Codexの画像生成はImages 2.5になったのか【2026】｜公式の記載が食い違う点と、自社203枚のメタデータで確かめたこと

2026-09-14

2026年9月8日にOpenAIが「ChatGPT Images 2.5」を発表してから、Codexで画像を作っている人が気になっているのは、たぶんこのあたりかなと思います。

発表にはCodexでも使えると書いてあるけど、自分がCodexで作っている画像はもう2.5になっているのか

Codexのドキュメントを見たら gpt-image-2 と書いてあって、どっちを信じればいいのか分からない

自分の環境で2.5かどうかを確かめる方法はあるのか

弊社も、ブログのサムネイルや図解をCodexのサブスク内蔵の画像生成で作っているので、同じところで引っかかりました。正直、答えは「公式の情報からは確定できない」です。 ただ、分からないなりに確かめられることはあったので、その範囲を書いておきます。

結論から言います

2026年9月14日時点では、公式の情報どうしが食い違っていて、Codexの内蔵画像生成がImages 2.5になったかは確定できません
OpenAIの発表記事は、Images 2.5を ChatGPT・ChatGPT Work・Codexのすべてのユーザーが使える と書いています
一方でCodexのドキュメントは、内蔵の画像生成は gpt-image-2 を使う と書いたままです
弊社で8月25日〜9月13日に生成した 203枚（テスト含む）のC2PAメタデータは、全部「gpt-image / 2.0」 で、9月8日の前後で変化はありませんでした。ただ、この表記で世代を見分けられるのか弊社には分からないので、判別材料にはしていません
画像生成の呼び出し時間は、7月の中央値62.5秒に対して9月は38.1秒でした。ただし条件が揃っていないので、「2.5で速くなった」とは言えません

この記事で持ち帰れること

発表記事とCodexのドキュメントで、どこが食い違っているか（原文つき）
自社で生成した203枚のC2PAメタデータを、9月8日の前後で並べた結果と、同じ集計を自分の環境で回す方法
呼び出し時間や日本語の出来を「2.5になった根拠」にしないほうがいい理由
Codexで画像を作るときの利用枠と、非対話で回したときに実際に踏んだ落とし穴

公式の記載は、発表記事とCodexのドキュメントで食い違っています

まず、2026年9月8日に公開されたOpenAIの発表記事「Introducing ChatGPT Images 2.5」には、提供範囲がこう書かれています。

Images 2.5 is available to all ChatGPT, ChatGPT Work, and Codex users across desktop, mobile, and web.

デスクトップ・モバイル・Webの、ChatGPT・ChatGPT Work・Codexのすべてのユーザーが使える、という書き方です。記事の末尾の「Pricing and availability」でも、ChatGPT・ChatGPT Work・Codexのユーザーに全プランで本日から順次提供（rolling out today）と書かれています。同じ記事では、APIに GPT-Image-2.5 Flare と GPT-Image-2.5 Sunburst の2モデルを追加したことも発表されています。

次に、Codexの公式ドキュメント「Image generation」です。弊社が見た時点ではページに更新日の表示がなかったので、2026年9月14日に開き直して確認しました。

Built-in image generation uses gpt-image-2 and counts toward your general Codex usage limits.

内蔵の画像生成は gpt-image-2 を使い、Codexの通常の利用枠を消費する、と書かれています。

発表は「Codexでも2.5が使える」、ドキュメントは「内蔵は gpt-image-2」。どちらかの更新が遅れているのか、段階的に切り替わっている途中なのか、弊社が読んだ範囲では判断できる記載は見つかりませんでした。なので、この記事では どちらが正しいとも断定しません。

自社で生成した203枚のメタデータを、9月8日の前後で並べました

OpenAIの画像には、生成元を示す来歴情報が入っています。発表記事では、C2PAメタデータと不可視の透かしを引き続き使うと書かれていて、System Cardでは、C2PAメタデータに加えて、Google DeepMindのSynthIDによる透かしをChatGPT・Codex・OpenAI APIに取り入れると説明されています。

そこで、弊社のMacに残っているCodexの生成画像（~/.codex/generated_images 配下のPNG）を1枚ずつ読み、C2PAメタデータの中の softwareAgent（生成したソフトウェアの名前とバージョン）を数えました。日付はファイルの更新日（日本時間）です。記事に採用しなかった画像や、テストで作った画像も含みます。

生成日	枚数	name / version
2026-08-25	5	gpt-image / 2.0
2026-09-01	8	gpt-image / 2.0
2026-09-03	27	gpt-image / 2.0
2026-09-04	114	gpt-image / 2.0
2026-09-05	13	gpt-image / 2.0
2026-09-06	5	gpt-image / 2.0
2026-09-07	5	gpt-image / 2.0
2026-09-08（Images 2.5 発表）	0	―
2026-09-09	9	gpt-image / 2.0
2026-09-10	5	gpt-image / 2.0
2026-09-11	5	gpt-image / 2.0
2026-09-13	7	gpt-image / 2.0
合計	203	すべて gpt-image / 2.0

9月8日をまたいでも、表記は1枚も変わっていませんでした。

ここで大事なのは、この結果を「Codexはまだ2.0だ」という証拠にしないことかなと思います。softwareAgent の version が何を表しているのか、2.5で生成した画像にどう記録されるのかについて、弊社は公式の説明を見つけられていません。「メタデータでは判別できなかった」までが、この203枚から言えることです。

同じ集計を自分の環境で回したい場合は、次のPython（標準ライブラリだけ）で、日付ごとの枚数と表記を出せます。弊社の環境では、上の表と同じ数字が出ることを2026年9月14日に確認しています。

import collections, datetime, pathlib

def cbor_text(buf, key):
    j = buf.find(key)
    if j < 0:
        return None
    j += len(key)
    n = buf[j] - 0x60  # CBOR text string (23 bytes or less)
    return buf[j + 1:j + 1 + n].decode(errors="replace") if 0 <= n < 24 else None

root = pathlib.Path.home() / ".codex" / "generated_images"
counts = collections.Counter()
for png in root.rglob("*.png"):
    data = png.read_bytes()
    i = data.find(b"softwareAgent")
    if i < 0:
        continue
    area = data[i:i + 80]
    name = cbor_text(area, b"\x64name")
    version = cbor_text(area, b"\x67version")
    day = datetime.date.fromtimestamp(png.stat().st_mtime).isoformat()
    counts[(day, name, version)] += 1

for (day, name, version), n in sorted(counts.items()):
    print(day, n, name, version)

速さと日本語の出来は、2.5になった根拠にしていません

発表記事には、画像生成の待ち時間を Images 2.0と比べて最大50%短縮した とも書かれています。

We’ve also reduced image generation latency by up to 50% compared with Images 2.0

そこで弊社のCodexの実行記録（~/.codex/sessions に残るログ）から、画像生成ツール imagegen を呼び出してから生成が完了するまでの時間も数えてみました。

期間	件数	中央値	最短	最長
2026-07-11〜07-31	119件（完了分のみ）	62.5秒	37.6秒	1294.9秒
2026-08-01〜09-08	この形式の記録なし（理由は未調査）	―	―	―
2026-09-11・09-13	12件	38.1秒	21.3秒	90.5秒

数字だけ見ると9月のほうが速いです。ただ、プロンプトの長さ、参照画像の有無、サイズ、時間帯がどれも揃っていない比較なので、「2.5になったから速くなった」とは言えません。7月には1294.9秒かかった回もあって、正直、世代の差よりばらつきのほうが大きいかなと思います。

2026年9月13日に1回だけ試した結果

非対話の codex exec（Codex CLI v0.153.4、ChatGPTサブスクの認証、APIキーは不使用）で、日本語を4行入れたテスト用のサムネイルを1枚生成しました。

画像生成ツールの呼び出しから完了まで：約21秒（コマンド全体では43秒）
指定した日本語4行（「画像生成テスト」「日本語の文字は崩れるか」「見積書・請求書・議事録」「2026年9月13日検証」）は、4行とも指定どおりに描かれました（目視で確認）
サイズは「1536×864、またはそれに近いサイズ」と指定して、出力は1672×941でした
C2PAの表記は、この1枚も「gpt-image / 2.0」
実行ログには、画像モデルの世代を示す表示はありませんでした

1回だけの結果なので、「日本語が崩れなくなった」とは言えません。 Codexのドキュメントも、文字の多い素材や本番で使う文字組みについては、こう案内しています。

For dense copy or production-critical typography, review every word and finish the asset in a design tool when needed.

全部の語を確認して、必要ならデザインツールで仕上げる、という案内です。弊社も、生成した画像は毎回目視で確認してから使っています。

Codexで画像を作るときに、先に知っておきたい前提

2.5かどうかとは別に、Codexで画像を回すなら押さえておいたほうがいい点を、公式の記載と、弊社で実際に踏んだことに分けて書きます。

利用枠（公式の記載）

Codexのドキュメントでは、画像生成は画像なしの同じようなターンと比べて、平均で3〜5倍速く利用枠を消費する（画質とサイズによる）とされています
Codexの料金ページでは、Freeプランでは画像生成は使えないこと、利用枠に達したあとは画像生成もクレジットから引かれることが書かれています

弊社でも、2026年9月12日の記事用の画像生成は、4回とも利用上限のエラーで失敗しました。画像を何枚も作る日は、枠の残りを先に気にしておくほうがいいかなと思います。

非対話で回すときの落とし穴（弊社で踏んだこと）

codex exec をバックグラウンドで起動したら、標準入力が開いたままだったせいで Reading additional input from stdin... と表示されたまま進みませんでした。156秒で終了し、画像は1枚も出ていません。それ以来、弊社では非対話で回すときに codex exec ... </dev/null として標準入力を閉じるようにしています（この記事の画像も、その形で生成しました）
上に書いたとおり、弊社のテストでは指定したサイズと出力サイズが一致しませんでした。弊社はブログ用に1600×900で使うので、生成後に縮小してWebPに変換する前提で組んでいます

Claude CodeからCodexを呼び出して画像生成を任せる仕組みそのものは、Claude CodeとCodexを連携させてGPT Image 2を使う方法にまとめています。この記事は、その仕組みで作っている画像が「2.5になったのか」を確かめる側の話です。

CodeClimbの見解

ここからは弊社の解釈です。上までは公式の記載と自社の記録で確かめた話で、ここから先は推測が混ざります。

発表とドキュメントの食い違いは、どちらかが間違っているというより、更新のタイミングがずれているだけの可能性もあるかなと思っています。 発表は「順次提供」と書いていますし、Codexのドキュメントには更新日が出ていません。ただ、それを外から確かめる手段は今のところ無いので、弊社としては 「Codexの画像生成は2.5になった」とは記録にも記事にも書かない ほうがいいと考えています。書くのは「Codex内蔵の画像生成で作った」まで、です。

弊社が読んだ範囲では、次のことは公式に書かれていませんでした。

Codexの中で、FlareとSunburstのどちらが使われるのか
C2PAの softwareAgent の version が何を表すのか
Codexの内蔵画像生成がいつ切り替わる（切り替わった）のか

そのうえで、実務での扱いはこう考えています。

世代の名前ではなく、出てきた画像で判断する。 2.5かどうかが分からなくても、日本語が崩れていないか、構図が指示どおりかは毎回見られます
速くなった前提で段取りを組まない。 9月の中央値は38.1秒でしたが90秒を超えた回もありますし、7月には20分を超えた回もありました。1回に1枚、失敗したら作り直す前提にしておくほうが安全かなと思います
C2PAの表記と呼び出し時間は、これからも記録しておく。 表記が変わる日が来たら、それが「変化があった」と言える最初の材料になります。今回203枚を並べられたのも、生成した画像を消さずに残していたからでした
公式ドキュメントは、使う前に開き直す。 Codexのドキュメントの「gpt-image-2」の記載が変わるかどうかも、確認のきっかけになります

AIの新しい発表は、どうしても「速くなった」「きれいになった」という話が先に広がります。ただ、業務に載せる側から見ると、変わったかどうかを自分で確かめられる状態にしておくことのほうが、長い目で見て効いてくるかなと思います。

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まとめ

2026年9月14日時点で、発表記事は「Codexのユーザーも Images 2.5 を使える」、Codexのドキュメントは「内蔵の画像生成は gpt-image-2」と書いていて、公式の記載が食い違っています
弊社で8月25日〜9月13日に生成した 203枚のC2PAの表記は、すべて「gpt-image / 2.0」で、9月8日の前後で変化なし。ただしこの表記では世代を判別できません
呼び出し時間は7月の中央値62.5秒、9月は38.1秒。条件が揃っていないので、2.5の根拠にはしません
9月13日の1回だけのテストでは、日本語4行は指定どおりに描かれ、1536×864の指定に対して出力は1672×941でした
Codexの画像生成は利用枠を平均3〜5倍速く使い、Freeプランでは使えません。非対話で回すなら </dev/null を忘れずに

ご相談ください

「生成AIを業務に入れたいけど、公式の情報が変わるたびに振り回される」という状態は、ツールの選び方より先に、確かめ方と記録の残し方を決めておくとだいぶ落ち着くかなと思います。弊社は画像生成も含めて、AIを自社の業務で実際に回している立場から、業務への組み込みと運用の仕組みづくりをお手伝いしています。

AIの業務への組み込みはAI活用支援のサービス内容
Claude CodeとCodexの連携手順はこちらの記事
ご相談はお問い合わせフォームからどうぞ

出典

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/ ｜ OpenAI（Introducing ChatGPT Images 2.5）｜ 2026年9月
https://learn.chatgpt.com/docs/image-generation ｜ ChatGPT / Codex ドキュメント（Image generation）｜参照 2026-09-14
https://learn.chatgpt.com/docs/pricing ｜ ChatGPT / Codex ドキュメント（Pricing）｜参照 2026-09-14
https://deploymentsafety.openai.com/chatgpt-images-2-5 ｜ OpenAI Deployment Safety Hub（ChatGPT Images 2.5 System Card）｜ 2026年9月

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