GPT-Image-2.5-VIP 画像生成／編集

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。

すべての画像 API は 同期式 です — ポーリングする task ID はなく、クライアントが切断されると、リクエストはまだ課金されていても結果は失われます。このモデルでは十分に長いタイムアウトを設定してください。詳細は Image API の基本事項とベストプラクティス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、および前世代の gpt-image-2-vip は、APIYI の Adobe 回線（Firefly）による GPT 画像生成リバースエンジニアリングモデルです。低品質なアップスケーリングではなく、高品質な GPT-Image 2.5 リバース回線となっています。料金は一律 $0.03/枚で、リクエスト/レスポンス形式は gpt-image-2.5-all（$0.025/枚）と完全に同一です。唯一の実質的な違いは、vip が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つの解像度ティア：1K Fast / 2K Recommended / 4K Detail）**を指定できる size フィールドを受け付ける点です。

🎨 位置づけ: 出力サイズを固定する必要がある場合（ECサイトのヒーロー画像、ポスターテンプレート、動画サムネイル、4K壁紙など）に gpt-image-2.5-vip を使用します。model フィールドを gpt-image-2.5-vip に置き換えて size フィールドを追加するだけで、それ以外のコードは gpt-image-2.5-all と完全に同一のまま使用できます。

3つの -vip モデルは同一ファミリーです: gpt-image-2.5-vip（gpt-image-2.5-sunburst-vip のエイリアス）、gpt-image-2.5-flare-vip、および前世代の gpt-image-2-vip は同じ Adobe リバース回線を共有しており、価格（1枚・1回の呼び出しあたり $0.03）、グループ（Default / image2_OSS / svip）、エンドポイント、呼び出し形式がすべて同一です。model を変更するだけで切り替えられます。flare-vip は高速で柔らかな仕上がり、sunburst-vip はより高品質で編集精度が高く、視覚的には gpt-image-2-vip に近いです。パラメータの境界値や測定された差異については、後述の「3つの -vip モデルの比較」セクションをご覧ください。

テキストから画像生成 API

/v1/images/generations — 明示的な出力サイズを指定するテキスト prompt + size。

画像編集 API

/v1/images/edits — 編集・合成の指示を伴う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

このプロンプトをコピーして Codex / Claude Code / Cursor に貼り付けてください

まずこのページのプレーンテキスト版を取得し（任意のドキュメントURLの末尾に .md を追加）、その後プロジェクト固有の技術スタックでコードを記述します。タイムアウト、base64 レンダリング、アップロード時の圧縮、そして30個の有効な size の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 のテキストからの画像生成および画像編集を統合/トラブルシューティングしてください（gpt-image-2.5-flare-vip / gpt-image-2-vip は価格と呼び出し形式を共有します。…

コードに触れる前にドキュメントをお読みください：このページのプレーンテキスト版を取得するには https://docs.apiyi.com/en/api-capabilities/gpt-image-2-vip/overview.md を取得してください。より詳細なパラメータ情報については、… に .md を追加してください…

タイムアウト：クライアントのタイムアウトを360秒に引き上げてください。画像APIは同期的であり、タスクIDは存在しないため、クライアントが切断されると結果が失われます…

全7項目。プロンプト全体をコピーするには下のボタンを使用してください。

このプロンプトが回避する落とし穴

要件	回避する落とし穴
タイムアウトを360秒に引き上げ	主流のHTTPクライアントはデフォルトで30〜60秒のタイムアウトを設定しているため、サーバーが正常に生成を継続している最中にリクエストが切断されてしまいます — しかも切断されたリクエストも課金されます。画像APIの基本とベストプラクティスを参照してください
`response_format` を明示的に送信	デフォルトの挙動は過去に変更されたことがあります。指定しない場合は `url` と `b64_json` の両方の形式を処理する必要があります
`size` を30個の値に固定	表以外の値はすべて別のサイズに書き換えられます。全角の乗算記号や大文字のXは無効です
モデルごとの `quality` 階層、`n` は不可	2.5モデルでは全6段階。`gpt-image-2-vip` は `xhigh` / `max` を拒否します。2.5の `high` は `gpt-image-2-vip` `medium` にのみ等しいです。`n` を3に設定して送信すると3枚分課金されますが1枚しか返されません
429発生時に `error.message` を確認	拒否されたパラメータとアップストリームの飽和状態はどちらも同じ429コードになりますが、異なる対応が必要です
アップロード前の圧縮	スマートフォンの写真は通常4〜5MBあり、base64 エンコードによってさらに約33%膨張します。画像の圧縮と出力解像度を参照してください

`gpt-image-2-all`との主な違い

gpt-image-2-vipとgpt-image-2-allは、いずれも同じ呼び出しコード（-all $0.025/画像、-vip $0.03/画像）を持つリバースエンジニアリングチャネルです。両者は互いにミラー関係にあり、同じリクエストでmodelフィールドを入れ替えても動作はほぼ同一です。違いは以下のとおりです。

項目	`gpt-image-2-all`	`gpt-image-2-vip`
チャネル	リバースエンジニアリング版 ChatGPT Web	リバースエンジニアリング版 Adobe回線（Firefly）
価格	$0.025 / 画像	$0.03 / 画像（全サイズ一律）
`size`パラメータ	❌ 非対応（prompt内で指定）	✅ 4Kを含む30サイズに対応
4K（例: `3840x2160`）	❌	✅ 4K Detailティア
生成時間	約30〜60秒	約90〜150秒（公式の`gpt-image-2`と同等）
`quality`パラメータ	❌ 非対応	✅ 実測値（保証ではありません）: 2つの2.5モデルは全6ティア（`auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`、`xhigh` / `max`は2026-09-10開放）を受け付け、`gpt-image-2-vip`は最大`high`まで対応
エンドポイント	`/images/generations` + `/images/edits`	左記と同じ（同一）
レスポンス形式	`b64_json`（デフォルト、プレフィックスなしの生base64） / `url`（明示的な`response_format`）	左記と同じ
最適な用途	プロンプト主導、サイズにこだわらない場合	出力サイズ（4Kを含む）を固定したい場合

一言での判断基準: 厳密なサイズ指定が不要で、最速の出力を求める場合 → gpt-image-2-all、固定サイズや4Kが必要な場合 → gpt-image-2-vip、qualityの調整ノブやOpenAI APIとの厳密なフィールド互換性が必要な場合 → 公式のgpt-image-2をご利用ください。

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。

項目	`gpt-image-2-vip`	`gpt-image-2.5-flare-vip`	`gpt-image-2.5-sunburst-vip`（エイリアス `gpt-image-2.5-vip`）
位置付け	前世代	2.5速度優先	2.5品質・編集優先
価格 / グループ	$0.03（画像1枚、1回の呼び出しごと）；`Default` / `image2_OSS` / `svip`	同じ	同じ
`quality`	✅ `auto` / `low` / `medium` / `high`；`xhigh` / `max` ❌	✅ 6つすべて：`auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`（`xhigh` / `max`は2026-09-10の再テストで利用可能になりました）	flare-vipと同じ
出力token（2048×1152）	low 157 / medium 1,413 / high 5,650	low 157 / medium 367 / high 1,413 / xhigh 2,511 / max 5,650	flare-vipと同じ
ティアの対応	—	2.5 `high` = 2-vip `medium`、2.5 `max` = 2-vip `high`；3つすべてが同じ最上位tokenティアに到達	flare-vipと同じ
デフォルト`size`	2048×2048	1024×1536のポートレート	2048×2048
30種類のプリセットサイズ	30/30ピクセル単位で完全一致	30/30	30/30
プリセット外の`size`	エラーなし：16の倍数はそのまま通過し、それ以外は16に合わせて調整（`1920x1080` → 1920×1088）、小さすぎるサイズは最小辺まで引き上げ（`512x512` → 816×816）	同じ	同じ
`mask`	⚠️ 受け付けられるが画像全体を再生成；実写写真での内側/外側の変更比率は、3回の実行で約1	同じ	同じ
`background: "transparent"`	✅ アルファPNG	✅ 単一オブジェクトのpromptでは四隅が完全に透明	✅ flare-vipと同じ
`output_format: "jpeg"`	暗黙に無視され、PNGが返される	同じ	同じ
`n`	画像を1枚返すため、送信しないでください	同じ	同じ
`response_format: "url"`	✅	✅	✅
編集エンドポイント	画像1枚の場合は入力サイズを維持し、複数画像の場合は最初の画像に従う	同じ	同じ
品質（同一サイズの6つのpromptを目視比較）	ベースライン	よりソフトで、装飾的な細部が少ない	2-vipに近い
1024²のレイテンシ（連続実行）	約90～150秒	22～138秒	37～120秒

選び方：日常的なtext-to-imageのデフォルトにはgpt-image-2.5-vipを使用し、速度を重視する場合はgpt-image-2.5-flare-vipを選択してください。最上位tokenティアを使用する場合は、2.5ではmaxを、gpt-image-2-vipではhighを送信してください（token数は同じです）。3つのいずれも正確なマスクインペインティングには対応していないため、その用途では公式のGPT-Image-2.5 / 2を使用してください。デフォルトサイズはこれまで上流側で変更されたことがあるため、固定するには必ずsizeを明示的に渡してください。

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

4K Detailティアは 2880×2880 / 3840×2160 / 3840×1632 などをカバーし、大きな納品物に適しています。

全サイズ一律料金

1K / 2K / 4K はすべて $0.03/画像で、4K の追加料金はありません。

-all と同じ呼び出し形式

リクエスト構造、フィールド、レスポンス形式は 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/英語のテキスト、看板、ポスターテキストを安定して描画 — インフォグラフィックやマーケティング素材に最適です

中国語の説明を翻訳なしでそのまま理解

翻訳なしで中国語の説明をネイティブに理解

自然言語編集

会話形式の説明で編集でき、マスクは不要。複数ターンの反復にも対応します

標準エンドポイント対応

OpenAI Images API の標準エンドポイント /images/generations と /images/edits に対応

料金

モデル	課金	価格	出力
`gpt-image-2-vip`	呼び出しごと	$0.03 / 画像	呼び出しごとに画像1枚、`size`フィールドで出力サイズを固定
`gpt-image-2.5-flare-vip`	呼び出しごと	$0.03 / 画像	GPT-Image 2.5は速度優先。`-vip`と同じパラメータセット（`quality`の全6階層）
`gpt-image-2.5-sunburst-vip`（エイリアス `gpt-image-2.5-vip`）	呼び出しごと	$0.03 / 画像	GPT-Image 2.5は品質および編集優先。flare-vipと同じパラメータセット

課金に関する注意:

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。

モデル	グループ	注記
`gpt-image-2-vip`	`Default`	Adobeのリバースライン（Firefly）、一律 $0.03/img、約90～150秒
`gpt-image-2-vip`	`image2_OSS`	レート倍率1倍（追加料金なし）、決定論的なURL出力 — デフォルトグループが高負荷でも、base64にはフォールバックしません
`gpt-image-2.5-flare-vip` / `gpt-image-2.5-sunburst-vip` / `gpt-image-2.5-vip`	`Default` / `image2_OSS` / `svip`	`gpt-image-2-vip`とまったく同じグループです

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。

トークン作成画面：課金モードは従量課金を最初に選択し、グループはimage2_OSS（レート倍率1倍）に設定します。画像URLを出力するグループで、gpt-image-2-allおよびgpt-image-2-vipに適しています — 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

詳細設定（gpt-image-2-allと公式リレーのgpt-image-2も使用する場合）：トークンで3つすべてのモデルを利用する場合は、トークンのグループ優先順位を次のように設定してください。

第1優先：image2Enterprise（レート倍率1.2倍のエンタープライズグループ、公式リレー専用の安定したレーン）
デフォルトのフォールバック：Default（両方のリバースモデルがここで稼働し、モデルごとにルーティングされます）

結果：公式リレーのgpt-image-2は安定性のためにエンタープライズレーンを利用し、2つのリバースモデルはデフォルトグループに留まります。1つのトークンですべてをカバーでき、互いに干渉しません。

📖 image2Enterpriseグループについて：/en/live/2026-04/image2-enterprise-stable

技術仕様

属性	値
モデル名	`gpt-image-2-vip`；2.5 バージョン `gpt-image-2.5-flare-vip` / `gpt-image-2.5-sunburst-vip`（エイリアス `gpt-image-2.5-vip`）
チャンネルタイプ	公式リバースエンジニアリング（Adobe 系、Firefly）
料金	$0.03 / 画像、1 回の呼び出しあたり（すべてのサイズで一律）
生成時間	`gpt-image-2-vip` 約 90～150 秒；2.5 モデルは、シリアル実行で 1024² の場合に 22～140 秒を計測しており、大きなばらつきがあります。500 RPM 以内であれば、同時実行数の計画は必要ありません。`429` が発生した場合は、まず `error.message` を確認してください。拒否されたパラメータ（`quality must be one of…`）であれば、パラメータを修正するだけで解決します。`当前分组上游负载已饱和`（上流が飽和している）は時折発生するため、バックオフして再試行する、モデルのステータスをサポートに問い合わせる、またはライブ更新を確認してください
`size` パラメータ	✅ 30 サイズ：10 比率 × 3 解像度ティア（1K 高速 / 2K 推奨 / 4K 詳細）
4K サポート	✅ 4K 詳細ティア（例：`3840x2160` / `2880x2880`）
`quality` パラメータ	3 つすべて ✅ 計測済みですが、チャンネルの動作であり、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 `auto` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`（`xhigh` / `max` は 2026-09-10 に開放）を受け付け、`gpt-image-2-vip` は `high` まで対応します。同じティア名でも、2.5 では token 数が 1 段階少なくなります（上の表を参照）
`mask` パラメータ	⚠️ 3 つすべてで受け付けられますが、マスク領域のみが変更されるとは限りません（実際の写真で画像全体の再生成を計測）。精密なインペインティングには公式モデルを使用してください
透明背景	✅ 3 つすべてが `background: "transparent"` 用のアルファ PNG を返します（保証ではありません）
デフォルト `size`	`gpt-image-2-vip` / sunburst-vip は 2048×2048、flare-vip は 1024×1536。上流で変更されるため、実際のレスポンスに従ってください
`n` パラメータ	❌ サポート対象外、1 回の呼び出しにつき単一画像
デフォルトレスポンス形式	`b64_json`（raw base64、`data:` プレフィックスなし、2026-07 に検証済み。常に `response_format` を明示的に渡してください）
オプション形式	`url`（R2 CDN による高速化リンク、有効期間は約 1 日、明示的な `response_format: "url"` が必要）
中国語プロンプト	✅ ネイティブサポート
機能	テキストから画像への生成、単一画像編集、複数画像の融合、自然言語による編集

⏰ 画像 URL の有効期間：約 1 日（デフォルト）url-モードのレスポンスにおける url フィールドは、約 24 時間で有効期限が切れる R2 CDN リンクです。その後のリクエストは 404 になります。長期保存が必要な画像については、生成後できるだけ早く 自分のストレージにダウンロードして保存するか、b64_json レスポンス形式を使用してください。

エンドポイント

gpt-image-2-vip は gpt-image-2-all と全く同じ2つのエンドポイントに対応しています。model フィールドを置き換え、必要に応じて size を追加するだけです。

エンドポイント	用途	Content-Type	最適な用途
`POST /v1/images/generations`	テキストからの画像生成	`application/json`	OpenAI Images API 標準形式 — 同じコードで公式チャンネルとリバースチャンネルの両方を呼び出し可能
`POST /v1/images/edits`	画像編集（単一/複数）	`multipart/form-data`	OpenAI Images API 標準形式 — 同じコードで公式チャンネルとリバースチャンネルの両方を呼び出し可能

OpenAI Images API（/v1/images/generations + /v1/images/edits）の使用を推奨します。理由は2点あります。

より高い安定性: Images API チャンネルの上流リソース供給がより豊富なため、呼び出し成功率が高くなります
公式リレーとの互換性による容易な切り替え: 呼び出し方法や size などのパラメータは公式リレーの gpt-image-2 と完全な互換性があります — リバースチャンネルでリスクコントロールによる変動が発生した場合でも、コードを変更することなく model 名を置き換えるだけで対応可能です

チャットベースのエンドポイント（/v1/chat/completions、現在は非推奨）もあります — 詳細は以下の FAQ を参照してください。

ドメインの選択肢: api.apiyi.com がメインドメインです。b.apiyi.com などの代替ゲートウェイドメインを使用することもできます。レスポンスの挙動は同一です。

サポートされているサイズ（全30サイズの完全な表）

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サイズをサポートしています。リクエストボディに直接size: "WIDTHxHEIGHT"（小文字のASCII x）を渡してください。

1K Fast — ドラフトと低コストな反復向け

比率	名称	ピクセル
1:1	スクエア	`1280x1280`
2:3	ポートレート	`848x1280`
3:2	フォト	`1280x848`
3:4	ポートレート	`960x1280`
4:3	スタンダード	`1280x960`
4:5	ソーシャル	`1024x1280`
5:4	ラージ	`1280x1024`
9:16	ストーリー	`720x1280`
16:9	ワイド	`1280x720`
21:9	シネマ	`1280x544`

2K Recommended — デフォルトティア（ほとんどの本番出力向け）

比率	名称	ピクセル
1:1	スクエア	`2048x2048`
2:3	ポートレート	`1360x2048`
3:2	フォト	`2048x1360`
3:4	ポートレート	`1536x2048`
4:3	スタンダード	`2048x1536`
4:5	ソーシャル	`1632x2048`
5:4	ラージ	`2048x1632`
9:16	ストーリー	`1152x2048`
16:9	ワイド	`2048x1152`
21:9	シネマ	`2048x864`

4K Detail — 大規模な成果物向け

比率	名称	ピクセル
1:1	スクエア	`2880x2880`
2:3	ポートレート	`2336x3520`
3:2	フォト	`3520x2336`
3:4	ポートレート	`2480x3312`
4:3	スタンダード	`3312x2480`
4:5	ソーシャル	`2560x3216`
5:4	ラージ	`3216x2560`
9:16	ストーリー	`2160x3840`
16:9	ワイド	`3840x2160`
21:9	シネマ	`3840x1632`

全30サイズで均一料金：$0.03/画像。4K Detailの追加料金はありません。

ティアの選択：

1K Fast — ドラフト、サムネイル、A/Bテスト。最速の出力（料金は均一ですが、反復サイクルが短縮されます）。
2K Recommended — デフォルトティア。ほとんどの本番出力（ECサイトのヒーロー画像、ポスター、インフォグラフィック）に対応します。
4K Detail — 印刷物、大型ディスプレイ、動画サムネイル、デスクトップ／屋外大型フォーマット。

最小限の呼び出し例（sizeのみ。qualityはオプションです。上記を参照してください）：

curl "https://api.apiyi.com/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $YI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-vip",
    "prompt": "Product shot of a white ceramic mug on a gray desk, soft natural light, clean background",
    "size": "2048x1360"
  }'

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）

アップロードする各画像を1.5MB未満に圧縮してください（JPEG品質80～90 / 解像度を縮小）。複数画像融合でも、画像ごとに同じ上限を適用してください。散発的な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

下書きには1K Fast、本番環境には2K 推奨、印刷物や大型ディスプレイには4K 詳細を使用してください。料金は一律です。必要に応じて選択してください。

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

テストでは、3つの-vipモデルすべてが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

通常の生成時間は90～150秒ですが、画像のアップロード / ダウンロード時間およびピーク時のテールレイテンシにより、さらに長くなることがあります。保守的な基準値として300秒を設定してください。

用途に応じてレスポンス形式を選択する

Webで直接レンダリングする場合は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

両方で同じコードが使用できます。必要に応じて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

ステータス	意味	提案
`400`	サイズが30種類のセットに含まれていない、または形式が不正	上記の表の文字列をそのまま使用してください
`401`	無効な token	Bearer tokenを確認してください
`429`	パラメータの拒否 / 一時的なアップストリームの飽和 / クォータ超過	500 RPM以内では同時実行数の計画は必要ありません。`429`が発生した場合は、まず`error.message`を確認してください。拒否されたパラメータ（`quality must be one of…`）の場合はパラメータを修正するだけで解決します。`当前分组上游负载已饱和`（アップストリームの飽和）は一時的なものです。バックオフしてリトライするか、モデルのステータスについてサポートに問い合わせるか、最新情報を確認してください
`500`（4Kで断続的）	OpenAIのアップストリームのコンピュート変動。4K Detailティアではより頻繁に発生します	2K推奨に下げてリトライしてください。4Kが必須の場合は、公式プロキシの`gpt-image-2` + `image2Enterprise`グループに切り替えてください
`5xx`（その他）	一時的なゲートウェイ/バックエンドエラー	1～2回リトライしてください
タイムアウト	アップストリームのピーク + 4Kの長いテール	クライアントのタイムアウトを300秒以上に設定してください（保守的な設定）

クライアントに関する推奨事項:

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？

はい、ほぼ同一です。 どちらのエンドポイント（/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-all
size 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）

実用的なパターンは、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？

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？

30 種類のサイズセットに従ってください。 2026-09-09 時点のテストでは、リスト外のサイズでもエラーにならなくなりました。生成前に書き換えられます。16 の倍数はそのまま通過し（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？

症状：4K Detail ティア（例：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。

{
  "status_code": 500,
  "error": {
    "message": "An error occurred while processing your request. ... Please include the request ID xxxxxxxx in your message.",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": null
  }
}

根本原因：OpenAI のコンピュート変動であり、リクエストパラメータが原因ではありません。同じペイロードでも、通常は 2K なら処理されます。リバースチャネルは、特にピーク時間帯に、4K のような大きな出力の影響を受けやすくなります。対策（費用対効果の高い順）：

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。

📖 現場メモ：/en/live/2026-05/gpt-image-2-vip-4k-tips

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？

はい、強く推奨します。 各入力画像を1.5MB 未満に圧縮してください（JPEG 品質 80～90 / 解像度を縮小）。断続的な 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-error

4K に本当に追加料金はかかりませんか？

追加料金はかかりません。 4K Detail ティア（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？

いいえ。 このモデルは 1 回の呼び出しにつき 1 枚の画像を返します。複数の画像が必要な場合は、呼び出しを繰り返すか、同時実行してください。⚠️ 重要：リクエストで 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？

これは同期型のチャットスタイルレスポンスを使用するリバースエンジニアリングされたチャネルです。結果は、課金ルールが異なる次の 2 つのケースに分かれます。1) HTTP 5xx が返された場合 → 課金されませんアップストリームのコンテンツポリシーによってリクエストが強制的にブロックされると、次のようなレスポンスが表示されます。

{
  "error": {
    "message": "Image was not generated as expected. Please adjust the prompt and retry (traceid: 0672821c6951af183dbf847130caaf16)",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "",
    "code": null
  }
}

これらのハードエラーは課金されません。ユーザーに prompt を調整して再試行するよう案内してください。2) HTTP 200 とテキストによる「ソフト拒否」 → 課金されますモデルが会話内でソフト拒否する場合（例：「それはできません」、「申し訳ありません、このリクエストには…が含まれています」）、プロトコルレベルでは通常のチャット補完と同じように見えるため、課金されます。リバースチャネルは、プロトコル層で「拒否テキスト」と「画像出力」を確実に区別できません。ソフト拒否を単純に免除できない理由すべてのソフト拒否を自動的に免除すると、失敗したアップストリーム呼び出しの費用をプラットフォームがすべて負担することになります。さらに重要なのは、アップストリームのコンテンツ安全性チェックを頻繁に発動させると、サプライヤーのアカウントが停止されるリスクも高まることです。これは現実の供給側コストであり、完全に排除することはできません。インテグレーターへの推奨事項

✅ 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？

まず検出し、その後に処理してください。 2026 年 7 月の検証時点では、返される 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？

推奨は画像 1 枚あたり 10MB 以下で、形式は 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？

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？

いいえ。このモデルは画像を一度に返し、ストリーミングはサポートしていません。レイテンシーが重要な場合は、クライアント側に「生成中…」の進行状況インジケーターを表示し、300 秒のタイムアウト（保守的な設定）を構成してください。

公式の OpenAI SDK を使用できますか？

はい。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？

はい、エンドポイントは引き続き動作しますが、現在は推奨されません。代わりに /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？

正確なマスクインペイント、または厳密な OpenAI-API フィールド互換性（公式にコミットされた 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。

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキスト生成

音声API（公式）

検索と安全性

GPT-Image-2.5-VIP 画像生成／編集

概要

テキストから画像生成 API

画像編集 API

AIエージェントに統合を任せる

`gpt-image-2-all`との主な違い

3つの-vipモデル比較（2026-09-09に測定）

主な機能

出力サイズ固定

4K高解像度

全サイズ一律料金

-all と同じ呼び出し形式

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

料金

グループ設定

決定論的なURL出力が必要 → `image2_OSS`グループに切り替える

技術仕様

エンドポイント

サポートされているサイズ（全30サイズの完全な表）

1K Fast — ドラフトと低コストな反復向け

2K Recommended — デフォルトティア（ほとんどの本番出力向け）

4K Detail — 大規模な成果物向け

ベストプラクティス

エラーコードとリトライ

よくある質問

関連ドキュメント

​概要

テキストから画像生成 API

画像編集 API

​AIエージェントに統合を任せる

​gpt-image-2-allとの主な違い

​3つの-vipモデル比較（2026-09-09に測定）

​主な機能

出力サイズ固定

4K高解像度

全サイズ一律料金

-all と同じ呼び出し形式

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

​料金

​グループ設定

​決定論的なURL出力が必要 → image2_OSSグループに切り替える

​技術仕様

​エンドポイント

​サポートされているサイズ（全30サイズの完全な表）

​1K Fast — ドラフトと低コストな反復向け

​2K Recommended — デフォルトティア（ほとんどの本番出力向け）

​4K Detail — 大規模な成果物向け

​ベストプラクティス

​エラーコードとリトライ

​よくある質問

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概要

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3つの-vipモデル比較（2026-09-09に測定）

主な機能

料金

グループ設定

決定論的なURL出力が必要 → `image2_OSS`グループに切り替える

技術仕様

エンドポイント

サポートされているサイズ（全30サイズの完全な表）

1K Fast — ドラフトと低コストな反復向け

2K Recommended — デフォルトティア（ほとんどの本番出力向け）

4K Detail — 大規模な成果物向け

ベストプラクティス

エラーコードとリトライ

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