> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apimart.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# GPT-Image-2.5 Ext 画像生成

>  - gpt-image-2.5-ext を使用し、version で Flare または Sunburst を選択
- 非同期処理に対応し、送信後にタスク ID で結果を照会
- テキストからの画像生成と、最大 16 枚の参照画像を使った画像生成に対応
- 10 種類のアスペクト比と auto、1K / 2K / 4K の解像度に対応
- 1 回のリクエストで 1～4 枚を生成し、バージョン、解像度、実際に提供された画像数に応じて課金 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  # 新しい生成操作ごとに一度だけ作成します。同じ操作の再試行では元の値を保持してください。
  IDEMPOTENCY_KEY="$(uuidgen)"

  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --header 'X-APIMart-Response-Version: 2026-07-27' \
    --header "Idempotency-Key: ${IDEMPOTENCY_KEY}" \
    --data '{
      "model": "gpt-image-2.5-ext",
      "version": "flare",
      "prompt": "雨の日の窓辺にある居心地のよい読書スペース、暖かい光のテーブルランプ、映画のようなライティング",
      "size": "1:1",
      "resolution": "1K",
      "n": 1
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import uuid
  import requests

  # 新しい生成操作ごとに一度だけ作成します。再試行では元の headers と payload を再利用してください。
  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json",
      "X-APIMart-Response-Version": "2026-07-27",
      "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4()),
  }
  payload = {
      "model": "gpt-image-2.5-ext",
      "version": "flare",
      "prompt": "雨の日の窓辺にある居心地のよい読書スペース、暖かい光のテーブルランプ、映画のようなライティング",
      "size": "1:1",
      "resolution": "1K",
      "n": 1,
  }

  response = requests.post(
      "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
      headers=headers,
      json=payload,
  )

  print(response.status_code, response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  // 新しい生成操作ごとに一度だけ作成します。再試行では元の headers と body を再利用してください。
  const headers = {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
    "X-APIMart-Response-Version": "2026-07-27",
    "Idempotency-Key": crypto.randomUUID(),
  };
  const body = JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2.5-ext",
    version: "flare",
    prompt: "雨の日の窓辺にある居心地のよい読書スペース、暖かい光のテーブルランプ、映画のようなライティング",
    size: "1:1",
    resolution: "1K",
    n: 1,
  });

  const response = await fetch(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    { method: "POST", headers, body },
  );

  console.log(response.status, await response.json());
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 202 theme={null}
  {
    "code": 202,
    "request_id": "req_example",
    "data": {
      "id": "task_01EXAMPLE",
      "object": "generation.task",
      "type": "image",
      "status": "pending",
      "progress": 0,
      "poll_url": "/v1/tasks/task_01EXAMPLE"
    }
  }
  ```

  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01EXAMPLE"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "message": "n must be an integer between 1 and 4",
      "type": "invalid_request_error",
      "param": "",
      "code": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## 認証とリクエストヘッダー

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  生成およびタスク照会エンドポイントは、プラットフォームの API Key による Bearer Token 認証を使用します。[API Key 管理ページ](https://apimart.ai/keys)でキーを取得してください。

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```

  タスクの照会には、同じプラットフォームユーザーに属する API Key を使用してください。
</ParamField>

<ParamField header="Content-Type" type="string" required>
  送信時は `application/json` を使用します。テキストからの生成と参照画像を使った生成のどちらも、JSON リクエストボディを送信します。
</ParamField>

## バージョンの選択

| 表示名          | `model`             | `version`  |
| ------------ | ------------------- | ---------- |
| Flare（デフォルト） | `gpt-image-2.5-ext` | `flare`    |
| Sunburst     | `gpt-image-2.5-ext` | `sunburst` |

## リクエストパラメータ

<ParamField body="model" type="string" required>
  固定値：`gpt-image-2.5-ext`。
</ParamField>

<ParamField body="version" type="string" default="flare">
  モデルのバージョン。`flare`、`sunburst` から選択します。
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required>
  画像の生成または編集に使用するプロンプト。前後の空白を除去した後に空であってはなりません。

  参照画像を使う場合は、保持したい内容と変更したい内容を記述できます。
</ParamField>

<ParamField body="resolution" type="string" default="1K">
  出力解像度の区分。`1K`、`2K`、`4K` から選択します。
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto">
  出力画像のアスペクト比。`auto` または次の 10 種類から選択します。

  `1:1`、`16:9`、`9:16`、`4:3`、`3:4`、`3:2`、`2:3`、`5:4`、`4:5`、`21:9`。
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  1 回のリクエストで生成する画像数。`1`～`4` の整数で指定します。
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="string[]">
  最大 `16` 枚の参照画像の配列。参照画像を省略するとテキストから生成し、指定すると参照画像を使って生成します。参照画像に追加料金はかかりません。

  対応する入力形式：

  * アクセス可能な画像 URL
  * Data URL: `data:image/...;base64,...`
</ParamField>

## 使用例

以下は `POST /v1/images/generations` の JSON リクエストボディです。認証と推奨ヘッダーは上記のとおりです。参照画像の例示 URL は、実際にアクセス可能な画像 URL に置き換えてください。

### テキストから画像を生成

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "flare",
  "prompt": "未来都市の空中庭園、早朝の薄霧、建築写真",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2K",
  "n": 1
}
```

### Sunburst で参照画像から生成

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "sunburst",
  "prompt": "商品本体とパッケージの文字を保持し、背景を柔らかなオフホワイトの撮影スタジオに置き換え、自然な影を追加する",
  "size": "1:1",
  "resolution": "2K",
  "n": 1,
  "image_urls": [
    "https://example.com/product.png"
  ]
}
```

### 複数の参照画像と複数枚の出力

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "sunburst",
  "prompt": "1 枚目の商品の画像を主役にし、2 枚目の背景を参考にして、横長の広告画像を生成する",
  "size": "16:9",
  "resolution": "2K",
  "n": 2,
  "image_urls": [
    "https://example.com/product.png",
    "https://example.com/set.jpg"
  ]
}
```

### 自動アスペクト比と 4K 解像度

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.5-ext",
  "version": "flare",
  "prompt": "ミニマルな商品発表会のキービジュアル、画像の内容に応じて適切な構図のアスペクト比を選ぶ",
  "size": "auto",
  "resolution": "4K",
  "n": 1
}
```

## タスク結果の照会

タスク ID を使って[タスク照会エンドポイント](/ja/api-reference/tasks/status)を呼び出します。

```bash theme={null}
curl --request GET \
  --url https://api.apimart.ai/v1/tasks/task_01EXAMPLE \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'
```

### タスク成功時

以下のタスク ID、時刻、URL、金額はレスポンス構造を示す例です。実際のタスクや料金を表すものではありません。

```json theme={null}
{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01EXAMPLE",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "created": 1788912000,
    "completed": 1788912045,
    "actual_time": 45,
    "estimated_time": 300,
    "cost": 0.2,
    "credits_cost": 2,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://example.com/output-1.png",
            "https://example.com/output-2.png"
          ],
          "expires_at": 1788998445
        }
      ]
    }
  }
}
```

## レスポンス

<ResponseField name="code" type="integer">
  レスポンスのステータスコード。統一形式で送信が成功した場合は `200` です。
</ResponseField>

<ResponseField name="request_id" type="string">
  トラブルシューティングに使用する、このリクエストの識別子。
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="object">
  受理された非同期タスク。

  <Expandable title="タスクのフィールド">
    <ResponseField name="id" type="string">
      タスクの状態と画像結果の照会に使用する、一意のタスク識別子。
    </ResponseField>

    <ResponseField name="object" type="string">
      オブジェクトの種類。値は `generation.task` です。
    </ResponseField>

    <ResponseField name="type" type="string">
      タスクの種類。値は `image` です。
    </ResponseField>

    <ResponseField name="status" type="string">
      初期状態は `pending` で、タスクが受理されたことを示します。
    </ResponseField>

    <ResponseField name="progress" type="integer">
      現在の進捗。初期値は `0` です。
    </ResponseField>

    <ResponseField name="poll_url" type="string">
      タスク照会の相対パス。例：`/v1/tasks/task_01EXAMPLE`。
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>