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OpenAI/gpt-image-2

OpenAI GPT Image 2 API で高精度な画像を生成。強力なプロンプト追従、きれいなテキスト描画、柔軟な品質制御、安定出力を活かし、商品画像、SNS素材、デザイン案、クリエイティブ検証に使えます。ポスター、カバー、商品紹介、ブランドビジュアル、量産素材にも使いやすく、プロンプトから完成画像までの流れをスムーズにします。

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高速かつ低コストな GPT Image 2 API（OpenAI の高度なテキスト画像生成）

OpenAI の GPT Image 2 API は、開発者やクリエイティブチーム向けに、高品質でコスト効率の高い 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 連携により、自然言語のプロンプトを洗練されたビジュアルへ変換でき、優れた指示追従性、柔軟な品質制御、安定した出力の一貫性を実現できます。OpenAI 最新の GPT 画像生成スタックを基盤とする GPT Image 2 は、意味理解に基づくプロンプト解釈と本番運用向け API 連携を組み合わせ、Best Image AI 上でスケーラブルなクリエイティブワークフローを支えます。

GPT Image 2 API の主な特長

GPT Image 2 vs. GPT Image 2 Client
GPT Image 2 Client は、同じ中核的なテキスト画像生成機能を、コスト効率を重視するチーム向けに非常に手頃な導入手段で提供します。GPT Image 2 も同様に高いプロンプト追従性、テキスト描画性能、本番向けワークフロー適性を備えており、どちらも予算の優先度に応じてプロフェッショナルなクリエイティブ用途に適しています。
GPT Image 2 vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image はシネマティックな美学とリファレンス活用型のクリエイティブワークフローを重視しています。GPT Image 2 API は、優れたテキスト描画、安定した指示追従、そしてスケーラブルなテキスト画像生成のためのクリーンな API 連携で差別化されています。
GPT Image 2 vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 は、オープンモデルならではの柔軟性とカスタマイズ性を提供します。GPT Image 2 は、手間の少ない API 連携、より優れた初期状態でのプロンプト追従性、そして本番向け画像生成をすぐに始めたいチーム向けの低い運用負荷を提供します。
GPT Image 2 vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 は、コストパフォーマンス重視で多言語にも強い画像モデルです。GPT Image 2 API は、OpenAI の洗練された指示追従性、信頼性の高い画像内テキスト描画、そしてグローバルなクリエイティブチーム向けのスムーズでプロフェッショナルなワークフローで際立ちます。
GPT Image 2 vs. Seedream 5.0
Seedream 5.0 は、高度なリアリズムとプレミアムな視覚ディテールに優れています。GPT Image 2 は、強力なプロンプト制御、クリーンなタイポグラフィ処理、幅広いクリエイティブワークフロー向けの効率的な API ベース連携を提供します。

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',
    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',
        '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",
    "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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API 例

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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