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

OpenAI GPT Image 2.5 Flare 画像編集 サンプル 1

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slider11 ~ 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select1:11:1 | 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select1k1k | 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selectautoauto | 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 itemsURL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selectautoauto | 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selectlowlow | 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selectpngpng | 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 ~ 100JPEG 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selectautoauto | 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
imagesarray<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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