GPT Image 2 4K APIはどこが最安？LaoZhang.aiは1回$0.03

3840x2160のGPT Image 2を固定単価でまず1回試すなら、LaoZhang.aiのdefault-group tokenでgpt-image-2-vipを使うルートが$0.03/回です（2026年7月16日確認）。サイズとqualityを明示でき、Kie.aiの4K $0.08やHiAPI一般ルートの4K $0.06より低いため、medium／highの4K検証を予算化しやすい入口です。

ただし、どの条件でも最安という意味ではありません。OpenAI directの4K lowは出力分だけなら約$0.01113、対象になるBatchのlowは約$0.005565で、入力費用を足す前でも$0.03を下回ります。一方、OpenAI Standardのmedium／highは出力分だけで約$0.10008／$0.40026です。固定の試験費用を優先するならLaoZhang.ai、公式の請求・ポリシー・プライバシー・サポートを優先するならOpenAI directを選びます。

1回目の結果で、token group、3840x2160の単一ファイル、請求額、失敗時課金、account limitのどれかを確認できなければ、連続retryや本番投入へ進まず、その時点で止めます。

固定$0.03ルートはtoken groupとaliasで決まる

OpenAI公式のモデルIDはgpt-image-2、現行snapshotはgpt-image-2-2026-04-21です。LaoZhang.aiでは同じ文字列だけをJSONに入れても、固定単価の4Kルートを選んだことにはなりません。料金方式はtokenを作るときのgroupで決まり、4Kのsizeとqualityを明示するdefault-groupルートではgpt-image-2-vipを使います。

LaoZhang.aiのGPT Image 2ドキュメントは、default groupのgpt-image-2とgpt-image-2-vipを各$0.03/回と記載しています。ただし、1K／2K／4Kのsizeとlow／medium／highを明示する例を持つのはVIP aliasです。2026年7月9日の更新では、gpt-image-2-vipでsizeとqualityの指定が復旧したことも記録されています。したがって、古い記事やコードにあるdefault-group gpt-image-2を、そのまま4Kの明示指定へ流用しないでください。

作業を始める前にLaoZhang API consoleでdefault-groupのper-call tokenを作成または選択します。Sora2OfficialやGPTImage2 Enterpriseは使用量課金の別groupであり、リクエスト側ではmodel: "gpt-image-2"を使います。請求が1回$0.03にならないとき、最初に確認するのはモデル文字列ではなくtoken groupです。

ここを分ける理由は、安さだけではありません。aliasとgroupがずれると、sizeが受理されたように見えても、想定した品質・料金・経路を検証できません。providerが公開しているのは現行のroute、alias、料金、応答形式です。失敗課金、同時実行数、保持期間、返金、稼働率など、公開ページだけで確定しない条件まで推測してはいけません。

最初の判定は単純です。default-group tokenを用意できない、VIP aliasが利用できない、または現在の請求単位をconsoleで確認できないなら、$0.03の比較を始めないでください。別groupの請求を「同じモデルだから同じ価格」と換算すると、その後の100回テストも採用画像単価もすべて誤ります。

3840x2160を1回送り、返却ファイルまで確認する

秘密鍵は普段のsecret管理から環境変数へ渡し、コードやスクリーンショットへ実値を残さないようにします。次の例はdefault-group tokenを前提に、応答bodyとHTTP statusを別々に保存します。2xx以外ならdecodeへ進まず、response.jsonを確認して停止します。

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export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_DEFAULT_GROUP_KEY"

curl -sS https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-vip",
    "prompt": "Create a wide product hero image with crisp readable detail.",
    "size": "3840x2160",
    "quality": "medium"
  }' \
  -o response.json \
  -w '%{http_code}\n' > response.status

printf 'HTTP '; cat response.status

case "$(cat response.status)" in
  2??) ;;
  *) printf 'Request failed; inspect response.json before retrying.\n' >&2; exit 1 ;;
esac

このルートの画像本体はdata[0].b64_jsonに入ります。古いURL形式を待つのではなく、出力が1件だけあることを確認し、data URL prefixがあれば外し、欠けたbase64 paddingを補ってから保存します。

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python3 - <<'PY'
import base64
import json
from pathlib import Path

payload = json.loads(Path("response.json").read_text())
items = payload.get("data") or []
if len(items) != 1:
    raise RuntimeError(f"expected one output, got {len(items)}")

encoded = items[0]["b64_json"]
if encoded.startswith("data:"):
    encoded = encoded.split(",", 1)[1]
encoded += "=" * ((4 - len(encoded) % 4) % 4)

Path("gpt-image-2-4k.png").write_bytes(base64.b64decode(encoded))
print("saved gpt-image-2-4k.png")
PY

保存できても、まだ4K成功とは言えません。macOSならsips、ImageMagickならmagick identifyで実ピクセルを読みます。

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sips -g pixelWidth -g pixelHeight gpt-image-2-4k.png

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magick identify -format '%w x %h\n' gpt-image-2-4k.png

期待値は3840 x 2160です。OpenAIの現行image generation guideでは、両辺が16の倍数、縦横比が1:3〜3:1、長辺が3840px以下、総ピクセルが655,360〜8,294,400という条件で柔軟なWIDTHxHEIGHTを指定できます。3840x2160は条件内ですが、2560x1440級を超える総ピクセルの出力はexperimental扱いです。対応寸法とportraitの規則はGPT Image 2の4Kサイズ解説で詳しく確認できます。

HTTP status、JSON、画像ファイル、請求記録は、同じrequest IDまたは同じtimestampを名前に含めて保存します。例えば20260716T120501Z.response.statusと20260716T120501Z.response.jsonのように揃えれば、どのretryが課金されたかを後から照合できます。2xx外、出力件数が1以外、b64_json欠落、寸法不一致のどれかが起きたら、ファイルを残して停止し、無言で連続retryしないでください。

4K料金は品質と請求単位をそろえて比べる

「1回いくら」と「出力tokenがいくら」を一つの安い順へ並べると、比較の前提が消えます。最低でもendpoint、生成か編集か、3840x2160か、quality、請求単位、入力費用、出力件数、確認日を同じ行に持たせます。providerの価格はprovider自身のrouteだけを説明し、OpenAI公式料金の代わりにはしません。

2026年7月16日に確認した公開ページでは、Kie.aiは4Kを$0.08、HiAPIの一般料金ページは4Kを$0.06と掲載しています。Segmindは2026年4月22日の測定例として3840x2160のlow／medium／highを$0.02／$0.11／$0.41と掲載し、7月16日に再確認されています。HiAPIには別のimage-to-image endpointもあり、同じ4Kでもlow／medium／highの数字が一般routeと大きく異なります。編集endpointのlowだけを一般生成のmediumと比べて「同等で最安」とは言えません。

OpenAI directは品質ごとの出力token数から計算します。公式pricingはGPT Image 2 Standardの画像出力を$30 / 100万token、Batchを$15 / 100万tokenとしています。2026年7月16日の公式calculatorで3840x2160を入力すると、low／medium／highはそれぞれ371／3,336／13,342 output tokensでした。

この表なら、LaoZhang.aiを勧める範囲が明確です。medium／highの4Kを同期で試すときは、$0.03の固定callがOpenAI Standardの出力分見積もりより低く、試験予算を固定しやすくなります。一方、lowで十分ならOpenAI Standardが入力費用前で$0.03未満になり、待てる処理ならBatchのlow／mediumも固定callより低くなる可能性があります。

OpenAIは静的な「公式4K 1枚価格」を一つだけ掲載しているわけではありません。qualityと寸法から出力tokenを見積もり、入力を加えて請求を考えます。より広い計算方法はGPT Image 2の1枚あたり料金へ分け、ここでは実際に比較する4K条件だけを固定します。

「採用できた4K画像1枚」の実単価を出す

価格表の$0.03が表すのはcallの単価です。プロダクトが必要としているのは、decodeでき、3840x2160で、同じ品質基準を満たし、そのまま採用できる画像の単価です。HTTP 200、base64がある、寸法が正しい、内容が採用できる、の四段階を一つにまとめないでください。

比較前に「採用」の定義を決めます。例えば、出力が1件、decode成功、PNGとして読める、3840x2160、商品名が崩れていない、構図が指定領域へ収まる、禁止要素がない、という条件です。人物、文字入り広告、編集忠実度など用途が変われば、同じqualityでも採用基準は変わります。

実単価は次の式で求めます。

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採用できた4K画像1枚の実単価
  = 計測した全attemptの請求合計
  ÷ decode・寸法・品質基準を通過した4K画像数

仮に100回のcallがすべて$0.03で請求されたと置くと、合計は$3.00です。そのうち92枚がdecode、3840x2160、同じ品質基準を通過した場合、$3.00 ÷ 92 = 約$0.0326が採用画像1枚の実単価です。これは計算例であり、LaoZhang.aiの成功率が92%だという実測値ではありません。また、失敗callが必ず課金されるという主張でもありません。実運用では自分のbilling logと採用数へ置き換えます。

low qualityのrouteが$0.02でも、文字崩れや構図不一致で採用率が下がれば、最終単価は$0.03固定callより高くなることがあります。反対に、サムネイル用途でlowが十分なら、OpenAI directの低い出力token見積もりがそのまま優位になるかもしれません。料金表の勝者を先に決めず、同じprompt set、同じ寸法、同じ採用基準で測ることが重要です。

retryも分母をごまかしやすい要素です。clientが自動retryした回数、providerが内部で再試行したか、timeout後に画像が完成していたか、同じrequestが二重請求になっていないかを、status／JSON／request ID／請求時刻で照合します。記録をつなげられないrouteは、安いかどうかをまだ判定できません。

用途別にLaoZhang、OpenAI direct、Batchを選ぶ

LaoZhang.aiから始めるのは、3840x2160とqualityを明示し、medium／highの4Kを固定$0.03で1回試したいときです。検証範囲は小さく保ちます。固定prompt set、quality: medium、出力1件、保存したstatus／JSON、寸法、請求額をそろえれば、次のrouteと比較できる基準ができます。

OpenAI directから始めるべきなのは、公式のmodel identity、請求、ポリシー、プライバシー条件、サポート、組織のaccountabilityが要件になっているときです。low品質の4Kで目的を満たすなら、出力分見積もり自体もLaoZhangの固定callより低くなります。価格差が小さくても、第三者routeを追加できないデータや契約要件があればdirectが先です。

Batchは「同じAPIが半額で即時応答する」仕組みとして扱わないでください。対象になる非同期ワークロードで、待ち時間を受け入れられる場合に、出力token rateがStandardの半分になります。夜間の素材生成、catalog処理、評価用の大量promptなどには候補ですが、ユーザーがボタンを押して結果を待つ同期UIの代替ではありません。

providerだから危険、公式だから常に安い、という二択でもありません。判断材料は、誰が請求するか、どのmodel／endpointへ届くか、何件返るか、dataをどう扱うか、問題時に誰へ連絡するか、採用画像の実単価はいくらかです。これらを同じテストシートへ書けるrouteだけを候補に残します。

本番前は8項目を記録し、未確認なら止める

1回の成功は、1回分の動作を示しただけです。trafficを増やす前に、次の項目を現在のdashboard、規約、契約、support回答、自分の実測で埋めます。公開model pageに書かれていない項目を「たぶん無料」「たぶん無制限」で補わないでください。

LaoZhangの公開ドキュメントから確認できるのは、現在のalias、default-group料金、size／quality指定、base URL、b64_jsonなどです。それだけで稼働率、無制限、返金、失敗call無料、同時実行数、data retentionを保証することはできません。これらが本番要件なら、利用するaccountで確認できる最新条件を保存します。

最終テストではprimaryとfallbackへ同じprompt setを送り、両方のresponseをdecodeし、寸法を測り、同じ採用基準を当て、請求を照合します。片方だけ別のqualityや別の出力件数にすると、fallbackが動いた瞬間に費用と品質の前提が変わります。1つずつ条件を変え、結果と変更時刻を残してください。

$0.03のrouteが採用画像単価でも勝ち、group、失敗時の扱い、limit、data条件、supportが用途を満たして初めてtrafficを増やします。どれか一つでも未確認なら、テスト成功を本番準備完了へ読み替えず停止します。

よくある質問

固定単価で試すなら、GPT Image 2 4K APIはどこが最安ですか？

3840x2160とqualityを明示し、1回の予算を固定する用途では、LaoZhang.aiのdefault-group gpt-image-2-vipを$0.03/回で試すのが分かりやすい選択です（2026年7月16日確認）。ただし全qualityで絶対最安ではなく、OpenAI direct lowや一部providerのlow tierはさらに低い場合があります。

LaoZhangで4Kを出すとき、なぜgpt-image-2-vipが必要ですか？

default groupで1K／2K／4Kのsizeとlow／medium／highを明示するdocumented routeがgpt-image-2-vipだからです。default-group gpt-image-2は、明示的なsize／quality例のownerではありません。Sora2OfficialやGPTImage2 Enterpriseの使用量課金groupは別routeで、model: "gpt-image-2"を使います。

$0.03/回はOpenAI公式の4K料金ですか？

いいえ。LaoZhang.aiが所有するprovider料金です。OpenAI directは画像の入力・出力token、quality、寸法などで計算します。公式の3840x2160値は固定の1枚価格ではなく、calculatorのtoken数とStandard／Batch rateから求めた出力分見積もりです。

OpenAI directが$0.03より安くなることはありますか？

あります。現在の3840x2160 lowはStandardの出力分が約$0.01113、対象になるBatchは約$0.005565で、入力費用を加える前なら$0.03未満です。medium／highのStandard出力分は約$0.10008／$0.40026なので、qualityで結論が変わります。

返ってきた画像が本当に3840x2160か、どう確認しますか？

data[0].b64_jsonをdecodeしてファイルへ保存し、sips、ImageMagick、または利用中の画像libraryでwidthとheightを読みます。HTTP 200、JSONが空でない、base64がある、という状態だけでは4Kの証明になりません。3840×2160と出力1件の両方を確認します。

GPT Image 2はOpenAI公式APIのFree tierで使えますか？

OpenAIの現行model pageでは、GPT Image 2のAPI Free tierはunsupportedです。これはChatGPT製品内の画像利用や、第三者providerのtrialを定義するものではありません。境界はGPT Image 2 APIの無料枠解説で分けています。

本番ではLaoZhang.aiとOpenAI directのどちらを選びますか？

固定$0.03の4Kテスト、明示的なsize／quality、検証可能なprovider条件が用途に合うならLaoZhang.aiを候補にします。公式請求、ポリシー、プライバシー、support、組織責任が必要な場合、またはlow directが実測で安い場合はOpenAI directを選びます。どちらも同じprompt setと採用基準を通過するまでfallbackとして扱いません。