はじめに
Sunburst のテキストから画像生成は、入力画像を使わず、描写した文章から始めます。精度重視のモデルとして、細部を調整できる 5 段階の品質と、最大約 8.3 メガピクセルの出力に対応します。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | テキスト |
| 出力 | 画像 |
| 提供元 | OpenAI |
| 公開日 | 2026-11-05 |
| API モデル | gpt-image-2.6-sunburst |
| 公開エンドポイント | openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image; openai/gpt-image-2.6-sunburst/edit |
| 品質 | low、medium（既定）、high、xhigh、max |
| 解像度 | 1k：約 1 MP、2k：約 3.7 MP、4k：約 8.3 MP |
| 16:9 のサイズ | 2k：2560 x 1440、4k：3840 x 2160 |
| アスペクト比 | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9, 9:21, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 5:4, 4:5 |
| 出力枚数 | 1 リクエストにつき 1〜10 枚 |
| 編集用の元画像 | 入力画像 1〜16 枚 |
| マスク | 任意の PNG。最初の画像と同じサイズで、透明なピクセルが描き直す範囲を示します。 |
| 背景 | auto、opaque、transparent。透過には PNG または WebP が必要です。 |
| ファイル形式 | PNG（既定）、JPEG、WebP · GIF（テキストからの生成のみ） |
主な機能とハイライト
夜景から振り向くループ
振り向く動作と夜の照明を具体化し、連続性を確認する対象を明確にします。
ジャズバーの乾杯
乾杯からウインクへ進む順序が、ループの構成を定めます。
パリのコート姿への修正
Sunburst の編集指示は、コートと雨の背景を求める前に、残す被写体の要素を指定しています。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | Sunburst のシーンの描写は必須で、上限は 5,000 文字です。既定のテキストはありません。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
aspect_ratio | いいえ | Sunburst の静止画は |
resolution | いいえ | Sunburst の静止画は 1k（約 1 MP）、2k（約 3.7 MP）、4k（約 8.3 MP）です。GIF では 1 フレームのサイズを指定し、512（約 0.26 MP）は最大 16 フレーム、768（約 0.59 MP）は最大 12 フレームです。 |
quality | いいえ | Sunburst の細部は low、medium（既定）、high、xhigh、max から選べます。上位にするほど細部が増え、描画時間と料金も増えます。 |
reasoning_effort | いいえ | Sunburst の |
num_outputs | いいえ | Sunburst は 1 回のリクエストで 1〜10 枚を指定できます。ここでは既定の枚数は指定されておらず、出力画像は 1 枚ごとに課金されます。 |
background | いいえ | Sunburst の背景は auto、opaque、transparent から選べ、ここでは既定値は指定されていません。透過には PNG または WebP を使ってください。 |
output_format | いいえ | Sunburst の出力形式は png（既定）、jpeg、webp、gif です。GIF には |
frame_count | いいえ | Sunburst の GIF は 2～16 フレームで、既定値は 9 です。フレームサイズが 768 なら上限は 12、512 なら上限は 16 です。 |
frame_duration_ms | いいえ | Sunburst の GIF は 1 フレームあたり 20～2000 ms、既定値は 200 ms です。動きと繰り返し方をプロンプトに記述してください。 |
output_quality | いいえ | Sunburst の JPEG・WebP の圧縮品質を 0～100 で指定します。高いほど細部が残ってファイルが大きくなり、PNG と GIF では無視され、Sunburst の料金は変わりません。 |
料金
Sunburst は画像ごとに品質と解像度の段階に応じて課金され、枚数を増やすとその分の料金がかかります。編集では入力画像ごとに少額が加算され、とても長いプロンプトにはトークンごとの少額料金も加わります。拒否された Sunburst のリクエストは課金されません。Sunburst の GIF は 8 フレーム単位のフレームシートで課金します。端数も 1 シートとして数え、品質に応じた料金を適用するため、9 フレームでは 2 シートになります。
| 解像度 | 品質: low | 品質: medium | 品質: high | 品質: xhigh | 品質: max |
|---|---|---|---|---|---|
| $0.02232 / 枚 | $0.03915 / 枚 | $0.04743 / 枚 | $0.08433 / 枚 | $0.18972 / 枚 |
| $0.027 / 枚 | $0.04752 / 枚 | $0.05742 / 枚 | $0.10206 / 枚 | $0.22941 / 枚 |
| $0.04131 / 枚 | $0.07299 / 枚 | $0.08847 / 枚 | $0.15723 / 枚 | $0.35379 / 枚 |
| $0.04392 / 枚 | $0.07776 / 枚 | $0.09432 / 枚 | $0.1674 / 枚 | $0.37638 / 枚 |
| $0.07479 / 枚 | $0.13221 / 枚 | $0.16011 / 枚 | $0.28512 / 枚 | $0.64044 / 枚 |
ユースケース
旅行キャンペーンのビジュアル
目的地の名前と短い見出しを入れ、配色を指定した海辺のポスターを制作できます。
カフェメニューの画像
引用符で囲んだメニュー項目と、朝の状況が伝わる描写で黒板のレイアウトを指示できます。
ポートレートの修正
元画像との連続性を指示しながら、渡したポートレートの背景を雨の街角に変更できます。
プロンプトガイドと実践のヒント
ビジュアルの指示をまとめる
被写体、素材、光を描写し、入れたい短い文字列は引用符で囲んでください。
細部とサイズを選ぶ
まず medium 品質で始め、画像の掲載先に合わせて 1k、2k、4k を選んでください。
修正内容を明確にする
編集では元画像を最初に置き、置き換える内容の前に、残したい要素を説明してください。
変更範囲を指定する
特定の範囲を変える場合は、最初の画像と同じサイズの PNG マスクを渡してください。
はじめに
GPT Image 2.6 Sunburst のテキストから画像生成は、文章による描写から新しい画像を作ります。Sunburst は OpenAI が 2026 年 11 月 5 日に公開した精度重視のモデルで、指示への忠実さと、繰り返し編集しても細部を安定して保つことを重視しています。
このエンドポイントは元画像ではなくテキストを起点にします。構図を描写し、品質、解像度、比率をそれぞれ選んでください。私たちのテストでは medium・1k で 1 枚あたり約 30 秒かかりました。
主な機能と特長
- GIF ループでは
output_formatを gif にし、aspect_ratioと動きの繰り返し方を明確に指定します。 - 細部の調整は 5 段階です。既定の medium に加え、low、high、xhigh、max を作業に合わせて選べます。
- 大きな出力サイズに対応します。1k は約 1 MP、2k は約 3.7 MP、4k は約 8.3 MP です。
- 短い文字列を描けます。私たちのテストでは、旅行ポスターの見出しとカフェのメニュー項目が 1 字ずつ正確に描かれました。
- 透過素材を作れます。背景を transparent にして PNG または WebP を指定してください。テストでは low・1k の PNG で透過が動作しました。
- 複数の候補を出力できます。1〜10 枚をリクエストでき、生成した結果は 1 枚ずつ課金されます。
活用例
- 旅行向けのビジュアルでは、短い目的地の見出しと日付を添えた灯台のポスターを制作できます。
- カフェの案内では、引用符で囲んだメニュー項目を入れた写真風の黒板画像を、確認用に生成できます。
- エディトリアルのイラストでは、日が差す木工作業場に座る人物を描き、素材も具体的に指定できます。
プロンプトの書き方とコツ
- 文字の位置を指定してください。「上部に PORTO AZUL」のように、文字列と配置場所を結び付けます。
- 素材を明示してください。「木工作業場にいる紺色のニットセーターの人物」のように、具体的な細部を加えます。
- 光は意図を持って指定してください。曖昧な雰囲気の言葉より、「パリのカフェの外に差す朝の光」のような表現を試してください。
- レイアウトを合わせてください。「縦長の旅行ポスター」のように書き、対応する比率を選びます。
- 切り抜きの意図を明確にしてください。「透明な背景のコーヒーカップ」と描写し、transparent と PNG または WebP を選びます。
reasoning_effortは low、medium、high（既定）から選びます。高い設定は文字の多い画像や複雑な配置に役立ち、料金を変えずに計画時間を増やします。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "openai/gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image",
"input": {
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"quality": "medium",
"background": "auto",
"resolution": "1k",
"num_outputs": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。
