ChatGPTで画像は何枚作れるか数えた。無料は4枚で止まり、Go（月1,400円）は150枚作っても止まらなかった

結論：ChatGPTの画像生成は、無料プランでは4枚作ったところで上限の表示が出て止まりました。Goプラン（月1,400円）では、150枚作っても上限の表示は出ませんでした。画質は、150枚のあとに最初と同じ依頼を出し直して比べた5つの題材では、明らかに落ちた画像は見つかりませんでした。写真のようにリアルな8つの題材で、月額200ドルのProと比べると、総画素数は約157万で同じ水準で、細かさはProが上とは言えませんでした。違いが出たのは色と光で、Goは色が濃く明るく、白く飛んだ部分が多く、Proは落ち着いた写りでした。私たちの目では、Proのほうがやや写真らしく見えました。さらに、Proで「考えてから画像を作る機能」（Images with thinking）を使うと、細部の多さの目安は、一貫して上がる結果にはならず、腕時計の文字・目盛りや渋谷の看板が整って見え、白く飛んだ部分の割合は平均で低くなりました（文字や目盛りは目で見た感想です）。Plusプランは測っていません。Proプランは、枚数ではなく画質だけ比べました。OpenAIの公式ヘルプのうち、無料・Go・Plusの3ページには、画像の枚数が書かれていません。数字は、実際に作って数えるしかありませんでした。

白い背景に果物や動物、道具を1つだけ描いた画像を、1回の依頼で1枚ずつ頼み続けました。まず無料プランで上限の表示が出るまで、そのあとGoに切り替えて、150枚作れたところまで。2026年10月4日から5日にかけて、同じアカウントで測っています。無料で上限が出たとき、画面にはこう書かれていました。

利用枠が明日の 1:01 リセットされるまでチャットは一時停止中
ファイルまたは画像を含むチャットの上限に達しました。新しいテキストのみのチャットを開始するか、アップグレードすると今すぐ続行できます。

ChatGPTで上限の表示が出るまでに作れた画像の枚数の比較。横軸は画像ができた依頼の回数で、0から200まで。無料プランは4枚で上限の表示が出た。Goプラン（月1,400円）は150枚作っても上限の表示が出なかった。Plusプランは測っていないので数字なし。 — 2026年10月4日20時から5日2時ごろ、ChatGPT、各1アカウントを1回ずつ測定。Goは150枚で測定を終えたので、150枚が上限という意味ではありません。

この記事では、無料で何が起きたか、Goで何が起きたか、公式ヘルプに何が書かれているか、そして止まったときに画面の文言から何が起きたかを見分ける表を紹介します。

追記（2026年11月5日）：ChatGPTの画像生成は、Images 2.6で動くGIFも作れるようになりました。お店の商品紹介と、申込フォームの手順説明のGIFを実際に作って試した結果は、ChatGPTの画像生成でGIFが作れるように｜商品紹介と手順説明を指示書で試した結果にまとめています。この記事の枚数の測定は、Images 2.6より前の2026年10月4日から5日のものです。

無料プラン：4枚作ったところで上限の表示が出た

新しい無料のアカウントで、2026年10月4日の20時02分から測りました。1枚目は約35秒で成功しました。そのあと、「こちら側のエラーにより、画像を生成できませんでした。」というエラーが出て、数分おいて送り直すと成功する、という繰り返しになりました。成功したのは20時02分、20時10分、20時23分、20時35分の4枚で、エラーは5回でした。4枚目の成功の直後に、画像の下に冒頭の上限の表示が出ました。

この表示から読み取れることが3つあります。1つめは、リセットが「明日の 1:01」と、時刻で書かれていたことです。2つめは、上限の対象が「ファイルまたは画像を含むチャット」とされていたことです。3つめは、そのあと新しいチャットでにんじんの画像を頼むと、AIは画像を作らず、画面の下に「ファイル、画像、データ分析は、利用上限がリセットされる明日の 1:01まで利用できません」と出たことです。画面には、画像に加えて、ファイルとデータ分析も利用できないと出ました。3つの利用枠が共通かどうかは確認していません。チャットを変えても、止まったままでした。

気をつけてほしいのは、この「4枚」が、短い間に続けて頼んだ数ではないことです。エラーと、数分の間をはさんで、約33分かけて作った数です。続けざまに頼んだときの枚数は測っていません。エラー5回が上限の枠に数えられたかどうかも、画面には出ないので分かりませんでした。分かっているのは、この測定では4枚作れたところで上限の表示が出た、ということまでです。

Goプラン：150枚作っても、上限の表示は出なかった

無料の上限が出たあと、同じアカウントでGoプラン（月1,400円）を契約しました。支払いは人が行っています。契約した直後から、翌日の1:01まで止まっているはずの画像生成が、そのまま使えました。同じチャットで、1枚ずつ頼み続けました。1枚目は約30秒、そのあとは1枚あたり30⁠〜⁠55秒ほどでした。

150枚目までに、上限の表示は0回で、回数制限と読めるエラーも0回でした。10月4日の22時33分に始めて、5日の2時9分ごろに150枚目ができました。途中、0時51分から1時39分までは、測定を止めています。連続した150枚ではなく、2回に分けた合計です。

ChatGPTのライブラリの画像タブ。Goプランのアカウントで作った画像が新しい順に並び、左上の黄色い星が150枚目。そのほか、お皿、パン、ピーマン、さくらんぼ、かぼちゃ、青いリボン、ぶどう、レモン、青い長靴、トマト、サボテン、赤い傘、青いマグカップ、バナナが並んでいる。画面に上限の表示はない。 — **150枚目の直後のライブラリの画面。**左上の星が150枚目で、新しい順に15枚分が見えています。実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。

150枚で止めたのは、上限が出たからではなく、150枚を区切りにしたからです。もっと作れたかどうかは分かりません。区切りを150枚にした理由の1つは、2026年6月5日に個人が書いた測定記事（note）に、Goプランで124枚作ったところで制限が来て、最後の10枚ほどは「こちらのエラーにより、画像を生成出来ませんでした。」が頻繁に出た、とあったことです。今回は、その枚数を超えても、エラーも上限の表示も出ませんでした。日付も条件も違うので、同じGoプランの上限が変わったのか、頼み方や進め方の違いなのかは、この測定では分かりません。画質については、次の節で比べました。

画質は下がったか：150枚のあとに同じ依頼を出し直して比べた

先ほどのnoteには、50枚あたりから画像が少し荒くなった気がする、という感想もありました。今回も、150枚のあいだに画質が落ちたかを調べました。画質は見た人の感じ方に左右されるので、数で測れることと、同じ依頼を出し直した画像の見た目の2つで確かめました。

数で測ったのは、ChatGPTの画面が読み込んだ画像ファイルのうち、150枚の中の142枚です（読み込みが間に合わなかった8枚は測れていません）。

142枚で測ったこと最初から150枚目までの変化

測ったこと	結果	読み方
画像の大きさ（画素数）	測れた142枚は、すべて1,572,516⁠〜⁠1,573,538画素（約157万）	測れた142枚では、変わっていません
縦横の比	測れた142枚を古い順に見ると、最初の36枚は1254×1254や1536×1024など5種類。最後の34枚は、すべて1374×1145	変わりましたが、総画素数はほぼ同じです。理由は分かりません
平均ファイルサイズ	測れた142枚を古い順に36・36・36・34枚で分けた平均は、1,338KB → 1,390KB → 1,423KB → 1,387KB	右肩下がりではありません。題材が違う画像を並べた数なので、目安です（1KB＝1,024バイト）

題材をそろえるために、150枚のあとに、最初の5枚と全く同じ文で出し直しました（151⁠〜⁠155枚目。5回とも画像ができ、上限の表示は出ませんでした）。

同じ依頼を、最初の5枚と150枚のあとで出し直して並べた比較。左が最初の赤いりんご、バナナ、みかん、ぶどう、メロン。右が150枚のあとに同じ文で作り直した5枚。各組の右に、画像の大きさ、ファイルのサイズ、細かさの目安の数値がある。細かさの目安は、バナナだけ66から67でほぼ同じ、ほかの4組は、あとのほうが大きい。 — **最初の5枚と、150枚のあとに同じ文で出し直した5枚。**実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。

細かさの目安は、5組のうち4組で、あとのほうが大きくなりました。バナナだけは、ほぼ同じです（66と67）。見た目でも、細部がつぶれたり、ざらついたりしたと読める画像は、この10枚には見つかりませんでした。りんごは、最初のほうが皮の面が滑らかで、あとのほうが皮の筋や点が細かく描かれていました。

ここから言えるのは、今回比べた5つの題材では、150枚のあとに同じ依頼を出し直しても、明らかに落ちた画像は見つからなかった、ということです。画質全体が保たれたと断定するものではありません。6月のnoteにあった「荒くなった気がする」は、今回は再現しませんでした。ただ、細かさの目安は、ノイズが増えても上がる値で、画質の点数そのものではありません。150枚すべてを目で見たわけでもなく、同じ文でも毎回違う絵ができるので、1回ずつの比べです。

Proと比べると、細かさは同じで、色と光の出し方が違った

ここまでの画像は、白い背景に1つだけ描いた単純なものです。それでは差が出にくいかもしれないので、写真のようにリアルな8つの題材（人物、夜の街の看板、ラーメン、山の湖、腕時計、リビング、水滴、渋谷の人混み）を、GoとProで同じ文で頼んで比べました。どちらも新しいチャットで1回ずつです。Proは、Goとは別のアカウントで、HaruIroAIが契約している月額200ドルのプランです（画面にもProと表示されています）。モデルは、どちらも初期設定のInstantのままです。OpenAIの公式ヘルプ（Images in ChatGPT、2026年10月5日に確認）では、画像のモデルは「ChatGPT Images 2.5」で、全プランで使えます。プランで画像のモデルが分かれるという記載はありません。違いとして書かれているのは、「Images with thinking（考えてから画像を作る機能）」がPlus・Pro・Businessだけ、という点です。Goは、この機能が使えません。ここまでのGoとProの比べは、どちらもこの機能を選ばずに頼んだものです（Proの会話にも、考えた表示は出ていません）。Proで「考える」を使うとどう変わるかは、次の節で別に試しました。

GoとProの8組の数値同じ文で、1回ずつ

題材	画像の大きさ、ファイルサイズ（Go／Pro）	細かさの目安（Go／Pro）
人物	1369×1149、2,107KB⁠／1370×1148、1,909KB	207／87
夜の街	1369×1149、2,646KB⁠／1370×1148、2,573KB	1,683／1,098
ラーメン	1369×1149、2,751KB⁠／1254×1254、2,593KB	960／495
山の湖	1369×1149、2,275KB⁠／1536×1024、2,258KB	720／1,004
腕時計	1369×1149、2,332KB⁠／1371×1148、1,874KB	984／538
リビング	1369×1149、2,652KB⁠／1370×1148、2,483KB	1,323／898
水滴	1369×1149、2,062KB⁠／1371×1147、2,008KB	387／263
渋谷の人混み	1369×1149、2,914KB⁠／1370×1148、3,085KB	1,927／2,760

今回の16枚は、縦横の寸法には違いがありましたが、総画素数はいずれも約157万画素（Goは1,572,981、Proは1,572,516⁠〜⁠1,573,908）で、プランで画素数が変わることはありませんでした。ファイルサイズが大きいのは、8組のうち7組でGoでした。細かさの目安が大きいのは、8組のうち6組でGoで、Proのほうが大きかったのは山の湖と渋谷の2組です。差の向きは一定ではなく、数字の上で、Proのほうが細かいとは言えません。縦横の比は、Goが8枚とも1369×1149で、Proは題材で変わりました（ラーメンは正方形、山の湖は横長）。

同じ文で頼んだ写真風の画像8題材について、細かさの目安をGoとProの棒で並べた図。横軸は細かさの目安で、0から3,000まで。Proが上回ったのは山の湖と渋谷の人混みの2組だけで、人物、夜の街、ラーメン、腕時計、リビング、水滴の6組はGoのほうが大きい。 — 2026年10月5日、各1回。細かさの目安は、画像を縮めて輪郭やきめの細かさを数えた値で、画質の点数ではありません。

同じ文で頼んだ写真風の画像を、左にGo、右にProで並べた比較。人物、夜の街、ラーメン、山の湖、リビング、水滴の6組。どの組にも、画像の大きさ、ファイルサイズ、細かさの目安の数値がある。どちらも写真と見分けにくく、画像の大きさは約157万画素で同じ。 — **同じ文で頼んだ写真風の画像。左がGo、右がPro。**実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。腕時計と渋谷の画像には実在のブランド名が写っていたので、載せていません。

見た目は、どちらも写真と見分けにくい出来でした。夜の街の看板は、どちらも読める日本語になっていました（Goは「居酒屋」「カラオケ」「ラーメン」、Proは「もつ鍋」「天ぷら」「BAR」など）。原寸で切り取って見比べても、肌、髪、ネギ、葉脈の描き込みに、はっきりした差は見つかりませんでした。差が見えたのは、色と光です。Goは色が濃く鮮やかで明るく、空や照明が白く飛んだ部分が目立ちました。Proは落ち着いた色で、光が自然に見えました。私たちの目では、Proのほうがやや写真らしく見えました。

色と光の数値8枚の平均。画面に表示した画像から計算

測ったこと	Go／Pro	Goが大きい組
色の濃さ（彩度）	0.42／0.36	8組のうち7組
明るさ	0.43／0.40	8組のうち6組
ほぼ真っ白に飛んだ部分の割合	4.5%／2.5%	8組のうち7組
明暗の幅（コントラスト）	0.24／0.23	8組のうち4組（差なし）

この数字は、Proのほうがリアルに見えるという感覚と合っています。Goは色が濃く、白く飛んだ部分が多く、Proはそれが少なめです。明暗の幅はほぼ同じでした。「画質」を解像度や細部の細かさと考えるなら、差はありません。「写真としての自然さ」と考えるなら、Proが落ち着いて見えました。ただ、どちらがリアルかには、見る人の好みも入ります。Goでも、色を抑える頼み方で近づけられるかは、試していません。

画像の元の大きさのまま同じ位置から切り取った細部の比較。左がGo、右がPro。上から、人物の顔と髪、ラーメンのチャーシューとネギ、葉の上の水滴と葉脈。どちらも細部まで描き込まれていて、はっきりした差は見つからない。 — **原寸で切り取った細部。左がGo、右がPro。**実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。

失敗は、人物写真の1回目に、どちらも出ました。Goは「現在この会話では画像を生成できませんでした」、Proは「画像を生成する際の参照対象が正しく認識されませんでした」と返り、どちらも「生成してください」と送り直すと画像ができました。人物の依頼では、両方で同じ型の失敗が起きましたが、1回ずつなので偶然かもしれません。

Proを選ぶ理由が解像度や細部の細かさなら、今回の結果は、その理由を支えません。写りの自然さ（色と光）なら、Proのほうが落ち着いて見えましたが、月額200ドルに見合うかは、画像だけでは決められません。OpenAIの公式ヘルプのProのページには、画像生成は「含む」とあるだけで、画質や解像度がGoより上がるとは書かれていません。Proの違いは、使える量や、Proのモデル、Codexなどの機能にあるようです（画像の枚数は、今回測っていません）。

Proで「考える」を使うと、どう変わったか

公式ヘルプで、Plus・Pro・Businessだけに付いているとされる「Images with thinking」を、Proで試しました。画面の入力欄にある「思考量」のスライダーを、Instantから1段上げて「Medium」にしました（上の段階は試していません）。同じ8つの依頼文を、新しいチャットに1回ずつ送りました。Goにはこの機能がないので、比べる相手はProの通常（Instant）です。生成は通常より長く感じましたが、所要時間は測っていません。生成の途中で、複数の候補のサムネイルが並ぶ動きも見えました。

まず数字です。総画素数は、「考える」の8枚もすべて約157万画素（1,572,516⁠〜⁠1,573,044）で、同じ水準でした。ただ、縦横の寸法は変わり、8枚のうち6枚が縦長の1122×1402になりました（通常のProは横長が中心でした）。細かさの目安は、通常のProより高い組と低い組が4組ずつで、平均は通常のProが893、「考える」が673でした。Goを上回った組はありません。この指標では、一貫した上昇は確認できませんでした。ファイルサイズの平均は、「考える」が2,475KB、通常のProが2,348KB、Goが2,467KBでした。

Proの通常（Instant）と、思考量Mediumで「考える」を使った場合を、同じ文で並べた比較。左が通常、右が考える。人物、ラーメン、山の湖、リビング、水滴の5組。右は縦長の画像が多い。各画像の下に、画像の大きさ、ファイルサイズ、細かさの目安がある。細かさの目安は上がっていない。 — **Proの通常（左）と、「考える」（右）。**実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。実在のブランド名が写る画像は載せていません。

数字に出ない差は、画像の中の文字や目盛りに出ました。腕時計は、通常ではGoもProも実在のメーカー名が文字盤に入っていましたが、「考える」では、メーカー名のない「AUTOMATIC 26 JEWELS」「WATER RESISTANT」という表記になり、分の目盛りの数字（05・⁠10・⁠15…60）も輪になって並びました。渋谷の交差点は、看板が「あたらしい自分に出会う。」「好きが、街をつくる。」のような意味の通る日本語で、人の数も多く、信号と標識も写っていました。夜の街は、看板の文字が増え、焼き鳥の値段表のような小さな文字まで書かれていました（ただし、ビールの木箱に実在の商品名らしき文字がありました）。ラーメンは、器や具の描き込みが変わり、人物は、頬に手を当てる構図になりました。

Proで「考える」を使って作った腕時計と渋谷の交差点を、画像の元の大きさのまま切り取った図。腕時計は、分の目盛りの数字が輪になって並び、文字盤にはAUTOMATIC 26 JEWELSと書かれ、メーカー名はない。渋谷は、看板に意味の通る日本語が書かれている。 — **「考える」で作った腕時計と渋谷の一部（元の大きさのまま）。**実際のChatGPTの画面です。並んでいる画像は、今回の測定のために作った説明用の合成データで、実アクセス数・検索語・顧客情報は含みません。

色と光の数値も測りました（8枚の平均）。色の濃さは、「考える」が0.40、通常のProが0.36、Goが0.42でした。ほぼ真っ白に飛んだ部分の割合は、「考える」が1.0%、通常のProが2.5%、Goが4.5%⁠で、「考える」がいちばん少なくなりました。明暗の幅は、「考える」が0.22、通常のProが0.23、Goが0.24で、ほぼ同じでした。

ここから言えるのは、次の3点です。「考える」にしても、細部の多さの目安は、一貫して上がる結果にはなりませんでした。変わったように見えたのは、画像の中の文字や目盛りの整い方で、白飛びの割合は平均で低くなりました。文字や目盛りは、目で見た感想です。ただ、これは8つの題材を1回ずつ作り、私たちの目で見た結果で、「何%⁠精度が上がる」という数字にはできません。思考量を上げた場合や、題材を増やした場合は、試していません。

公式ヘルプ3ページに、枚数は書かれていない

OpenAIのヘルプの3ページ（無料のよくある質問、Go、Plus）を、2026年10月4日に最後まで読みました。どれにも、画像の枚数は書かれていません。無料のページには、画像生成には別の利用上限があること、上限に達するとChatGPTが知らせること、リセットの時刻は製品の中に表示されることが書かれています。Goのページは、画像生成などの上限が無料より高いという書き方で、Plusのページは、利用上限がありうること、需要によって変わることが書かれています。

検索すると、「無料は1日2⁠〜⁠3枚」「Plusは3時間で40枚」といった数字を載せた記事が出てきます。ただ、そうした数字は、今回読んだ公式のページにはありません。今回の無料の測定（4枚）とも合いませんでした。ほかの解説記事には、数時間で順に回復すると書かれているものもありますが、今回の無料の画面は、「明日の 1:01」という時刻でした。これも1回だけの観察です。

止まったとき、画面の文言で4つに見分ける

測定中に、画像ができなかった場面が4種類ありました。画面の文言が違い、次にすることも違いました。上限の表示は、無料でだけ出ました。

止まったときの4種類測定中に実際に出た画面の文言

種類	画面の文言	何が起きたか、次にすること
上限の表示	「利用枠が…⁠リセットされるまで…」「ファイル、画像、データ分析は…利用できません」	上限の表示です（無料で出ました）。画像に加えて、ファイルとデータ分析も利用できないと出て、新しいチャットでも止まりました。表示された時刻まで待つか、プランを上げます。Goに上げた直後は、すぐ再開できました。
「こちら側のエラー」	「こちら側のエラーにより、画像を生成できませんでした。」	無料で5回出ました。原因は画面から分かりません。上限の表示とは別の文言で、数分おいて送り直すと、成功した回もありました。
安全基準の表示	「生成された画像が…安全基準に違反している可能性があります」	生成された画像が基準に触れるかもしれない、という表示です（Goで2回。ライオンを頼んだときは「第三者コンテンツとの類似性」、「赤い傷」を頼んだときは「暴力表現」）。依頼そのものを違反と決めた表示ではなく、上限でもありません。題材の言葉を変えて頼み直しました。
停止済み	「画像生成は停止済みです」	生成中に送信ボタンを押したためです。生成中、送信ボタンは停止ボタンに変わります（Goで2回、私の操作で起きました）。上限ではありません。画面には「もう一度試す」のボタンも出ましたが、今回は押さず、同じ依頼を送り直して成功しました。中断を防ぐため、できあがるのを確かめてから次を送ります。

「あと何枚作れるか」は、チャットで聞いても分かりませんでした。無料で聞いたところ、AIは「こちらから残り回数を確認できない」と答えたうえで、「直前の生成はレート制限にかかっている」と説明しましたが、画面に出ていたのは「こちら側のエラー」でした。AIの説明と画面が食い違い、AIの説明は確かめようがないので、判断には使いませんでした。見るのは、画面に出た文言です。設定の「使用状況」のページにも、画像の残り枚数は出ませんでした（Codexなど別の機能の残りが出ていました）。

画像生成が止まったとき、プランを選ぶときの確認表

ChatGPTの画像生成の確認表

【ChatGPTの画像生成が止まったとき・プランを選ぶときの確認表】

1. 画面の文言を読む：リセットの時刻が書いてあれば上限。「エラー」だけなら数分おいて再送。「安全基準」なら題材の言葉を変える
2. 上限のとき：リセットの時刻まで待てるかを見る。待てないなら、プランを上げる前に、OpenAIの料金ページで金額と更新日を確かめる
3. 枚数が足りるかを知りたいとき：今回読んだ公式ヘルプに枚数はないので、仕事で必要な枚数の見込みを先に決める。無料で上限が出た枚数と時刻を記録しておく
4. 契約したら：更新日と解約の手順を、その場で確かめる

・この表だけで、何枚作れるかを保証するものではありません。上限は変わることがあります

この測定で言えないこと

この測定から言えることには、限りがあります。次の点は、確かめていません。

Plusプランは測っていません。Proプランは、写真風の8題材の画質だけ比べて、画像の枚数は測っていません。無料とGoは、それぞれ1アカウントを1回ずつ測った結果で、もう一度やれば、違う枚数になるかもしれません。無料の「4枚」は、エラーをはさんで約33分かけて作った数で、続けざまに頼んだときの枚数ではありません。枚数の測定はいったん150回で区切り、その後、画質を比べるために5回追加しました。合計155回とも上限の表示は出ませんでしたが、155回より先は分かりません。途中に約50分の中断もあります。頼んだのは、白い背景に1つだけ描いたシンプルな画像で、大きさの違う画像、手持ちの写真の手直し、一度に何枚も頼む使い方は試していません。画質は、5つの題材（Goの150枚の前後）と、写真風の8つの題材（GoとPro）だけを、数値と目で比べました。GoとProは別のアカウントで、アカウントの設定が画像に影響した可能性は除けません。画像のモデルは、画面から確かめられず、公式ヘルプの記載（全プランでChatGPT Images 2.5）によります。Proの「Images with thinking」は、思考量Mediumだけを8題材で1回ずつ試し、上の段階は試していません。比べた画像は画面の保存（JPEG）で取ったので、細かな粒状感は正確には残っていません。色と光の数値も、その画像から計算した目安です。画像の一部だけを直す使い方は、別の記事で試しています。ヘルプのPlusのページにも、上限は需要によって変わりうると書かれています。

よくある質問

無料プランでは、画像は何枚まで作れますか？

今回の測定では、4枚作ったところで上限の表示が出ました。公式のヘルプには、枚数は書かれていません。

Goプランなら、何枚まで作れますか？

今回は、150枚作っても上限の表示は出ませんでした（画質を比べるために、さらに5枚作った合計155枚でも出ませんでした）。それより先は測っていません。

150枚作ると、画質は下がりますか？

今回は、150枚のあとに最初と同じ依頼を出し直して比べた5つの題材で、細かさの目安は同じか大きくなっていました。見た目でも、荒くなった画像は見つかりませんでした。画質全体を保証するものではなく、それ以上は測っていません。

Proにすると、画質は上がりますか？

解像度や細部の細かさは、同じ水準でした（総画素数は約157万で、細かさの目安がProのほうが大きいのは8組のうち2組）。違いが出たのは色と光で、Goは色が濃く白く飛んだ部分が多く、Proは落ち着いて写真らしく見えました。公式のヘルプには、Proで画質が上がるとは書かれていません。写真風の8題材を、月額200ドルのProとGoで1回ずつ比べた結果です。

Proの「考える」（Images with thinking）を使うと、どのくらい精度が上がりますか？

Proで思考量Mediumにして、同じ8つの依頼を1回ずつ試しました。細部の多さの目安は、通常のProより高い組と低い組が4組ずつで、一貫した上昇は確認できませんでした。腕時計の文字・目盛りや渋谷の看板は整って見え、ほぼ真っ白な部分の割合も平均で低くなりましたが、文字や目盛りは目で見た感想です。何%上がる、とは言えません。Goには、この機能がありません。

Plusプランは、何枚ですか？

測っていません。公式のヘルプのPlusのページにも、枚数は書かれていませんでした。

「こちら側のエラー」が出たら、上限に達したのですか？

無料では、上限の表示の前に、このエラーが5回出ました。ただ、エラーが出たあとに成功した回もあり、上限のときに出た表示（リセットの時刻つき）とは別の文言でした。エラーの原因までは、画面から分かりませんでした。

上限が出たあと、有料プランに変えるとすぐ使えますか？

今回は、Goに変えた直後から、画像生成が使えました。1回の観察です。

HaruIroAIはこう考える

今回の測定で、意外だったのは、無料の「4枚」という小ささよりも、今回読んだ公式のヘルプ3ページのどれにも、枚数が書かれていなかったことです。止まるまで、何枚作れるか分かりません。しかも、止まった理由は、上限だけではありませんでした。「こちら側のエラー」、安全基準の表示、自分の操作と、似た場面が4つありました。

仕事で画像生成を使うなら、プランを選ぶ前に、必要な枚数の見込みと、止まったときに誰が何をするかを決めておくほうが、あとで慌てません。数字は、使う人が自分の使い方で確かめます。

この記事の確かめ方

2026年10月4日から5日に、ブラウザのChatGPT（chatgpt.com）で測りました。画面の操作と記録はAIが行い、ログインとGoプランの契約（支払い）は人が行っています。Goは1か月分を契約したあと、更新しない設定にしています。無料は、新しいアカウントで、10月4日の20時02分から20時38分まで測りました。依頼は「白い背景に、〇〇1個のシンプルなイラストを画像で1枚作ってください。」の形で、〇〇には、りんご、バナナ、傘、猫、スプーンなどを入れ、原則として、できあがるのを待ってから次を送りましたが、途中で操作が重なった回があり、2回は生成を中断しました。無料の上限の画面は、画面の文言を書き写して記録したもので、画像は保存していません。Goは、同じアカウントで、10月4日の22時33分54秒から5日の2時9分ごろまで、150回の依頼が画像になりました。数え方は、画像ができた依頼の回数を、そのまま枚数としています。1回、「どちらの画像が好みですか？」と2枚が並んだ回がありましたが、依頼は1回なので1と数えました。次の4回は数えていません。安全基準による拒否が2回（ライオン、「赤い傷」。後者は私の入力の誤りで、無害な題材に変えて頼み直しました）、生成中に私が送信ボタン（停止ボタン）を押して中断した2回です。このほかに、1回だけ、2つの題材（電球と木）を1つの依頼にまとめてしまい、できた1枚を1枚として数えました。0時51分から1時39分までは測定を止めています。画質は、ブラウザ上で画像ファイルを読み、画素数、ファイルのサイズ、画像を512ピクセル幅に縮めて計算した細かさの目安（ラプラシアンの分散）を、読み込めた142枚について出しました（150枚のうち8枚は、読み込みが間に合わず測れていません）。同じ依頼の出し直しは、最初の5枚と同じ文を、150枚のあとの同じチャットで送りました（151⁠〜⁠155枚目）。測定値は確かめ記録に保存しています。GoとProの比べは、2026年10月5日に、写真のようにリアルな8つの題材（人物、夜の街、ラーメン、山の湖、腕時計、リビング、水滴、渋谷の人混み）の依頼文を、GoのアカウントとProのアカウントで、それぞれ新しいチャットに同じ文で1回ずつ送りました。Proは月額200ドルのプランで、ログインは人が行いました（Proのアカウントでは、新しいチャットだけを使っています）。画面の表示はPro、モデルはどちらもInstantです。人物の1回目は、どちらも画像が出ず、「生成してください」と送り直しました。画像の寸法とファイルサイズは、ブラウザ上で読み込んだ元の画像ファイルから取得しました。細かさの目安は、画像を1,024ピクセル幅に縮めて、ラプラシアンの分散を計算しました。「考える」の比べは、Proのアカウントで、思考量を「Medium」にして、同じ8つの依頼文を新しいチャットに1回ずつ送りました。色と光の数値は、画面に表示した画像の保存（JPEG）から、彩度、明るさ、ほぼ真っ白の画素の割合、明暗の幅を計算した、8枚の平均です。依頼文と数値は確かめ記録に保存しています。公式ヘルプは、2026年10月4日に、無料のよくある質問、ChatGPT Go、ChatGPT Plusの3ページを最後まで読みました。2026年6月5日のnoteの記事は、本文を最後まで読んで、枚数、エラーの文言、画質、リセットについて書かれていることを確かめました（リセットの時刻や回復については書かれていませんでした）。測定の記録は、時刻つきで確かめ記録として保存しています。