利用可能な画像出力のカスタマイズオプションは何ですか？

ユーザーは、1) サイズ（1024x1024、1536x1024、1024x1536）、2) 品質（低、中、高）、3) フォーマット（png、jpeg、webp）、4) 圧縮レベル（JPEGおよびWebPの場合は0〜100％）、5) 背景（透明または不透明）をカスタマイズできます。

GPT Imageモデルの制限事項は何ですか？

主な制限事項は次のとおりです。1) レイテンシ - 複雑なプロンプトでは最大2分かかる場合があります、2) テキストレンダリング - 正確なテキスト配置に苦労する場合があります、3) 一貫性 - 複数の生成で視覚的な一貫性を維持するのが難しい場合があります、4) 構成制御 - 正確な要素配置に関する課題

画像生成のコストはどのように計算されますか？

コストは、必要なトークンの数に基づいて計算され、画像の寸法と品質によって異なります。たとえば、1024x1024の画像は、低品質の場合は272トークン、中品質の場合は1056トークン、高品質の場合は4160トークンを使用します。コストには、画像トークンとプロンプトからの入力テキストトークンの両方が含まれます。

利用可能なコンテンツモデレーションオプションは何ですか？

GPT-image-1モデルには、2つのモデレーション設定があります。「auto」（デフォルト）は、年齢に不適切な可能性のあるコンテンツに対して標準的なフィルタリングを適用し、「low」は、制限の少ないフィルタリングを提供します。

GPT Image API

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GPT Image APIは、OpenAIの高度な画像生成サービスであり、gpt-image-1、DALL·E 2、DALL·E 3などのモデルを使用して、テキストプロンプトを通じて画像の作成、編集、カスタマイズをユーザーが行うことができます。

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https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation?image-generation-model=gpt-image-1&ref=aipure&utm_source=aipure

概要
分析
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代替案

製品情報

更新日:2025年04月25日

GPT Image API の月間トラフィック傾向

GPT Image APIは先月23.0mのアクセスを記録し、15.3%のわずかな成長を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。

過去のトラフィックを表示

GPT Image APIとは

OpenAI Image APIは、開発者が自然言語の指示を使用して画像を生成および操作できる強力なプラットフォームです。3つの主要なモデルを提供しており、gpt-image-1は最新かつ最先端であり、優れた指示の理解、テキストレンダリング、および現実世界の知識の統合を特徴としています。このAPIは、画像をゼロから生成したり、既存の画像を編集したり、バリエーションを作成したりするなど、さまざまな操作をサポートしており、サイズ、品質、形式、透明度などの出力パラメータのカスタマイズも可能です。

GPT Image APIの主な機能

GPT Image APIはOpenAIの最新の画像生成プラットフォームで、開発者がAPI呼び出しを通じて画像を生成、編集、カスタマイズできます。このサービスはgpt-image-1モデルを使用しており、以前のDALL·Eモデルと比較して、優れた指示の理解、テキストのレンダリング、詳細な編集機能を提供します。サイズ、品質、フォーマット、透明度など、さまざまな出力のカスタマイズをサポートし、マスクを使用した画像編集や複数の参照画像を提供する機能も備えています。

複数の生成エンドポイント: テキストプロンプトから画像を生成する「generations」、既存の画像を修正する「edits」、既存の画像の代替案を作成する「variations」の3つの異なるエンドポイントを提供します。

高度な画像編集: マスクベースの編集によるインペインティングをサポートし、画像の特定の部分を正確に修正しながら、他の部分を保持できます。

カスタマイズ可能な出力設定: 画像サイズ、品質レベル、ファイル形式、圧縮率、透明な背景など、出力パラメータを広範囲に制御できます。

参照ベースの生成: 最大10個の参照画像を使用して新しい構図を生成できるため、一貫性のあるテーマのコンテンツを作成するのに最適です。

GPT Image APIのユースケース

Eコマース製品のビジュアライゼーション: オンラインストア向けのプロフェッショナルな製品画像とバリエーションを作成します。Instacartがレシピや買い物リストの画像に使用しているように、実証されています。

デザインツールとの統合: FigmaやCanvaなどのデザインプラットフォームとの統合により、既存のクリエイティブワークフロー内でシームレスな画像生成が可能です。

コンテンツの作成: ウェブサイト、マーケティング資料、ソーシャルメディアコンテンツ向けに、一貫したブランディングでカスタムイラストや画像を生成します。

教育資料の開発: 学習教材や教科書向けの教育的なイラストや図を作成します。

メリット

以前のモデルと比較して、優れた指示の理解とテキストのレンダリング

出力に対する広範なカスタマイズオプション

APIによる強力な統合機能

デメリット

複雑なプロンプトではレイテンシが高くなる（最大2分）

正確なテキストの配置と視覚的な一貫性に苦労することがある

品質が高く、画像サイズが大きいほどコストが大幅に増加する

GPT Image APIの使い方

環境設定: OpenAI Pythonライブラリをインストールし、必要なモジュールをインポートします: from openai import OpenAI, import base64

OpenAIクライアントの初期化: APIキーを使用してOpenAIクライアントインスタンスを作成します: client = OpenAI()

新しい画像を生成: client.images.generate()をパラメータとともに使用します: model='gpt-image-1', prompt='テキストプロンプト', size='1024x1024' (オプション), quality='auto|low|medium|high' (オプション), background='transparent' (PNG/WebPの場合はオプション)

既存の画像を編集: client.images.edit()をパラメータとともに使用します: model='gpt-image-1', image=[open('image1.png', 'rb'), open('image2.png', 'rb')], prompt='編集指示'

選択的な編集のためのマスクの適用: インペインティングの場合、images.edit()にmaskパラメータを提供します: mask=open('mask.png', 'rb'). マスクはアルファチャンネルを持ち、入力画像と同じサイズである必要があります

レスポンスの処理: result.data[0].b64_jsonからbase64画像データを取得し、デコードします: image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

出力の保存: デコードされたバイトをファイルに書き込みます: with open('output.png', 'wb') as f: f.write(image_bytes)

出力オプションの設定: サイズ (1024x1024, 1536x1024, 1024x1536)、品質 (low/medium/high)、形式 (png/jpeg/webp)、圧縮 (JPEG/WebPの場合は0〜100％)をカスタマイズします