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OpenAI/gpt-image-2-edit-client

GPT Image 2 Edit Client API で手頃な画像編集を実行。複数画像入力、プロンプト制御、柔軟な品質オプション、安定出力を使い、素早い修正、表現テスト、ビジュアル改善に役立ちます。 EC画像、広告素材、キャラクターの細部、SNSビジュアルの継続的な改善にも使いやすい編集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。

Image to ImageMulti-Image

例

README

高速で手頃な GPT Image 2 Edit Client API（OpenAI のインテリジェント画像編集統合）

OpenAI の GPT Image 2 Edit Client API は、開発者やクリエイティブチームに向けて、コスト効率が高く本番運用向けの AI 画像編集を提供します。このプロフェッショナル向け画像編集 API 統合により、自然言語の指示で既存ビジュアルを変換しながら、シーンの整合性、スタイルの一貫性、デザイン意図を維持できます。OpenAI 最新の GPT 画像編集スタック上に構築された GPT Image 2 Edit Client は、意味理解を伴うマルチモーダル推論、柔軟な品質制御、複数画像入力対応を組み合わせ、Best Image AI 上でスケーラブルな編集ワークフローを実現します。

GPT Image 2 Edit Client API の主な特長

GPT Image 2 Edit Client vs. GPT Image 2 Edit
GPT Image 2 Edit と GPT Image 2 Edit Client は、セマンティック制御、複数画像サポート、本番利用のしやすさにおいて同じ中核的な編集強みを共有しています。GPT Image 2 Edit Client は、同様の編集ワークフローを保ちながら、より高いコスト効率を求めるチーム向けの非常に手頃な選択肢として位置付けられています。
GPT Image 2 Edit Client vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References は、シネマティックな参照主導生成やスタイライズされたワークフローに最適化されています。GPT Image 2 Edit Client API は、柔軟な複数画像編集、信頼できる指示追従、実運用に適した非常に手頃な API ベース編集ワークフローによって差別化されています。
GPT Image 2 Edit Client vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit は、オープンなエコシステムの柔軟性やカスタマイズ性を求めるチームに向いています。GPT Image 2 Edit Client は、洗練されたセマンティック編集挙動、すぐ使える高品質、インフラ負担なしで信頼性の高い編集を求めるチーム向けの非常に手頃なワークフローを提供します。
GPT Image 2 Edit Client vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit は、多言語対応に強みを持つ高コストパフォーマンスの編集モデルです。GPT Image 2 Edit Client API は、OpenAI の洗練された指示追従、堅牢な複数画像ワークフロー対応、そして非常に手頃でデザイン指向の編集ワークフローによって際立ちます。
GPT Image 2 Edit Client vs. Seedream 4.5 Edit
Seedream 4.5 Edit は、プレミアムで強くスタイライズされた編集ワークフローを得意とします。GPT Image 2 Edit Client は、柔軟な複数画像サポートと信頼できる API ベース展開を備えた、スケーラブルなコンテンツパイプライン向けの非常に手頃な編集オプションを提供します。

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-edit-client',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k',
    prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
    quality: 'medium',
    image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
  })
});

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-edit-client',
        'width': 1,
        'height': 1,
        'resolution': '1k',
        'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
        'quality': 'medium',
        'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
    }
)

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-edit-client",
    "width": 1,
    "height": 1,
    "resolution": "1k",
    "prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
    "quality": "medium",
    "image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
  }'

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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