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Head-to-Head Model Comparison

GPT Image 2 vs GPT Image 1.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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GPT Image 2 vs GPT Image 1.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAIのGPT Image 2とOpenAIのGPT Image 1.5は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT Image 2は4.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$5.00/出力$40.00、一方のGPT Image 1.5は4.1K トークンのコンテキストで入力$5.00/出力$40.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT Image 2

高精度AI画像生成モデル

OpenAI の GPT Image 2 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。4K のコンテキストウィンドウ、毎秒 21 トークンの生成速度、知能指数 59/100（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）を実現しています。

Intelligence Index59 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

OpenAI

GPT Image 1.5

高精度AI画像生成モデル

OpenAI の GPT Image 1.5 は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。4K のコンテキストウィンドウ、毎秒 17 トークンの生成速度、知能指数 46/100（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）を実現しています。

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

4.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

ひと目でわかる主な違い

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • GPT Image 2 is faster at 21 tok/s vs 17 tok/s.
  • GPT Image 2 leads on SWE-bench coding (68.5% vs 52.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT Image 2GPT Image 1.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5946
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$5.00 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$40.00 / 1M$40.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$5.00 / 1M$5.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
4.1K tokens~6 A4 pages of text4.1K tokens~6 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
21 tok/s17 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68.5%52%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
72.5%66%

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding
GPT Image 2
+16.5% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GPT Image 2
+24% faster generation
Context
Tied
4.1K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT Image 2GPT Image 1.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

68.5%vs52%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

72.5%vs66%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84.8%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1375ptsvs1315pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.2%vs9.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

41.5%vs30.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

40%vs32%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

67%vs56.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

89.6%vs84%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78%vs68.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

21 tok/s vs17 tok/s

レイテンシ＆応答時間

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT Image 26.20s
GPT Image 1.57.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT Image 230.01s
GPT Image 1.536.51s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT Image 2 Monthly API Bill
$43.50 / month
$5/1M in · $40/1M out
GPT Image 1.5 Monthly API Bill
$43.50 / month
$5/1M in · $40/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT Image 2 · Strengths & Key Advantages

  • 4K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 72.5%）
  • 毎秒 21 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 6200ms の低遅延
  • 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
  • クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
  • 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます

GPT Image 1.5 · Strengths & Key Advantages

  • 4K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%）
  • 毎秒 17 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 7100ms の低遅延
  • 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$5・出力$40）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
  • クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
  • 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT Image 2GPT Image 1.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.36$0.34
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
9K9K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT Image 2GPT Image 1.5
Official API Model ID (SDK)gpt-image-2gpt-image-1-5
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-042025-11
Knowledge CutoffMarch 2026October 2025
ArchitectureFrontier native multimodal image transformerNative multimodal image generation transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($5/1M in) across full 4K windowFlat rate ($5/1M in) across full 4K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesimageimage

GPT Image 2 vs GPT Image 1.5: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, GPT Image 2 or GPT Image 1.5?

GPT Image 2 is more intelligent. It scores 59 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT Image 2 is faster, generating 21 tokens per second compared with 17 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT Image 2 has lower latency, with a time to first token of 6.20s compared with 7.10s.

総合評価

GPT Image 2（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGPT Image 1.5（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGPT Image 2がリードし、応答速度とスループットではGPT Image 2が優れ、APIコスト効率ではGPT Image 2が有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には GPT Image 2 と GPT Image 1.5 のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では GPT Image 2 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

GPT Image 2 と GPT Image 1.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+

GPT Image 2 は100万トークンあたり入力$5.00 / 出力$40.00、GPT Image 1.5 は入力$5.00 / 出力$40.00です。総合的なコスト効率では GPT Image 2 がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは GPT Image 2 が 4.1K トークン、GPT Image 1.5 が 4.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT Image 2 がリードしています。

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

公的ソース: OpenAIおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。