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
OpenAI/gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2.5-flare
ChatGPT Images 2.5 Flare API で画像を作成。柔軟なアスペクト比と低コストの OpenAI 利用で、商品ビジュアル、広告、制作ワークフローに対応します。創作活動を支援。
Text to Image
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ChatGPT Images 2.5 Flareの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
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手頃な価格で画像生成を実現する ChatGPT Images 2.5 Flare API
ChatGPT Images 2.5 Flare API は、Flaq AI を通じて OpenAI のテキストからの画像生成を開発者に提供します。解像度、品質、アスペクト比を柔軟に調整し、商品画像、マーケティング素材、クリエイティブコンセプトを作成できます。この API は ChatGPT Images 2.5 ファミリーのほかのモデルと同じ非同期画像タスクのワークフローに従うため、既存のクリエイティブアプリケーションに組み込みやすい設計です。
ChatGPT Images 2.5 Flare API の主な機能
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テキストからの画像生成： 生成したい被写体、構図、照明、ビジュアルスタイルを記述します。
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柔軟な出力解像度： コンセプトの検討、デジタル公開、大きなビジュアル素材など、用途に適した出力解像度を選択できます。
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調整可能な品質： ワークフロー内のさまざまな出力要件に合わせて、リクエストごとに品質設定を選択します。
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多様なアスペクト比： 商品ページ、キャンペーンのレイアウト、ソーシャルメディア向けに、正方形、横長、縦長の画像を作成できます。
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クリエイティブの試行錯誤： プロンプトを練り直し、出力設定を変えることで、同じ制作要件に対する別の表現を検討できます。
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共通 API による統合： 既存の Flaq AI 画像エンドポイントを通じて画像タスクを送信し、完成した出力を取得できます。
Flaq AI で ChatGPT Images 2.5 Flare API を使って画像を生成する方法
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入力： 作成したい画像を説明する自然言語のプロンプト。
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出力： タスク完了後、生成された画像が画像 URL として返されます。
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アスペクト比： 幅と高さの比率値で、正方形、縦長、横長の形式を柔軟に選択できます。
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機能： 解像度と品質を調整できるテキストからの画像生成。
ChatGPT Images 2.5 Flare API 統合に適した用途
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商品画像： 背景や構図を記述したプロンプトで、商品の見せ方のコンセプトを検討できます。
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マーケティング素材： キャンペーンのコンセプト、販促用レイアウト、クリエイティブレビュー向けに画像のバリエーションを作成できます。
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ソーシャルメディアコンテンツ： 投稿、ストーリーズ、バナーなどの掲載形式に合わせて出力比率を選択できます。
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デザインの反復検討： ビジュアルの方向性を決める過程で、プロンプトのバリエーションや品質設定を比較できます。
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クリエイティブアプリケーション： 進捗追跡と結果取得を備えたタスクベースのアプリケーションに画像生成を組み込めます。
注記 プロンプトが OpenAI の利用ポリシーに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、制限された内容が含まれていないか確認し、調整してから再試行してください。
ChatGPT Images 2.5 Flare と競合モデルの比較分析
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ChatGPT Images 2.5 Flare と ChatGPT Images 2.5 Sunburst の比較
どちらのバリアントも、ドキュメントに記載された同じ解像度、品質、アスペクト比の調整機能を提供します。同じ制作要件で結果を評価してください。 -
ChatGPT Images 2.5 Flare と ChatGPT Images 2.5 Client の比較
Client バリアントの出力解像度は現在固定されています。ChatGPT Images 2.5 Flare は、同じ画像タスク API のワークフローで複数の解像度と品質設定を提供します。 -
ChatGPT Images 2.5 Flare と GPT Image 2 の比較
どちらも解像度と品質を調整できるテキストからの画像生成に対応しています。ChatGPT Images 2.5 Flare では超高品質と最高品質の選択肢が追加されています。用途に合わせて出力を比較してください。
強力なAIツールでChatGPT Images 2.5 Flare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。
API 例
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: 'gpt-image-2.5-flare',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
quality: 'medium'
})
});
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': 'gpt-image-2.5-flare',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'quality': 'medium'
}
)
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": "gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
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"