GPT Image 2.5 Flare · API

クイックスタート

3 ステップで動きます：タスクを送信 → 結果を照会 → 画像のリンクを受け取る。YOUR_API_KEY をご自身のキーに置き換えれば、下のコマンドはそのまま実行できます。

ステップ 1 · タスクを送信（すぐにタスク ID が返ります。HTTP 202）

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "淡い色の背景に白い陶器のマグカップを置いたミニマルな商品写真、柔らかなサイドライト", "size": "16:9", "resolution": "2K"}'

レスポンス（HTTP 202）

{
  "id": "img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d",
  "object": "image.generation.job",
  "status": "queued",
  "created": 1791281400,
  "model": "gpt-image-2.5-flare"
}

ステップ 2 · status が succeeded か failed になるまで、2〜3 秒ごとに照会

curl https://nezhagate.com/v1/images/jobs/img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

成功時のレスポンス

{
  "id": "img_7f3c9a1e2b4d6f8a0c1e3b5d",
  "object": "image.generation.job",
  "status": "succeeded",
  "created": 1791281400,
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "data": [
    {"url": "https://img.nezhagate.com/i/2be8cd16d37f3a4b9c0e1f2a3b4c5d6e.png"}
  ],
  "usage": {"images": 1, "resolution": "2K", "model": "gpt-image-2.5-flare"}
}

ステップ 3 · data[0].url が画像（PNG）のリンクです。保存期間は 15 日間なので、長く使う場合はご自身のストレージにダウンロードしてください。

完全なサンプル（Python：送信 → 待機 → ローカルに保存）

import time
import requests

BASE = "https://nezhagate.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

# 1. タスクを送信
job = requests.post(f"{BASE}/images/generations", headers=HEADERS, json={
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "淡い色の背景に白い陶器のマグカップを置いたミニマルな商品写真、柔らかなサイドライト",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2K",
}).json()
if "error" in job:
    raise SystemExit(job["error"]["message"])

# 2. 終わるまで 3 秒ごとに照会
while job["status"] not in ("succeeded", "failed"):
    time.sleep(3)
    job = requests.get(f"{BASE}/images/jobs/{job['id']}", headers=HEADERS).json()

# 3. 画像をダウンロード
if job["status"] == "succeeded":
    url = job["data"][0]["url"]
    with open("gpt-image-2.5-flare.png", "wb") as f:
        f.write(requests.get(url).content)
    print("saved", url)
else:
    print("failed:", job["error"]["code"], job["error"]["message"])

認証

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

コンソールで API Key を作成すると利用を開始できます。

リクエストパラメータ

POST /v1/images/generations のリクエスト本文（JSON）：

そのほかの OpenAI のパラメータ（background、output_format、response_format、style など）は料金に影響せず、反映される保証もありません。結果は常に PNG で、url として返ります。

料金

1 枚ごとの課金で、料金はグレードだけで決まります。比率や、テキストから画像か画像から画像かは関係ありません。送信時にそのグレードの料金を確保し、タスクが失敗した場合は全額返金します。1 クレジット = $0.005 です。

比率・解像度・出力サイズ

比率は size、グレードは resolution で指定します。画像は表のサイズどおりに納品されます。長辺がグレードで決まり、もう一方の辺は比率に合わせて計算されます。表にない比率も同じ規則で使えます。

• 1K では、モデルは最も近い横長・縦長・正方形の構図で描き、ゲートウェイがそれを中央で切り抜いて、表のサイズに拡大・縮小します。比率が 3:2、2:3、1:1 から離れるほど、端が多く切り取られます。被写体が欠けずに中央に収まるよう、ゲートウェイはプロンプトの末尾に比率を説明する英文を 1 文加えます。切れては困るものは、画面の端から離して配置させてください。
• ネイティブに生成するティア（下の「画質とネイティブ解像度」を参照）は指定の比率でそのまま描くため、端は切り取られません。
• size にはピクセルサイズ（例：1536x1024）も指定でき、画像はそのサイズどおりに納品されます（長辺が 4096 を超える場合は縮小）。このときグレードは resolution で決まり、指定がなければ長辺で決まります：1536 以下は 1K、2048 以下は 2K、それより大きければ 4K です。resolution はグレードを上げることはできても下げることはできず、納品サイズも変えないので、小さいサイズと高いグレードを組み合わせないでください。

画質とネイティブ解像度

• quality を送らない場合は、OpenAI の medium の描き込みで生成します。1K では low、medium、high を選べ、テキストから画像でも画像から画像でも反映されます。2K と 4K は常に medium で生成します。auto、xhigh、max などそれ以外の値は medium として扱い、エラーにはなりません。料金は解像度ティアだけで決まり、quality には左右されません。
• quality に 1K、2K、4K が入っていて resolution がない場合は、解像度ティアとして扱います（サイズも料金もそのティアになります）。
• 1K はモデル本来の画角（約 157 万画素、正方形なら 1254×1254）で生成し、ゲートウェイが上の表のサイズに合わせて拡大・縮小します。
• 2K と 4K は、指定の比率でネイティブに生成します。上限は 1 辺 3840 px、総画素数約 830 万です。2K の 1:1 はそのまま 2048×2048、4K の 16:9 は 3840×2160、4K の 1:1 は 2880×2880 になります。表の 4K サイズがこれより大きい場合は、ゲートウェイがその分を拡大します（16:9 で各辺約 7%、正方形に近いほど拡大率が大きくなります）。ネイティブの画素をそのまま受け取りたい場合は、size に上限内のピクセルサイズ（例：3840x2160）を指定してください。
• ネイティブに生成するティアは、ネイティブ回線だけで実行します。回線が混んでいるときはキューで待ち、それでも生成できなければ失敗として全額返金します。1K の画像を拡大して代わりに渡すことはありません。
• 1K のタスクはまれに予備の回線で仕上げることがあり、その場合 quality が反映されないことがあります。

画像から画像と参照画像

• image（1 枚）または images（複数枚、最大 8 枚。9 枚目以降は使われません）を渡すと画像から画像になります。どう変えるかはプロンプトに書いてください。POST /v1/images/edits も同じパラメータで使えます。
• どちらのエンドポイントも JSON の本文だけを受け付け、multipart でのファイルアップロードには対応していません。そのため OpenAI SDK の images.edit() はそのままでは使えません。下の例のように、リンクまたは base64 で渡してください。
• 参照画像はそれぞれ、公開されている画像の URL（http または https）、data: URI、またはそのままの base64 で渡せます。1 枚 16MB までで、JPEG、PNG、WebP などの一般的な形式に対応しています。
• URL は画像そのものを直接ダウンロードできるものにしてください。ウェブページや、ログインが必要な URL、直リンク禁止の URL は使えません。読み込めない参照画像は送信時に 400 で拒否され、どの画像がなぜ読めないかが示されます。タスクは作成されず、課金もされません。
• 出力の比率は参照画像ではなく size で決まります。元の画像の比率を保ちたい場合は、size をその比率にしてください。
• 参照画像は当サイトで代わりにホストし、7 日間保存します。

参照画像 2 枚で画像から画像

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "人物はそのままに、背景を夜の海辺に変えて、暖かい色のストリングライトを添える", "images": ["https://example.com/people.jpg", "https://example.com/beach.jpg"], "size": "3:4", "resolution": "2K"}'

タスクの状態と返却フィールド

GET /v1/images/jobs/{id} は次のステータスを返します。各フィールドの説明は 非同期タスク をご覧ください。2〜3 秒ごとに照会するか、Webhook を使ってください。

1 つのアカウントで同時に生成できるタスクは 50 件までで、それ以上は送信順に順番待ちになります。15 分たっても始まらないタスクは失敗となり、全額返金されます。タスクの記録は 3 日間、画像のリンクは 15 日間保存されます。

生成にかかる時間

送信から結果までは、1K がふつう 20〜60 秒、ネイティブに生成する 2K と 4K がふつう 30〜120 秒です。画像から画像、複数の参照画像があると長くなり、ゲートウェイが別の回線で再試行したタスクは数分かかることがあります。

直近 7 日間の実際の呼び出し：中央値 25 秒、90% が 40 秒 以内に完了。

エラーと返金

送信時のエラーはすぐに HTTP 4xx / 5xx で返り、タスクは作成されず、課金もされません。受け付け後の失敗は照会エンドポイントで報告され、確保額は全額返金されます。すべてのコードは エラーコード に載っています。

送信時に返るエラー

失敗したタスク（status が failed）

ポーリングの代わりに Webhook を使う

送信時に callback_url を付けると、タスクが終わった時点で（成功・失敗とも）、照会エンドポイントが返すものとまったく同じ内容をゲートウェイがその URL へ送ります。署名付きで、届かなかった場合は自動で再試行します。コンソールの「設定 → Webhook」で、アカウント全体の送信先を設定することもできます。 Webhook のドキュメント →

curl https://nezhagate.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-image-2.5-flare", "prompt": "淡い色の背景に白い陶器のマグカップを置いたミニマルな商品写真、柔らかなサイドライト", "size": "1:1", "callback_url": "https://your-domain.com/webhook"}'