gpt-image-v2

GPT Image v2

EachLabs Predictions API 上の OpenAI の GPT Image v2 です。GPT Image v2 は、v1.5 より高忠実度の画像を生成し、プロンプトの理解、構図の一貫性、物理的に正確なライティング、細部の描写が向上しています。画像内のテキストも安定して描画できます。

モデルスラッグは 2 つあります。

スラッグ	カテゴリ	用途
gpt-image-v2-text-to-image	テキストから画像	プロンプトから新しい画像を生成します
gpt-image-v2-edit	画像から画像	自然言語の指示で既存の画像を編集します

使用する場面

• ユーザーが「GPT Image」、「OpenAI image」、「gpt-image-2」、または ChatGPT の画像モデルについて尋ねている場合。
• 画像内のテキスト（ポスター、インフォグラフィック、パッケージ、看板など）を正確に描画する、高忠実度のフォトリアリズムが必要な場合。
• 読みやすいラベルやロゴを含む、ブランドイメージに一貫した商品写真が必要な場合。
• 参照画像の被写体とレイアウトを維持する必要がある、指示に沿った編集を行う場合。

より幅広いモデル比較（Flux、Seedream、Imagen など）については、eachlabs-image-generation を参照してください。その他の編集モデルについては、eachlabs-image-edit を参照してください。

認証

Header: X-API-Key: <your-api-key>

EACHLABS_API_KEY 環境変数を設定します。キーは eachlabs.ai/dashboard/api-keys で取得できます。

予測のフロー

1. （推奨）スキーマを確認 — GET https://api.eachlabs.ai/v1/model?slug=gpt-image-v2-text-to-image を実行し、現在の request_schema を確認します。gpt-image-v2-edit についても同様に確認します。
2. POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction に model、version: "0.0.1"、input を指定してリクエストします。
3. ポーリング GET https://api.eachlabs.ai/v1/prediction/{id} を実行し、status が "success" または "error" になるまで確認します。または、Webhook を使用します。
4. 抽出 output（配列）から出力 URL を取得します。

クイックスタート — テキストから画像

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-v2-text-to-image",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "A minimalist poster reading \"BREW LAB\" in bold serif, steam rising from a ceramic mug, warm paper texture, editorial photography"
    }
  }'

通常の処理時間：約 40 秒。

クイックスタート — 編集

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-v2-edit",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "Replace the background with a sunlit loft interior while keeping the product label and angle identical",
      "image_url": "https://your-cdn.example.com/product.jpg"
    }
  }'

通常の処理時間：約 100 秒。参照画像は常に高忠実度で処理されるため、入力画像のトークン数（およびコスト）は他の GPT Image モデルより多くなります。

ポーリング

curl https://api.eachlabs.ai/v1/prediction/{PREDICTION_ID} \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY"

ステータス	意味
processing	処理中です — 再度ポーリングしてください
success	完了しました — output（URL の配列）を読み取ります
error	失敗しました — message / details を読み取ります

Webhook（ポーリングの代替）

作成リクエストの本文に "webhook_url": "https://your.host/path" を指定します。EachLabs は次を POST します。

{
  "exec_id": "prediction-uuid",
  "status": "succeeded",
  "output": "https://...",
  "error": ""
}

status は "succeeded" または "failed" になります。30 秒以内に 2xx を返してください。

料金

どちらのモデルもトークン数に応じた動的料金を使用します。

トークンの種類	料金
テキスト入力	1M トークンあたり $5
画像入力	1M トークンあたり $10
テキスト出力	1M トークンあたり $40
画像出力	1M トークンあたり $30

トークンの内訳を取得できない場合、EachLabs は「medium 1024×1024 equivalent」の料金を適用します。

gpt-image-v2-edit は参照画像を常に高忠実度で処理するため、画像入力トークン数（およびコスト）は gpt-image-v1-5-edit や Nano Banana よりもかなり多くなります。高い詳細度が必要な場合を除き、アップロード前に参照画像の長辺を 1024px に縮小してください。

プロンプトのヒント

• 画像内のテキスト：正確な文言を二重引用符で囲み（"BREW LAB"）、書体（「太字のセリフ体」、「サンセリフ体の見出し」など）を指定します。v2 は、文字量の多い段落や多言語のレイアウトも安定して描画できます。
• 構図：被写体、フレーミング、レンズ、ライティングをそれぞれ個別に説明します。v2 は、v1.5 よりも構図に関する指示に的確に従います。
• 編集：変更してはいけない要素を具体的に指定します（「ラベル、角度、ライティングは同一に保ち、背景のみを置き換える」）。
• フォトリアリズム：一般的な形容詞ではなく、「斜め 45° から差し込む日光、柔らかな減衰、肌の微妙な SSS」のように、物理的な特徴を具体的に加えます。

レート制限と上限

上限	値
作成リクエスト	キーあたり 100 / 分
同時予測数	キーあたり 10
ファイル入力	HTTPS で公開アクセス可能な URL のみ — data-URI と localhost は不可

エラー

エラーボディ：{ "status": "error", "message": "...", "details": "..." }

コード	意味
400	入力が無効です
401	X-API-Key が指定されていないか、無効です
404	不明なモデルまたは予測 ID です
429	レート制限に達しました — 時間をおいて再試行してください
5xx	指数バックオフで再試行してください

セキュリティ上の制約

• 任意の URL の読み込みは禁止です：image_url は、HTTPS 経由でアクセス可能な独自のストレージ（S3、GCS、CDN）を指す必要があります。ユーザーが貼り付けた URL を検証せずに転送しないでください。
• サードパーティ API トークンは禁止です：input を介して OpenAI / Anthropic / HF のトークンを転送しないでください。認証には EachLabs API キーのみを使用します。
• 呼び出し前に検証してください：input を作成する前に、必ず GET /v1/model?slug=<slug> で最新の request_schema を取得してください。スキーマが正しい情報源です。

パラメーターリファレンス

スラッグごとのパラメーターテーブル全体については、references/MODELS.md を参照してください。