GPT Image 2 API
画像 APIHOTGPT Image 2 API は、プロンプト生成、参照画像編集、予測しやすい API payload が必要な本番向け画像生成ワークフローに適しています。キャンペーンビジュアル、商品画像、SNS クリエイティブ、デザインモックを SdanceAI の生成フロー内で作成できます。
現在の統合では Text to Image と Image to Image を提供し、1K、2K、4K の料金ティアと、正方形・縦長・横長・ポートレート向けの一般的なアスペクト比に対応しています。
最低コスト $0.005/s
1K: 6 クレジット - テキストから画像 - 生成ごとの固定価格
2K: 10 クレジット - テキストから画像 - 生成ごとの固定価格
4K: 16 クレジット - テキストから画像 - 生成ごとの固定価格
1024x768: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
1024x768: 2 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 2
1024x768: 8 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 8
1024x768: 13 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 13
1024x768: 29 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 29
768x1024: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
768x1024: 2 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 2
768x1024: 8 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 8
768x1024: 13 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 13
768x1024: 29 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 29
1024x1024: 2 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 2
1024x1024: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1024x1024: 11 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 11
1024x1024: 19 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 19
1024x1024: 43 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 43
1024x1536: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
1024x1536: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1024x1536: 9 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 9
1024x1536: 15 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 15
1024x1536: 33 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 33
1536x1024: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
1536x1024: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1536x1024: 9 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 9
1536x1024: 15 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 15
1536x1024: 33 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 33
1920x1080: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
1920x1080: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1920x1080: 8 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 8
1920x1080: 15 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 15
1920x1080: 32 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 32
1080x1920: 1 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 1
1080x1920: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1080x1920: 8 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 8
1080x1920: 15 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 15
1080x1920: 32 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 32
2560x1440: 2 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 2
2560x1440: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
2560x1440: 12 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 12
2560x1440: 20 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 20
2560x1440: 45 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 45
1440x2560: 2 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 2
1440x2560: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
1440x2560: 12 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 12
1440x2560: 20 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 20
1440x2560: 45 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 45
3840x2160: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
3840x2160: 6 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 6
3840x2160: 21 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 21
3840x2160: 36 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 36
3840x2160: 81 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 81
2160x3840: 3 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 3
2160x3840: 6 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 6
2160x3840: 21 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 21
2160x3840: 36 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 36
2160x3840: 81 クレジット/枚 - テキストから画像 - 画像数 × 81
USD 見積もりは最適な年額プランの $0.005/クレジットで計算しています。最終料金は選択した解像度とモデルタイプに従います。
主要リクエストフィールド
プロンプト、入力画像、比率、解像度、コールバック、安全設定をコンパクトな payload で管理します。
{
"model": "gpt-image-2-5-flare-text-to-image",
"input": {
"prompt": "A cinematic night city poster with neon reflections on a rainy street.",
"aspect_ratio": "3:2",
"resolution": "1K",
"background": "transparent"
}
}GPT Image 2.5 Flare Text to Image で生成
Playground、リクエスト例、入力フィールド、料金は選択中のモデルタイプに連動します。
API 詳細ドキュメントを見るエンドポイント、認証、タスクのポーリング、payload の詳細を確認できます。 /models/gpt-image-2.md
promptstringText prompt. Required, maximum 20,000 characters.aspect_ratioenumThe aspect ratio of the generated image is set to auto by default. The 27:16, 16:27, 9:8 and 8:9 aspect ratios support 1K only. 2K and 4K are available for other aspect ratios. (auto, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, 27:16, 16:27, 9:8, 8:9)resolutionenumImage resolution (1K, 2K, 4K)backgroundenumImage background (transparent, opaque, auto)GPT Image 2 API が画像ワークフローに加える機能
モデルを試し、フィールドを確認し、そのまま統合へ進める API ファーストの構成です。
テキストから画像生成
構造化したプロンプトから、ポスター、広告、サムネイル、コンセプトアート、商品シーン向けの画像を生成できます。
参照画像編集
入力画像の文脈を保ちながら、スタイル、背景、レイアウト、ライティング、商品表現を変更できます。
解像度ティア
1K、2K、4K から選び、反復コスト、プレビュー品質、最終画像の精細さを調整できます。
API-ready payload
モデル ID、コールバック URL、プロンプト、入力画像 URL、アスペクト比、解像度を 1 つの予測しやすいリクエストで扱えます。
プロンプトテストから画像 API リクエストへ
画像品質を確認してから、生成機能をアプリやコンテンツパイプラインへ組み込めます。
1. モード選択
新しい画像を作る場合は Text to Image、参照画像を使って編集する場合は Image to Image を選びます。
2. 生成を送信
API キー、モデル ID、プロンプト、任意の入力画像 URL、アスペクト比、解像度を指定して呼び出します。
3. ポーリングして利用
タスク完了まで追跡し、生成された画像をアプリ、キャンペーン、アセットライブラリで利用します。
GPT Image 2 API で作れるもの
単発の手動書き出しではなく、繰り返し使える高品質な画像生成を製品に組み込めます。
コミュニティの GPT Image 2 成功事例
公開され、正常に生成された GPT Image 2 の出力を確認できます。各事例からプロンプト、設定、結果を詳しく見られます。
GPT Image 2 - Image To Image
把这张照片修改成纯白色背景的证件照，背景白色！白色！
GPT Image 2 - Image To Image
把这张照片修改成纯白色背景的证件照
GPT Image-2 - Text to Image
标题：天寒地冻的颓废日子里，山东体育频道让我看到阳光。 正文：2017年的冬天我在鲁西北某不知名石油城市上高三，11月的下午大多是蓝天白云的，让人心生一种冲出去走走的向往。然而这不现实，哪怕这一天是周日我们也要坐在教室里为这次临时发起的数学测试争分夺秒，不敢有丝毫懈怠。我因为这难得的好天气而无心学习，草草交了试卷就收拾东西请假溜回家去了。这天是山东男篮新赛季的第一场比赛，我胡乱找了个理由请假回家，还特意和老师强调晚上没有比赛。 到家时好天气早已经过去，四下里是一片漆黑，风吹在腿上很刺骨，其实却才六点钟不到。母亲已然得知我回家的消息，早早在家里守候着，哪怕心里觉得儿子在高三还吊儿郎当，嘴上也没有表现出什么，只是不停地嘘寒问暖。冷是真真切切冷在身上的，母亲也看了出来，干脆拿出火锅底料和一堆乱七八糟类似麻辣烫的食材，说是给我煮一锅乱炖，好好暖暖身子。 我趁着母亲做饭摁开了电视，直接找到了山东体育频道。有山东队球赛的时候它永远是第一选择。距离比赛开始还有一段时间，高高大大的前方记者蒲泽在球场里采访着山东队的队员们，演播室里的球迷也各抒己见。那一年的山东队,每一个人都在好奇他们能够在球场上拿出怎样的表现，甚至有没有为山东带走冠军的可能。 母亲把做好的一大碗乱炖端了过来，我去厨房拿了勺子筷子，这是我家吃饭的常规操作。我把脸埋进碗里，让掺杂了辣椒和各种调料的汤汁一点点滑过我的口腔，眼镜上起了一层雾，电视的画面也就看不清了。这场比赛的对手是山西队，山东球员李敬宇和刘冠岑都在那年加盟山西，球队主教练杨文海也是山东名宿，电视里和餐桌旁，都是回家的氛围。 我吸了吸鼻子，吃光了碗里的最后一块豆腐。毕竟是一个高三学生，哪怕再无心学习也还是要装装样子的，赶紧回到房间拿出一本作文选，翻看着上面类似小说的精彩片段，美其名曰学语文。忙碌了一天的母亲开着电视在沙发上睡着了，我能略微听到一丝丝山东体育频道的声音，好像现场的DJ无数次喊了丁彦雨航的名字，我这才稍稍放下心来，继续看我的作文选去了。 估摸着时间差不多，我冲出房间，告诉母亲自己需要休息，便大摇大摆地看起球赛。母亲给我打了一壶开水，我泡着脚，看球赛，母亲和在外地工作的父亲连上了视频，父亲也在看着这场比赛，我们就一起称赞丁彦雨航的表现。 丁彦雨航在比赛最后时刻投进了准绝杀，全场砍下42分，毫无疑问成了全场最闪耀的明星，那个梦幻般的赛季也用这样一场惊险刺激的胜利打了头阵。比赛结束后我并没有离开电视机前，反正作文选也翻得差不多了，干脆继续坐在沙发上和父母聊着天。我那时是两周回家一次，当时其实也不过是一周没见，但和父母之间的话却意外地说不完，母亲忽然就来了一句：“等你去上大学，我连两周见你一次都那么困难了……”我一时不知道说些什么。 后来我就到北京上了大学，每逢比赛日，我总是会一个人早早准备好，戴上耳机，打开电脑，独自享受山东男篮带给我的快乐。寒假回家恰逢CBA赛事如火如荼，我坐在沙发上吃着水果，外面的寒冷都和我无关。母亲做好了饭菜，父亲打开二锅头，山东队坐镇主场，又赢了一场比赛，赢得酣畅淋漓，格外痛快。电视里的山东解说言语间透着兴奋和幸福，屏幕外的我，也一样。 把这段文字生成一个手写体作文的效果。
GPT Image 2 - Image To Image
将图中人物的身材变成特别健硕，像锻炼了很久那样
GPT Image 2 - Image To Image
将图中人物的身材变成双开门冰箱
GPT Image-2 - Text to Image
廉陵 董事长 张怡 董事长助理 林葳 总经理 李俞章 篮球运营总裁 钟诚 成年队主教练 拉法·蒙克洛瓦 助理教练 王一夫 翻译 康梓毅 体能教练 李栋 成年队领队 卢坚 队务 李鑫 队医 刘浩彬 队医 张宇茗 青年队主教练 贺宇昂 青年队领队 林葳 商务运营总裁 尹崇增 市场经理 宋文果 新媒体专员 袁欲然 新媒体专员 罗哲怡 商务经理 邹运 商务经理 李建峰 商务专员 刘瑾威 财务总监 江诗雯 会计 何来鸿 行政经理 蒋本世 司机 根据我提供的文字，生成一份“贵州猛龙篮球俱乐部有限公司组织结构图“，每一个人的位置上姓名放在岗位上面，用黑框白底
実運用の画像 API ワークフロー向け
アカウント連動の実行
ユーザーはログイン後にジョブを送信し、既存の SdanceAI 生成フローでクレジットを消費します。
入力画像の扱い
Image to Image は入力画像 URL を受け取るため、参照素材を既存のアセットパイプラインに置いたまま新しいバリエーションを生成できます。
解像度でコスト調整
まず 1K で素早く反復し、プロンプトと方向性が決まったら 2K または 4K で最終画像を作成できます。
GPT Image 2 API FAQ
GPT Image 2 API は何に向いていますか？
プロンプトによる画像生成と参照画像ベースの編集に向いています。商品画像、広告、SNS クリエイティブ、ポスター、デザインモックなどに使えます。
Text to Image と Image to Image の違いは？
Text to Image はプロンプトだけで生成します。Image to Image は 1 枚以上の入力画像 URL とプロンプトを使うため、編集、バリエーション、参照を保つワークフローに向いています。
どの解像度に対応していますか？
現在の API 設定では 1K、2K、4K の料金ティアがあります。反復には低解像度、最終素材には高解像度を選ぶのがおすすめです。
どのアスペクト比を使えますか？
auto、1:1、9:16、16:9、4:3、3:4 を利用できます。最終生成前に配信先に合わせて比率を選んでください。
Image to Image では何枚の入力画像を使えますか？
現在の画像編集 payload は入力画像 URL 配列に対応しており、最大 16 枚の参照画像を指定できます。
統合前にどこで試せますか？
このページの Playground で、プロンプト、入力画像 URL、アスペクト比、解像度、API payload を試せます。
GPT Image 2 API は商用ワークフローで使えますか？
このページは本番画像ワークフロー向けに構成されています。商用利用前に、アカウントプラン、クレジット残高、モデル提供状況、適用されるコンテンツポリシーを確認してください。
API はコールバックに対応していますか？
はい。リクエスト schema には任意の callback URL があり、サービス側でタスク完了通知を受け取れます。
コストはどう管理すればよいですか？
1K でプロンプト探索と下書きを行い、良い方向性だけを 2K または 4K で再生成すると管理しやすくなります。
既存の商品写真を編集できますか？
はい。Image to Image に入力画像 URL を渡し、背景、ライティング、構図、スタイルなど必要な変更をプロンプトで指定してください。
GPT Image 2 を画像ワークフローへ
まず生成画面でプロンプトや参照画像を試し、結果を確認してから API ドキュメントで本番フローに接続できます。