size パラメータが再び利用可能になりました(2026-07-22 更新): size を明示的に渡すと、期待どおり出力寸法がロックされ、このページの 30 サイズ参照表も再び有効になります。注意: size は /v1/images/generations と /v1/images/edits エンドポイントでのみ動作します — /v1/chat/completions のチャット エンドポイントは size パラメータをサポートしていないため、チャットベースの画像生成では寸法をロックできません。最新の状態は 最新の更新情報 セクションを参照してください。概要
gpt-image-2.5-vip(gpt-image-2.5-sunburst-vipのエイリアス)、gpt-image-2.5-flare-vip、および旧世代の gpt-image-2-vip は、APIYIの Adobe系統(Firefly)向けGPT画像生成リバースエンジニアリングモデルです。高品質なGPT-Image 2.5リバース系統であり、低品質なアップスケーリングではありません。gpt-image-2.5-all と同じ一律 $0.03/画像で、リクエスト/レスポンス形式も完全に同一です。意味のある唯一の違いは、vip が size フィールドを受け付ける点です。このフィールドには、4Kを含む **30種類の一般的なサイズ(10種類のアスペクト比 × 3段階の解像度:1K 高速 / 2K 推奨 / 4K 詳細)**が用意されています。
gpt-image-2.5-vip を使用してください。model フィールドを gpt-image-2.5-vip に置き換え、size フィールドを追加するだけで、その他のコードはすべて gpt-image-2.5-all と同一です。gpt-image-2.5-vip(gpt-image-2.5-sunburst-vipのエイリアス)、gpt-image-2.5-flare-vip、および旧世代の gpt-image-2-vip は、同じAdobeリバース系統を共有しており、価格(1回の呼び出しあたり $0.03/画像)、グループ(Default / image2_OSS / svip)、エンドポイント、呼び出し形式が完全に同一です。切り替えるには model を置き換えてください。flare-vip はより高速で柔らかな見た目になり、sunburst-vip は品質と編集精度が高く、見た目は gpt-image-2-vip に近いです。パラメータの範囲と実測した違いについては、以下の「3つの -vipモデルの比較」セクションを参照してください。テキストから画像へのAPI
/v1/images/generations — テキスト prompt + 明示的な出力寸法用の size。画像編集API
/v1/images/edits — 編集/融合の指示を含むマルチパートアップロード。AIエージェントに統合を任せる
.mdを追加)、その後プロジェクト独自のスタックでコードを記述します。タイムアウト、base64のレンダリング、アップロード時の圧縮、30個の有効なsize値は、すでに要件に組み込まれています。このプロジェクトにgpt-image-2.5-vip系列のテキストから画像への生成と画像編集を統合またはトラブルシューティングするコーディングエージェントです。Codex、Claude Code、Cursorなどのツールにコピーして貼り付けてください。
このプロンプトで回避できること
このプロンプトで回避できること
gpt-image-2-allとの主な違い
gpt-image-2-vipとgpt-image-2-allはいずれもリバースエンジニアリングされたチャネルで、価格と呼び出しコードは同じです。相互に対応しています — 同じリクエストでmodelフィールドを入れ替えるだけで、動作はほぼ同一です。違いは次のとおりです。
3つの-vipモデル比較(2026-09-09に測定)
同一のチャンネルとtokenで、モデル名のみを変更した253リクエストの3系統比較に加え、26件の連続境界呼び出しを実施しました。契約はセルごとに同一で、異なるのは以下の行のみです。qualityと透明背景は、これまでgpt-image-2-vipによって拒否されていましたが、現在は受け付けられます — これはコミットメントではなくチャンネルの挙動です。実際のレスポンスに従ってください。
主な機能
出力サイズ固定
sizeフィールドは30種類の一般的なサイズに対応します — eコマースのヒーロー画像、ポスターテンプレート、4K壁紙などを、すべて正確なピクセルで出力します。4K高解像度
全サイズ一律料金
-all と同じ呼び出し形式
gpt-image-2-all と同一です — model 文字列だけでモデルを切り替えられます。高品質テキスト描画
中国語の説明を翻訳なしでそのまま理解
自然言語編集
標準エンドポイント対応
/images/generations と /images/edits に対応料金
- 全30サイズで一律$0.03/画像 — 4K Detailでも追加料金なし
- 失敗したリクエスト(認証失敗、パラメータ検証エラー)は課金されません
- N枚の画像を生成する場合は、APIをN回並列で呼び出してください
グループ設定
gpt-image-2-vipはDefaultグループ上で動作します — 追加のグループは不要です。現在、リバースチャネルの供給は安定しているため、公式リレーのgpt-image-2のようなエンタープライズグループへのフォールバックはありません。
決定論的なURL出力が必要 → image2_OSSグループに切り替える
2026年7月にデフォルトグループで測定したところ、gpt-image-2-vip(およびgpt-image-2-all)はresponse_formatを省略するとb64_jsonを返します。画像URLを取得するには、response_format: "url"を明示的に渡してください。デフォルトグループの出力形式は保証されていません — これまで、通常はurlに設定され、高負荷時にはb64_jsonへフォールバックしており、チャネルのバージョンによっても変更されています。
ビジネスでURL出力に依存する場合(URLをそのままデータベースに書き込む、フロントエンドでURLによるレンダリングを行う、base64を許容できない場合)は、トークンのグループを**image2_OSSに切り替えてください。これは決定論的なURL出力**専用に構成されたグループで、**レート倍率1倍(追加料金なし)**です。リバースモデルgpt-image-2-vipとgpt-image-2-allの両方に適用されます。レスポンスに必ず画像URLが含まれ、base64へフォールバックしないことが保証されます。

Token creation: set billing mode to "pay-as-you-go first" and pick the image2_OSS group (1x) — use it when you need deterministic URL output
image2Enterpriseグループについて:/en/live/2026-04/image2-enterprise-stable
技術仕様
エンドポイント
gpt-image-2-vip は、gpt-image-2-all とまったく同じ 2 つのエンドポイントに対応しています。必要に応じて、model フィールドを入れ替えて、size を追加するだけです:
対応サイズ(全30サイズ表)
gpt-image-2-vip は 10種類のアスペクト比 × 3段階の解像度ティア = 30サイズ に対応しています。リクエストボディに size: "WIDTHxHEIGHT"(小文字ASCIIの x)を直接渡してください。
1K 高速 — 下書きと低コストの反復
2K 推奨 — デフォルトティア(本番出力の大半)
4K 詳細 — 大容量の成果物
size のみ渡し、quality は渡さないでください):
ベストプラクティス
入力画像を1.5MB未満に圧縮する(画像編集 / 複数画像融合)
shell_api_error / Unknown errorレスポンスは、ほとんどの場合、入力サイズが大きすぎることが原因です。圧縮により成功率とレイテンシが明確に改善します。出力解像度は入力サイズではなくsizeフィールドによって決まります。入力を縮小しても高速化されるだけで、品質は低下しません。promptに4K / 8Kを詰め込んでも4K画像は生成されません。解像度はpromptの飾り文句ではなくsizeで設定されます。成果物に応じてサイズティアを選択する
サイズには小文字のASCII xを使用する
"size": "1536x1024"を送信してください。1536×1024や大文字のXは使用しないでください。qualityはhighまで使用可能。nは渡さない
qualityを受け付けます(保証ではありません)。2つの2.5モデルは6つすべてのティアに対応しています(xhigh / maxは2026-09-10に追加)。gpt-image-2-vipはhighまで対応し、xhigh / maxは拒否します。2.5 highはgpt-image-2-vip mediumと同等であり、2.5 maxはそのhighと同等です。nは、いずれの場合も1回の呼び出しで1枚の画像を返します。複数画像が必要な場合は、並列で呼び出してください。タイムアウトを300秒に設定する
用途に応じてレスポンス形式を選択する
b64_jsonを使用し、サーバー側での保存 / 転送にはurlを使用してください。-allでコードを共有する
modelをgpt-image-2-allとgpt-image-2-vipの間で切り替えてください。サイズを固定する必要がある場合はvipを使用し、最速で反復したい場合は-allに戻してください。エラーコードとリトライ
- リクエストのタイムアウトは300秒から開始してください(保守的な設定。通常は90~150秒ですが、4K Detail + ピーク時のテールではさらに長くなる場合があります)
- 5xxおよびタイムアウトには指数バックオフを使用してください(2~3回のリトライを推奨)
- デバッグのため、
request-idレスポンスヘッダーをログに記録してください
よくある質問
vip と -all の間でコードを共有できますか?
vip と -all の間でコードを共有できますか?
/v1/images/generations、/v1/images/edits)も、リクエストフィールド、レスポンスフィールド、b64_json プレフィックスの動作を共有しています。違いは次の点だけです。modelフィールド:gpt-image-2-vip↔gpt-image-2-allsizeフィールド:vip は 30 種類のサイズセットを受け付けますが、-all はsizeを拒否します(サイズは代わりに prompt に含めます)
if model == 'vip': payload['size'] = ... スイッチを使って 1 つのコードベースを維持することです。なぜ vip はこれほど遅いのですか?
なぜ vip はこれほど遅いのですか?
gpt-image-2-vip は Adobe のリバースチャネル(Firefly)を使用しており、通常 90~150 秒かかります。これは公式の gpt-image-2(100~120 秒)と同程度で、ChatGPT-web-line gpt-image-2-all(30~60 秒)より遅くなります。レイテンシーが重要なワークロードでは gpt-image-2-all を優先し、固定サイズまたは 4K が必要な場合にのみ vip に切り替えてください。サイズはテーブルにあるものと完全に一致している必要がありますか?1024x768 を送信するとどうなりますか?
サイズはテーブルにあるものと完全に一致している必要がありますか?1024x768 を送信するとどうなりますか?
1024x1024 / 1600x1600)、それ以外は 16 単位に調整され(1920x1080 → 1920×1088)、小さすぎる値は最小辺のサイズまで引き上げられます(512x512 → 816×816)。取得する画像はリクエストと一致しない場合があるため、正確なサイズが重要な場合は、30 種類のプリセットを使用してください。なぜ 4K は頻繁に 500 を返すのですか?信頼性の高い 4K を取得するにはどうすればよいですか?
なぜ 4K は頻繁に 500 を返すのですか?信頼性の高い 4K を取得するにはどうすればよいですか?
3840x2160 / 2880x2880)では、status_code: 500 エラーが発生しやすくなり、アップストリームが invalid_request_error を返します。- 2K Recommended を優先する(例:
2048x1360/2048x2048)— 成功率が大幅に高く、料金は同じ $0.03/画像 - img2img / 複数画像融合では入力画像を減らす — リバースチャネルは入力負荷が高いと処理が不安定になり、4K の失敗率がさらに上がります。各入力画像を1.5MB 未満に事前圧縮することも有効です
- 4K を保証する場合 — 公式プロキシの
gpt-image-2+image2Enterpriseグループに切り替えます。公式プロキシの 4K は高価(約 $0.3+/画像)ですが、はるかに安定しており、4K の提供が必須の場合に適しています。
入力画像を圧縮する必要がありますか?prompt に 4K / 8K と書くと効果がありますか?
入力画像を圧縮する必要がありますか?prompt に 4K / 8K と書くと効果がありますか?
shell_api_error / Unknown error レスポンスは、多くの場合、サイズの大きすぎる入力によって引き起こされます。圧縮により成功率とレイテンシーが測定可能なほど改善します。注:1.5MB は信頼性と速度のための推奨上限であり、上記 FAQ に記載されている 10MB はゲートウェイの厳格な上限です。圧縮による品質低下を心配する必要はありません — 出力解像度は入力サイズではなく size パラメータによって決まります。入力を縮小すると処理が速くなるだけです。prompt に 4K / 8K を詰め込んでも、実際に 4K 出力が生成されるわけではありません。prompt に 8K ultra HD と記述していても、size を 1024x1024 に設定していれば、1K 品質の画像が返されます。4K にするには size フィールドで設定してください — 1K / 2K / 4K は、30 種類のサイズセット全体で、いずれも一律 $0.03/画像です。📖 出典:/en/live/2026-05/gpt-image-2-vip-unknown-error4K に本当に追加料金はかかりませんか?
4K に本当に追加料金はかかりませんか?
3840x2160 / 2880x2880 など)は、1K および 2K と同じ $0.03/画像です。n はサポートされていますか?n=3 を渡すとどうなりますか?
n はサポートされていますか?n=3 を渡すとどうなりますか?
n=3 を渡すと、課金は 0.03 × 3 = $0.09 になりますが、実際に返される画像は 1 枚だけです。無駄な課金を避けるため、n フィールドを削除してください。コンテンツが拒否された場合や、モデルが「それはできません」と返答した場合、課金されますか?
コンテンツが拒否された場合や、モデルが「それはできません」と返答した場合、課金されますか?
- ✅ 事前にフィルタリングし、ユーザーに警告する:フロントエンドまたはゲートウェイにキーワード/シナリオフィルター(実在人物の名前、著作権で保護されたキャラクター、センシティブなトピック)を追加し、「著名人 / IP に関するトピックは失敗しても、アップストリームのポリシーにより課金される場合があります」のような UI ヒントを表示します。これにより無駄な課金を大幅に削減できます。
- ✅ コンシューマー向け製品では月次で払い戻す:ユーザー入力を完全に制限できないコンシューマー向け製品があることは理解しています。月間利用額が十分に大きい場合($1000+/月)、ログを毎月まとめて(短いレイテンシーの呼び出しは通常ソフト拒否です)サポートに連絡し、個別の手動クレジットを依頼できます。呼び出しごとに異議申し立てを行う必要はありません。
b64_json に data:image/png;base64, プレフィックスを追加する必要がありますか?
b64_json に data:image/png;base64, プレフィックスを追加する必要がありますか?
b64_json は data: プレフィックスなしの raw base64 です。デコードしてファイルに書き込むか、レンダリング前に自分でプレフィックスを追加してください。以前のバージョンではプレフィックスが含まれていました。コードに startsWith('data:') チェックを追加してください。プレフィックスが存在する場合は、その値をそのまま img src として使用し、存在しない場合は先にデコードまたはプレフィックスを追加します。これにより、プレフィックスの二重追加や、プレフィックス付き文字列をデコードして壊れた画像にする事態を防げます。参照画像の最大サイズとサポート形式は何ですか?
参照画像の最大サイズとサポート形式は何ですか?
png / jpg / webp です。サイズが大きすぎる画像はゲートウェイの制限に抵触する場合があります。複数画像融合で使用する各画像も、この制限を満たす必要があります。返される画像 URL はどのくらい有効ですか?ダウンロードする必要がありますか?
返される画像 URL はどのくらい有効ですか?ダウンロードする必要がありますか?
url-mode レスポンスの url フィールドは、約 1 日(24 時間)で有効期限が切れる R2 CDN リンクです。それ以降のリクエストは 404 になります。強く推奨します:生成後できるだけ早く、生成画像を独自のオブジェクトストレージ(S3 / OSS / R2)、CDN、またはデータベースにダウンロードして保存してください。ストリーミングはサポートされていますか?
ストリーミングはサポートされていますか?
公式の OpenAI SDK を使用できますか?
公式の OpenAI SDK を使用できますか?
base_url を https://api.apiyi.com/v1 に指定し、api_key に APIYI の token を設定してください。client.images.generate(model="gpt-image-2.5-vip", size="2048x1360", prompt=...) はそのまま動作します。/v1/chat/completions 経由でも画像を生成できますか?
/v1/chat/completions 経由でも画像を生成できますか?
/v1/images/generations と /v1/images/edits を使用してください(より安定しており、同じコードを公式リレーの gpt-image-2 でも使用できます)。チャットベースの形式が適しているのは、マルチターンの反復編集、またはオンライン画像 URL を直接渡す 2 つのケースだけです。画像生成の意図が曖昧な場合、モデルは画像ではなくプレーンテキストを返すことがあります(prompt の先頭に「画像を生成:」のような固定プレフィックスを付けると、意図を明確にできます)。すべてのパラメータについては、チャットベース API リファレンス を参照してください。公式の gpt-image-2 に切り替えるべきなのはどのような場合ですか?
公式の gpt-image-2 に切り替えるべきなのはどのような場合ですか?
quality ティアを含む)が必要な場合は、公式の gpt-image-2.5-flare / sunburst / gpt-image-2 を使用してください。公式版とリバース版の比較 を参照してください。関連ドキュメント
- GPT-Image-2-All 概要 - 同価格でより高速に出力できる姉妹モデル。サイズを固定する必要がない場合に最適です
- ⚖️ 公式版とリバース版の比較 - 公式の
gpt-image-2との並列比較による選択ガイド(-all/-vipをカバー) - テキストから画像へのプレイグラウンド -
/v1/images/generations互換エンドポイント。sizeを渡して寸法を固定します - 画像編集プレイグラウンド -
/v1/images/editsによる複数画像の融合と編集 - GPT-Image-2.5 / 2 公式版 - 精密なマスクインペインティング / 厳密なOpenAI-APIフィールド互換性が必要な場合
- 詳細解説:GPT-image-2.5 のリリース - 2.5のデュアルモデルリリース
- GPT-Image シリーズ概要 - 公式GPT-Imageの比較
- API マニュアル - 一般的な呼び出し規約
gpt-image-2を使用してください。