Grok Imagineで今日何が提供終了に？旧モデルはまだ使える？2.0移行の4つの重要ポイントを解説

著者注：Grok Imagine の旧識別子の廃止による影響範囲、旧 API の互換性、公式料金の変更、そして 2.0 への移行時に品質とコストを管理する方法を解説します。

本日（2026 年 11 月 2 日）、xAI は Grok Imagine 画像モデルの移行計画を正式に実施しました。廃止されるのは API モデル識別子 grok-imagine-image-quality であり、Grok Imagine 全体ではありません。旧識別子は引き続き呼び出せますが、リクエストは grok-imagine-image-2.0 によって Low 品質で処理されます。1.0 モデルの grok-imagine-image は影響を受けません。

これは未確認の情報ではなく、2.0 が今日リリースされたわけでもありません。xAI は公式移行ガイドでこの対応を確認しており、60 日前の 9 月 2 日に事前通知していました。この記事の移行ルールと料金は、いずれも xAI の公式ドキュメントに基づいています。

この記事でわかること：影響を受けるかどうか、旧 API を引き続き使えるか、コードの変更が必要か、コストを抑えるにはどの品質パラメータを選べばよいかを、3 分で判断できます。

Grok Imagineで今回退役するもの：要点まとめ

今回の変更で誤解しやすいのは、「旧識別子の退役」を「サービスの停止」と捉えてしまうことです。公式の説明によると、旧名称を使ったリクエストが、名称の退役だけを理由に必ず失敗するわけではありません。サーバー側で2.0に転送され、処理されます。ただし、旧識別子で呼び出せるからといって、背後で動いているのも旧モデルとは限りません。

Grok Imagine 2.0移行までの流れ

• 5月15日：grok-imagine-image-pro が退役し、リクエストは grok-imagine-image-quality にリダイレクトされるようになりました。
• 8月7日：xAIがImagine Image 2.0を公開。API名は grok-imagine-image-2.0 で、一般ユーザー向け製品にも新しいQuality Modeが同時に導入されました。
• 8月28日：2.0 APIに quality=auto が追加され、未指定時のデフォルト値がMediumからAutoに変更されました。編集時の参照画像の上限も3枚から5枚に増え、21:9と5:2のアスペクト比が追加されました。
• 9月2日：xAIが移行に関する説明を公開し、旧Quality識別子が60日後に退役すると予告しました。
• 11月2日：移行ルールが正式に適用されました。

Grok Imagineの旧モデルはまだ使える？今回の移行で影響を受けるのは誰か

影響の有無を判断するには、まずコードや設定にある model の値を確認しましょう。GrokのWeb版やスマートフォンアプリだけで画像を生成している場合、この告知が直接対象としているのはAPIの識別子です。特定の画面上の選択肢が今日から使えなくなった、と判断することはできません。

今回の提供終了によって旧識別子がすぐに使えなくなるわけではないため、今日中にコードを修正する必要はありません。ただし、生成画像のスタイルや編集結果、コストに要件がある場合は、モデルと品質レベルを自分で選べるよう、積極的な移行をおすすめします。

なお、リクエストの構造に互換性があっても、生成される画像が同じになるとは限りません。基盤モデルが変わると、同じプロンプトでもスタイルや構図、細部が変化する可能性があります。これはモデル移行時によくある技術上のリスクです。現在の公開情報からは、今日大規模な品質問題が発生したとはいえませんが、本番環境では引き続きサンプルを抽出して確認しましょう。

Grok Imagine 2.0 の価格はどう変わる？すべてが安くなるわけではない

xAI の公式料金は、出力画像の枚数に応じて課金されます。2.0 の価格は、品質レベルと解像度の組み合わせで決まります。自動移行先の Low では出力画像1枚あたり0.01ドル安くなりますが、Medium を選択した場合は旧 Quality より1枚あたり0.01ドル高くなります。

また、2.0 と旧 Quality の入力参照画像は、いずれも1枚あたり0.01ドルです。1.0 の出力価格は 1K、2K ともに1枚あたり0.02ドル、入力画像は1枚あたり0.002ドルです。公式料金表には 1.5K も掲載されていますが、生成パラメータのドキュメントには現時点で 1k と 2k しか明記されていません。そのため、テストせずに本番コードで resolution="1.5k" を使用するのは避けてください。

Grok Imagine で画像を一括生成する際のコスト試算

下表は公式の単価に基づく理論上のコストであり、企業の実際の請求額ではありません。テキストから画像生成のみを行う例には、参照画像の入力、失敗時の再試行、税金、サードパーティープラットフォームの料金は含まれていません。

画像編集では、入力料金も計算に含める必要があります。例えば、参照画像 5 枚を使って 2K Medium の画像を 1 枚出力する場合、入力料金は 0.05 ドル、出力料金は 0.08 ドルで、理論上の合計は 0.13 ドルです。公式が示す「1 枚あたり 0.01 ドル安い」という説明は主に出力料金を指しているため、編集タスクの合計料金の値下げ幅にそのまま当てはめることはできません。

Grok Imagine の Low、Medium、Auto の違い

Low は計算量と料金の両方が低く、旧 Quality から自動移行する際に固定で使われる設定です。Medium はより多くの計算リソースを使い、出力の細部を重視するタスクに向いています。Auto では xAI が品質を決定します。現在の公式ルールでは画像生成に Low、画像編集に Medium が使われますが、この割り当ては今後変更される可能性があります。

特に注意したいのは、model を 2.0 に変更しながら、quality を指定しないケースです。

参照画像 1 枚を使い、1K の画像を 1 枚出力する編集タスクを例にすると、旧 Quality の理論上の料金は 0.06 ドルです。2.0 に変更して quality を省略すると、現在は Medium が使われるため、料金は 0.07 ドルになります。旧識別子を引き続き使用して Low が適用された場合は、0.05 ドルです。予算を安定させたい場合は、品質設定を常に明示的に指定することをおすすめします。

また、API の Low、Medium、Auto は、Grok のウェブサイト上にある Fast、Quality の選択肢とそのまま同じものとは扱えません。チーム内での誤解を避けるため、ドキュメントやコード、製品説明では区別して記載しましょう。

Grok Imagine 2.0への移行方法：パラメータ、確認方法、SDKの注意点

おすすめの移行手順はシンプルです。model を grok-imagine-image-2.0 に変更し、用途に応じて quality を明示的に設定します。以下の公式APIのサンプルはxAIのドキュメントに基づいています。実行するには有効なAPIキーが必要です。なお、この記事では有料のAPI呼び出しは行っていません。

curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "A professional technology magazine cover",
    "quality": "low",
    "resolution": "1k",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "n": 1
  }'

画像編集では、Mediumを明示的に指定できます。以下の画像URLはプレースホルダーなので、自分がアクセスできる素材のURLに置き換えてください。

curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/edits \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "Change the background to a clean white studio",
    "quality": "medium",
    "image": {
      "url": "https://example.com/input.jpg",
      "type": "image_url"
    }
  }'

Grok Imagineのリクエストが実際に2.0で処理されたか確認する方法

xAIによると、レスポンスの model フィールドには、クライアントがリクエスト時に指定したエイリアスではなく、実際に処理を行ったモデルが表示されます。移行時には、旧モデルの識別子でテストリクエストを送信し、レスポンスの model を記録したうえで、対応する請求内容と照合できます。

また、xAIでは usage 内の cost_in_usd_ticks でコストを確認できます。この値を10000000000で割ると、米ドルに換算できます。これらは公式APIの仕様です。サードパーティのプラットフォームが同じ情報をそのまま返すかどうかは、個別に確認する必要があります。

Grok Imagine 編集APIのSDK互換性

テキストから画像生成はOpenAI互換クライアントから呼び出せます。quality などの拡張パラメータは extra_body に指定できます。一方、画像編集では注意が必要です。OpenAI SDKの images.edit() は multipart/form-data を使用しますが、xAIの編集APIは application/json を要求するため、そのまま流用できません。公式では、代わりにxAI SDK、Vercel AI SDK、または要件に合ったHTTPリクエストを使用することを推奨しています。

本番環境への導入前に、以下の実装上のポイントも確認しましょう。

• 画像の保存：デフォルトでは一時的なURLが返されます。長期保存が必要な素材は速やかにダウンロードまたは別の場所に保存しましょう。Base64データをリクエストすることもできます。
• 生成枚数：n は1〜10に対応し、デフォルト値は1です。デフォルトの解像度は1Kです。
• 編集入力：元画像は最大5枚まで使用でき、入力料金は画像ごとに計算されます。
• レート制限：公式の一覧では、T0は毎秒6回、T1は毎秒12回、T2は毎秒25回、T3は毎秒50回、T4は毎秒100回です。実際の上限はxAI Consoleで確認してください。
• バッチ処理：モデルページにはBatch API対応と記載されていますが、バッチ料金はN/Aと表示されています。割引があるとは限らないため、事前に確認しましょう。

集約プラットフォームでGrok Imagineを呼び出す前に確認しよう

集約プラットフォームでモデルを一元管理している場合は、移行前に対象モデルが利用可能か確認することをおすすめします。この記事では、APIYIが現在 grok-imagine-image-2.0 を提供しているか、すべての品質パラメータに対応しているか、実際の料金はいくらかを独自に確認できていません。そのため、以下のコードではまずモデルの有無を確認します。モデルの利用を保証するものではありません。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYIのOpenAI互換API
)

target_model = "grok-imagine-image-2.0"
available_models = {model.id for model in client.models.list()}

if target_model not in available_models:
    raise SystemExit(f"{target_model} 当前不在可用模型列表中")

response = client.images.generate(
    model=target_model,
    prompt="A professional technology magazine cover",
    extra_body={"quality": "low"}
)

print("实际模型:", getattr(response, "model", "响应未返回"))
print("图片地址:", response.data[0].url)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["IMAGE_API_KEY"],
    base_url=os.getenv("IMAGE_API_BASE_URL", "https://api.apiyi.com/v1"),
)

MODEL = "grok-imagine-image-2.0"
QUALITIES = ["low", "medium"]
PROMPTS = [
    "Product photo of a white ceramic mug on a clean studio background",
    "A tech conference poster with the title FUTURE API in large letters",
]


def run_regression():
    """用固定提示词对比质量档位，并记录实际模型和图片地址。"""
    for prompt in PROMPTS:
        for quality in QUALITIES:
            response = client.images.generate(
                model=MODEL,
                prompt=prompt,
                extra_body={"quality": quality},
            )
            print({
                "requested_model": MODEL,
                "actual_model": getattr(response, "model", "not_returned"),
                "quality": quality,
                "prompt": prompt[:30],
                "image_url": response.data[0].url,
            })


if __name__ == "__main__":
    run_regression()

移行のヒント：まずAPIYI（apiyi.com）でモデル一覧と料金体系を確認し、少数のリクエストでパラメータが正しく渡されるか検証しましょう。新規ユーザーは無料のテスト枠を利用できます。モデルが提供されていない場合は、本番トラフィックをそのまま切り替えないようにしてください。

Grok Imagine 2.0への移行による影響

開発者・プロダクトチームへの影響

今回の移行による一つ目の変化は、モデルのバージョンが「一目では分からなくなる」ことです。呼び出しが成功しても、旧モデルが引き続き動いているとは限りません。ログには、リクエストで指定したモデルとレスポンスで返されたモデルの両方を記録しましょう。

二つ目は、利用する経路ごとに予算を試算する必要があることです。LowとMediumは同じ解像度でも通常0.02ドルの差があるため、2.0のほうが安いと一概には言えません。

三つ目は、プロダクトの受け入れテストです。EC商品画像、ポスター、人物画像、部分編集などは、固定のサンプルを使って回帰テストを行いましょう。

Grok Imagine 2.0の品質は、積極的にアップグレードする価値がある？

現時点で確認できるのは、実行モデルが2.0に切り替わり、移行後の品質設定がLowとなり、それに対応する出力単価が下がったということです。ただし、これらの事実はすべての画像の品質が向上することを意味しません。

xAIによると、2.0では複数条件を含む指示への追従、文字レイアウト、画像編集が改善され、リリース当日にはArenaのテキストから画像生成と画像編集の両ランキングで2位に入ったとしています。ただし、これは8月7日時点の過去の順位です。その後のArenaのスナップショットでは、10月26日のテキストから画像生成の総合ランキングで6位、10月23日の単一画像編集の総合ランキングで5位となっています。

独立したテスト結果も、サンプルの内容を踏まえて見る必要があります。Voyagerの12枚の画像を使ったテストでは、1枚あたりの生成時間は約11〜95秒でした。ImageBenchの192項目の評価では、合格率は約79%、平均遅延は69秒でしたが、自動判定には誤りが含まれる可能性があります。

Redditでも、肌が過度になめらかになる、部分修正が画像全体に影響するといった報告が一部のユーザーから寄せられています。ただし、これらは主に8〜9月の一般消費者向け製品での体験であり、現在のAPIリダイレクト後の評価とは言えません。また、すべてのユーザーを代表するものでもありません。

そのため、文字レイアウト、ポスター、複数の条件を含む画像では、2.0を優先的に試すとよいでしょう。一方、写実的な人物画像や、元画像を高い精度で維持する必要がある編集タスクでは、段階的に慎重な導入を進めるのがおすすめです。Arenaが示すのは人間の好みであり、自社の業務における合格率と同じではありません。最終的には、自分たちのサンプルで検証する必要があります。

Grok Imagine APIサービスを選ぶ際のチェックポイント

第三者プラットフォームを通じて呼び出す場合、モデル名が同じでも、上流の接続先や課金方法が完全に同じとは限りません。また、xAIの公式価格が、そのまま第三者プラットフォームの実際の販売価格になるわけでもありません。選定時には、次の項目を一つずつ確認しましょう。

• モデルのサポート：2.0を提供しているか、旧モデルの識別子は残っているか、実際にはどのモデルに接続されるか。
• パラメーターの互換性：quality、resolution、aspect_ratio が正しく引き渡されるか、編集時のデフォルト値が明確か。
• 価格の透明性：出力料金と参照画像の入力料金がどのように計算されるか、請求額を個々のリクエストと照合できるか。
• 移行のしやすさ：モデル切り替え時の変更を小さく抑えられるか、ログから実際に使用されたモデルの変化を確認できるか。

APIYI（apiyi.com）は、OpenAI互換インターフェースと、1つのキーで複数社のモデルを呼び出せる仕組みを提供しており、モデルの比較や切り替えに役立ちます。Grok Imagineについては、まず上記のチェックリストに沿って、現在のサポート状況と価格を確認しましょう。

Grok Imagine の移行に関するよくある質問（FAQ）

Grok Imagine 2.0への移行：重要ポイント

• 提供終了の範囲：本日提供終了となるのは grok-imagine-image-quality という識別子であり、Grok Imagine製品全体ではありません。
• 互換性：旧識別子は引き続き使用できますが、実際の処理は常に2.0 Lowが担当します。1.0には影響ありません。
• 価格の変化：Lowに移行すると出力画像1枚あたり0.01ドル安くなります。一方、Mediumは旧Qualityより0.01ドル高くなります。
• パラメータの注意点：2.0で quality を省略すると、デフォルトはAutoです。現在、編集処理にはMediumが使われるため、旧識別子を使った場合と同じにはなりません。
• 検証方法：APIが正常にレスポンスを返すかどうかだけでなく、レスポンスの model、リクエストの請求額、サンプル画像を確認してください。
• SDKの制限：OpenAI SDKの images.edit() は、xAIの編集APIに直接使用できません。
• プラットフォームの選択：APIYI apiyi.comでモデルと料金を確認してから、少量でテストできます。プラットフォームが対応していることを前提にせず、事前に確認しましょう。

まとめ：Grok Imagineの旧識別子が提供終了になったら

今回のGrok Imagineの変更で重要なのは、サービスが停止するのではなく、旧識別子の背後で使われるモデルが変わったことです。特に気になる点をまとめると、次の3つになります。

1. 旧モデルは使えるのか：1.0は引き続き使用できます。旧Qualityの名前でも呼び出せますが、実際に動作するのは2.0 Lowです。
2. コードを変更する必要はあるか：すぐに変更する必要はありませんが、grok-imagine-image-2.0 を明示的に指定し、quality を設定することをおすすめします。
3. コストをどう抑えるか：バッチ処理ではまずLowをテストし、細部の品質が求められる場合にMediumを検討しましょう。編集タスクでは参照画像の料金も忘れずに計算してください。

まずは設定内に旧識別子がないか確認し、同じサンプルを使って品質と請求額に変化がないか検証しましょう。複数の画像モデルをまとめて比較したい場合は、APIYI apiyi.comで現在利用可能なモデルを調べ、対応状況を確認してから段階的にトラフィックを切り替えられます。

📚 参考資料

1. xAI 移行ガイド：11月2日の画像モデル廃止とリダイレクトのルール
2. リンク： docs.x.ai/developers/migration/imagine-image-quality-nov-2

3. 概要：廃止対象、2.0 Lowへのルーティング、1.0が影響を受けないこと、および移行方法を確認できます

4. xAI Image 2.0 リリース発表：2.0のリリース日と公式の機能説明

5. リンク： x.ai/news/grok-imagine-image-2

6. 概要：8月7日のリリース情報を確認できます。機能に関する説明は公式によるものです

7. xAI 開発者向け更新履歴：Autoのデフォルト値と8月の更新記録

8. リンク： docs.x.ai/developers/release-notes

9. 概要：2.0 APIのパラメータに関する変更時期を確認できます

10. xAI 公式料金表：画像出力と参照画像入力の料金

11. リンク： docs.x.ai/developers/pricing

12. 概要：本文中の公式単価と理論コストの計算根拠です

13. xAI 画像生成ドキュメント：品質、解像度、アスペクト比などのパラメータの説明

14. リンク： docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation

15. 概要：リクエストパラメータの作成やレスポンスの確認に役立ちます

16. xAI 画像編集ドキュメント：編集APIとSDKの互換性に関する説明

17. リンク： docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/editing

18. 概要：application/json の要件とOpenAI SDKの制限を確認できます

19. xAI コスト追跡・レート制限ドキュメント：リクエストごとの費用とアカウントの上限

20. リンク： docs.x.ai/developers/cost-tracking
21. リンク： docs.x.ai/developers/rate-limits

22. 概要：リクエストごとの費用確認や同時実行数の計画に役立ちます

23. Arena リーダーボード：日付を明記したテキストから画像生成と画像編集のランキング

24. リンク： arena.ai/leaderboard/image/text-to-image
25. リンク： arena.ai/leaderboard/image/image-edit/single-image

26. 概要：人間の好みに基づく評価であり、順位は時間とともに変動します

27. 第三者によるテスト：VoyagerとImageBenchによる独立した評価

28. リンク： voyager.so/resources/models/grok-imagine-2
29. リンク： imagebench.ai/imagebench-v1/xai--grok-imagine-2
30. 概要：タスクごとの性能を知る参考になりますが、すべてのプラットフォームの平均を示すものではありません

著者：APIYI 技術チーム
技術交流：APIYIのホームページ apiyi.com からお気軽にお問い合わせください。詳しい資料はドキュメントセンター docs.apiyi.com でもご覧いただけます

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