DALL-E は引退：GPT Image 2 への移行方法

引退は確定事項

2026 年 5 月 12 日、公式の API changelog によれば、OpenAI は dall-e-2 と dall-e-3 を API から削除しました。これは長い猶予期間付きの非推奨告知ではありません——モデルはもうなく、いまだにそれらを呼び出している連携はすべて、画像ではなくエラーを受け取ります。製品、コンテンツのパイプライン、あるいは DALL-E の上に組まれた社内ツールを運用しているなら、移行はその朝から「任意」ではなくなりました。

OpenAI のガイダンスは 3 つの移行先を名指ししています：gpt-image-2、gpt-image-1、または gpt-image-1-mini。これらを置き換える世代も新しくはありません——gpt-image-2 は 2026 年 4 月 21 日に API へ登場しており、この道はすでに踏み固められています。本記事がその攻略本です：どのモデルを選ぶか、コードと請求で実際に何が変わるか、そしてこの強制移行を「やる価値あり」に変えるただ一つの機能アップグレードについて。

移行先を選ぶ

3 つの公式移行先は、それぞれ異なる予算をカバーします：

• gpt-image-2 —— 現行のフラッグシップであり既定の選択肢：ファミリー内で最強の指示追従とテキストレンダリング、新しい編集挙動、柔軟なアスペクト比。固定で再現可能な挙動が欲しいなら、スナップショット ID gpt-image-2-2026-04-21 を使ってください。
• gpt-image-1 —— 前世代。すでにこれで出力を検証済みで、挙動の変化を最小限にしたいなら正当化できますが、最新の編集機能とアスペクト比機能は手放すことになります。
• gpt-image-1-mini —— 予算重視の選択肢。ドラフト、サムネイル、そしてピーク忠実度よりも 1 枚あたりのコストが重要な高ボリューム案件向け。

エンドポイントは見覚えがあるはずです：gpt-image-2 は v1/images/generations と v1/images/edits、それに新しめの v1/responses インターフェースを通じて提供されます。あなたの DALL-E コードがすでに images エンドポイントへ POST しているなら、移行はほぼ model ID の差し替えとパラメータの更新で済みます——リクエストの形は生き残ります。

変わること：課金、サイズ、そして 4K の注意点

最大の意識転換は課金です。DALL-E は画像 1 枚ごとに定額を課していました；gpt-image-2 は token ベースです：画像入力は 100 万 token あたり 8 ドル（キャッシュ時は 100 万あたり 2 ドル）、画像出力は 100 万 token あたり 30 ドル——出力レートは gpt-image-1.5 より 100 万あたり 2 ドル安い。実際、Hacker News のローンチスレッドはこれを、品質ティアに応じて 1024x1024 画像 1 枚あたりおよそ 0.006〜0.211 ドル、同条件比較で gpt-image-1.5 より安いと算出しました。私たちは完全なコスト計算——token テーブル、100 枚と 1,000 枚の実算例、DALL-E 3 との比較——を https://gpt-img2.com/blog/gpt-image-2-api-pricing-2026 の価格深掘り記事に残しているので、本記事では重複させません。

再設計の前に知っておくべき課金レバーが 2 つ：Batch API は 50% 割引で動き、バルクの DALL-E パイプラインを移行しているなら直接関係します。そして品質ティアは解像度よりもはるかに大きくコストを動かします——既定は低、ある素材が要求するときだけ上げましょう。

サイズも変わり、それも良い方向に。DALL-E の固定サイズ一覧はなくなり、3:1 の横長から 1:3 の縦長までの柔軟なアスペクト比に置き換わりました。3072x1024 のサイトバナーは、いまや「生成してから切り抜く」ハックではなく、一度のネイティブ生成です：

Wide website hero banner, 3:1 aspect ratio (3072x1024): minimal workspace scene — matte-black desk, warm desk lamp, open laptop showing a grid of generated images. Soft morning side light, muted teal-and-amber grade, generous negative space on the right for a headline. Headline text reading MIGRATE IN AN AFTERNOON in clean grotesque type, right-aligned. Avoid: clutter, watermark, garbled text.

解像度に関する注意を一つ：4K（4096x4096）出力は 2026 年 5 月にベータ入りしましたが、標準ティアは 2K であり、OpenAI はまだ本番での 4K を推奨していません。価格もそれに応じて高めです——Simon Willison は 3840x2160 の生成が 13,342 出力 token で 1 枚あたり約 0.40 ドルだったと報告しています。4K は既定値ではなく実験として扱いましょう。

編集エンドポイントこそが本当のアップグレード

1 節だけ流し読みするなら、ここにしてください。編集は DALL-E 時代の弱点でした：1 か所の変更を頼むと画像全体が漂流しました。gpt-image-2 の編集エンドポイントはまさにそれを直します——高忠実度の入力編集は未編集領域を厳密に保持するので、ラベルの差し替えがもう製品全体を再レンダリングしません。

さらにマルチ参照合成も加わりました——製品写真とシーン写真を送ると、モデルが正しい光と遠近でそれらを合成します——そしてマスクは必須ではなく任意になったので、編集を平易な言葉で説明し、対象領域はモデルに探させられます。需要のシグナルは見逃しようがありません：fal、Replicate、WaveSpeed はいずれもローンチから数日のうちに専用の GPT Image 2 編集エンドポイントを出荷しました。

Edit instruction. Keep everything in the base image exactly as it is — composition, lighting, background, pose. Only change: replace the plain white mug on the desk with the ceramic mug from the second reference image, matched to the scene's warm side lighting and the desk's perspective. Do not alter any other object, shadow, or texture.

あなたの DALL-E パイプラインが、編集エンドポイントが信頼できないからと避けてきたなら、もう一度テストしてください。これこそが、強制された移行を実際のアップグレードへ変える機能です。

移行チェックリスト

ほとんどの連携にとって、機械的な作業は午後いっぱいで収まります：

• model パラメータを gpt-image-2 に差し替えるか、再現可能な挙動のためにスナップショット gpt-image-2-2026-04-21 を固定する。
• DALL-E の固定サイズを、3:1 から 1:3 までの間で本当に欲しいアスペクト比に置き換える。
• token 課金の下でコストを見積もり直す——品質ティアが大きなレバー——そして予算を確定する前に OpenAI の価格ページで現行レートを確認する。
• バルクで遅延を許容できる案件は、50% 割引のために Batch API 経由で流す。
• DALL-E の弱い編集のために回避策を組んだ箇所をすべて再テストする；新しい編集エンドポイントがおそらくそのコードを消してくれる。

開発者向けの余談：gpt-image-2 はローンチ当日に Codex にも搭載されたので、コーディングセッション内で素材を生成できます——ただしコミュニティの注意として、Codex のサブスクリプションは直接の API エンドポイント枠を含みません。開発時の素材には便利ですが、本番での API の代替にはなりません。

そもそも連携コードに触れる前に、ブラウザで prompt ライブラリをストレステストしてください——gpt-image-2 の出力は DALL-E と十分に異なるため、古い prompt も通常は手を入れる必要があります。それは gpt-img2.com で行えます。登録で 20 クレジット付き、クレジットカード不要、無料で始められます：古い DALL-E prompt を https://gpt-img2.com で走らせ、移行を出荷する前に何を書き直すべきか確かめましょう。