GPT Image

curl --request POST \
  --url https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

POST

openai

images

generations

GPT Image

curl --request POST \
  --url https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

パラメータと使用方法は公式仕様に準拠しています。詳細なパラメータについては、公式ドキュメントを直接参照してください。

呼び出し方法

https://{api_domain}/openai/v1/images/generations
https://{api_domain}/openai/v1/images/edits

BaseURL：

https://{api_domain}/openai/v1

対応モデル

gpt-image-2
gpt-image-2-oai
gpt-image-2.5-sunburst-oai
gpt-image-2.5-flare-oai

説明

このインターフェースAPIはOpenAI Image APIと互換性があり、現在は画像生成と画像編集に対応しています。詳細なパラメータについては、OpenAI公式ドキュメントを参照してください：

OpenAI 公式画像生成ガイド
Images generate
Images edit
画像生成リクエストは application/json を使用します。
画像編集は multipart/form-data ファイルアップロードに対応しており、application/json と images 配列を使用した画像参照の受け渡しにも対応しています。以下にJSONサンプルを提供します。
size と quality を明示的に設定し、画像品質とコストを制御することを推奨します。料金は実際のトークン使用量とモデル価格に基づいて計算され、使用量はレスポンスの usage フィールドで確認できます。

モデルとパラメータ

詳細な画像編集には gpt-image-2.5-sunburst-oai を、高速な画像生成には gpt-image-2.5-flare-oai を使用します。リクエスト内の model は、上記の完全なモデル名を使用してください。
2.5 の quality：low / medium / high / xhigh / max / auto、デフォルトは auto；GPT Image 2 は新しく追加された xhigh / max に対応していません。
透明な背景の画像を生成するには、background="transparent" を設定し、output_format="png" または "webp" を使用します。
size で画像サイズを設定します。例：1024x1024、1536x1024、1024x1536。カスタムサイズの制約と完全なパラメータ説明については、公式ドキュメントを参照してください。

REST API

1. 画像生成

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare-oai",
    "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high",
    "output_format": "png",
    "n": 1
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > output.png

2. 画像編集

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'image[]=@input.png' \
  -F 'mask=@mask.png' \
  -F 'prompt=Replace the background with a clean studio backdrop' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=high' \
  -F 'output_format=png' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > edited.png

複数画像を参照して編集する場合、image[] を繰り返し渡すことができます：

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'image[]=@body-lotion.png' \
  -F 'image[]=@bath-bomb.png' \
  -F 'image[]=@soap.png' \
  -F 'prompt=Create a photorealistic gift basket using the reference products' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=high'

3. 画像編集（JSON）

{base64_image} を入力PNG画像のBase64エンコードに置き換えてください。

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer {your-api-key}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst-oai",
    "images": [
      {"image_url": "data:image/png;base64,{base64_image}"}
    ],
    "prompt": "Change the shape to green. Preserve the simple composition.",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "xhigh",
    "moderation": "low",
    "output_format": "png"
  }'

OpenAI SDK

Python

from openai import OpenAI
import base64

api_key = "{your-api-key}"

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://{api_domain}/openai/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare-oai",
    prompt="A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
    size="1024x1024",
    quality="high",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

画像編集：

from openai import OpenAI
import base64

api_key = "{your-api-key}"

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://{api_domain}/openai/v1",
)

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=open("input.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),
    prompt="Replace the background with a clean studio backdrop",
    size="1024x1024",
    quality="high",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

Node.js

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "{your-api-key}",
  baseURL: "https://{api_domain}/openai/v1",
});

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare-oai",
  prompt: "A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
fs.writeFileSync("output.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));

画像編集：

import OpenAI, { toFile } from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "{your-api-key}",
  baseURL: "https://{api_domain}/openai/v1",
});

const result = await client.images.edit({
  model: "gpt-image-2",
  image: await toFile(fs.createReadStream("input.png"), null, {
    type: "image/png",
  }),
  mask: await toFile(fs.createReadStream("mask.png"), null, {
    type: "image/png",
  }),
  prompt: "Replace the background with a clean studio backdrop",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
fs.writeFileSync("edited.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));

ベストプラクティス

moderation パラメータ

moderation="auto" はデフォルトの標準フィルタリングです。moderation="low" はより緩やかなフィルタリングを示します。
moderation は画像生成および画像編集リクエストの両方で使用できます。

API の基本

大規模言語モデル

画像

動画

音声

GPT Image

呼び出し方法

対応モデル

説明

モデルとパラメータ

REST API

1. 画像生成

2. 画像編集

3. 画像編集（JSON）

OpenAI SDK

Python

Node.js

ベストプラクティス

moderation パラメータ

​呼び出し方法

​対応モデル

​説明

​モデルとパラメータ

​REST API

​1. 画像生成

​2. 画像編集

​3. 画像編集（JSON）

​OpenAI SDK

​Python

​Node.js

​ベストプラクティス

​moderation パラメータ

呼び出し方法

対応モデル

説明

モデルとパラメータ

REST API

1. 画像生成

2. 画像編集

3. 画像編集（JSON）

OpenAI SDK

Python

Node.js

ベストプラクティス

moderation パラメータ