> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Grok Imagine 2 画像生成と編集 > APIYI 上の Grok Imagine 2、xAI の最新世代の画像モデル（grok-imagine-image / grok-imagine-image-quality）の完全ガイドです — 5種類のアスペクト比、1K/2K ティア、1回の呼び出しで最大10枚の画像、真の参照画像編集、1画像あたり一律 $0.02 / $0.045。 ## 概要 **Grok Imagine 2** は xAI の **最新の第2世代** 画像モデルです。第1弾からパラメータ制御と編集の両面で大きく進化しており、アスペクト比と解像度が実際に反映され、2K ティアが利用でき、1回の呼び出しで最大 10 枚の画像を返し、参照編集では元画像がきちんと保持されます。 APIYI では 2 種類のバリエーションを提供しています: `grok-imagine-image`（標準）と `grok-imagine-image-quality`（高品質）です。どちらも同じエンドポイントとパラメータを共有しており、違いは出力忠実度と価格だけです。 **主な特徴**: リクエストごとの一律料金（**1K と 2K は同額**）、実際に反映される 5 種類のアスペクト比 x 2 種類の解像度ティア、1回の呼び出しで最大 10 枚、そしてアートスタイル、構図、配色、被写体の同一性を保持する高忠実度の参照編集です。1K 画像の生成には約 9 秒かかります。 **モデル ID には `2` が含まれていません。** 製品名は Grok Imagine 2 ですが、呼び出すモデル名は **`grok-imagine-image`** と **`grok-imagine-image-quality`** です — 存在しないモデルなので 503 を返す `grok-imagine-2-image` は書かないでください。 **📌 まずこれを読んでください**: **参照画像は編集エンドポイント `/v1/images/edits` でのみ動作します — テキストから画像生成では使えません。** `image` / `image_url` / `images` を `/v1/images/generations` に渡すと **200 でごく普通の画像** が返りますが、参照は **静かに破棄され**、それでも課金されます — いかなるエラーも発生しません。下記の [エンドポイント](#endpoints) をご覧ください。すべての画像 API は **同期式** です。非同期タスク ID はないため、クライアントが切断されると結果は失われますが、リクエストは課金されたままになります。十分に長いタイムアウトを設定してください — [画像 API のベストプラクティス](/ja/api-capabilities/image-api-best-practices) をご覧ください。テキスト prompt から画像を生成し、ライブテスト用のインタラクティブなプレイグラウンドを備えています。参照画像と指示をアップロードし、1〜3 枚の画像融合とプレイグラウンドを利用できます。 ## APIYIでGrok Imagine 2を使う理由標準の`/v1/images/generations`および`/v1/images/edits`エンドポイントです。リクエストボディとレスポンスフィールドはOpenAI Images APIと一致しているため、公式のOpenAI SDKをそのまま利用でき、移行作業は不要です。 RPM/RPD の厳しい上限はありません。**100 RPMで余裕をもって計測済み**で、チャネル容量にも十分な余裕があるため、バッチワークロードは線形にスケールします — クォータ申請や独自のスロットリングは不要です。画像ごとに固定価格で、**解像度に依存しません** — 2K画像は1Kと同じ料金です。正確な画像枚数で予算を組めて、[チャージ特典](/ja/faq/recharge-promotions)を重ねるとさらに安くできます。 **海外サーバーやプロキシは不要です。** 中国本土のデータセンター、家庭用ブロードバンド、海外ノードのいずれも`api.apiyi.com`へ直接接続できます。ほかにも利用できます: [Nano Banana 2](/ja/api-capabilities/nano-banana-2-image/overview), [GPT-Image-2](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/overview), [Seedream](/ja/api-capabilities/seedream-image/overview), [FLUX](/ja/api-capabilities/flux/overview), さらに [Grok テキストモデル](/ja/api-capabilities/grok/overview)もあります。当社チームは画像生成ワークロードに深く取り組んでおり、PoC から本番展開までエンタープライズ顧客をサポートできます。 ## 主な機能 `1k` 約1メガピクセル、`2k` 4.2〜4.5メガピクセル（16:9で2816x1584） — **同一価格** `1:1` / `16:9` / `9:16` / `4:3` / `3:4`、実測ピクセル寸法が完全に一致します `n`は1〜10を受け付け、1回のリクエストで複数画像を返します — バッチ選択に最適です 1Kで約9秒、2Kで15〜17秒で、負荷下でもレイテンシーは安定しています — 100 RPMでも快適に動作します指定した内容だけを変更し — アートスタイル、構図、パレット、被写体の同一性はそのまま維持されます編集エンドポイントは1〜3枚の参照画像を受け付けます。たとえば、画像Aの被写体を画像Bのシーンとスタイルに配置できます `url` 直接リンクまたは `b64_json` 生の base64、両方のエンドポイントでサポートされています `client.images.generate()` と `client.images.edit()` はそのまま使えます — 手動のHTTP実装は不要です ## 価格 | モデル | 課金 | APIYI価格 | 備考 | | -------------------------------- | ---------- | ------------------- | ---------------- | | **`grok-imagine-image`** | リクエストごとの定額 | **\$0.02 / image** | 標準ティア、デフォルトの選択肢 | | **`grok-imagine-image-quality`** | リクエストごとの定額 | **\$0.045 / image** | 要求の高い出力向けの高品質ティア | **課金に関する注意事項** * **解像度に依存しません**: `1k` と `2k` は同じ料金です — 2K でも追加料金はかかりません。 * **画像ごと**: `n=4` は、prompt の長さにかかわらず 4 画像分として課金されます。 * **編集の料金はテキストから画像生成と同じです** — `/v1/images/edits` に追加料金はありません。 * **`usage` ブロックは照合に使用できません**: `prompt_tokens` は常に `1000 x n` であり、プレースホルダーです。代わりにコンソールの課金記録を使用してください。 ## グループ設定 Grok Imagine 2 は **`Default` グループ（1.0x レート倍率）** で動作し、上の価格表と一致します。**Group の切り替えは不要です。** **推奨の Token 課金モデル**: `Pay-as-you-go Priority`. このファミリーはリクエストごとに課金され、Pay-as-you-go Priority と Pay-per-request の両方で正しくルーティングされます。Pay-as-you-go Priority を選ぶと、1つの Token でプラットフォーム上の他の token 課金モデルもカバーできます。すでに Token が他の画像モデルをカバーしている場合は、`Default` を主グループのままにしておけば問題ありません。このファミリーには専用のグループも追加設定も不要です。 ## 技術仕様 | 項目 | 仕様 | | -------------------- | -------------------------------------------------- | | モデル ID | `grok-imagine-image`, `grok-imagine-image-quality` | | アスペクト比 | 5: `1:1` / `16:9` / `9:16` / `4:3` / `3:4` | | 解像度レベル | `1k` (\~0.9-1.05 MP), `2k` (\~4.2-4.5 MP) | | 出力形式 | **1K の JPEG（約220-300 KB）、2K の PNG（約5-6 MB）** | | 1回の呼び出しあたりの画像数 | `n` 1-10 | | 参照画像 | 編集エンドポイントでは1-3枚（`image[]`を繰り返し） | | マスク・インペインティング | ❌ 未対応 | | 再現可能な`seed` | ❌ 未対応 | | `revised_prompt` エコー | ❌ 返されません | | レイテンシ | 1K で約9秒、2K で約15-17秒 | | 同時実行数 / レート | 上限なし。**100 RPM でも余裕で計測済み** | | 推奨クライアントタイムアウト | 360秒以上 | ## エンドポイント | Capability | Method | Path | Content-Type | | ---------- | ------ | ------------------------ | ------------------------- | | テキストから画像生成 | `POST` | `/v1/images/generations` | `application/json` | | 画像編集 | `POST` | `/v1/images/edits` | **`multipart/form-data`** | | チャット形式の生成 | `POST` | `/v1/chat/completions` | `application/json` | **✅ 編集エンドポイントでは `multipart/form-data` のファイルアップロードが必要です** `/v1/images/edits` に JSON を送信すると、**常に 400 が返ります**: ```text theme={null} request Content-Type isn't multipart/form-data ``` **これは、上流ベンダーのドキュメントから統合している場合に特に重要です** — そのドキュメントでは、公開画像 URL を含む JSON 本文が説明されていますが、これは APIYI ゲートウェイ経由では **動作しません**。**代わりにこのページに従ってください**: `-F "image=@photo.jpg"` を使ってファイルをアップロードします。完全な例は [画像編集 API](/ja/api-capabilities/grok-imagine-image/image-edit) をご覧ください。ファイルフィールド名は `image` または `image[]` にする必要があります。`images` / `image_file` は 415 を返します。 **⚠️ 参照画像は絶対にテキストから画像生成エンドポイントに送信しないでください** `/v1/images/generations` が `image` / `image_url` / `images` を受け取っても、**エラーは返しません**。200 を返して、参照を完全に無視し、プロンプトだけから新しい画像を生成します — **しかも課金は通常どおり発生します**。エラーシグナルがないため、通常は出力が入力とまったく関係ないことに気づいたときに初めて表面化します。**参照画像を使うワークフローでは必ず `/v1/images/edits` を使用してください。** メインドメイン `https://api.apiyi.com`、バックアップ `https://vip.apiyi.com`。チャット形式の生成（`/v1/chat/completions`）は動作しますが、**推奨される方法ではありません** — 下の FAQ をご覧ください。 ## GPT-Image-2 からの移行すでに [GPT-Image-2](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/overview) を統合している場合、**エンドポイントと呼び出し規約は同一**（`/v1/images/generations` + `/v1/images/edits`、OpenAI SDK 互換）です — ただし **パラメータ体系が異なる** ため、モデル名を差し替えるだけでは動作しません。変更が必要な点は以下のとおりです。 ### パラメータ対応表 | 項目 | GPT-Image-2 | **Grok Imagine 2** | 移行時の対応 | | -------------- | ----------------------------------------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------------- | | 出力サイズ | `size`（`1536x1024` のような明示的なピクセル指定） | `aspect_ratio` + `resolution` | **書き換えが必須です**; `size` ではエラーになりません | | 品質グレード | `quality`（`low`/`medium`/`high`/`auto`） | そのようなパラメータはありません — **モデル名を使用してください** | `quality` を削除し、`-quality` 版に切り替えてください | | 出力形式 | `output_format`（png/jpeg/webp） + `output_compression` | そのようなパラメータはありません — **形式は解像度に従います** | 両方削除してください; 1K は常に JPEG、2K は常に PNG です | | 背景 | `background`（`opaque`/`auto`） | そのようなパラメータはありません | 削除してください | | モデレーションレベル | `moderation`（`auto`/`low`） | そのようなパラメータはありません | 削除してください | | 高忠実度 | `input_fidelity` を送信してはいけません | そのようなパラメータはありません | 削除してください | | 1回の呼び出しあたりの画像数 | `n` **は 1 のみ対応** | `n` **は 1～10 に対応** | ✅ クライアント側のファンアウトループを削除できます | | 参照画像（編集） | 最大 16 枚 | **最大 3 枚** | ⚠️ 3 枚を超えて送信するフローは見直してください | | マスクインペインティング | ✅ 対応 | ❌ **非対応** | ⚠️ マスク依存のフローは移行できません | | 課金 | token ごと（高品質では 1 画像あたり約 \$0.21） | **リクエストごとの定額**、\$0.02 / \$0.045 | 予算モデルは使用量ベースから画像単位に変わります | ### 最も起こしやすい 3 つのミス **1. デフォルトのレスポンス形式が逆になっています — 最も見落とされやすい変更点** GPT-Image-2 は **`b64_json` のみを返します**（`url` はありません）が、Grok Imagine 2 は **デフォルトで `url` を返します**。パーサーが `resp.data[0].b64_json` を読む場合、移行後は `None` / `undefined` を受け取ることになります。次の 2 つの対処法のどちらかを選びます。 * **既存のコードを維持する** → `"response_format": "b64_json"` を明示的に渡す * **直接リンクに切り替える** → `data[0].url` を読み取り、ダウンロードするまた、GPT-Image-2 の `usage` には **実際の token 数** が含まれますが、Grok Imagine 2 の `usage` は **プレースホルダー**（常に `1000 x n`）です。`usage` を基にした課金集計スクリプトは、移行後に誤った数値を出力します。 **2. `size` はエラーではなく静かに失敗します** GPT-Image-2 は厳密に検証し、無効な入力には通常 400 を返します。**Grok Imagine 2 は寛容**で、`size`、`quality`、`style` のような OpenAI 形式のフィールドは **黙って無視され**、不正な `aspect_ratio` / `resolution` の値は **黙ってデフォルト値にフォールバックします**。そのため、`model` だけを変更して `size: "1536x1024"` を削除し忘れると、リクエストは **200 を返して 1024x1024 の正方形画像を生成します** — しかも、そのパラメータが無視されたことを示すものは何もありません。移行後は、**最初の呼び出しで出力ピクセル寸法を確認し**、`aspect_ratio` / `resolution` が実際に反映されたことを確かめてください。 **3. 参照画像はもはやテキストから画像生成のエンドポイントに送れません** この落とし穴はこのモデル特有です。参照画像を `/v1/images/generations` に送ると **200 が返り、参照は黙って破棄され、それでも課金されます**。参照画像を使う呼び出しはすべて `/v1/images/edits` と `multipart/form-data` を使う必要があります — 上の [エンドポイント](#endpoints) を参照してください。 ### 変更前と変更後 ```python theme={null} # Before: GPT-Image-2 resp = client.images.generate( model="gpt-image-2", prompt="Cyberpunk city on a rainy night", size="1536x1024", # <- remove quality="high", # <- remove output_format="jpeg" # <- remove ) img = base64.b64decode(resp.data[0].b64_json) # After: Grok Imagine 2 resp = client.images.generate( model="grok-imagine-image", # use grok-imagine-image-quality for higher fidelity prompt="Cyberpunk city on a rainy night", n=1, extra_body={ "aspect_ratio": "16:9", # <- replaces size "resolution": "1k", # <- replaces the sizing role of quality "response_format": "b64_json" # <- set explicitly to keep the parser unchanged } ) img = base64.b64decode(resp.data[0].b64_json) ``` **どちらを使うべきでしょうか？** マスクインペインティング、ピクセル単位で正確なカスタムサイズ、または最大 16 件の参照の融合が必要なら、[GPT-Image-2](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/overview) のままにしてください。**予測しやすい料金**（1 画像あたりの定額、2K の追加料金なし）、**1回の呼び出しで複数画像**（`n`、最大 10 枚）、または**編集時の高いソース忠実度**が必要なら、Grok Imagine 2 を選んでください。2つは共存できます — 同じ token で両方を呼び出せます。 ## 主要パラメータ ### `aspect_ratio` と `resolution`（出力サイズ）これらを合わせて実際の出力ピクセル数が決まります。計測値はリクエストと完全に一致します： | `aspect_ratio` | `resolution: 1k` | `resolution: 2k` | | -------------- | ---------------- | ---------------- | | `1:1` | 1024x1024 | 2048x2048 | | `16:9` | 1280x720 | 2816x1584 | | `9:16` | 720x1280 | 1584x2816 | | `4:3` | 1152x864 | 2368x1776 | | `3:4` | 864x1152 | 1776x2368 | **両方のパラメータはテキストから画像生成にのみ適用されます。** `/v1/images/edits` ではエラーなく受け付けられますが、**効果はありません**。編集後の出力は常に**入力参照画像の寸法**に一致します（1280x720 in、1280x720 out）。出力サイズを変更するには、アップロード前に参照画像をトリミングまたはリサイズしてください。 **バリデーションは緩く、タイプミスでもエラーは発生しません。** `aspect_ratio` の enum 外の値（例: `5:7`、`21:9`）や `resolution`（例: `1K`、`1024x1024`）は**静かにデフォルトにフォールバック**し、それでも画像が返されます。無効な `response_format` も同様に `url` にフォールバックします。したがって、出力が想定どおりでない場合は、**まずパラメータ名のスペルを確認してください**。ただし例外として `resolution: "4k"` は `503 model_service_unavailable` を返します。つまり**そのティアはサポートされていない**という意味であり、チャネルが停止しているわけではありません — `1k` / `2k` に戻してください。 ### `n`（1回の呼び出しあたりの画像数） **1-10** を受け付けます。返される `data` 配列の長さは `n` に等しく、各画像に課金されます。`0` は静かに `1` として扱われ、`11` 以上は 400 を返します。 ## ベストプラクティス参照画像なし → `/v1/images/generations`。参照画像が1枚でもある場合、たとえ1ピクセルの微調整でも → `/v1/images/edits`。間違ったエンドポイントを選んでもエラーは出ず、予期しない画像が返るだけです。画像APIは同期処理です。2K は 15〜17 秒かかり、ピーク時やコールドスタート時にはさらに長くなることがあります。60秒のタイムアウトでは、課金対象のままのリクエストが不要に失敗してしまいます。このパラメータは実際に効くので、`aspect_ratio: "16:9"` のほうが prompt で「横長の構図」と指示するよりはるかに信頼できます。 2K は 1枚あたり 5〜6 MB のロスレスPNG、1K は 220〜300 KB のJPEGです — およそ20倍の差があります。モバイルや一括転送では 1K を推奨します。どちらの段階もコストは同じなので、選択基準は純粋に品質と帯域幅です。「マフラーを赤に変えて、他はすべてまったく同じにしてください」のような指示は非常によく効きます — モデルはこの制約に強く従い、画像の残りの部分を保持します。 `image[]` のアップロード順が「画像1 / 画像2 / 画像3」を意味します。「画像1の被写体を画像2のシーンに入れてください」と書くほうが、モデルに推測させるよりはるかに確実です。このファミリーは`seed`をサポートしていないため、同じ prompt でも呼び出しごとに結果が変わります。再生成できると期待するのではなく、残したい画像は保存しておいてください。同時実行数の制限はありません — **100 RPM でも余裕で動作します**。チャネル容量にも十分余裕があるため、シリアルキューを作ったり追加のクォータを要求したりする必要はありません。 ## エラーコードと再試行 | HTTP | コード | 意味 | 推奨される対処 | | ----- | --------------------------- | -------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- | | `400` | `invalid_image_request` | 編集用エンドポイントが multipart ではなく JSON を受信しました | `multipart/form-data` アップロードに切り替えてください。再試行しないでください | | `400` | `invalid_request` | パラメータが無効、**または** moderation によって prompt がブロックされました | どちらも同じコードです — まずパラメータを確認し、その後 prompt を修正してください | | `415` | — | 編集用エンドポイントでサポートされていないファイルフィールド名です | フィールド名を `image` または `image[]` に変更してください | | `429` | — | レート制限を超過したか、残高が不足しています | 指数バックオフを行い、アカウントの残高を確認してください | | `503` | `model_service_unavailable` | サポートされていないパラメータ階層です（例: `resolution: 4k`） | **障害ではありません** — `1k` / `2k` に戻し、再試行しないでください | | `503` | — | 現在の Group に利用可能なチャネルがありません | Token の Group 設定を確認し、上の Group 設定を参照してください | **クライアント向けガイダンス**: `400` と `415` は決定的なので、再試行しても無意味です。代わりにアラートを上げてください。再試行する価値があるのは `429` とネットワーク層のタイムアウトのみで、その場合は指数バックオフを行い、試行回数は最大 3 回にしてください。 `400 invalid_request` は「bad parameter」と「content blocked」の両方をカバーしており、**レスポンスボディでは両者を区別できません**。実用的な目安はレイテンシです: moderation のブロックは約 5〜6 秒で返ってきます。成功した生成（約 9 秒）より速いです。これは、ブロックが生成開始前に発生するためです。 ## よくある質問これは、**APIYI ゲートウェイの編集エンドポイントが `multipart/form-data` のみを受け付ける**のに対し、上流のベンダーのドキュメントは公開画像 URL を含む JSON 本文を説明しているためです。両者は異なります。このサイトのドキュメントに従ってください。正しい形式はファイルアップロードです: ```bash theme={null} curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \ -F "model=grok-imagine-image" \ -F "prompt=Change the scarf to red, keep everything else the same" \ -F "image=@photo.jpg" ``` その利点は、**画像ホスティングが不要**なことです。公開 URL を用意するよりも、ローカルファイルを直接アップロードするほうが簡単です。完全な例は [Image Editing API](/ja/api-capabilities/grok-imagine-image/image-edit) をご覧ください。これは想定どおりの挙動で、このモデルで最もよくある落とし穴です。`/v1/images/generations` は `image` / `image_url` / `images` を**黙って無視**し、prompt だけから生成し、**通常どおり課金されます**。エラーの兆候がないため、「編集が壊れている」と結論づけてしまいがちです。**参照画像を使うワークフローでは必ず `/v1/images/edits` を使う必要があります。** 編集後の出力サイズは**入力した参照画像に従います**。入力が 1280x720 なら出力も 1280x720、入力が 1024x1024 なら出力も 1024x1024 です。ここで `resolution` や `aspect_ratio` を渡してもエラーにはならず、何も起こりません。出力サイズを変えたい場合は、アップロード前に参照画像をトリミングまたはリサイズしてください。このファミリーは `revised_prompt` を返さず、`respect_moderation` や `model` のようなフィールドも返しません。各 `data[]` エントリーは `response_format` に応じて **`url` か `b64_json` のどちらか一方** を含みます。両方は入りません。レスポンスをパースする際に、これらのフィールドが存在すると仮定しないでください。 **いいえ。** `usage.prompt_tokens` は実際の prompt 長に関係なく常に `1000 x n` で、これはプレースホルダーです。このファミリーは画像ごとの定額で**リクエスト単位**課金です。実際の課金額は APIYI コンソールの課金記録をご利用ください。これは上流側の挙動です。`resolution: 1k` は JPEG（約 220-300 KB）を返し、`resolution: 2k` はロスレス PNG（約 5-6 MB）を返します。おおよそ 20 倍の差があります。 URL の拡張子、HTTP `Content-Type`、実際のバイト列は互いに整合しているので、`Content-Type` を基準に安全に分岐できます。帯域に敏感なシナリオ（モバイル、バルク転送）では `1k` を優先してください。どちらの階層も同じ料金なので、判断基準は純粋に品質です。 **いいえ。** `4k` はこのファミリーでサポートされていない階層であり、ゲートウェイは `503 model_service_unavailable` を返します。コード上は障害に見えますが、実際はパラメータの問題です。そのため、**再試行しても解決しません**。`1k` か `2k` に戻してください。サポートされているのは `1k` と `2k` のみです。このファミリーの検証は緩めです。無効な `aspect_ratio`（例: `5:7`）、`resolution`（例: `1K`、`1024x1024`）、および `response_format`（例: `base64`）はすべて**黙ってデフォルトにフォールバック**し、400 ではなく画像を返します。そのため、出力が期待と違うときは、**まずパラメータ名の綴りを確認してください**。特に、`resolution` の値は小文字の `1k` / `2k` です。 `n` は **1-10** を受け付け、返される `data` 配列の長さは `n` と同じです。各画像は**課金対象です**。 `0` は黙って `1` として扱われ、`11` 以上では `400 invalid_request` が返ります。 **いいえ。** `seed` を渡してもエラーにはなりませんが、効果はありません。つまり、同じ prompt と同じ `seed` でも、呼び出しごとに異なる画像が返ります。再生成しようとするのではなく、再利用したい画像は保存してください。はい。どちらのエンドポイントも OpenAI の画像 API と互換です。`base_url` を `https://api.apiyi.com/v1` に向けるだけです: ```python theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="sk-your-api-key", base_url="https://api.apiyi.com/v1") resp = client.images.generate( model="grok-imagine-image", prompt="a red wooden boat on an alpine lake at dawn", extra_body={"aspect_ratio": "16:9", "resolution": "1k"} ) ``` `aspect_ratio` と `resolution` は標準の OpenAI SDK フィールドではないため、`extra_body` で渡してください。 **同時実行数の制限はありません。** **100 RPM でも余裕で計測**でき、429 もキュー拒否もなく、十分なチャネル容量に支えられています。直列キューを組んだり、追加のクォータを要求したりせず、並列に呼び出せます。実際に重要なのは **`timeout`** です。画像 API は同期処理なので、まだ正常に処理中で課金対象にもなっているリクエストを途中で切らないよう、クライアントの timeout を **360 秒** に設定してください。このファミリーにはコンテンツモデレーションが適用されます。ブロックされたリクエストは、**パラメータエラーとまったく同じエラーコードとメッセージ**で `400 invalid_request` を返すため、レスポンスボディだけでは見分けられません。実用的な目安は**レイテンシ**です。モデレーションによるブロックは約 5-6 秒で返り（ブロックが生成より先に起こります）、成功した画像は約 9 秒かかります。モデレーション結果にはある程度のランダム性もあるため、境界線上のコンテンツは再試行ごとに同じ挙動にならないことがあります。**1 回の試行だけで結論を出さないでください。** パラメータが正しいことを確認しても 400 が続く場合、prompt がモデレーションを引き起こした可能性が高いです。表現を見直してください。はい。ただし、**推奨ルートではありません**。このエンドポイントは標準的な chat 構造を返し、その `content` は markdown の画像リンクです: ```text theme={null} ![image](https://apac.ossforai.com/...) ``` これは Chatbox や LobeChat のような会話型クライアントに向いています。プログラムによる統合には、**Images API を使用してください**（`/v1/images/generations` と `/v1/images/edits`）— より豊富なパラメータ、より安定したレスポンス形状、そしてこのドキュメントとの整合性があります。 ## 関連ドキュメント * [Grok Imagine 2 テキストから画像への API](/ja/api-capabilities/grok-imagine-image/text-to-image) - Playground付きのエンドポイントリファレンス * [Grok Imagine 2 画像編集 API](/ja/api-capabilities/grok-imagine-image/image-edit) - 編集とマルチイメージ融合のリファレンス * [Grok モデルガイド](/ja/api-capabilities/grok/overview) - xAIのテキストモデル * [画像生成 API ベストプラクティス](/ja/api-capabilities/image-api-best-practices) - タイムアウト、切断、圧縮 * [API マニュアル](/ja/api-manual) * [チャージキャンペーン](/ja/faq/recharge-promotions)