モデルの更新

GPT Image 2.6：Flare、Sunburst、GIF と SVG

GPT Image 2.6 Flare と Sunburst、GIF アニメーションと SVG ベクターの用途、BetterToken の現在の 1K 画像生成について紹介します。

更新日：2026-11-05

GPT Image 2.6 Flare と GPT Image 2.6 Sunburst は、GIF アニメーションと SVG ベクター出力に対応する画像モデルです。GIF は動くリアクションや短いループに、SVG は拡大しても鮮明なアイコン、ロゴ、イラストに使えます。

モデルの選び方

モデル	Model ID	用途の目安
GPT Image 2.6 Flare	`gpt-image-2.6-flare`	構図、ポスター、商品画像をすばやく試す。
GPT Image 2.6 Sunburst	`gpt-image-2.6-sunburst`	細部の作り込みが必要な構図や画像素材。

この位置付けは OpenAI のモデル説明に基づきます。同じプロンプトとサイズで実際の結果を比較してください。

GIF と SVG の用途

GIF：素材に動きを加える。 親指を立てるリアクションや、ブランドのマスコットが手を振る短いループを作れます。プロンプトには対象、動き、繰り返し方を記述します。
SVG：さまざまな画面や印刷物に使う。 線のスタイルをそろえたアイコン集や、Web と印刷用のブランドマークを作れます。ベクターパスは編集でき、拡大しても鮮明さを保ちます。

OpenAI の Image API は、この 2 モデルに両方の出力形式を提供します。

GIF と SVG の作例

GIF はオレンジ色のティーポットのキャラクターが手を振り、まばたきするループです。SVG はオレンジ色のティーポットと緑の葉を組み合わせたベクターアイコンです。

GPT Image 2.6 Flare

GIF · 414 × 414 · 9 フレーム

SVG · 拡大縮小できるベクターアイコン

GPT Image 2.6 Flare SVG：オレンジ色のティーポットと緑の葉のベクターアイコン

GPT Image 2.6 Sunburst

GIF · 410 × 411 · 9 フレーム

SVG · 拡大縮小できるベクターアイコン

GPT Image 2.6 Sunburst SVG：オレンジ色のティーポットと緑の葉のベクターアイコン

BetterToken で画像を生成する

BetterToken でこの 2 モデルに現在提供している静止画生成は 1K のみです。2K と 4K は非対応です。 既存の BetterToken API Key を使えます。モデルごとに別の Key を作る必要はありません。

設定	値
Base URL	`https://bettertoken.ai/v1`
認証	`Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`
画像生成	`POST /v1/images/generations`

最初にサーバーの環境変数へ BETTERTOKEN_API_KEY を設定します。次のリクエストは静止画を生成します。Sunburst を使う場合は Model ID を置き換えます。

curl --fail-with-body --max-time 650 "https://bettertoken.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $BETTERTOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.6-flare",
    "prompt": "A product photo of a green ceramic mug on a white studio table",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json",
    "output_format": "png"
  }' -o response.json

もう一方のモデルは gpt-image-2.6-sunburst を指定します。成功したら data[].b64_json をデコードして画像を保存してください。実際のサイズは返されたファイルから読み取ります。保存方法は返されたファイルを保存するを参照してください。

GIF、SVG と画像編集

GIF アニメーション

画像生成リクエストで次の JSON を使います。プロンプトに動きを記述してください。正確なフレームサイズやフレーム数は保証されません。実際に返されたアニメーションを保存します。

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A cheerful orange teapot mascot waves and blinks in a seamless loop. Fixed camera.",
  "size": "512x512",
  "quality": "low",
  "output_format": "gif",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

SVG ベクター

ベクターアイコンには次の JSON を使います。結果はラスター画像ではなく SVG として保存します。

{
  "model": "gpt-image-2.6-flare",
  "prompt": "A simple orange teapot icon with green leaves, clean flat vector shapes.",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "output_format": "svg",
  "n": 1,
  "response_format": "b64_json"
}

参照画像の編集

最初に reference.png を自分の PNG ファイルに置き換えてください。変更指示とともにファイルとしてアップロードします。この例の出力は静止画です。GIF と SVG は画像生成で使用します。

curl --fail-with-body --max-time 650 "https://bettertoken.ai/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $BETTERTOKEN_API_KEY" \
  -F 'model=gpt-image-2.6-flare' \
  -F 'prompt=Change the mug to blue. Preserve its shape and the background.' \
  -F 'image=@reference.png;type=image/png' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=low' \
  -F 'n=1' \
  -F 'response_format=b64_json' \
  -F 'output_format=png' \
  -o response.json

返されたファイルを保存する

各例はレスポンスを response.json に保存します。次のコードは data[] をデコードし、実際の内容から拡張子を選びます。上の JSON 例では、同じ curl のリクエスト本文を置き換えます。

import base64
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
from pathlib import Path

result = json.loads(Path("response.json").read_text(encoding="utf-8"))
for index, item in enumerate(result["data"], 1):
    encoded = item["b64_json"]
    if encoded.startswith("data:"):
        encoded = encoded.split(",", 1)[1]
    content = base64.b64decode(encoded, validate=True)
    if content[:6] in (b"GIF87a", b"GIF89a"):
        suffix = ".gif"
    elif content.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n"):
        suffix = ".png"
    elif content.startswith(b"\xff\xd8\xff"):
        suffix = ".jpg"
    elif content.startswith(b"RIFF") and content[8:12] == b"WEBP":
        suffix = ".webp"
    else:
        root = ET.fromstring(content)
        if root.tag not in ("svg", "{http://www.w3.org/2000/svg}svg"):
            raise ValueError("Unsupported output file")
        suffix = ".svg"
    path = Path(f"generated-{index}{suffix}")
    path.write_bytes(content)
    print(path)