OpenAI Images 2.6：高速化、GIF対応

先週まで、ChatGPTで動く画像を作るには、スプライトシートを出力してダウンロードし、別ツールで自分でフレームをつなぐ必要がありました。正直、私はこれを何度もやってきました。 

11月4日、OpenAIはImages 2.6をリリースし、今では「猫が踊るGIFを作って」と入力すれば、ループするGIFが返ってきます。

目玉はGIFですが、それだけではありません。OpenAIによると、画像生成は従来比50%高速化され、編集時にキャラクターや製品が崩れにくくなり、APIは役割の異なる2つのモデルに分かれました。 

この記事では、Images 2.6の概要、変更点、そしてChatGPTとAPIの両方でGIFを作る方法を解説します。 

OpenAI Images 2.6の新機能は？

OpenAI Images 2.6は、2026年11月4日にChatGPT、Codex、およびAPI向けに提供された画像アップデートです。主な変更点は次のとおりです。

• アニメーションGIF： プロンプト、写真、スケッチを短いループGIFに変換し、速度の変更やフレーム単位の編集も可能。

• 生成の高速化： OpenAIはImages 2.5比で画像生成が50%速くなったとしています。

• より安定した編集： 複数回の編集をまたいでも、キャラクター、製品、ブランドのディテールが崩れにくくなりました。

• 2つのAPIモデル： 高速ならgpt-image-2.6-flare、精細さならgpt-image-2.6-sunburst。

• 小さな追加： 画像のSVG書き出し、APIでのマークアップ誘導編集、保存画像の参照、complexityパラメータの利用。

Freeを含むすべてのChatGPTプランで利用可能ですが、GIF作成機能は 段階的にロールアウトされています。

OpenAI Images 2.6とは？

OpenAI Images 2.6は、2026年11月4日にOpenAIがリリースした画像生成・編集アップデートです。ChatGPTとCodex内の画像ツールとして、またOpenAI APIの2つの個別モデルとして利用できます。

ChatGPTでは、FlareとSunburstのいずれかを選択したり切り替えたりはできません。リクエストを入力すると、そのままGIFが生成されます。一方APIでは、モデル名で2種類から選べ、品質や複雑度などの設定を自分で制御できます。

両APIモデルのトークン単価は同じで、Images 2.5モデルとも同水準です。つまりFlareとSunburstの選択は価格ではなく、速度と精細さのトレードオフ。なお画像あたりのコストは、品質を上げると出力トークンが増えるため変動します。

たとえばコーヒーブランドが、マスコットのコーヒーカップが手を振る短いループGIFを作りたいとします。

• ChatGPT（マーケター）の場合： 「うちのコーヒーカップのマスコットが手を振るループGIFを作って」と入力します。ChatGPTがモデルを選び、GIFを作成。遅ければチャットで「もっと速くして」と伝えればOK。設定はいじらず、ChatGPTプラン以外の費用はかかりません。

• API（開発者）の場合： ブランドのアプリに「GIFを作成」ボタンを追加するため、コードを書きます。高速なgpt-image-2.6-flareを選び、output_format: "gif"を指定し、フレーム数や品質を設定します。各GIFはトークン課金のため、品質を上げると1枚あたりのコストも上がります。

OpenAI Images 2.6の新機能の詳細

Images 2.6では、アニメーションGIF、生成の高速化、複数ラウンドの編集の安定化、ポスターなどプロ向けビジュアルのレイアウト改善が追加されました。 

OpenAI Images 2.6は本当に速い？

OpenAIはImages 2.6がImages 2.5より50%速く、gpt-image-2.6-flareなら低品質で最短6秒と述べています。大胆な主張ですが、計測方法の説明はありません。そこで自分で検証しました。

FlareとSunburstに同じプロンプト、「木製の机の上のセラミック製コーヒーマグ。朝の光。プロダクト写真。」を1024x1024で与え、complexityをlowに設定。Flareはlowとmediumの両方、Sunburstはmediumで実行しました。 

各条件を5回ずつ実行し、平均を崩す外れ値の影響を避けるため中央値を採用。さらに、回線状況の変動を考慮して全テストをもう一度繰り返しました。

検証したい方のために、私がGoogle Colabで実行したスクリプトを掲載します。

import statistics
import time

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()
prompt = "A ceramic coffee mug on a wooden desk, morning light, product photo."

# Each setup: (model, quality)
setups = [
    ("gpt-image-2.6-flare", "low"),
    ("gpt-image-2.6-flare", "medium"),
    ("gpt-image-2.6-sunburst", "medium"),
]

for model, quality in setups:
    times = []
    for _ in range(5):
        start = time.perf_counter()
        client.images.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
            quality=quality,
            extra_body={"complexity": "low"},  # skip extra planning for a simple scene
        )
        times.append(time.perf_counter() - start)
    # The median ignores one unusually slow or fast request
    print(model, quality, round(statistics.median(times), 1), "s")
提供：

結果は次のとおりです。

FlareはOpenAIの6秒を下回りませんでした。最良でも中央値6.9秒。「最短で」という表現はあくまでベストケースであり、典型ではないので、誇大とは言えません。2回目はlowよりmediumのほうが速いという逆転も起きました。 

このサイズでは、Flareは品質設定による速度差が小さく、ネットワークの揺らぎのほうが影響が大きいようです。

Sunburstは明確に遅く、両回とも14.5秒と15.8秒で、Flareの約2倍でした。

先ほどのcomplexity設定を覚えていますか？ 

これは描画前の計画量を制御し、デフォルトはhighです。OpenAIの「6秒」は、lowを前提にしている可能性が高いため、私もそう設定しました。未設定のままだと、簡単なマグ写真でも不要な計画時間にコストを払うことになります。

ただし、速い＝安いではありません。低品質の1024x1024では、2.5の196トークンに対し2.6は823トークンを消費します。トークン単価は変わらないため、出力100万トークンあたり$30とすると、1枚あたり約$0.025（2.5は約$0.006）。1枚では小さくても、1万枚規模では無視できません。

画像編集はどれくらい安定した？

OpenAIによると、Images 2.6は一部を編集しても他の部分が変わりにくく、とくに複数ラウンドの編集で効果が高いとのこと。Sunburstは中〜高品質で、ラウンドをまたいだディテールの保持に推奨です。

実際に「一貫性」がカバーする範囲は次のとおりです。

これを検証するため、gpt-image-2.6-sunburst（中品質）で香水瓶を生成し、背景だけを3回変更しました：ビーチ、夜空、キッチンの棚。 

各編集は元画像ではなく直前の結果から始め、ドリフトが累積するようにしました。編集プロンプトの最後は毎回同じで、「ボトル、ラベル、キャップ、ボトル上の照明は完全に同じに保つこと」としました。

以下は、オリジナルと3回目の編集の並びです。

オリジナル：大理石のカウンター上に金色のキャップの緑のボトル。画像：著者作成。

3回の編集後でも、ボトルはほぼ無傷のまま。ラベルは同じセリフ体と金の縁で「MOSS No. 3」と読め、キャップや四角い形状、ガラス内の細いチューブまで一致しています。

変わったのは周囲です。

• 背景の持ち越し： 2回目で夜空を頼んだのに、1回目のビーチが夜になり、ヤシの木まで残りました。各編集は直前の画像を土台にするため、Sunburstはビーチを保持対象と解釈。3回目のキッチンでようやく消えました。大理石のカウンターも3回とも残りましたが、ボトルの設置面なので妥当でしょう。
• 照明は指示どおりに固定、しかしそれが問題： Sunburstは文字通りに受け取り、満月の下でも晴天下のような照明と強い影が全シーンで同じになり、貼り付けたように見えます。

それでもプロダクトショット用途では、まさに求められてきた一貫性です。シーンに応じて光が変わるべき場合は、「照明を保つ」とは指示しないでください。

ポスターのようなプロ向けビジュアルは良くなった？

ポスターやプロダクト画像のレイアウト作業には、OpenAIはSunburstではなくFlareを推しています。Flareはテキストや画像、余白の配置をより意図的に行い、Sunburstは細部や一貫性重視という位置づけです。 

これは少し意外でした。高速モデルのほうが雑になりそうなので、両モデルでポスターを作って比較しました。

両モデルに中品質・縦長1024x1536で同じプロンプトを与えました：「土曜日のファーマーズマーケットのポスター。タイトル：『Riverside Market』。サブタイトル：『毎週土曜、午前8時〜午後1時』。下部にイラストの野菜。クリーンなサンセリフ体。」

結果は以下。左がFlare、右がSunburstです。

FlareとSunburstのポスター比較。画像：著者作成。

どちらも全ての語が正しく出力され、予想外でした。また「Riverside」を文字どおり解釈し、野菜の背後に川と橋を描きました（指定はしていません）。

違いは、どれだけ「盛る」かです。 

• Flareは大きなタイトル、緑のピルに入ったサブタイトル、下に野菜とシンプル。遠くからでも読めます。 

Sunburstは屋台やヒマワリ、木、黄色のリボンバナーまで描き込み、完成イラストの趣きです。

SunburstはFlareの3倍の時間がかかりました。通行人がタイトルを読んですぐ去るポスター用途なら、私ならFlareを選びます。

アニメーションGIF生成でできることは？

Images 2.6は、テキストプロンプト、アップロード画像、ラフなスケッチから短いループGIFを作ります。ChatGPTでは再生速度の変更やフレーム単位の編集も、チャット内で完結します。本リリース前は、ChatGPTは 1ステップでGIFを作れませんでした。

活用例：

• アニメーションキャラクター： マスコットや落書きが、手を振る・まばたきする・跳ねる。
• リアクションGIF・SNS用途： 投稿や返信用の短いループ。
• 製品アニメーション： 静止の製品写真を、フィードで目を引くループに。
• 絵コンテ： 本格的な動画制作の前に、動きをテスト。OpenAIは明確にこれは動画ジェネレーターではないと述べています。GIFは数フレームの反復であり、クリップではありません。

完成デザインは不要です。ラフなキャラクターを描いてアップロードし、「手を振って」と指示すればOK。次のセクションで一連の流れを紹介します。

その他の変更点

APIとChatGPTにまたがる小さなアップデートもあります。

• SVG書き出し（APIのみ）： output_format: "svg"で、Web・アプリ・印刷向けのベクターファイルを取得。
• complexityパラメータ（API）： 速度テストで触れたとおり、"low"、"medium"、"high"を受け付けます。背景差し替えのような単純編集はlow、多数の制約がある混み合ったシーンはhighを。品質を上げても混雑は解決しませんが、complexityを上げると改善する場合があります。
• 保存済みの参照画像（ChatGPT）： 自分、ペット、マスコットの写真を一度アップロードすれば保存され、後のチャットで「宇宙服の私の猫」と頼むだけで、毎回同じ猫が登場します。

• マークアップ誘導編集（ChatGPTとAPI）： 変更したい部分を丸で囲み、「この花瓶を青に」といった指示を書き込みます。ChatGPTには既にありましたが、Images 2.6でAPIにも追加されました。

OpenAI Images 2.6でGIFを作る方法

GIFを作るには、ChatGPTで依頼するか、Images APIにoutput_format: "gif"を指定して呼び出します。単発ならChatGPTが手早い一方、APIはフレーム数やタイミングを制御でき、多数のGIFを作る場合は重要になります。

ChatGPTでGIFを作る

新しいチャットを開き、被写体・動き・ループの指定を含めてGIFを説明します。私の依頼は次のとおり：「小さなオレンジのロボットが手を振り、元の姿勢に戻るGIFを作って。背景は無地、カメラは固定で。」

Images 2.6対応のChatGPTがオレンジのロボットを生成。GIF：著者作成。

手持ちの素材から始めても構いません。写真やラフスケッチをアップロードし、何を動かし、何を固定するかを伝えます。

私は子どもの鳥の絵で試しました。

ラフな鳥のスケッチ。画像：著者作成。

私のプロンプト：「この子どもの絵をループGIFに。手描きのスタイルは維持。鳥が一度跳ね、翼を羽ばたかせ、元の姿勢に戻るように。背景は白の無地、カメラは固定。」

ラフなスケッチからChatGPTが作ったGIF。GIF：著者作成。

ChatGPTは9フレーム、1フレーム180ms（約1.6秒）、183KBのファイルで返してきました。手描きの崩れたタッチは、そのまま保持されました。鳥は身をかがめ、脚をたたんで跳び、着地します。

お気に入りのディテールは、こちらが指示していない点です。一本線の翼が羽ばたく瞬間だけ本物の翼のように大きくなり、着地すると再び曲線に畳まれます。子どもが描くような動線も加わっています。

最後の3フレームはほぼ同一で、次のホップ前に鳥が一瞬静止します。ループの継ぎ目を上手く隠せていますが、注意深く見ると再開時にわずかなズレがあります。

GIFができたら、速度変更やフレーム修正が可能です。専用コントロールは不要で、「最後から最初への遷移をもっと滑らかに」のような自然言語で依頼できます。

OpenAI APIでGIFを作る

画像生成エンドポイントに、output_formatを"gif"にして送ります。GIF特有の設定は2つあります。

デフォルトでは9フレーム×200msで、1.8秒のループになります。

以下のコードはGoogle Colabでopenaiパッケージの3.46版でそのまま動作しました。APIは512x512のサイズまで含め、各設定に正確に一致しました。

import base64

from openai import OpenAI

# Reads OPENAI_API_KEY from your environment
client = OpenAI()

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.6-flare",  # Flare: faster; switch to sunburst for detail
    prompt=(
        "A small orange robot waves, blinks, and returns to its starting pose. "
        "Plain white background, fixed camera, seamless loop."
    ),
    output_format="gif",
    frame_count=9,  # 9 frames x 200 ms = a 1.8-second loop
    frame_duration_ms=200,
    size="512x512",  # smaller frames keep the file size down
    quality="low",
    complexity="low",  # a simple motion doesn't need extra planning
)

# The GIF comes back as base64; decode it and save it to disk
gif_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("robot.gif", "wb") as f:
    f.write(gif_bytes)
提供：

image-2.6-flare APIで、ループする手振りロボットを生成。GIF：著者作成。

ChatGPT版ロボットと比べると、こちらはquality="low"で時間とコストを節約しているため粗めです。表面に擦り傷のような質感があり、アンテナのような小パーツはフレーム間で位置がズレ、1フレームでは手振りがサムズアップに変わっています。チャットの軽いリアクションGIFならlowで十分ですが、ブランド用途では"medium"か"high"を推奨します。

ファイルサイズは429KBで、多くのWebサイトが設定する500KB上限に近い値でした。

運用前に知っておくべき制限が2つあります。

• ストリーミング不可： 途中経過の出力やoutput_compressionも、GIF出力では使用不可です。

• ピクセル予算： フレーム数、フレームサイズ、nは合計上限内に収める必要があります。失敗した場合は、いずれかを削減してください。

滑らかなループを作るには？

プロンプトで、動作が開始位置に戻ること、固定すべき要素を明確に指定してください。最後のフレームが最初と一致しないと、ループの頭出しで毎回カクつきが見えます。frame_duration_msで遅くしても、継ぎ目は隠れません。ロボットや鳥の例のように、「動作が元の姿勢に戻る」ことを明示しましょう。

実務上のポイント：

• 手振り・まばたきなど、小さく可逆な動作を1つ選ぶ。
• カメラ、背景、スケールは固定。
• フレーム内に文字は置かない。
• 複数回ループを見て、中間フレームも確認。私のAPIロボットは中盤でサムズアップを挟んでいました。

Web掲載前にファイルサイズを確認しましょう。512x512・9フレームのロボットで429KBでした。1024x1024・16フレームでは、500KB上限には到底収まりません。

まとめ

SNS投稿やマスコット、絵コンテでGIFを作るなら、Images 2.6は大きな進化です。別ツールなしで画像を動かせるようになりました。

一方、GIFが不要で静止画ツールを探しているなら、無料のAI画像生成ツールおすすめガイドで各種オプションを比較できます。Googleが同様の編集課題にどう向き合っているかは、Nano Banana 2ガイドをご覧ください。