AI画像生成の料金比較：1枚あたりの費用を比較
GPT Image、Gemini、FLUX、Seedream、Grokなどの公式AI画像生成料金を比較。トークン・解像度別の課金を1枚と1,000枚あたりの米ドルに換算し、入力画像や再試行の費用も解説します。
公式API料金の確認日：2026年9月10日。金額はすべて米ドルです。
100万トークンあたり$30という料金だけでは、商品写真を1枚作る費用はほとんど分かりません。必要な画像が広告にあるサイズの4倍なら、「$0.03から」という表示も同様です。
AI画像生成の料金を比較するには、まず出力条件を決めましょう。正方形の画像1枚について、解像度と品質設定を指定します。各社の課金単位を1枚あたりの米ドルに換算し、入力や制作工程の費用を別途加えます。
本記事では、OpenAI、Google、Black Forest Labs、Ideogram、BytePlus、Grok、Alibaba Cloud（Qwen）、Meta、Microsoft、Stability AIの公式料金ページを比較します。料金の比較であり、同価格帯のモデルが同等の結果を出すという意味ではありません。
比較の基準
主表の条件は1024 × 1024ピクセル、1リクエストにつき出力1枚、標準API処理です。参照画像、別途課金されるプロンプトトークン、生成テキストや推論、ストリーミングプレビュー、検索、再試行、税金、個別契約の割引は含みません。
共通単位は画像出力の費用であり、API請求額全体を示すものではありません。生成1回あたりの固定料金を設定しているサービスではその料金を、トークン課金では画像出力部分を掲載しています。
各社の品質ラベルはそのまま表示します。ある会社の「medium」は標準化された品質スコアではなく、「low」を別モデルの上位設定と条件を説明せずに比較することもできません。
本記事ではサイズを次のように定義します。
- 1K正方形： 1024 × 1024ピクセル。
- 2K正方形： 2048 × 2048ピクセル。
- 4K正方形： 4096 × 4096ピクセル。
各社が「4K」と呼ぶ横長画像は、異なる寸法の場合があります。本記事の4K正方形の列とは置き換えられません。
1K正方形でのAI画像生成料金
「推定」は各社の計算ツールに表示された結果、「計算値」は公開トークン数に公開単価を掛けた値です。1,000枚分の総額には、ここに示す丸め前の1枚単価を使っています。
| モデルと設定 | 課金基準 | 米ドル／枚 | 米ドル／1,000枚 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 — low | 公式計算ツールの推定 | $0.00588 | $5.88 |
| GPT Image 2.5 — medium | 公式計算ツールの推定 | $0.01317 | $13.17 |
| GPT Image 2.5 — high | 公式計算ツールの推定 | $0.05268 | $52.68 |
| GPT Image 2.5 — xhigh | 公式計算ツールの推定 | $0.09366 | $93.66 |
| GPT Image 2.5 — max | 公式計算ツールの推定 | $0.21072 | $210.72 |
| GPT Image 2 — medium | 公式計算ツールの推定 | $0.05268 | $52.68 |
| GPT Image 2 — high | 公式計算ツールの推定 | $0.21072 | $210.72 |
| FLUX.2 [klein] 4B | 最初の課金メガピクセル | $0.014 | $14.00 |
| FLUX.2 [klein] 9B | 最初の課金メガピクセル | $0.015 | $15.00 |
| FLUX.2 [pro] | 最初の課金メガピクセル | $0.030 | $30.00 |
| FLUX.2 [max] | 最初の課金メガピクセル | $0.070 | $70.00 |
| Gemini 3.1 Flash Lite Image / Nano Banana 2 Lite | 画像トークンの計算値 | $0.03360 | $33.60 |
| Gemini 2.5 Flash Image / Nano Banana | 画像トークンの計算値 | $0.03870 | $38.70 |
| Gemini 3.1 Flash Image / Nano Banana 2 | 画像トークンの計算値 | $0.06720 | $67.20 |
| Gemini 3 Pro Image / Nano Banana Pro | 画像トークンの計算値 | $0.13440 | $134.40 |
| Ideogram 4.0 — Turbo | 出力画像ごと | $0.030 | $30.00 |
| Ideogram 4.0 — Default | 出力画像ごと | $0.060 | $60.00 |
| Ideogram 4.0 — Quality | 出力画像ごと | $0.100 | $100.00 |
| Seedream 5.0 Pro | 出力 ≤ 2.36MP | $0.045 | $45.00 |
| Grok Imagine Image | 出力画像ごと | $0.020 | $20.00 |
| Grok Imagine Image 2.0 — low | 解像度と品質 | $0.040 | $40.00 |
| Grok Imagine Image 2.0 — medium | 解像度と品質 | $0.060 | $60.00 |
| Qwen-Image-3.0 | 出力ごと；シンガポール／International | $0.030 | $30.00 |
| Qwen-Image-3.0-Pro | 解像度区分；シンガポール／International | $0.040 | $40.00 |
出典：OpenAIの画像生成計算ツール、Black Forest Labsの料金、Google Gemini APIの料金、Ideogram APIの料金表。
Seedream Proの1024 × 1024は低い方の出力料金区分に該当します。Seedream Liteはこの1K正方形の基準に対応していないため、$0.035の料金は後述の2K／4K表に掲載しています。出典：BytePlusの料金表、Seedreamの寸法、Grok Imagine Imageの料金、Grok Imagine Image 2.0の料金。
Qwenの出典：シンガポール／Internationalの料金、APIのサイズ制限。MetaとMicrosoftは、確認できた料金から同じ正方形出力の基準を確定できないため、後述の別表に掲載しています。
OpenAIの計算ツールでは現在、SunburstとFlareが「GPT Image 2.5」にまとめられています。掲載値はツール上の推定値であり、モデル別に独立測定した平均ではありません。請求の基準は実際の使用量です。
Googleのページでは一部の料金が丸められています。例えば$0.0672は約$0.067と表示されます。1,000枚の予算で丸め誤差が積み重ならないよう、本記事では乗算結果を保持しています。
最安値の行はテストの出発点です。制作要件を満たすまでに何回の試行が必要かは分かりません。
2Kと4Kでは何が変わる？
比較可能な正方形解像度の条件をまとめました。ダッシュは、この表で対応が確認できる比較値がないことを示し、無料という意味ではありません。
| モデルと設定 | 1K正方形 | 2K正方形 | 4K正方形 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 — medium、推定 | $0.01317 | $0.02676 | — |
| GPT Image 2.5 — high、推定 | $0.05268 | $0.10704 | — |
| GPT Image 2.5 — max、推定 | $0.21072 | $0.42816 | — |
| FLUX.2 [klein] 4B | $0.014 | $0.017 | — |
| FLUX.2 [pro] | $0.030 | $0.075 | — |
| FLUX.2 [max] | $0.070 | $0.160 | — |
| Nano Banana 2 | $0.0672 | $0.1008 | $0.1512 |
| Nano Banana Pro | $0.1344 | $0.1344 | $0.2400 |
| Seedream 5.0 Pro | $0.045 | $0.090 | — |
| Seedream 5.0 Lite | — | $0.035 | $0.035 |
| Grok Imagine Image | $0.020 | $0.020 | — |
| Grok Imagine Image 2.0 — low | $0.040 | $0.060 | — |
| Grok Imagine Image 2.0 — medium | $0.060 | $0.080 | — |
| Qwen-Image-3.0 | $0.030 | $0.030 | — |
| Qwen-Image-3.0-Pro | $0.040 | $0.075 | — |
出典と計算根拠：OpenAIの計算ツールとサイズ制限、BFLの最初／追加メガピクセル料金、Googleの解像度別トークン数。
追加の出典：BytePlus Proの料金、Liteの料金、Seedreamのサイズ制限、Grokの基本モデルと2.0の公式モデルカード。Seedream Proは1Kと2K、Liteは2Kから4Kに対応しています。各料金を上記の具体的な正方形寸法に対応づけています。
OpenAIの文書ではGPT Image 2.5の最大辺長は3840ピクセルのため、4096 × 4096は制限外です。BFLのFLUX.2出力上限は同社の課金単位で4メガピクセルであり、2048 × 2048は含まれますが4096 × 4096は含まれません。
このように「画素数が4倍なら料金も4倍」とは判断できません。料金の増え方は提供会社ごとに異なります。
トークンを1枚あたりの料金に換算する方法
トークン課金のリクエストは、費用を次の要素に分けます。
リクエスト費用 =
テキスト入力トークン数 × テキスト入力単価 / 1,000,000
+ 画像入力トークン数 × 画像入力単価 / 1,000,000
+ 画像出力トークン数 × 画像出力単価 / 1,000,000
+ 別途課金されるテキスト、推論、ツールなどの費用キャッシュが適用される場合は、キャッシュ済み入力と通常入力を別項目にします。同じ入力を二重計上しないようにしましょう。
計算例：GPT Image 2.5
公式計算ツールでは、high品質の1024 × 1024画像の出力トークン数を1,756と推定しています。画像出力単価が100万トークンあたり$30なら、次の計算になります。
1,756 × $30 / 1,000,000 = $0.05268ここで、画像モデルに課金対象のテキスト入力がちょうど200トークンあり、参照画像やその他の料金がないと仮定します。テキスト入力は100万トークンあたり$5なので、プロンプト費用は$0.001です。推定額は1リクエストあたり$0.05368、同条件の1,000リクエストで$53.68になります。200トークンは説明用の仮定であり、特定の文章を測定した値ではありません。公式トークン単価。
画像生成の呼び出し前に別モデルでプロンプトを計画・書き換えする場合は、その使用量も予算に加えます。
計算例：Nano Banana 2
Googleは1K画像の出力を1,120トークン、画像出力単価を100万トークンあたり$60としています。
1,120 × $60 / 1,000,000 = $0.0672入力、テキスト、推論の料金は別途加算されます。Googleの料金。
トークン単価だけではモデルの費用順位は決まりません。画像生成に使うトークン数も必要です。
メガピクセルを1枚あたりの料金に換算する方法
BFLは課金上の1メガピクセルを1024 × 1024ピクセルと定義し、出力を整数の課金単位に切り上げます。最初のメガピクセルと追加分で単価が異なる場合があります。BFLの課金ルール。
FLUX.2 [pro]の場合、2048 × 2048の出力は4課金単位です。
課金単位 = ceil((2048 × 2048) / (1024 × 1024)) = 4
出力費用 = $0.03 + (4 − 1) × $0.015 = $0.075よくある間違いは、提供会社の定義を確認せず100万で割ることと、すべての単位に最初のメガピクセル料金を適用することです。どちらも比較を歪めます。
スプレッドシートには課金単位と元の寸法を併記しましょう。「2K」というラベルは便利ですが、計算を再現可能にするのはピクセル寸法です。
Grokの画像料金：モデルと品質を明記する
Grok Imagine Imageは1Kでも2Kでも出力1枚あたり$0.02です。画像入力は1枚につき$0.002が加算されます。公式モデルカード。
Grok Imagine Image 2.0のlow／medium料金は、1Kで$0.04／$0.06、2Kで$0.06／$0.08です。参照画像は1枚につき$0.01が加算されます。そのため参照画像1枚を使う2K mediumの編集は$0.09、同じ条件の1,000リクエストで$90です。2.0の公式モデルカード。
予算にはモデル識別子と品質設定を残しましょう。「Grokの画像料金」という総称では異なる製品を指す可能性があります。
SeedreamとStability AI：その他の課金方式を換算する
Seedream 5.0 Pro：解像度のしきい値
BytePlusの料金は、2.36MP以下で出力1枚あたり$0.045、2.36MP超で$0.09です。1,000枚なら$45または$90になります。最初の参照画像は無料で、追加の入力画像は1枚$0.003です。BytePlus公式モデル料金表。
これはしきい値による料金区分であり、メガピクセルに比例する課金ではありません。対応サイズがしきい値を超えると上位料金になり、$0.045にメガピクセル数を掛けるわけではありません。文書にある1024 × 1024はしきい値未満、2048 × 2048はしきい値超のため、1K正方形は$0.045、2K正方形は$0.09です。Proは4096 × 4096に対応していません。公式サイズ制限。
例えば参照画像3枚では、最初の1枚が無料、残り2枚が有料なので$0.006が加算されます。その他の適用料金を除くと、低い料金区分の編集は$0.051、高い区分では$0.096になります。
BytePlusはSeedream 5.0 Liteを出力1枚$0.035、1,000枚で$35としています。文書の対応サイズには2048 × 2048と4096 × 4096が含まれますが、1024 × 1024は含まれません。そのため解像度表では2Kと4Kを$0.035とし、1K料金は掲載していません。ModelArkの料金。
Stability AI：米ドル換算額が公開されたクレジット
Stability AIでは1 APIクレジットが$0.01です。Stable Image Coreは3クレジット、Stable Image Ultraは8クレジットなので、生成1回あたり$0.03と$0.08、1,000回で$30と$80に相当します。これは各サービス固有の料金であり、1024 × 1024固定条件の確認済み料金ではありません。Stability AIの料金。
クレジットは米ドル換算額が分かれば比較できます。他のプラットフォームでも1クレジットが同額だとは考えないでください。
Qwenの画像料金：デプロイ先のリージョンを選ぶ
Alibaba CloudのQwen-Image-3.0は1Kと2Kのどちらも出力1枚$0.03です。Qwen-Image-3.0-Proは1Kが$0.04、2Kが$0.075です。本記事ではシンガポールエンドポイント、Internationalデプロイ範囲の米ドル料金を使います。他のリージョンでは料金が異なります。両モデルとも入力画像は1枚$0.003です。リージョン別公式料金。
APIは文書の画素数範囲内で1024 × 1024と2048 × 2048の明示指定に対応しています。本記事では両モデルとも4K正方形の料金は掲載していません。公式寸法。
参照画像2枚を使う2K Proの編集は$0.075 + 2 × $0.003 = $0.081、1,000リクエストで$81です。別のQwenモデルをセルフホストする場合や販売代理サービスを使う場合は、異なる費用条件になります。
MetaとMicrosoft：比較条件が異なる公開料金
これらのモデルも比較対象ですが、以下の出典では同じ1024 × 1024の出力費用を確定できません。そのため1Kに統一した行と一緒に順位づけせず、公開されている課金単位を明示します。
Meta Muse Image
MetaはMeta Model APIのMuse Imageを1枚$0.01、つまり1,000枚で$10と案内しています。引用した公式発表から厳密な対応解像度表は確認できていないため、これは公開された1枚単価であり、1K、2K、4K正方形の確認済み料金ではありません。Meta開発者向け発表一覧。
| モデル | 公開課金単位 | 米ドル／枚 | 米ドル／1,000枚 |
|---|---|---|---|
| Meta Muse Image | 画像ごと；解像度との対応は未確認 | $0.010 | $10.00 |
Microsoft MAI-Image
MicrosoftはMAI-Image-2.5とFlashについて以下のトークン単価を公開しています。これは100万トークンあたりの米ドルであり、画像1枚の価格ではありません。Microsoftの公式料金発表。
| モデル | テキスト入力／100万トークン | 画像入力／100万トークン | 画像出力／100万トークン |
|---|---|---|---|
| MAI-Image-2.5 | $5.00 | $8.00 | $47.00 |
| MAI-Image-2.5-Flash | $1.75 | $1.75 | $19.50 |
画像出力にTトークンを使うリクエストでは、2.5の出力料金はT × $47 / 1,000,000、FlashはT × $19.50 / 1,000,000です。テキスト入力と画像入力は別途加えます。1024 × 1024出力の固定トークン数は確認していないため、OpenAIやGeminiのトークン数を代入して1枚単価を推定することはしません。
MicrosoftはFoundryでMAI-Image-2.6と2.6-Flashも発表しています。引用した発表ページでは具体的な単価や再現可能な1K正方形の費用は確定できず、上記の2.5料金を2.6に適用してはいけません。選択するモデル、デプロイ、現行見積額をFoundryで確認してください。2.6の公式発表。
使える画像1枚の費用は、生成1枚の費用より高くなる
キャンペーンでは、採用できた素材1点あたりの費用が重要になることがよくあります。
採用画像1枚あたりの費用 = 生成と編集の総費用 / 採用画像数モデルのベンチマークではなく、仮想のプロジェクトを考えてみましょう。
| 制作工程 | 有料生成回数 | 生成1回の費用 | 採用画像数 | 合計 | 採用画像1枚の費用 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 500 | $0.03 | 100 | $15 | $0.15 |
| B | 200 | $0.06 | 100 | $12 | $0.12 |
制作工程Bは生成単価が高くても、採用結果1枚あたりの費用は低くなります。どちらの採用率も特定モデルの典型値として扱うべきではありません。
自分の制作要件で小規模な比較を行いましょう。不採用の出力、編集、有料アップスケールを数えます。商品、被写体、レイアウト、必要な文字が保たれているかを確認し、完成品にかかった実費を比較します。
AI画像生成ツールの選び方では幅広い選定基準を、GPT Image 2.5ガイドでは編集と視覚的な制御を解説しています。
実際に使える予算を組む
見積もりを比較する前に、正確なモデル名、API提供会社、寸法、品質設定、入力画像数、処理区分を記録します。基盤モデルの名前が同じでも、販売代理サービスの料金はそのサービス固有の料金です。
標準処理と割引処理は列を分けましょう。バッチ割引は夜間制作に役立つ場合がありますが、対話型の制作工程の通常価格として示すべきではありません。
サブスクリプション型ツールでは、同じ期間の支払額を実際の採用出力数で割ります。これは実効的な制作費用であり、固定API単価ではありません。生成枠、未使用分、付属機能があるため、サブスクリプションは別の購入判断になります。
本記事で扱うモデルのうち、GPT Image 2.5、GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Grok Imagine ImageなどはPixoで利用できます。制作工程の中でこれらを使えます。上記の公式API料金は比較用です。選択したモデルと設定の料金は、Pixoに表示される価格を確認してください。
料金比較を制作に活かす
- GPT Image 2とNano Banana 2の比較、GPT Image 2・Midjourney・Imagen 4の比較で選択肢の長所と短所を確認しましょう。9月10日時点のAPI費用の基準には本記事を使ってください。以前の記事には過去の推定値や異なる課金条件が含まれます。
- GPT Image 2プロンプトガイドとマーケティング活用レビューで制作テストを計画しましょう。
- 質感のアーティファクトが再試行の原因になっている場合は、GPT Imageの質感トラブル対策をご覧ください。
よくある質問
画像生成料金を最も公平に比較できる単位は何ですか？
同じ寸法の画像1枚あたりの米ドルで比較し、品質と処理区分も明示します。リクエスト総額を推定するには別途課金される入力を加えます。制作工程全体は採用素材1点あたりの費用で比較します。
主表の料金が最終的な請求額ですか？
いいえ。表は画像出力または提供会社の固定生成料金だけを示しています。トークン課金の入力や追加サービスで総額が増える場合があります。税金、割引、再試行は基準に含めていません。
2Kは1Kの4倍の料金と考えてよいですか？
いいえ。画素数が4倍でも料金が4倍になるとは限りません。課金にはトークン数、最初のメガピクセル料金と追加単位、解像度のしきい値などが使われます。
安いモデルでも実際には高くつくことがありますか？
はい。生成単価が低くても、追加の試行、編集、アップスケールによって総費用が上回る場合があります。実際に採用する素材を作る費用を記録しましょう。
APIとサブスクリプションはどう比較すればよいですか？
表示価格は分けて扱います。共通の運用指標として、同じ期間の実際の費用を採用出力数で割り、含まれる付属サービスも明示します。
調査方法：10社の公開API料金を2026年9月10日に確認した文献ベースの比較です。有料生成のベンチマークは実施していません。OpenAIの推定値は、モデル・サイズ・品質を指定した対話型計算ツールから読み取りました。その他の換算は公開料金と文書化された単位に基づきます。解像度との対応が不明な箇所は仮定の価格で埋めていません。購入前にリンク先の公式料金表を再確認してください。
