gpt-image-2.6でGIFとSVGを作る｜設定値と制約

2026年11月4日（米国時間）に公開された GPT-Image-2.6 では、API からアニメーション GIF と SVG（ベクター画像）を直接出力できるようになりました。この記事では、OpenAI の画像生成ガイドに書かれた設定値と制約を、実装前に確認しやすい形にまとめます。

結論｜output_format を gif か svg にするだけ。ただし生成専用で n や形式に制約がある

使い方は、POST /v1/images/generations で model に gpt-image-2.6-sunburst か gpt-image-2.6-flare を指定し、output_format を "gif" または "svg" にするだけです。GIF はフレーム数（2〜16）と1フレームの表示時間（20〜2000ミリ秒）を指定でき、SVG は1リクエスト1枚です。どちらも編集エンドポイントでは出力できない点に注意してください。

アニメーション GIF の作り方

プロンプトには「何が・どう動いて・どうループするか」を書きます。動きの量はフレーム関係の3つの項目で決まります。

リクエストの本文は次の形になります。

{"model": "gpt-image-2.6-flare", "prompt": "湯気が立つコーヒーカップ。湯気がゆっくり上がり、最初の状態に戻ってループする", "output_format": "gif", "frame_count": 9, "frame_duration_ms": 200, "size": "auto"}

返ってきた b64_json を base64 でデコードし、拡張子 .gif で保存すれば完成です。

ループの長さは「フレーム数×表示時間」で決まる

公式ガイドの作例は Sunburst で frame_count=9・frame_duration_ms=200 とし、1.8秒で最初のポーズに戻るランタンのアニメーションです。なめらかさはフレーム数で、速さは表示時間で決まるので、まず既定値で作り、動きが粗ければ frame_count を増やすのが手順として無駄がありません。

GIF の5つの制約

• 生成専用：編集エンドポイント（/v1/images/edits）は GIF の出力に対応していません。手元の写真を動かす使い方はできません。
• サイズの上限：フレーム数・1フレームの大きさ・枚数（n）の合計が、モデルのサイズ上限と1リクエストの総ピクセル数に収まる必要があります。超えたら frame_count、フレームの大きさ、n のどれかを減らします。
• ストリーミング不可：途中経過の画像（partial images）は使えません。
• 圧縮率の指定不可：output_compression は GIF では独自に指定できません。
• prompt_rewriter 不可：GIF 出力とは併用できません。

SVG（ベクター画像）の作り方

output_format を "svg" にすると、パス・図形・色を後から直せる SVG が返ります。アイコン、ロゴ、イラストのように、拡大しても荒れず、色を後から差し替えたい図に向いています。

SVG の仕組みと料金

API はまず参照用の画像を作り、それをもとに SVG を書き起こします。quality の設定はこの参照画像に効きます。料金は「参照画像ぶんの画像モデルの料金」と「SVG を書き起こすモデルが使ったトークンぶんの料金」の合計で、総額は双方の使用トークン数で決まります（公式ガイド・Cost and latency）。2.6 の単価そのものは 2.5 と同額で、違いはgpt-image-2.6 と 2.5 の違い（Batch 非対応の影響）で比較しています。

SVG の制約

• n は1：1リクエストで1枚だけです。
• ストリーミング・partial images・output_compression・prompt_rewriter は使えません。
• 編集とは組み合わせられない：編集エンドポイントは SVG を出力できず、SVG を編集の入力画像として渡すこともできません。
• 中身は静的なベクターだけ：返る SVG にスクリプト、外部リソース、埋め込みのラスター画像は含まれません。そのまま Web に置きやすい反面、アニメーションする SVG は作れません。

返ってきた b64_json を base64 でデコードすると UTF-8 の XML になるので、拡張子 .svg で保存します。

あわせて覚えたい：印を付けて直す markup 編集

同じ日に、画像に丸や矢印を描いた透明な PNG を渡して「ここを直して」と指示できる markup 編集も追加されました。こちらは 2.6 だけでなく、対応する 2.5 のモデルでも使えます。

1. 元の画像を1枚目の入力画像にする
2. 丸や書き込みだけを描いた透明な PNG を別に作る（元画像と同じ幅・高さ。元画像に重ねて1枚にしない）
3. その PNG を markup として /v1/images/edits に送る
4. 変えたい内容と、残したい部分をプロンプトに書く

1枚目の画像と注釈画像はそれぞれ最大16,777,216ピクセル、注釈ファイルは50MBまでです。mask や prompt_rewriter とは併用できません。料金は通常の編集と同じで、追加料金はかかりません。

業務でどう使うか

作った画像を商用で使うときの注意はChatGPT Images 2.5 は商用利用できるか、AI 画像を業務に入れるときの全体像はAI 画像生成をビジネスで使う方法にまとめています。

こうした画像生成を、社内の制作フローや自社サービスに組み込みたいというご相談もいただきます。私たちは API を業務の仕組みに組み込む独自AI開発もお手伝いしております。記事の途中で恐縮ですが、よろしければ合わせてご覧いただけたら嬉しいです。

まとめ

gpt-image-2.6 では、output_format を gif か svg にするだけで、アニメーション GIF とベクターの SVG を API から直接作れます。GIF は 2〜16フレーム・1フレーム20〜2000ミリ秒で、ループの長さはその掛け算です。どちらも生成専用で、編集エンドポイントでは出力できません。まずは既定値（9フレーム×200ミリ秒）で数本作り、用途に合わせて調整してください。