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OpenAI/gpt-image-2-client

GPT Image 2 Client API で高精度な画像生成を実行。高いプロンプト精度、明瞭なレイアウト制御、品質オプション、安定出力により、商品ビジュアル、広告制作、デザイン作業に活用できます。アイデア探索から本番用素材づくりまで幅広く対応し、継続的な画像制作ワークフローに組み込みやすい API です。

このモデルは現在プレビュー版であり、標準版より安定性が低い場合があります。

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例

README

高速かつ手頃な GPT Image 2 Client API（OpenAI の高度なテキスト画像生成）

OpenAI の GPT Image 2 Client API は、開発者やクリエイティブチーム向けに高品質で非常に手頃な AI 画像生成を提供します。このプロフェッショナル向けテキスト画像生成 API 統合により、自然言語プロンプトを洗練されたビジュアルへ変換でき、強力な指示追従、柔軟な品質制御、信頼性の高い出力の一貫性を実現します。OpenAI 最新の GPT 画像生成スタック上に構築された GPT Image 2 Client は、意味理解に基づくプロンプト解釈と本番向け API 統合を組み合わせ、Best Image AI 上で拡張性の高いクリエイティブワークフローを支えます。

GPT Image 2 Client API の主な特長

API 例

送信例

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'gpt-image-2-client',
    prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k',
    quality: 'medium'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

ポーリング例

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
    headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  });
  return res.json();
};

while (true) {
  const pollResultData = await pollResult(taskId);
  const status = pollResultData.data.task_status;

  if (status === 'succeed') {
    console.log(pollResultData.data.task_result.images[].);
    ;
  }

   (status === ) {
    .(pollResultData..);
    ;
  }

    ( (resolve, ));
}

送信例

# Step 1: Submit generation request
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'gpt-image-2-client',
        'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
        'width': 1,
        'height': 1,
        'resolution': '1k',
        'quality': 'medium'
    }
)

task_id = response.json()['data']['task_id']

ポーリング例

送信例

# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "gpt-image-2-client",
    "prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
    "width": 1,
    "height": 1,
    "resolution": "1k",
    "quality": "medium"
  }'

ポーリング例

# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"

while True:
    poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
    status = poll_result['data']['task_status']
    if status == 'succeed':
        print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

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送信例

ポーリング例

送信例

ポーリング例

送信例

ポーリング例

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