GPT Image 2.6はOpenAIの仕様書にのみ名前が記載されており、それ以外のどこにも記載されていません

GPT Image 2.6は今週、フィールドの説明の中の一つの文字列として存在するだけで、それ以上のものではありません。2026年10月28日、OpenAIの公開OpenAPIリポジトリへのコミットにより、markupという新しい画像編集パラメータが追加され、それを重要な一文で説明していました。「GPT Image 2.5および2.6をサポート」。モデルを呼び出すために必要なその他の情報はすべて欠けています。仕様自体の列挙にgpt-image-2.6という識別子はなく、価格も、変更履歴の項目も、リーダーボードの行も、発表もありません。同じファイルが実際に呼び出し可能として挙げているOpenAIの画像モデルは、依然としてgpt-image-1-mini、gpt-image-1.5、gpt-image-2、GPT Image 2.5 Sunburst、そしてGPT Image 2.5 Flareです。つまりこれはローンチの話ではありません。ベンダー自身の機械可読な契約の中の一文が何を教えてくれるのか、そして意図的に何を教えてくれないのか、という話なのです。

証拠は、コミット単位に至るまで

変更は全文を読めるほど小さいものです。10月28日20:56 UTCにOpenAI OpenAPI Publisherボットが作成したコミットaa88004は、「Add 'markup' property to image editing endpoints」というタイトルで、openapi.jsonとopenapi.yamlにまたがる27行に変更を加えています。このコミットにはAPIドキュメントのソースリビジョン1326001への参照が含まれており、生成されたリファレンスはこれによってどの文章を表示すべきかを判断します。同じ4つの文が、developers.openai.comのimage-editリファレンスページに現在表示されています。

以下がmarkupとは何かの全体像です（OpenAI自身の仕様による）：

• これは、編集リクエストの最初の画像に重ねられた透明PNGです。

• ファイルID、HTTPS URL、またはbase64データURLとして指定できます。

• 向きを変更した後のその画像の寸法と一致し、透明なピクセルを含んでいる必要があります。

• GPT Image 2.5および2.6に対応しており、マスク。

それが公開されている説明のすべてです。図も例も、オーバーレイがどのように解釈されるかの説明も、2.6が2.5と何を変えて行うのかについての記述も、タイミングに関する手がかりもありません。仕様は機械可読で、フィールドの形状については網羅的ですが、セマンティクスについてはほぼ沈黙しており、これは契約としては普通のことですが、それに基づいて計画を立てようとする人にとっては苛立たしいものです。

欠けているものは、存在しているものよりも多くの情報をもたらす

5 MB の openapi.json 内で gpt-image-2.6 を含む識別子を検索しても、何も見つからない。編集エンドポイントのサポート対象モデルに関する記述は、ファミリーを名前で列挙し、9月の2つの SKU とその日付付きスナップショットで止まっている：gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-flare-2026-09-08。モデルフィールドで名付けられないモデルは呼び出せるモデルではなく、その名前を載せるはずのリポジトリも、それを載せるよう更新されていない。

これは、OpenAIが9月上旬にGPT Image 2.5に先駆けて用いたパターンです。生成されたドキュメントや仕様ファイルに参照が現れ、その後で製品ページ、価格表、変更履歴が追いつくというものです。またこれは、10月17日のOpenAIのモデル一覧に3つのaurora-識別子を生み出したパターンでもあります。それらは現れ、数分以内にまた取り下げられ、その後は説明されていません。仕様の中の名前は先行指標です。約束ではなく、日付でもありません。

マークアップは入力であり、モデルではない — そしてそれこそが本当の変化だ

バージョン番号は見出しだが、本質はパラメータにある。今日、画像編集はマスクを使うことができる：すなわち「ここを変え、残りはそのままにする」という二値の領域である。プロンプトがすべての意味を担わなければならない。なぜならマスクは何も担わないからだ — それは内部に何の意味も持たない穴である。マークアップは別種のオブジェクトである。それは画像の上に重ねられた画像であり、画像は矢印、ロゴの周りに描かれた枠、余白の走り書き、色で区別された二つの領域、あるいは手書きのメモを載せることができる。モデルがそのオーバーレイを、混ぜ合わせるピクセルとしてではなく指示として読むなら、編集リクエストは「この領域を置き換える」ではなく「描画が言うとおりにする」になる。

その最後の文は推論であり、ドキュメントではありません。OpenAI はマークアップについてちょうど 4 文しか公開しておらず、そのどれも解釈については述べていません。仕様が明確に述べているのは排他性です。markup は mask と組み合わせることはできません。したがって、これは既存の編集フローに後付けされた追加入力ではありません。これはエンドポイントを通る第2の経路であり、各リクエストはいずれか一方のみを使います。フィールドは任意であるため、既存の mask と prompt を使う呼び出しは影響を受けませんが、アノテーション駆動型の編集を望む製品は、現在の呼び出し形式を拡張するのではなく、別の呼び出し形式を選ぶことになります。

注目に値する消費者側の呼応がある。ChatGPT Images 2.5は9月8日にSketchツールを搭載してリリースされた——画像上に描き、変更を依頼する。Markupは同じアイデアのAPI側の表現のように読める。描画が指示となり、プロンプトはそのキャプションとなる。それがOpenAIの意図するところかは未確認だが、この分野の制約——同じ寸法、透明ピクセル、maskと排他的——はその解釈に合致し、他のほとんど何にも合致しない。

漏洩の残り半分はArenaというコードネームです

この記事のきっかけとなったシグナルは、ドキュメントで目撃された情報とArenaのブラインドテストを結びつけるものだ。左がgpt-image-2.5-sunburst、右が匿名のshooting-star-green-alphaで、2つのチェックポイントがテストされ、2つ目の出力が返信に投稿されている。10月28日に公開された韓国語の記事は、Arenaの画像リーダーボードに同じコードネームの一族が現れていると述べており、その見出しにはGreen AlphaとRed Alphaの両方が挙げられている。記事は、GPT Image 2.5とほとんど変わらないように見えたがざらつきがわずかに少なかったと報告し、1つがうまく出るまでに何度も生成する必要があったと警告している。

shooting-star-green-alpha が GPT Image 2.6 であることを裏付けるものは何もない。この結びつきは状況証拠にすぎない。コードネームは仕様の一文と同じ週に浮上し、現在のトップ編集モデルと比較されており、-alpha 接尾辞は10月17日の aurora-*-alpha 識別子と一致する。Arena のコードネームは以前にも誤って帰属されたことがあり、色の異なる2つのバリアントは2つの別個のモデルバージョンの証拠ではない。同じモデルの2つのサンプリングチェックポイントである可能性も同様に高い。Arena に関する部分は、ベンチマーク結果ではなくテスターによる目撃情報として扱い、誰かがスコア付きの比較を公開するまでは「2.5 よりわずかに優れている」を最もあり得る結果として扱うこと。

2.6が超えなければならないもの

関連するボードは画像編集です。マークアップは編集機能だからです。10月29日にArtificial Analysisで表示されているように、そのリーダーボードの上位は次のようになっています。

• GPT Image 2.5 Sunburst (max) — OpenAI、Elo 1,199、1位。

• MAI-Image-2.7-Preview — Microsoft AI、Elo 1,193、2位。

• GPT Image 2.5 Flare (max) — OpenAI、Elo 1,182、3位。

• MAI-Image-2.6 — Microsoft AI、Elo 1,151、4位、Krea 3（Ultra）およびNano Banana 2.1と同水準。

• GPT Image 2（high）— OpenAI、Elo 1,136、8位。

あのボードには GPT Image 2.6 のエントリーがなく、これが出荷済みのものがないことを示す現時点で最も明快な確認材料だ。頂点にも余裕はない。1位と2位の差は6ポイントで、Sunburst とその同族の Flare の差は17ポイントある。どちらも重なり合う95%区間を持っている — Sunburst は1,188から1,210、Flare は1,171から1,193。Arena のテスターが説明するように、粒状感を減らすだけの2.6なら、その上ではなくそのノイズの内側に収まるだろう。興味深い問いは、2.6がEloで2.5を上回るかどうかではない。マークアップ経路が編集リクエストで表現できるものを変えるかどうかだ。なぜならそれは、ペア比較のリーダーボードが測定するのが苦手な種類の能力だからだ。

それが受け継ぐ価格と、今日あなたが呼べるもの

GPT Image 2.5は9月8日に2つのAPI SKUを伴ってリリースされた — デフォルトのFlareはGPT Image 2よりレイテンシが50%低いと謳われ、Sunburstは精密編集向けのバリアントである — そしてGPT Image 2の料金表をそのまま維持した：

• 画像入力 — 100万トークンあたり8.00ドル、キャッシュされた画像入力は100万トークンあたり2.00ドル、画像出力は100万トークンあたり30.00ドル。

• テキスト入力 — 100万トークンあたり$5.00、キャッシュ済みは100万トークンあたり$1.25。

• バッチ — 半額：画像入力 $4.00、キャッシュ $1.00、画像出力 $15.00、テキスト入力 $2.50。

OpenAIはGPT Image 2.6の価格を公表しておらず、同社の料金ページ自体に画像1枚あたりの定価はまったくありません。課金はトークン単位なので、生成画像1枚あたりのコストはサイズ、品質、送信する参照画像の量によって変動します。規模感をつかむには、Artificial Analysisのリーダーボードに掲載されている独立推定値、最高品質の画像1,000枚あたり210.70ドル（1枚約21セント）を使うのがよいでしょう。予算策定にはそのような数字を使い、誰かが投稿した画像1枚あたりの推測値に頼らないでください。2.6が実際にリリースされた場合、有用な既定の想定は現在の料金表です。というのも、2.5は2.0から何も変更していないからです。ただし、それは1つのデータポイントであり、方針ではありません。価格変更のほうが、よりニュース価値の高い出来事になるでしょう。

2.5の両SKUはすでに本日、OrcaRouter経由で呼び出し可能です。価格は100万トークンあたり入力$8.00、出力$30.00で、プロバイダーの定価を0%のマークアップでそのまま適用し、カタログの他のモデルと同じキーで利用できます。GPT Image 2.6はカタログになく、このリークにはそれがいつ掲載されるかを示す日付も何もありません。ルーティング層がもたらすのは、移行のうち安く済む部分です。新しい画像モデルが登場したとき、ルーティングDSLを使えばトラフィックの一部をそこへ送り、残りは信頼しているSKUに留められます。また自動フェイルオーバーがプロバイダーのエラーをカバーします。ただし、1つのプロバイダーしか提供しないモデルに対して2つ目の上流をでっち上げることはできないため、まったく新しいチェックポイントは広くミラーリングされるまで単一障害点のままです。

名前をモデルに変える4つのシグナル

これがいつ漏えいでなくなるかを知りたいなら、タイムラインではなく仕様に注目してください：

• 仕様のモデル列挙、または編集エンドポイントのサポート対象GPT画像モデル一覧に gpt-image-2.6 の識別子が現れること。それが、呼び出しが可能になる瞬間です。

• 変更履歴、またはOpenAIからの製品投稿。同社はこれまで一度も、変更履歴なしでGPT Imageの世代を出荷したことがなく、ChatGPT、ChatGPT Work、Codex全体に同日展開された2.5リリースも同様です。

• Artificial Analysis上でスコア付けされたエントリ、理想的には編集Eloとサンプル数を伴うもの。ベンダーが選び出したアリーナのスクリーンショットはそれに該当しない。

• マークアップフィールドが仕様改訂に留まるのではなく、API自体で実際に利用可能になる — 実際に渡せるパラメータとなり、オーバーレイの寸法が正しくない場合には検証エラーが発生する。

反証となるものもある。仕様の次回改訂で「および2.6」という条項がひっそり削除されれば、おそらく計画されていたSKUが改名されたか遅延したと読むべきだ。ちょうど10月に aurora- 識別子が消えたのと同じである。ドキュメントのプレビューは取り下げられるものだ。だからこそプレビューなのだ。

今のところ、実用的な答えは地味なものだ。今日、制作品質で画像編集を行っているなら、GPT Image 2.5 Sunburst が最も優れた独立スコアと公開価格を備えたモデルであり、しかも今すぐ利用できる。Flare は同じ料率での大量処理向けの選択肢だ。わずか4文のドキュメントしかなく、その背後に呼び出し可能なモデルが存在しないパラメータを中心に、編集パイプラインを作り直すべきではない。名前は実在する。しかし2026年10月29日時点で、モデルは実在しない。