gpt-image-2 は API 経由で利用できますか？

gpt-image-2 は CometAPI 経由で利用できます。

gpt-image-2 API は何に使われますか？

gpt-image-2 は、フォトリアルな画像生成、高度な編集、そして gpt-image-1.5 と比べたプロンプトの正確性向上のために設計された、OpenAI の次世代画像生成モデルです。

gpt-image-2 は画像編集をサポートしていますか？

はい。gpt-image-2 は複数ステップの編集ワークフローと反復的な画像の改良をサポートします。

gpt-image-2 は gpt-image-1.5 より優れていますか？

はい。初期の報告では、gpt-image-2 は gpt-image-1.5 と比べてフォトリアリズム、テキストレンダリング、指示への追従性が向上しています。

gpt-image-2 はフォトリアルな画像を生成できますか？

はい。gpt-image-2 は、生成画像において、より高いリアリズム、改善されたライティング、より正確な人体表現に重点を置いています。

どのような場合に DALL-E 3 の代わりに gpt-image-2 を使用すべきですか？

DALL-E 3 よりも高いリアリズム、改善されたテキストレンダリング、より一貫した出力が必要な場合は gpt-image-2 を使用してください。

OpenAI

稼働中のAPI 人気

gpt-image-2

GPT Image 2 API

GPT Image 2 は、高速かつ高品質な画像生成と編集のための OpenAI の最先端の画像生成モデルです。柔軟な画像サイズに対応し、高忠実度の画像入力をサポートします。

最低料金

$4.00 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率100.0% / 24時間

応答速度

26494 ms

実測APIレスポンス

公開日

Apr 20, 2026

OpenAI

Playground

実際のリクエストでGPT Image 2を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

GPT Image 2の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

GPT-Image 2 の技術仕様

項目	GPT-Image-2
モデルタイプ	画像生成モデル
入力タイプ	テキスト、画像
出力タイプ	画像
編集サポート	対応（画像編集、インペインティング、画像間変換）
最大解像度	最大で辺長 3840px
アスペクト比	最大 3:1 比率
ストリーミング	非対応
関数呼び出し	非対応
ファインチューニング	非対応
スナップショットバージョン	gpt-image-2-2026-04-21
API エンドポイント	/v1/images/generations, /v1/images/edits
レート制限	ティア制（100k–8M TPM）
モダリティ	画像（入力/出力）、テキスト（入力のみ）
テキスト描画精度	>99%（複数語、UI、標識、CJK/非ラテン文字）

以下の表は、漏えいした API プレビューとコミュニティ検証テストデータ（主に fal.ai プレビューおよび LM Arena 評価）に基づく主要仕様の要約です。

主な機能

ほぼ完璧なテキストレンダリング

最も称賛されるアップグレード：GPT Image 2 は埋め込みテキストで >99% の精度を達成。複数語ラベル、UI ボタン、標識、コード片、コミックの吹き出し、タイムスタンプ、CJK 文字まで対応。テキストは「貼り付けた」ように見えず、遠近、照明、素材に自然に溶け込みます。

黄被りの解消と優れた色再現性

従来の GPT Image 系は恒常的な暖色寄り（黄被り）がありました。GPT Image 2 は中立でフォトリアルな色再現を実現—白は真に白く、肌や素材も自然に表現されます。

高度な世界知識と実世界シーンの理解

GPT Image 2 は理解力を備えているとされ、これはネイティブな LLM 統合に由来します。

図表（地図、解剖、UI レイアウト）
空間関係
構造化されたデザイン要素

➡️ これは大きな転換：「アート生成」→「デザインシステムのアシスタント」

強化されたフォトリアリズムと空間ロジック

照明、テクスチャ、オクルージョン処理、解剖学（手/顔）、複数オブジェクトの構成が改善。アーティファクトが減少し、複雑なシーンでもプロンプト遵守が強化。

➡️ トップティアのモデル（例: Google の Nano Banana）と真っ向勝負

柔軟な解像度と品質ティア

最大 4K までのカスタムサイズ（コスト効率のため低品質生成＋アップスケーリング推奨）と品質設定（low/medium/high）により、速度と忠実度のトレードオフを細かく制御。

強力なプロンプト制御性

反復間でスタイルの一貫性
出力の予測可能性向上
指示の遵守性が向上

ベンチマーク性能

公式ベンチマークはありませんが、複数の示唆があります。

観測された改善点

以下の点で GPT Image 1.5 より強力：

テキストレンダリング
レイアウト精度
UI/デザイン生成

【裏付けデータ（2026年4月）】

テキストレンダリング：99%+ の精度（1.5 の 90–95% に対して）
スピード：品質ティアによりワークフローが最大 4× 高速化
フォトリアリズムと構図：一般的な失敗モード（オクルージョン、誤配置、アーティファクト）の目に見える減少

GPT Image 2 vs Flux 2 vs Midjourney(2026)

機能	GPT Image 2（想定）	GPT Image 1.5	Flux 2 (Black Forest Labs)	Midjourney v7
テキストレンダリング	>99%（ほぼ完璧）	90–95%	強力（~90%）	弱い（~30–50%）
フォトリアリズム	優秀（中立な色）	とても良い	最先端	アート志向
UI/スクショ品質	クラス最高	良い	良い	限定的
解像度の柔軟性	最大 4K、きめ細かなカスタム	1536×1024 の固定プリセット	高い	最大 2K+
生成速度	<3 秒	5–10 秒	非常に高速	中速
世界知識	優秀（ネイティブ LLM）	強力	良い	中程度
プロンプト遵守	優秀	とても良い	優秀	スタイル重視
最適な用途	テキスト/UI、モックアップ、リアリズム	汎用	フォトリアリズムと速度	アート/クリエイティブ
価格（推定）	$0.15–$0.20/画像（予測）	画像ごとの課金	$0.02–$0.07/画像	サブスクリプション（$10–120/月）

GPT Image 2 は、テキスト量の多い UI 主体ワークフローにおける最も実務的なプロダクションツールとして位置付けられ、Flux 2 は純粋なフォトリアリズムで、Midjourney は芸術的表現で優れています。

CometAPI では、GPT Image 2、 Flux 2、Nano Banana 2 など、トップクラスの AI ドローイングモデルを確認でき、PlayGround 上で比較できます。CometAPI は描画 API に非常にコスト効率が高く（通常は公式より 20% 安価）、おすすめです。

GPT Image 2 の用途

UI/UX デザインとプロトタイピング：ピクセル精度のアプリダッシュボード、Web サイトモック、モバイル UI を数秒で生成。
マーケティングと広告：完璧なタイポグラフィとブランディング要素を備えた広告、バナー、SNS クリエイティブを作成。
プロダクトモックアップと EC：現実的なパッケージ、サイン、ライフスタイル写真を正確なラベルで表現。
教育コンテンツ：文字が読みやすい図表、インフォグラフィック、イラスト付き解説。
ゲーム/エンタメ素材：スクリーンショット、ローディング画面、スタイライズ環境（例：GTA 6 や Minecraft 風）。
企業/プロフェッショナル資料：投資家向け資料、ドキュメント用ビジュアル、社内トレーニング資産。

早期テスターは、デザインスプリントやコンテンツ制作パイプラインでの迅速な反復における価値を強調しています。

CometAPI で GPT-Image-2 API を統合する方法

ステップ 1: API キーに登録

cometapi.com にログインします。未登録の場合は先に登録してください。CometAPI コンソールにサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。

ステップ 2: GPT-Image-2 API に画像生成リクエストを送信

“gpt-image-2” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、モデルが処理できる base64 レスポンスに対応するリクエストボディを設定します。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。

質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。小さな JSON レスポンスと一時ダウンロード URL が必要な場合は、response_format: "url" を設定します。バッチ生成やスタイル調整を追加する前に、まず 1 つのプロンプトと 1 枚の画像で使用してください。API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。

ステップ 3: 結果の取得と検証

API レスポンスを処理して生成結果を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データで応答します。応答には、生成ステータス、進捗、タスク完了時の最終画像 URL が含まれます。PlayGround でプロンプトから直接画像を生成し、ローカルデバイスにダウンロードすることも可能です。

CometAPI の GPT Image 2 API を選ぶ理由

統一され使いやすい API

OpenAI 互換の Images API 形式または CometAPI の標準化エンドポイントを使用可能。シンプルなプロンプトと参照画像で、画像の生成・編集・バリエーションを実行—複数 SDK や認証フローの管理は不要です。

競争力があり透明性の高い価格

OpenAI を直接利用する場合と比べ、1 画像あたりのコストを大幅に削減。CometAPI の料金は、大量生成（マーケティング資産、商品ビジュアル、デザイン反復）をより手頃にしつつ、品質を維持します。

Playground での迅速な実験

CometAPI Playground で今すぐ GPT Image 2 をテスト可能。参照画像をアップロードし、プロンプトを洗練、解像度（対応範囲で最大 4K）を調整し、結果を即時プレビュー—テキスト量の多いデザイン、フォトリアルなシーン、一貫したキャラクター表現の反復に最適です。

要するに、最先端の画像品質—クラス最高のテキストレンダリング、フォトリアリズム、精密なコントロール—を、OpenAI への直接アクセスの煩雑さなしで享受したいなら、CometAPI は最もスマートで便利なプラットフォームの一つです。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

$0.028

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

$0.28

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

$0.42

CometAPI利用料金の見積もり

GPT Image 2の料金

GPT Image 2の競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。GPT Image 2がコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
入力:$4/M 出力:$24/M	入力:$5/M 出力:$30/M	-20%

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/images/generationsPOST/v1/images/edits

GPT Image 2のサンプルコードとAPI

GPT Image 2の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGPT Image 2の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1/images/generations

POST

/v1/images/edits

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p output

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "size": "1024x1024"
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  image_data=$(printf '%s' "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(printf '%s' "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  printf '%s' "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-2-output.png 2>/dev/null || printf '%s' "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-2-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-2-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p output

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "size": "1024x1024"
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  image_data=$(printf '%s' "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(printf '%s' "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  printf '%s' "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-2-output.png 2>/dev/null || printf '%s' "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-2-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-2-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

os.makedirs("output", exist_ok=True)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A cute baby sea otter",
    size="1024x1024",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
output_path = "output/gpt-image-2-output.png"

with open(output_path, "wb") as file:
    file.write(image_bytes)

print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { mkdir, writeFile } from "fs/promises";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

await mkdir(path.join(process.cwd(), "output"), { recursive: true });

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  size: "1024x1024",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
const imageBuffer = Buffer.from(imageBase64, "base64");
const outputPath = path.join(process.cwd(), "output", "gpt-image-2-output.png");

await writeFile(outputPath, imageBuffer);

console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-image

入力と出力

入力

text

出力

image

本番環境プロファイル

プロバイダー: OpenAI
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

imageの機能に合った本番ワークフローにGPT Image 2を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

商品ビジュアルやキャンペーン素材の制作

コンセプトアートと素早いビジュアル探索

画像編集・バリエーション生成・素材制作

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model は、画像生成ファミリーにおける効率性に特化したエキスパートで、超低レイテンシかつ費用対効果の高い画像生成および編集のために設計されています。

モデルを見る

Google

Nano Banana 2

コア機能の概要: 解像度: 最大4K（4096×4096）、Proと同等。参照画像の一貫性: 参照画像は最大14枚（オブジェクト10件 + キャラクター4件）、スタイル/キャラクターの一貫性を維持。極端なアスペクト比: 1:4、4:1、1:8、8:1を新規追加、縦長画像・ポスター・バナーに最適。テキストレンダリング: 高度なテキスト生成、インフォグラフィックおよびマーケティングポスターのレイアウトに最適。検索機能の強化: Google Search + Image Searchを統合。グラウンディング: 思考プロセスを内蔵、複雑なプロンプトは生成前に推論。

モデルを見る

Flux

FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] は Black Forest Labs (BFL) による最高水準の視覚インテリジェンスモデルで、プロダクション向けのワークフロー: マーケティング、商品写真、eコマース、クリエイティブなパイプライン、および一貫したキャラクター／製品アイデンティティ、正確なテキストレンダリング、マルチメガピクセル解像度でのフォトリアルなディテールを必要とするあらゆるアプリケーションに向けて設計されています。アーキテクチャは、強力なプロンプト追従、複数参照の融合（最大10枚の入力画像）、およびグラウンデッド生成（画像生成時に最新のウェブコンテキストを取り込む能力）に対応するよう設計されています。

モデルを見る

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

FLUX.2 [max] は、Black Forest Labs (BFL) の FLUX.2 ファミリーにおけるフラッグシップかつ最高品質のバリアントです。最大限の忠実度、プロンプト遵守、キャラクター、オブジェクト、ライティング、色にわたる編集の一貫性に重点を置いた、プロフェッショナルグレードのテキスト→画像生成および画像編集モデルとして位置付けられています。BFL およびパートナーのレジストリは、FLUX.2 [max] を、マルチリファレンス編集やグラウンデッド生成向けの機能を備えた、FLUX.2 の最上位バリアントとして説明しています。

モデルを見る

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 DEV

FLUX 2 DEV は、研究・実験・非商用利用に最適化された、開発者フレンドリーなバージョンです。品質と計算効率のバランスを保ちつつ、強力な画像生成機能を開発者に提供します。プロトタイピング、学術研究、個人のクリエイティブプロジェクトに最適です。

モデルを見る

Replicate

Black Forest Labs/FLUX 2 FLEX

FLUX 2 FLEX は、多用途で適応性に優れ、さまざまなユースケースやハードウェア構成にまたがって柔軟に導入できるよう設計されたモデルです。調整可能な品質設定によりスケーラブルな性能を提供し、動的なリソース割り当てを必要とするアプリケーションに最適です。本モデルは、品質、速度、リソース効率の最良のバランスを実現します。

モデルを見る

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

Uptime

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

RespondLIVE

26494msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

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OpenAI

稼働中のAPI 人気

gpt-image-2

GPT Image 2 API

最低料金

$4.00 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率100.0% / 24時間

応答速度

26494 ms

実測APIレスポンス

公開日

Apr 20, 2026

OpenAI

Playground

実際のリクエストでGPT Image 2を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

GPT Image 2の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

GPT-Image 2 の技術仕様

項目	GPT-Image-2
モデルタイプ	画像生成モデル
入力タイプ	テキスト、画像
出力タイプ	画像
編集サポート	対応（画像編集、インペインティング、画像間変換）
最大解像度	最大で辺長 3840px
アスペクト比	最大 3:1 比率
ストリーミング	非対応
関数呼び出し	非対応
ファインチューニング	非対応
スナップショットバージョン	gpt-image-2-2026-04-21
API エンドポイント	/v1/images/generations, /v1/images/edits
レート制限	ティア制（100k–8M TPM）
モダリティ	画像（入力/出力）、テキスト（入力のみ）
テキスト描画精度	>99%（複数語、UI、標識、CJK/非ラテン文字）

以下の表は、漏えいした API プレビューとコミュニティ検証テストデータ（主に fal.ai プレビューおよび LM Arena 評価）に基づく主要仕様の要約です。

主な機能

ほぼ完璧なテキストレンダリング

黄被りの解消と優れた色再現性

高度な世界知識と実世界シーンの理解

GPT Image 2 は理解力を備えているとされ、これはネイティブな LLM 統合に由来します。

図表（地図、解剖、UI レイアウト）
空間関係
構造化されたデザイン要素

➡️ これは大きな転換：「アート生成」→「デザインシステムのアシスタント」

強化されたフォトリアリズムと空間ロジック

➡️ トップティアのモデル（例: Google の Nano Banana）と真っ向勝負

柔軟な解像度と品質ティア

強力なプロンプト制御性

反復間でスタイルの一貫性
出力の予測可能性向上
指示の遵守性が向上

ベンチマーク性能

公式ベンチマークはありませんが、複数の示唆があります。

観測された改善点

以下の点で GPT Image 1.5 より強力：

テキストレンダリング
レイアウト精度
UI/デザイン生成

【裏付けデータ（2026年4月）】

テキストレンダリング：99%+ の精度（1.5 の 90–95% に対して）
スピード：品質ティアによりワークフローが最大 4× 高速化
フォトリアリズムと構図：一般的な失敗モード（オクルージョン、誤配置、アーティファクト）の目に見える減少

GPT Image 2 vs Flux 2 vs Midjourney(2026)

機能	GPT Image 2（想定）	GPT Image 1.5	Flux 2 (Black Forest Labs)	Midjourney v7
テキストレンダリング	>99%（ほぼ完璧）	90–95%	強力（~90%）	弱い（~30–50%）
フォトリアリズム	優秀（中立な色）	とても良い	最先端	アート志向
UI/スクショ品質	クラス最高	良い	良い	限定的
解像度の柔軟性	最大 4K、きめ細かなカスタム	1536×1024 の固定プリセット	高い	最大 2K+
生成速度	<3 秒	5–10 秒	非常に高速	中速
世界知識	優秀（ネイティブ LLM）	強力	良い	中程度
プロンプト遵守	優秀	とても良い	優秀	スタイル重視
最適な用途	テキスト/UI、モックアップ、リアリズム	汎用	フォトリアリズムと速度	アート/クリエイティブ
価格（推定）	$0.15–$0.20/画像（予測）	画像ごとの課金	$0.02–$0.07/画像	サブスクリプション（$10–120/月）

GPT Image 2 の用途

UI/UX デザインとプロトタイピング：ピクセル精度のアプリダッシュボード、Web サイトモック、モバイル UI を数秒で生成。
マーケティングと広告：完璧なタイポグラフィとブランディング要素を備えた広告、バナー、SNS クリエイティブを作成。
プロダクトモックアップと EC：現実的なパッケージ、サイン、ライフスタイル写真を正確なラベルで表現。
教育コンテンツ：文字が読みやすい図表、インフォグラフィック、イラスト付き解説。
ゲーム/エンタメ素材：スクリーンショット、ローディング画面、スタイライズ環境（例：GTA 6 や Minecraft 風）。
企業/プロフェッショナル資料：投資家向け資料、ドキュメント用ビジュアル、社内トレーニング資産。

早期テスターは、デザインスプリントやコンテンツ制作パイプラインでの迅速な反復における価値を強調しています。

CometAPI で GPT-Image-2 API を統合する方法

ステップ 1: API キーに登録

ステップ 2: GPT-Image-2 API に画像生成リクエストを送信

ステップ 3: 結果の取得と検証

CometAPI の GPT Image 2 API を選ぶ理由

統一され使いやすい API

競争力があり透明性の高い価格

Playground での迅速な実験

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

$0.028

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

$0.28

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

$0.42

CometAPI利用料金の見積もり

GPT Image 2の料金

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
入力:$4/M 出力:$24/M	入力:$5/M 出力:$30/M	-20%

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/images/generationsPOST/v1/images/edits

GPT Image 2のサンプルコードとAPI

POST

/v1/images/generations

POST

/v1/images/edits

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p output

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "size": "1024x1024"
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  image_data=$(printf '%s' "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(printf '%s' "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  printf '%s' "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-2-output.png 2>/dev/null || printf '%s' "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-2-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-2-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p output

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cute baby sea otter",
    "size": "1024x1024"
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  image_data=$(printf '%s' "$response" | jq -r '.data[0].b64_json')
else
  image_data=$(printf '%s' "$response" | sed -n 's/.*"b64_json":"\([^"]*\)".*/\1/p')
fi

if [ -n "$image_data" ] && [ "$image_data" != "null" ]; then
  printf '%s' "$image_data" | base64 -d > output/gpt-image-2-output.png 2>/dev/null || printf '%s' "$image_data" | base64 -D > output/gpt-image-2-output.png
  echo "Image saved to: output/gpt-image-2-output.png"
else
  echo "Error: Failed to generate image"
  echo "$response"
fi

Python Code Example

import base64
import os
from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

os.makedirs("output", exist_ok=True)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A cute baby sea otter",
    size="1024x1024",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
output_path = "output/gpt-image-2-output.png"

with open(output_path, "wb") as file:
    file.write(image_bytes)

print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";
import { mkdir, writeFile } from "fs/promises";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

await mkdir(path.join(process.cwd(), "output"), { recursive: true });

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "A cute baby sea otter",
  size: "1024x1024",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
const imageBuffer = Buffer.from(imageBase64, "base64");
const outputPath = path.join(process.cwd(), "output", "gpt-image-2-output.png");

await writeFile(outputPath, imageBuffer);

console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);