OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 API の使い方:テキストから画像生成統合ガイド(2026)
NamiFusion で OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 API を呼び出す方法:パラメータ、料金、そのまま実行できるコード例、Playground で試用可能。
OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 は OpenAI のテキストから画像生成モデルです:OpenAI の GPT Image 2 Edit は、自然言語の指示と1枚以上の参照画像を使用して画像編集を可能にします。すぐに使える REST 推論 API、最高のパフォーマンス、コールドスタートなし、手頃な価格。NamiFusion では Playground で試してから(送信前に見積もり表示)、統一 REST API で呼び出せます(1 回あたり約 $0.220)。
TL;DR
· タスク種別:テキストから画像生成(提供:OpenAI)
· 料金:1 回あたり約 $0.220($1 = 100 クレジット)、従量課金
· 始め方:Playground で試用(送信前に見積もり)→ API キー作成 → POST 一発で統合
· 調整可能パラメータ:12 個(下表参照)
· プラットフォーム透かしなし。商用利用可(利用規約に従う)
OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 で何が作れる?
SNS 用ビジュアルやカバー画像:テーマに沿って一括生成し、そのまま投稿予約。
EC・広告素材:商品シーン、バナー背景、A/B テスト用の複数バリエーション。
コンセプトアートと発想出し:キャラクター・背景・スタイルボードを低コストで高速に反復。
ワークフロー連携:生成結果をそのまま画像→動画や顔交換の入力素材に。
この API はどう呼び出す?
1. NamiFusion に登録し、API Keys ページでキーを作成(登録で無料クレジット)。
2. 下記の cURL 例でタスクを送信。Bearer トークンにキーを指定。
3. 返された task_uuid でステータスをポーリングし、完了後に出力 URL を取得。
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2/edit" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"images": [
"https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/b96da2a48506.png",
"https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/4831013a68e1.png"
],
"prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
"n": 3,
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "4k",
"size": "1024x1024",
"quality": "high",
"background": "auto",
"input_fidelity": "low",
"output_format": "jpeg",
"output_compression": 85,
"moderation": "auto"
}
}'
# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"どんなパラメータがある?
images(画像):必須
prompt(プロンプト):必須
n(画像数):任意、デフォルト 1
aspect_ratio(アスペクト比):任意、デフォルト "1:1"
resolution(解像度):任意、デフォルト "1k"
size(サイズ):任意、デフォルト "auto"
quality(品質):任意、デフォルト "auto"
mask(マスク画像):任意
background(背景):任意、デフォルト "auto"
input_fidelity(入力忠実度):任意、デフォルト "low"
output_format(出力形式):任意、デフォルト "png"
output_compression(圧縮):任意
OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 のプロンプトの書き方は?
1. 主体を先に:主役と動作を先に書き、環境・光・スタイルを後から足す(「雨のネオン街を走る宇宙飛行士、シネマティック、浅い被写界深度」)。
2. 形容詞の羅列より具体名詞:「85mm ポートレートレンズ、夕暮れの逆光」は「とても綺麗、超高品質」より遥かに効く。
3. 1 回の反復で変えるのは 1 変数だけ:seed を固定して再現し、語句を 1 つずつ調整する。
4. 否定は肯定で書く:「ぼかさない」ではなく「シャープなフォーカス、精細なディテール」と指定。
料金はいくら?
従量課金(クレジット制)。1 回あたり約 $0.220($1 = 100 クレジット)。解像度や長さなどで変動し、Playground では送信前に正確な見積もりが表示されます。
OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集
自然言語で簡単に画像編集を実現
OpenAI GPT Image 2 Edit は、自然言語指示を使用して画像編集をシームレスに行う最先端のテキスト生成画像モデルです。1枚以上の参照画像を活用し、高品質な編集を提供し、プロンプトの整合性が高く、柔軟なアスペクト比オプションを備えています。即時利用可能な REST API により、開発者は冷スタートの遅延を心配することなく、クリエイティブなワークフローに簡単に統合できます。
🚀 主な特徴
- 自然言語による画像編集:簡単な言葉で変更内容を記述するだけで編集可能。手動マスキングや複雑な編集作業は不要。
- 参照画像対応:1枚以上の入力画像を編集、変換、またはスタイル調整のビジュアルソースとして使用可能。
- 柔軟なアスペクト比:正方形、縦向き、横向き、ワイドスクリーンなど、さまざまなデザインニーズに対応する出力を生成。
- プロダクション対応 API:堅牢な REST API を通じて、アプリケーションやツール、クリエイティブパイプラインに簡単に統合可能。
- 高速かつ低コスト:使用ベースの料金体系で、高品質な画像編集を提供。冷スタートの問題なし。
🛠️ 技術仕様
| パラメータ | タイプ | 必須 | デフォルト値 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|
images | 配列 | はい | N/A | N/A | 編集する参照画像の URL リスト。 |
prompt | 文字列 | はい | N/A | N/A | 希望する編集内容を記述するプロンプト。 |
aspect_ratio | 文字列 | いいえ | 自動検出 | 1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9 | 生成画像のアスペクト比。指定がない場合、入力画像から自動検出されます。 |
resolution | 文字列 | いいえ | 1k | 1k、2k | 出力画像の解像度。 |
quality | 文字列 | いいえ | 中 | 低、中、高 | 生成画像の品質。高品質はより高い料金が発生します。 |
プロンプト例
この商品写真を高級スタジオ広告に変換してください。柔らかい映画風の照明、清潔なベージュの背景、微妙な影、リアルな反射効果、高級ブランドの美学を取り入れてください。
💰 料金
| モデル | モダリティ | 入力 (Input) | キャッシュ済み入力 | 出力 (Output) |
|---|---|---|---|---|
| gpt-image-2 | 画像 | $8.00 | $2.00 | $30.00 |
| テキスト | $5.00 | $1.25 | - |
FAQ
無料で試せますか?+
登録で無料クレジットが付与されますが、現在はアプリ内の一部の顔交換機能のみに適用されます。本モデルは従量課金です。Playground ではコードなしで試せ、送信前に正確な見積もりが表示されます。
生成物は商用利用できますか?ウォーターマークは?+
商用利用できます。NamiFusion はプラットフォームのウォーターマークを付けません。利用規約と適用法に従ってください。
コンテンツポリシーは?+
NamiFusion は無検閲エンジンで恣意的な制限はなく NSFW にも対応しますが、違法コンテンツと本人の同意のない実在人物素材は禁止です。詳細は利用規約へ。
OpenAI GPT Image 2 Edit 画像編集 のタスクはどれくらいかかる?+
パラメータ次第で、画像は数秒〜数十秒、動画は数十秒〜数分。API は task_uuid を返すのでポーリングできます。
解像度・長さの上限は?+
上のパラメータ表を参照してください。各モデルの解像度・長さの選択肢はパラメータ説明と Playground に記載されています。