はプロンプトガイドへ。これらの選択だけでキャンペーン成果は証明できません。事業成果に結びつける前に制作作業を測ります。

• GPT Image 2.6 の公開・利用ガイド
• キャンペーン用の実用プロンプト三つ

2.6 で作る

モデルと形式を選び、作りたいものを記入して Ciyo に持ち込みます。

• 2.6 で作る
• モデルの機能
• GPT Image 2.6