curl --request POST \
--url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
const headers = {
Authorization: "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json",
};
fetch(url, {
method: "POST",
headers: headers,
body: JSON.stringify(payload),
})
.then((response) => response.json())
.then((data) => console.log(data))
.catch((error) => console.error("Error:", error));
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)
func main() {
url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload := map[string]interface{}{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
jsonData, _ := json.Marshal(payload)
req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
panic(err)
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))
}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
String payload = """
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(url))
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request,
HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}
<?php
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "星空の下の古代の城",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $response;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer <token>"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json
response = http.request(request)
puts response.body
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)
let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
if let error = error {
print("Error: \(error)")
return
}
if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
print(responseString)
}
}
task.resume()
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
var payload = @"{
""model"": ""gpt-image-2-official"",
""prompt"": ""星空の下の古代の城"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");
var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await client.PostAsync(url, content);
var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);
}
}
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;
void main() async {
final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');
final payload = {
'model': 'gpt-image-2-official',
'prompt': '星空の下の古代の城',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "星空の下の古代の城",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "パラメータエラー:size が不正 / resolution が未対応 / ピクセル違反など",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "認証に失敗しました。API キーをご確認ください",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "アカウント残高が不足しています。チャージ後に再試行してください",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "アクセスが禁止されています。このリソースへの権限がありません",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "リクエストが多すぎます。しばらくしてから再試行してください",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "サーバー内部エラー、しばらくしてから再試行してください",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "ゲートウェイエラー、サーバーが一時的に利用できません",
"type": "bad_gateway"
}
}
GPT-Image-2
GPT-Image-2 公式チャネル 画像生成
- OpenAI 公式
gpt-image-2モデル、/v1/images/generations互換プロトコルベース - 非同期処理モード、
task_idを返却して後続クエリで使用 - テキストから画像 / 画像から画像 / インペインティング(mask)の 3-in-1
- 新規
resolutionティアフィールド、1K / 2K / 4K の選択をサポート - 15 種の比率をサポートし、1K / 2K / 4K ティアで利用できます
- 1 リクエストあたり最大 4 枚、参照画像は最大 16 枚
gpt-image-1.5-officialとパラメータが 95% 一致、移行はモデル名の変更のみで完了
POST
/
v1
/
images
/
generations
curl --request POST \
--url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
const headers = {
Authorization: "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json",
};
fetch(url, {
method: "POST",
headers: headers,
body: JSON.stringify(payload),
})
.then((response) => response.json())
.then((data) => console.log(data))
.catch((error) => console.error("Error:", error));
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)
func main() {
url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload := map[string]interface{}{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
jsonData, _ := json.Marshal(payload)
req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
panic(err)
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))
}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
String payload = """
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(url))
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request,
HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}
<?php
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "星空の下の古代の城",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $response;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer <token>"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json
response = http.request(request)
puts response.body
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)
let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
if let error = error {
print("Error: \(error)")
return
}
if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
print(responseString)
}
}
task.resume()
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
var payload = @"{
""model"": ""gpt-image-2-official"",
""prompt"": ""星空の下の古代の城"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");
var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await client.PostAsync(url, content);
var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);
}
}
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;
void main() async {
final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');
final payload = {
'model': 'gpt-image-2-official',
'prompt': '星空の下の古代の城',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "星空の下の古代の城",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "パラメータエラー:size が不正 / resolution が未対応 / ピクセル違反など",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "認証に失敗しました。API キーをご確認ください",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "アカウント残高が不足しています。チャージ後に再試行してください",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "アクセスが禁止されています。このリソースへの権限がありません",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "リクエストが多すぎます。しばらくしてから再試行してください",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "サーバー内部エラー、しばらくしてから再試行してください",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "ゲートウェイエラー、サーバーが一時的に利用できません",
"type": "bad_gateway"
}
}
curl --request POST \
--url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}'
import requests
url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
const payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1,
};
const headers = {
Authorization: "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json",
};
fetch(url, {
method: "POST",
headers: headers,
body: JSON.stringify(payload),
})
.then((response) => response.json())
.then((data) => console.log(data))
.catch((error) => console.error("Error:", error));
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)
func main() {
url := "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload := map[string]interface{}{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1,
}
jsonData, _ := json.Marshal(payload)
req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
panic(err)
}
defer resp.Body.Close()
body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))
}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
String payload = """
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
}
""";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(url))
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request,
HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}
<?php
$url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
$payload = [
"model" => "gpt-image-2-official",
"prompt" => "星空の下の古代の城",
"size" => "16:9",
"resolution" => "2k",
"quality" => "high",
"n" => 1
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
]);
$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $response;
?>
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'
url = URI("https://api.apimart.ai/v1/images/generations")
payload = {
model: "gpt-image-2-official",
prompt: "星空の下の古代の城",
size: "16:9",
resolution: "2k",
quality: "high",
n: 1
}
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer <token>"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json
response = http.request(request)
puts response.body
import Foundation
let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/images/generations")!
let payload: [String: Any] = [
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"n": 1
]
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)
let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
if let error = error {
print("Error: \(error)")
return
}
if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
print(responseString)
}
}
task.resume()
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";
var payload = @"{
""model"": ""gpt-image-2-official"",
""prompt"": ""星空の下の古代の城"",
""size"": ""16:9"",
""resolution"": ""2k"",
""quality"": ""high"",
""n"": 1
}";
using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");
var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
var response = await client.PostAsync(url, content);
var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);
}
}
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;
void main() async {
final url = Uri.parse('https://api.apimart.ai/v1/images/generations');
final payload = {
'model': 'gpt-image-2-official',
'prompt': '星空の下の古代の城',
'size': '16:9',
'resolution': '2k',
'quality': 'high',
'n': 1,
};
final response = await http.post(
url,
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode(payload),
);
print(response.body);
}
library(httr)
library(jsonlite)
url <- "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"
payload <- list(
model = "gpt-image-2-official",
prompt = "星空の下の古代の城",
size = "16:9",
resolution = "2k",
quality = "high",
n = 1
)
response <- POST(
url,
add_headers(
Authorization = "Bearer <token>",
`Content-Type` = "application/json"
),
body = toJSON(payload, auto_unbox = TRUE),
encode = "raw"
)
cat(content(response, "text"))
{
"code": 200,
"data": [
{
"status": "submitted",
"task_id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX"
}
]
}
{
"error": {
"code": 400,
"message": "パラメータエラー:size が不正 / resolution が未対応 / ピクセル違反など",
"type": "invalid_request_error"
}
}
{
"error": {
"code": 401,
"message": "認証に失敗しました。API キーをご確認ください",
"type": "authentication_error"
}
}
{
"error": {
"code": 402,
"message": "アカウント残高が不足しています。チャージ後に再試行してください",
"type": "payment_required"
}
}
{
"error": {
"code": 403,
"message": "アクセスが禁止されています。このリソースへの権限がありません",
"type": "permission_error"
}
}
{
"error": {
"code": 429,
"message": "リクエストが多すぎます。しばらくしてから再試行してください",
"type": "rate_limit_error"
}
}
{
"error": {
"code": 500,
"message": "サーバー内部エラー、しばらくしてから再試行してください",
"type": "server_error"
}
}
{
"error": {
"code": 502,
"message": "ゲートウェイエラー、サーバーが一時的に利用できません",
"type": "bad_gateway"
}
}
Authorizations
すべてのエンドポイントは Bearer Token による認証が必要ですAPI キーの取得:API キー管理ページ にアクセスして API キーを取得してください使用時はリクエストヘッダーに以下を追加:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body
画像生成モデル名
gpt-image-2-official に固定(OpenAI 公式 gpt-image-2 モデル)画像生成のテキスト記述
- 日本語・英語・中国語をサポート、詳細な記述を推奨
- 送信前にプラットフォームのセンシティブワード / セーフティレビューを通過します。違反内容は即座にエラーを返します
画像の比率対外的には比率値を使用し、システム内部で
resolution に基づいて具体的なピクセルに自動マッピングされます。以下の比率をサポート、さらに auto を指定するとサーバー側で適切な比率を自動選択します:auto- 自動(prompt / 参照画像に基づきサーバー側が比率を選択)1:1- 正方形(デフォルト、SNS アバター / ロゴ)3:2- 横構図(一眼レフでよく使われる比率)2:3- 縦構図(縦長ポスター)4:3- 横構図(クラシックモニター / スライド)3:4- 縦構図5:4- 横構図4:5- 縦構図(Instagram 縦型投稿)16:9- 横構図(ワイド動画サムネイル)9:16- 縦構図(スマホフルスクリーン / ショート動画カバー)2:1- 横構図(Web バナー)1:2- 縦構図3:1- 横構図(ウルトラワイドバナー)1:3- 縦構図(超縦長ポスター)21:9- 横構図(映画ウルトラワイド)9:21- 縦構図
1881x836 / 887x1774 のようなピクセルサイズも直接指定できます。size に auto を指定した場合、デフォルトの比率は 1:1 です。解像度ティア(新規フィールド)実際の出力解像度を制御します。
1k- 1024 ベースライン、日常利用でコスト効率が良い(デフォルト)2k- 2048 ベースライン、ポスター / 高精細用途に適する4k- 3840 ベースライン、下記マッピング表の 15 種の比率をサポート
4K は下記マッピング表の 15 種の比率をサポートします。表内のピクセルサイズを
size で直接指定することもできます。画像品質
auto- 自動(デフォルト、通常lowに相当)low- 高速で低コスト、ラフスケッチで十分medium- バランス型high- 最高精度(4K + high は 120 秒以上かかる場合あり)
背景モード
auto- 自動(デフォルト)opaque- 不透明transparent- ⚠️ gpt-image-2-official は透過背景をサポートしません。指定してもシステムは静かにautoにダウングレードします
モデレーション強度
auto- デフォルトモデレーション強度low- より緩やかなモデレーション
出力フォーマット
png- デフォルトjpeg- ファイルサイズが小さいwebp- モダンブラウザ向け最適
出力圧縮レベル、範囲
0-100jpeg/webpのみ有効
生成する画像の枚数範囲:
1 ~ 4必ず数値(例:
1)を入力してください。引用符で囲まないでください参照画像 URL 配列
表示 詳細
表示 詳細
- 1 枚あたり最大 20 MB、合計上限 256 MB
- 参照画像は最大 16 枚、超過すると拒否されます
- 公開アクセス可能な安定した画像 URL である必要があります
マスク画像 URL、インペインティング用
image_urlsと併用する必要があります
- マスク画像をアップロードする前に、Alpha チャンネルが「はい」であることを確認してください。
- マスク画像のサイズは 最初の参照画像と一致 する必要があります。
サイズ × 解像度マッピング表
size × resolution → OpenAI 実ピクセル(15 比率 × 3 ティア):
| size | 1k | 2k | 4k |
|---|---|---|---|
1:1 | 1024×1024 | 2048×2048 | 2880×2880 |
3:2 | 1536×1024 | 2048×1360 | 3520×2336 |
2:3 | 1024×1536 | 1360×2048 | 2336×3520 |
4:3 | 1024×768 | 2048×1536 | 3312×2480 |
3:4 | 768×1024 | 1536×2048 | 2480×3312 |
5:4 | 1280×1024 | 2560×2048 | 3216×2576 |
4:5 | 1024×1280 | 2048×2560 | 2576×3216 |
16:9 | 1536×864 | 2048×1152 | 3840×2160 |
9:16 | 864×1536 | 1152×2048 | 2160×3840 |
2:1 | 2048×1024 | 2688×1344 | 3840×1920 |
1:2 | 1024×2048 | 1344×2688 | 1920×3840 |
3:1 | 1881×836 / 1536×512 | 3072×1024 | 3840×1280 |
1:3 | 887×1774 / 512×1536 | 1024×3072 | 1280×3840 |
21:9 | 2016×864 | 2688×1152 | 3840×1648 |
9:21 | 864×2016 | 1152×2688 | 1648×3840 |
備考:一部のサイズは 16 の倍数とピクセル上限に基づいて近似マッピングされます。例:3:2/2:3@ 2K は 2048×1360、21:9@ 4K は 3840×1648 です。実際のピクセルは表の値を基準にしてください。
使用シナリオ例
テキストから画像(最小リクエスト){
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "星空の下の古代の城"
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "サイバーパンクの夜景",
"size": "16:9",
"resolution": "2k",
"quality": "high",
"output_format": "jpeg",
"output_compression": 90
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "雪山の日の出パノラマ",
"size": "16:9",
"resolution": "4k",
"quality": "high",
"n": 1
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "2 枚の参照画像を 1 枚のイラストポスターに融合し、主体の輪郭を保持する",
"size": "1:1",
"quality": "high",
"image_urls": [
"https://your-cdn.com/input-a.png",
"https://your-cdn.com/input-b.png"
]
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "背景を砂漠の夕日に置き換える",
"size": "1:1",
"quality": "medium",
"image_urls": ["https://your-cdn.com/photo.png"],
"mask_url": "https://your-cdn.com/mask.png"
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "Four minimalist poster variations of a red fox",
"size": "1:1",
"quality": "low",
"n": 4
}
{
"model": "gpt-image-2-official",
"prompt": "wide cinematic shot",
"size": "3840x2160",
"quality": "high"
}
Response
レスポンスステータスコード
タスク結果のクエリ
提出成功後にtask_id が返されます。GET /v1/tasks/{task_id} でタスク状態をポーリングしてください。詳細は タスククエリ API を参照。
成功レスポンス例
{
"code": 200,
"data": {
"actual_time": 14,
"completed": 1784607890,
"cost": 0.004792,
"created": 1784607876,
"credits_cost": 0.047920000000000004,
"estimated_time": 60,
"id": "task_01KPTXXXXXXXXXXXXXXX",
"progress": 100,
"result": {
"images": [
{
"expires_at": 1784694290,
"url": [
"https://upload.apimart.ai/f/image/xxxxxxxx-gpt_image_2_official_task_xxx_0.png"
]
}
]
},
"status": "completed",
"usage": {
"input_tokens": 22,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0,
"image_tokens": 0,
"text_tokens": 22
},
"output_tokens": 196,
"output_tokens_details": {
"image_tokens": 196,
"text_tokens": 0
},
"total_tokens": 218
}
}
}
usage フィールドはこのリクエストの課金対象トークン使用量を示します:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
input_tokens | 入力で消費したトークンの合計 |
input_tokens_details.cached_tokens | キャッシュから提供された入力トークン数 |
input_tokens_details.image_tokens | 入力画像が使用したトークン数 |
input_tokens_details.text_tokens | 入力テキスト(プロンプト)が使用したトークン数 |
output_tokens | 出力で消費したトークンの合計 |
output_tokens_details.image_tokens | 生成された画像が使用したトークン数 |
output_tokens_details.text_tokens | 出力テキストが使用したトークン数 |
total_tokens | トークンの合計。input_tokens + output_tokens に等しい |
output_tokens_details.image_tokens は通常 output_tokens と等しくなります。上の例では total_tokens = 22 + 196 = 218 です。
タスクステータスフロー:submitted → in_progress → completed / failed。
画像の取得:data.result.images[0].url[0]。⌘I