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v1
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uploads
/
images
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/uploads/images \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --form 'file=@/path/to/your/image.jpg'

{
  "url": "https://upload.apimart.ai/f/image/9990000123456-a1b2c3d4-photo.jpg",
  "filename": "photo.jpg",
  "content_type": "image/jpeg",
  "bytes": 235680,
  "created_at": 1743436800
}

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.

ドキュメントPlaygroundはファイルアップロードに対応していません：下記のcURL、Python、またはJavaScriptのコード例を使用してテストしてください。
重要な変更： パフォーマンスとコスト管理の向上のため、生成APIでのbase64画像データの直接送信はサポートを終了しました。本APIで画像をアップロードし、URLを取得してから生成APIを呼び出してください。

​
なぜ先に画像をアップロードする必要がありますか？

  1. パフォーマンス最適化 - base64エンコードはデータを33%膨張させます。先にアップロードすることでリクエストボディのサイズを大幅に削減できます
  2. 画像の再利用 - 一度アップロードすれば、URLを何度でも使用でき、重複転送が不要です

​
使用フロー

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/uploads/images \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --form 'file=@/path/to/your/image.jpg'

{
  "url": "https://upload.apimart.ai/f/image/9990000123456-a1b2c3d4-photo.jpg",
  "filename": "photo.jpg",
  "content_type": "image/jpeg",
  "bytes": 235680,
  "created_at": 1743436800
}

​
Authorizations

​
Authorization
string
必須
すべてのAPIはBearer Token認証が必要ですAPI Keyの取得：API Key管理ページにアクセスしてAPI Keyを取得してくださいリクエストヘッダーに追加：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

​
Body

​
file
file
必須
画像ファイル対応形式：JPEG (.jpg, .jpeg)、PNG (.png)、WebP (.webp)、GIF (.gif)最大ファイルサイズ：20MB

​
Response

​
url
string
画像の公開アクセスURL、生成APIで直接使用可能（72時間有効）
​
filename
string
元のファイル名
​
content_type
string
検出されたMIMEタイプ、例：image/jpeg
​
bytes
integer
ファイルサイズ（バイト）
​
created_at
integer
アップロード時間のUnixタイムスタンプ（秒）

​
完全な例：画像生成ワークフロー

Python
import requests
import time

API_KEY = "your-Apimart-key"
BASE_URL = "https://api.apimart.ai"

# ステップ1：参照画像をアップロード
def upload_image(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/v1/uploads/images",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            files={"file": f}
        )
    return response.json()['url']

# ステップ2：生成タスクを作成
def create_generation(image_url, prompt):
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1/images/generations",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "gemini-3-pro-image-preview",
            "prompt": prompt,
            "image_urls": [{"url": image_url}],
            "size": "16:9"
        }
    )
    return response.json()['id']

# ステップ3：タスクステータスをポーリング
def wait_for_result(task_id):
    while True:
        response = requests.get(
            f"{BASE_URL}/v1/images/generations/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
        )
        result = response.json()

        if result['status'] == 'completed':
            return result['url']
        elif result['status'] == 'failed':
            raise Exception(f"生成失敗: {result.get('fail_reason')}")

        time.sleep(2)

# ワークフローを実行
image_url = upload_image("reference.jpg")
print(f"画像アップロード完了: {image_url}")

task_id = create_generation(image_url, "この写真をジブリアニメ風に変換")
print(f"タスク作成完了: {task_id}")

result_url = wait_for_result(task_id)
print(f"生成完了: {result_url}")