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chatgpt-images-2.5-edit-client体験版

OpenAI ChatGPT Images 2.5 Edit Client API でプロンプトと複数の参照画像を使って画像を編集。商品ビジュアルや制作ワークフローに低コストで活用できます。

このモデルは現在体験版であり、安定性は標準版より劣る可能性があります。

Image to ImageMulti-Image

ChatGPT Images 2.5 Edit Clientの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

基本

$0.0150 / 生成

標準

例

README

高速で手頃な ChatGPT Images 2.5 Edit Client API（OpenAI 画像編集の統合）

ChatGPT Images 2.5 Edit Client API は、Flaq AI 上で開発者やクリエイティブチームに、非常に手頃な価格で指示に基づく画像編集を提供します。元画像を用意し、一貫性を保つべき視覚的詳細を明示しながら、希望する変更を記述します。 Client ルートは、予算を重視するチームに同じ基本的な編集ワークフローを提供し、商品画像、キャンペーン素材、アプリケーション内のデザイン制作を支えます。

ChatGPT Images 2.5 Edit Client API の主な機能

対象を絞った画像編集： 被写体、背景、物体、文章の一部に具体的な変更を指示し、関係のない詳細は安定した状態に保ちます。
元画像の詳細を保持： 元素材の識別可能な被写体、構図、光の関係性、重要な視覚的特徴を維持します。
参照画像に沿った変更： 元画像を使い、編集プロンプトに記述した被写体、環境、視覚的な処理を方向付けます。
複雑なシーンへの対応： 細かな背景や構図の中で対象を絞った変更を加え、画像全体を最初から作り直す必要をなくします。
一貫性のある創作の改善： 明確な編集指示で画像を引き続き発展させながら、それまでの制作で確立した視覚的方向性を維持します。
アプリケーション統合： ChatGPT Images 2.5 Edit Client ルートを通じて、デザインツール、コンテンツシステム、クリエイティブ制作ワークフローに指示に基づく画像修正を追加します。

Flaq AI で ChatGPT Images 2.5 Edit Client API を使って画像を編集する方法

入力： 元画像と、希望する変更および保持すべき詳細を記述した自然言語のプロンプトを提供します。
出力： 元素材と文章による指示に沿って編集された結果を受け取ります。
編集の方向性： 変更する内容、変更せずに保持する内容、最終画像の用途を明記します。
対応機能： ChatGPT Images 2.5 Edit Client API の統合により、プロンプトに基づく編集、背景や物体の変更、スタイル変更、構図の改善、元画像を考慮した反復的な創作が可能です。

ChatGPT Images 2.5 Edit Client API 統合に最適な用途

キャンペーン素材の更新： 重要な視覚要素を残しながら、既存のクリエイティブを新しいテーマ、舞台設定、メッセージに合わせて調整します。
商品画像の改善： 商品が識別できる状態を保ちながら、背景、光、周囲の状況を更新します。
ソーシャルメディア向けのバリエーション： 異なるキャンペーンや公開の場面に合わせて、既存のビジュアルから新しい表現を展開します。
ブランドとレイアウトの調整： 確立されたデザイン言語を維持しながら、文章、構図、補助的な要素を修正します。
創作の反復： 構図全体を作り直す代わりに、選んだ画像に対象を絞った変更を加え、その画像を基に制作を進めます。

注意： 編集する権限のある元素材を使用し、適用されるコンテンツおよび安全性の要件に従ってリクエストしてください。生成に失敗した場合は、リクエストを修正して再試行してください。

ChatGPT Images 2.5 Edit Client と競合モデルの比較分析

ChatGPT Images 2.5 Edit Client と GPT Image 2
GPT Image 2 は、OpenAI の API モデル群で画像生成と編集に対応します。ChatGPT Images 2.5 Edit Client は、対象を絞った修正、元画像の詳細の保持、複雑な編集指示への確実な対応を重視します。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client と Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit は Gemini エコシステム内で指示に基づく編集を提供します。ChatGPT Images 2.5 Edit Client は、対象を絞った変更と元画像を考慮した改善のために、OpenAI を中心としたワークフローを提供します。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client と Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit は、Gemini モデルファミリーで精細な生成と編集のワークフローに対応します。ChatGPT Images 2.5 Edit Client は、明確に定義された修正を加えつつ、既存の視覚要素を維持することに重点を置きます。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client と FLUX.2
FLUX.2 は参照画像に沿った編集と視覚的な制御に対応します。ChatGPT Images 2.5 Edit Client は、自然言語による変更、安定した構図、識別可能な元画像の被写体を中心とするワークフローを提供します。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client と Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 は、同じ画像モデルファミリーに生成と編集を統合しています。ChatGPT Images 2.5 Edit Client は、対象を絞った修正、周辺の詳細の保持、継続的な創作の改善を重視した位置付けです。

強力なAIツールでChatGPT Images 2.5 Edit Clientモデルを直接利用

ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。

テキストから画像

テキストプロンプトからAI画像を作成

画像から画像

画像とテキストプロンプトからAI画像を作成

テキストから動画

テキストプロンプトからAI動画を作成

画像から動画

画像をAI動画にアニメーション化

AIメディアクリエイター

1つの統合ワークスペースでAI画像と動画を作成

参照素材から動画生成

参照メディアから一貫性のある動画を作成

AIキャンバス

無限キャンバスでAI画像・動画のビジュアルワークフローを構築

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k',
    prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
    image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

ポーリング例

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
    headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  });
  return res.json();
};

while (true) {
  const pollResultData = await pollResult(taskId);
  const status = pollResultData.data.task_status;

  if (status === 'succeed') {
    console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
    break;
  }

  if (status === 'failed') {
    console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
    break;
  }

  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}

送信例

# Step 1: Submit generation request
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
        'width': 1,
        'height': 1,
        'resolution': '1k',
        'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
        'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
    }
)

task_id = response.json()['data']['task_id']

ポーリング例

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"

while True:
    poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
    status = poll_result['data']['task_status']
    if status == 'succeed':
        print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

送信例

# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "chatgpt-images-2.5-edit-client",
    "width": 1,
    "height": 1,
    "resolution": "1k",
    "prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
    "image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
  }'

ポーリング例

# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

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画像から画像

テキストから動画

画像から動画

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参照素材から動画生成

AIキャンバス

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送信例

ポーリング例

送信例

ポーリング例

送信例

ポーリング例

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