OpenAIはImages 2.6をChatGPT、Codex、APIで公開しました。目玉は速度で、OpenAIによると生成は従来より50%速くなりました。デザインツールやライブプレビューを作る人にとって、OpenAIの画像モデルへの不満の中心は待ち時間でした。そのため、小さな画質向上よりも応答の速さのほうが実用の幅を大きく変えます。
APIでは二つのモデルが提供されます。GPT-Image-2.6 Flareは速いほうで、低品質の画像を最短6秒で返せます。OpenAIによれば、ポスターや商品画像のレイアウトも改善しています。GPT-Image-2.6 Sunburstは細部と、中品質または高品質での繰り返し編集でも人物や商品の見た目を保つことを狙っています。どちらもアニメーションGIFを作れ、OpenAIはマスコット、SNSでのリアクション、動画制作前のラフな絵コンテといった用途を想定しています。OpenAIはまた、同社の製品全体で週に40億枚の画像が作られていると述べています。
開発者にとってより役立つ変更は操作性です。ChatGPTにすでにある画像へのマークアップがAPIにも加わり、変えたい部分を言葉で説明する代わりに印で示せます。SVG書き出しでは、ウェブや印刷用にぼやけずに拡大縮小できるベクターファイルが得られます。新しい複雑さの設定では、描く前にモデルがどれだけ計画するかを指定でき、低い設定は手早い編集に、高い設定は要素の多い場面に向きます。
当サイトのGPT Image 2.6のレビューでは、価格は変わっていないと書きました。画像入力100万トークンあたり8ドル、出力100万トークンあたり30ドルで、FlareとSunburstで同じです。変わったのは、モデルのページでBatchが非対応とされて いる点です。GPT Image 2.5にあったBatchの50%割引は、移行すると使えなくなります。確認した時点では、OpenAIのデータ管理のページで2.6はゼロデータ保持に対応したモデルとしてまだ記載されていませんでした。コストと作風の比較対象としては、Nano Banana 2.1やMidjourney v8が引き続き挙がります。
不足している点は、事業者の発表によくあるものです。速度の数字はOpenAI自身のもので、新しい画質ベンチマークは公表されていません。前回確認した時点では独立したランキングに2.6はまだ載っておらず、前のモデルがArtificial Analysisのテキストから画像を作るアリーナで上位二つを占めていました。Flareの速さがSunburstと比べて目に見える画質の低下を伴うかどうかは、独立した比較でまだ確かめる必要があります。