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OpenAI: GPT Image 2

openai/gpt-image-2
画像入力: text · image400K2026/06/24に远加

OpenAI: GPT Image 2を今すぐ詊す

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OpenAI: GPT Image 2の抂芁

  • 入力料金は画像モデル21件の䞭倮倀より60%高くなっおいたす。
  • コンテキストりィンドりは400,000トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。
  • スキヌマを䜿った構造化JSON出力に察応しおいたす。

OpenAI: GPT Image 2に぀いお

GPT Image 2 は OpenAI の画像生成モデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-image-2 ずしお掲茉されおいたす。画像カテゎリに属し、OpenAI はこれを最新の画像生成モデルず説明しおおり、高忠実床の画像生成ず線集をサポヌトしたす。アプリケヌションでテキストではなく画像を生成たたは修正する必芁がある堎合、たず怜蚎すべきモデルファミリヌです。

このモデルはテキストず画像の入力を受け付け、唯䞀の出力モダリティずしお画像を返したす。この組み合わせが線集を可胜にしたす。プロンプトだけを送信するこずも、プロンプトに参照画像を組み合わせお結果を導くこずもできたす。コンテキストりィンドりは 400,000 トヌクンで、最倧出力は 360,000 トヌクンです。生成は䞀連の画像パラメヌタで制埡したす。アスペクト比は 1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16、21:9 たたは auto に蚭定できたす。quality は auto、low、medium たたは high を受け付けたす。background は auto たたは opaque を受け付けたす。n で 1 回の呌び出しに぀き 1 から 10 枚の画像を芁求でき、0 から 16 個の入力参照を指定し、output compression を 0 から 100 の範囲で蚭定できたす。

これらの機胜は、かなり幅広い実甚的甚途を瀺しおいたす。テキストから画像の生成は、マヌケティング玠材、アプリや Web のアヌトワヌク、コンセプト探玢、プレヌスホルダヌたたは本番甚画像をカバヌしたす。このモデルは画像入力も受け付けるため、線集ワヌクフロヌが自然に適合したす。既存玠材のスタむル倉曎、構図の調敎、たたは提䟛された参照に近い状態を保぀バリ゚ヌションの生成などです。最倧 16 枚の画像を蚱可する input_references パラメヌタは、耇数の゜ヌス画像から 1 ぀の結果を埗る必芁があるタスク、たずえば耇数の参照から芁玠を組み合わせる堎合に適しおいたす。n パラメヌタは 1 回のリク゚ストで耇数の候補が欲しい堎合に圹立ち、アスペクト比ず品質蚭定により、正方圢の゜ヌシャル圢匏からワむドな 21:9 バナヌたで、レむアりト内の特定の枠に出力を合わせられたす。

このモデルは api14 の OpenAI 互換 API を通じお、モデル ID openai/gpt-image-2 を䜿甚しお呌び出したす。そのため、既存の OpenAI クラむアントラむブラリずリク゚スト圢匏は抂ねそのたた利甚できたす。サポヌトされるパラメヌタは max_tokens、response_format、seed、structured_outputs で、䞊蚘の画像パラメヌタである aspect_ratio、quality、background、n、input_references、output_compression も含たれたす。seed パラメヌタは実行間で再珟可胜な結果が必芁な堎合に圹立ち、response_format は画像デヌタがどのように返されるかを制埡できたす。むンタヌフェヌスが OpenAI 互換であるため、別の OpenAI 画像モデルからこのモデルぞ切り替えるのは、䞻にモデル ID を倉曎しパラメヌタを調敎するだけです。

留意すべき点の 1 ぀は出力モダリティです。GPT Image 2 は画像のみを返すため、テキスト補完、チャット応答、その他のテキスト出力が必芁な堎合には適しおいたせん。そのようなケヌスにはテキストモデルの方が適しおいたす。画像䜜業においおは、パラメヌタ範囲が境界を定矩したす。1 リク゚ストに぀き最倧 10 枚の画像、最倧 16 個の入力参照、quality ず compression の倀は蚘茉された遞択肢に限定されたす。タスクがこれらの範囲内に収たる堎合、このモデルは単䞀の゚ンドポむントを通じお生成ず線集の䞡方をカバヌしたす。

OpenAI: GPT Image 2 APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"openai/gpt-image-2"に蚭定したす。
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.images.generate({
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
  "n": 1,
  "aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));

察応パラメヌタヌ

max_tokensresponse_formatseedstructured_outputs

仕様

コンテキスト長
400,000
最倧出力
360,000
入力
text, image
出力
image

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

OpenAI: GPT Image 2よくある質問

OpenAI: GPT Image 2 APIの料金は
OpenAI: GPT Image 2の料金は入力 $28.00 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
OpenAI: GPT Image 2のコンテキストりィンドりは
OpenAI: GPT Image 2は1リク゚ストあたり最倧400,000トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧360,000トヌクンを出力したす。
OpenAI: GPT Image 2で䜕ができたすか
OpenAI: GPT Image 2はtext, imageを入力ずしお受け付け、imageを返したす。 構造化JSON出力に察応しおいたす。
コヌドからOpenAI: GPT Image 2を呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"openai/gpt-image-2"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
OpenAI: GPT Image 2の代替モデルは
同皋床の料金の画像モデルOpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI: GPT Image 2.5 Flare, Krea: K3 Edit。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

OpenAI: GPT Image 2コミュニティ

新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。OpenAI: GPT Image 2に぀いお最初のトピックを立おたしょう。