2026年5月末 OpenRouter Image Output × Languages × Market Share 收官：Flux.2 / Grok Imagine 画像生成ランキングと Mac 三レーン分流

openrouter.ai/rankings を開くと、5 月 26 日時点で Series B 後の週間処理量は約 25T tokens、ランキングは十数の平行スライスに分割されています。当サイトの総合ランキング、Programming、Tool Calls、Images 入力三榜はテキスト・Agent・マルチモーダル理解をカバーしましたが、「画像生成（Image Output）」と「自然言語スライス（Languages）」の単独解説は未整備でした。5 月下旬、Flux.2 Pro・xAI Grok Imagine・Recraft V4.1 の集中投入で Image Output が再編され、Languages は UI 上 English がデフォルトなのに Market Share では中国系ベンダーが週 token の 60%超を占めます。本稿では読み方 — Image Output スナップショット — Languages と Market Share のギャップ — 六ステップ — 決定マトリクス — ケース — 検収を提示します。

1. 痛点：総合榜と Images 入力榜では「出図モデル」が選べない

（1）次元の不一致：総合 #1 MiMo-V2-Pro はテキスト token 量であり、「週に何枚ポスターを生成したか」とは無関係です。0528 の Images は画像理解（OCR・スクリーンショット QA）、Image Output は output_modalities に image を含み $/image 課金（Grok Imagine は約 $0.05/枚 から）という別系統です。（2）Languages の罠：デフォルト English から「英語 prompt が多い＝英語向け最強モデル」と誤読しがちですが、Market Share は小米・阿里・MiniMax 等で 60%+です。（3）課金の二重構造：ComfyUI ローカルは電気代中心、OpenRouter 画像 API は按張・按 token が混在し、予算を分けないと月末に請求が跳ねます。（4）Mac ユニファイドメモリ：本機 ComfyUI + Flux と API バッチを同時実行すると M3 36GB で OOM とキュー停滞が頻発します。（5）收官週の新モデル（Step 3.7 Flash、Claude Opus 4.8 Fast）は Trending を占めますが、Image Output 上位は BFL Flux と xAI Grok が維持されます。選型は毎週 Image Output + Market Share に合わせるべきです。

2. 5 月末の読み方：Image Output × Languages × Market Share

スライス	測定対象	よくある誤解	Mac での使い方
Image Output	生成画像のモデルシェア	Images 入力と同じ	ポスター・EC・サムネの API 主経路
Languages	prompt 言語別トラフィック	その言語最強モデル榜	UI ロケールとベンダーを分離設定
Market Share	作者別 token 占有率	コンプライアンス判定	コストと fallback 順序
Images（入力）	画像理解トラフィック	出図選定に使える	0528 記事と補完関係
Top Models	全站週 token	万能デフォルト	純テキストのみ（0525 参照）

運用では素材パイプラインを毎週 Image Output + Market Share に同期し、バイリンガル製品は Languages の English と実ユーザ言語を突合します。出図リクエストは OpenRouter ドキュメント通り modalities: ["image"] または ["image","text"]、Models API では output_modalities でフィルタします。

3. Image Output スナップショット（2026-05-29 週）

ティア	代表モデル	ユースケース	Mac 経路
T1 旗艦写実	black-forest-labs/flux.2-pro、flux.2-max	商品写真・ブランド KV	API；ローカル ComfyUI で A/B
T2 多言語ポスター	x-ai/grok-imagine-image-quality	パッケージ・メニュー・画像内文字	API；$/day 上限
T3 ベクター/EC	recraft/* V4.1	SVG・グラデーション	API 中心
T4 图文一体	google/gemini-3.1-flash-image-preview	短文 + 画像同一リクエスト	API
T5 ローカルバッチ	ComfyUI + Flux.1/SDXL	夜間キュー・監査可能アセット	ローカルまたはリモート Mac 128GB

Image Output と Images 入力の重複はしばしば <35% です。理解流量が高い Gemini Flash が「純出図」1 位とは限りません。Flux.2 Pro は 4MP 編集とキャラ一貫性、Grok Imagine は 1K/2K 写実と多言語画像内テキストに強みがあります。Mac チームは「審図 Agent」（Images 入力）と「素材生成」（Image Output）を OpenRouter サブキーまたは予算バケットで分離してください。

4. Languages：English UI と中国系 Market Share の乖離

Languages は「ユーザーがどの自然言語で prompt を書いたか」の分布です。5 月末の公開集計では中国系六大ベンダー（小米 MiMo-V2-Pro、阿里 Qwen 3.6/3.7、MiniMax M2.7、智譜 GLM-5、DeepSeek V3.2、階躍 Step 3.5 Flash 等）の合計が 59.6%–60%+、小米単体が約 21.1%（OpenAI 全平台約 7.5% の約三倍、第三者統計）です。

つまり①多くの英語 promptが中国ベースモデルにルーティングされる（コスト要因）、②日本語・英語 UI の製品でも English 榜だけで選ぶと誤配になります。Mac では日本語/英語各 50 本のポスター prompt で同一モデルを叩き、組版・文化要素・画像内文字精度を記録します。MiMo + Qwen がプログラミング token の約 49% を占めた報告もあり、Languages の English と併せた二軌ルーティングが有効です。

5. Market Share 收官週と Mac ベンダー戦略

ベンダー	代表モデル	約週間シェア	Mac 推奨
小米	MiMo-V2-Pro	~21.1%	テキストデフォルト；出図は Flux/Grok
阿里	Qwen 3.6 Plus / Qwen3.7 Max	~13.9%+	長文 Agent・日英混合
MiniMax	MiniMax M2.7	~8.1%	高並列低単価テキスト
OpenAI	GPT-5.5 等	~7.5%	コンプライアンス fallback
西方閉源	Claude Sonnet/Opus 4.8	シェア低下傾向	難タスクのみ

4/27–5/3 の一週で中国モデル 7.942T（+81.7% WoW）、米国モデル -34.6% という分析もあります。Market Share はfallback 順序に使い、出図は Image Output 上位に固定してください。MiMo 等の純テキストで画像生成を無理に行うとコストと品質が崩れます。

6. 六ステップ：三榜から Mac 出図ルーティングへ

Step 1 — 毎週 Image Output + Market Share を取得

openrouter.ai/rankings で Image Output・Market Share を切替。Languages は最低 English と実ユーザ言語を照合します。

Step 2 — Models API で出図モデルをフィルタ

output_modalities で pricing（按張 vs token）を記録します。

Step 3 — 理解と生成の予算を分離

Images 入力は Gemini Flash（0528）、Image Output は Flux.2 / Grok です。

Step 4 — ComfyUI ローカル vs API の A/B

同一 prompt で各 20 枚：所要時間・$/枚・文字精度を比較します。

Step 5 — バイリンガルポスター探針

日英各 30 本で Grok（多言語字）vs Flux（美学）の勝率を記録します。

Step 6 — 夜間 200 枚超はリモート Mac へ

MACGPU リモートノードへ移し、日中は workflow 迭代のみ本機で行います。

curl -s "https://openrouter.ai/api/v1/models" \
  | jq '.data[] | select(.architecture.output_modalities[]? == "image") | {id, pricing}'

curl -s https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"black-forest-labs/flux.2-pro","messages":[{"role":"user","content":"Product photo, white background"}],"modalities":["image"]}'
                

7. 三レーン決定マトリクス

シナリオ	レーン	代表構成	検収
単枚ポスター反復	OpenRouter API	Grok Imagine / Flux.2 Flex	<25s、<$0.08/枚
監査可能ブランド庫	ローカル ComfyUI	Flux.1 + Metal	20 枚連続 OOM なし
EC 500+ 枚/夜	リモート Mac キュー	ComfyUI headless	8h 失敗率 <2%
日英画像内文字	API	Grok Imagine Quality	可読率 >90%
審図 Agent 並列	API 二桶	Gemini 入力 + Flux 出図	請求分離可能

8. ケーススタディ：越境 DTC が三榜で再配線、出図費 -41%

「6 名の越境 DTC、Mac Studio M2 Ultra 64GB：全ポスターを Claude のマルチモーダル対話で「出図」し月 $4,100。5 月末 Image Output に沿い主経路を Flux.2 Pro + Grok Imagine（按張）へ、Claude は英文コピーのみ。Languages 探針で prompt の 40% が中国語と判明し Qwen で中文→Grok 出図。週 800 枚は MACGPU リモート M4 Max ComfyUI 夜間キューへ。30 日後出図関連 $2,420、-41%。日中の ComfyUI + Claude 同時 swap が解消。」

教訓は対話モデルでの出図とImages 入力 / Image Output 未分離です。Market Share 60%+ の中国ベンダーはテキスト・運用向けで、画像生成のデフォルトが中国モデルになるわけではありません。

9. 業界洞察：出図榜とベンダーシェアは長期乖離する

25T tokens/週の世界では「テキスト token は東移、出図は西系+専門ブランド」の二層構造が固定化しつつあります。2026 後半は IDE/Agent が modalities: ["image"] を標準装備し、Languages も日本語・スペイン語など細分化されます。Windows + クラウド GPU の ComfyUI だけでは Metal プレビューと ColorSync パイプラインが欠けがちです。リモート Macで ComfyUI バッチと Cursor 審図を分担し、OpenRouter 三榜ルート表を跨機共有するのが実務的です。

Linux クラウド GPU でも ComfyUI は動きますが、Final Cut / Keynote 連携・P3 プレビュー・launchd 夜間キューは macOS が有利です。本機 64GB でも「日中レタッチ + 夜 500 枚 API」が無理なら、リモート Apple Silicon のレンタルが最もクリーンです。MACGPU M4 Max 128GB には ComfyUI Flux ワークフローと OpenRouter 出図スクリプトキューをプリインストールでき、本機は審図 Agent とバイリンガル prompt 迭代に専念できます。

10. 引用可能な数値と FAQ

① 週処理量（5/26）：~25T tokens/週。② 中国系 Market Share：>60%。③ MiMo シェア約 21.1%。④ Grok Imagine 参考 ~$0.05/枚。⑤ ケース $4,100→$2,420（-41%）。⑥ Image Output と Images 入力の重複 <35%（週次自測推奨）。

Q：0528 Images 三榜はまだ必要？ A：はい、入力理解は Images/Context/Audio です。Q：Languages は English だけで足りる？ A：不十分、Market Share と実言語を突合してください。Q：Mac で Flux.2 Pro を完全代替できる？ A：ComfyUI で近似可、旗艦審美は API サンプル推奨です。Q：MACGPU の役割は？ A：大メモリで夜間バッチ出図、本機ピーク回避です。