OpenAI GPT Image 2.5 Flare 画像編集
openai/gpt-image-2.5-flare/edit
自然言語の指示と最大 16 枚の参照画像を使用して、高速でバランスの取れた画像編集を行います。
サンプル
パラメータ
| 名前 | 型 | 既定 | 制約 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| images *画像 | image_upload | — | image/* · 1–16 items | 編集用の入力画像の URL リスト。 |
| prompt *プロンプト | textarea | — | ≤ 5000 chars | 生成に使用するポジティブプロンプト。 |
| n画像数 | slider | 1 | 1 ~ 10 | 生成する画像の数(1-10)。各画像は個別に課金されます。 |
| aspect_ratioアスペクト比 | select | 1:1 | 1:1 | 1:2 | 2:1 | 1:3 | 3:1 | 2:3 | 3:2 | 3:4 | … | 生成される画像のアスペクト比。'size'が指定されている場合は無効です。 |
| resolution解像度 | select | 1k | 1k | 2k | 4k | 出力解像度レベル。'size'が指定されている場合は無効です。 |
| sizeサイズ | text | — | — | 具体的な画像解像度。形式は幅×高さです。指定された場合、aspect_ratioとresolutionは無効になります。 |
| quality品質 | select | auto | auto | low | medium | high | xhigh | max | レンダリング品質。高品質ほどコストと時間がかかります。 |
| maskマスク画像 | image_upload | — | image/* · 0–1 items | URLで入力画像を参照します。1つだけ提供してください。 |
| background背景 | select | auto | auto | transparent | opaque | 生成された画像の出力に対する背景の動作。 |
| input_fidelity入力忠実度 | select | low | low | high | 元の入力画像に対する忠実度を制御します。 |
| output_format出力形式 | select | png | png | jpeg | webp | 生成画像の形式を選択します。JPEG は低遅延や小さいファイルに適しています。 |
| output_compression圧縮 | number | — | 0 ~ 100 | JPEG または WebP 出力の圧縮レベルを 0 から 100 で指定します。 |
| moderation検閲レベル | select | auto | auto | low | リクエストに適用するコンテンツ審査レベルを選択します。 |
出力フィールド
| フィールド | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| images | array<string> |
API
統一 REST API でこのモデルを呼び出せます。API Keys ページでキーを取得してください。
cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2.5-flare/edit" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"images": [
"https://d1s3annbwribom.cloudfront.net/marketplace/examples/2026/08/19/b58b3f934797.jpeg"
],
"prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"background": "auto",
"input_fidelity": "low",
"output_format": "png",
"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"Python
import time, requests
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
# 1) Submit
resp = requests.post(
"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2.5-flare/edit",
headers=HEADERS,
json={
"input": {
"images": [
"https://d1s3annbwribom.cloudfront.net/marketplace/examples/2026/08/19/b58b3f934797.jpeg"
],
"prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"background": "auto",
"input_fidelity": "low",
"output_format": "png",
"moderation": "auto"
}
},
)
resp.raise_for_status() # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()
# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
# This model is allowed up to 600s server-side.
deadline = time.time() + 660
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
if time.time() > deadline:
raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
time.sleep(3)
poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
poll.raise_for_status()
task = poll.json()
print(task["status"], task.get("output"))JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };
// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2.5-flare/edit", {
method: "POST",
headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
"input": {
"images": [
"https://d1s3annbwribom.cloudfront.net/marketplace/examples/2026/08/19/b58b3f934797.jpeg"
],
"prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"quality": "auto",
"background": "auto",
"input_fidelity": "low",
"output_format": "png",
"moderation": "auto"
}
}),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();
// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
// This model is allowed up to 600s server-side.
const deadline = Date.now() + 660 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
task = await poll.json();
}
console.log(task.status, task.output);ドキュメント
OpenAI GPT Image 2.5 Flare 画像編集
自然言語の指示と最大 16 枚の参照画像を使用して、高速でバランスの取れた画像編集を行います。
API エンドポイント
POST /api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2.5-flare/edit
リクエスト本文は {"input": {...}} です。送信後、完了するまで GET /api/v1/marketplace/run/tasks/{task_uuid} をポーリングします。
パラメータ
images(必須):1~16 個の入力画像 URL。prompt(必須):画像編集の指示。最大 5,000 文字。mask:任意のマスク画像 URL。background:auto、transparent、opaque。input_fidelity:lowまたはhigh。n:1~10 枚。デフォルトは1。aspect_ratio:1:1、1:2、2:1、1:3、3:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、9:21、21:9。resolution:1k、2k、4k。デフォルトは1k。size:任意のwidthxheight。指定時はaspect_ratioとresolutionより優先されます。quality:auto、low、medium、high、xhigh、max。デフォルトはauto。output_format:png、jpeg、webp。デフォルトはpng。output_compression:0~100。圧縮形式で使用します。moderation:autoまたはlow。デフォルトはauto。
出力
{"images": ["https://..."]}
料金
Nami は MaaS が返す実際の token usage に基づいて最終料金を計算します。OpenAI Standard の公式料金は、テキスト入力 $5.00/100 万 token、キャッシュ済みテキスト入力 $1.25/100 万 token、画像入力 $8.00/100 万 token、キャッシュ済み画像入力 $2.00/100 万 token、画像出力 $30.00/100 万 token です。
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