画像の生成

概要Copy Anchor Link

コーディング agent の場合は、まず GET /v1/models?recommended_for=image で現在推奨される画像モデルの候補を見つけ、そのうえで選んだ model をこのエンドポイントに明示的に渡してください。

gpt-image-2 は token 単位で課金される GPT Image モデルです。TokenLab は OpenAI 公式の usage 内訳に従い、テキスト入力、画像入力、報告されたキャッシュ入力、画像出力 token を精算します。固定の画像単価モデルとしては扱いません。

gpt-image-2 の画像生成でサポートされる公開パラメーターは、prompt、n、size、quality、response_format、async、background、output_format、output_compression または compression、moderation、user です。background は auto または opaque を受け付けますが、transparent はサポートされません。size または quality を省略すると TokenLab は auto を使用します。カスタム size は下記の柔軟な WIDTHxHEIGHT 契約に従う必要があります。

input_fidelity は現在の TokenLab の gpt-image-2 対応フィールドには含まれません。省略してください。送信すると 400 unsupported_parameter が返ります。

モデル動作メモCopy Anchor Link

Google Gemini の画像ファミリーは、同じセレクター契約を共有していません:

• gemini-3.1-flash-image、gemini-3-pro-image、nano-banana-pro は、公開されているテキストから画像、画像編集/image-to-image 操作で aspect_ratio と resolution（1k、2k、4k）をサポートします。
• nano-banana-2 は text-to-image と image-to-image の両方で aspect_ratio と resolution（1k、2k、4k）をサポートします。
• gemini-2.5-flash-image、nano-banana、nano-banana-edit は aspect_ratio をサポートしますが、公開されている resolution の選択肢はありません。
• Nano Banana の参照画像リクエストでは、このエンドポイント（/v1/images/generations）で nano-banana-edit または nano-banana-pro を使い、operation: "image-to-image" と image_urls を送信してください。Nano Banana の参照画像リクエストを /v1/images/edits に送信しないでください。
• このエンドポイントの参照画像は、JSON の image_url / image_urls、または multipart の image ファイルとして渡せます。/v1/images/generations では images[] と file_id は受け付けません。/v1/files の参照は、images[].file_id を明示的にサポートする /v1/images/edits モデルでのみ使用します。

Google の画像ファミリーでは aspect_ratio を優先し、モデルが明示的に対応している場合だけ resolution を送信してください。

xAI Grok Imagine 画像モデル（grok-imagine-image、grok-imagine-image-quality、および legacy grok-imagine-image-pro）は aspect_ratio と resolution（1k、2k）をサポートします。grok-imagine-image-pro は grok-imagine-image-quality の互換 ID として保持されます。

リクエストボディCopy Anchor Link

同期リクエストのタイムアウト: 一部の画像リクエストでは、生成完了まで待って最終画像をインラインで返します。高解像度または高品質のリクエストは 1 分前後、またはそれ以上かかることがあるため、HTTP クライアントのタイムアウトは少なくとも 120s に設定してください。作成レスポンスに status: "pending"、task_id、または poll_url が含まれる場合は、返された poll_url をポーリングしてください。

レスポンスCopy Anchor Link

インラインレスポンスCopy Anchor Link

非同期タスクレスポンスCopy Anchor Link

gpt-image-2 または公式 FLUX/BFL 画像モデルで async: true を指定すると、作成リクエスト内で最終画像を待たずにタスクを作成します。レスポンスには status: "pending"、task_id、poll_url が含まれます。タスクが completed または failed になるまで /v1/tasks/{task_id} をポーリングしてください。

非同期画像タスクは最終画像の URL のみを返します。生の b64_json 画像データが必要な場合は、同期リクエストを使用してください。

タスク作成時に見積額が予約される場合があります。完了したタスクは実使用量で精算され、失敗またはタイムアウトしたタスクは予約が解放または返金されます。

status: "pending" を受け取ったら、poll_url または GET /v1/tasks/{task_id} を使用して結果を取得します。

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro-image",
    "prompt": "A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k"
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image",
    prompt="A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill",
    extra_body={"aspect_ratio": "16:9", "resolution": "2k"}
)

print(response.data[0].url)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.images.generate({
  model: 'gemini-3-pro-image',
  prompt: 'A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill',
  aspect_ratio: '16:9',
  resolution: '2k'
});

console.log(response.data[0].url);

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model' => 'gemini-3-pro-image',
        'prompt' => 'A cinematic portrait of a white cat sitting on a rainy windowsill',
        'aspect_ratio' => '16:9',
        'resolution' => '2k'
    ])
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
echo $data['data'][0]['url'];

{
  "model": "gemini-2.5-flash-image",
  "prompt": "A clean editorial product shot of a citrus soda can",
  "aspect_ratio": "16:9"
}

{
  "model": "nano-banana-pro",
  "prompt": "Create a clean cinematic character image based on the reference images",
  "operation": "image-to-image",
  "image_urls": ["https://example.com/reference-1.png"],
  "aspect_ratio": "1:1",
  "resolution": "2k"
}

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F "model=nano-banana-pro" \
  -F "prompt=Create a clean cinematic character image based on this reference" \
  -F "operation=image-to-image" \
  -F "image=@reference.png" \
  -F "aspect_ratio=1:1" \
  -F "resolution=2k"

{
  "created": 1706000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://...",
      "revised_prompt": "A fluffy white cat with bright eyes sitting peacefully on a wooden windowsill, watching raindrops stream down the glass window..."
    }
  ]
}

利用可能なモデルCopy Anchor Link

現在の画像モデル、機能、価格は GET /v1/models?recommended_for=image で確認してください。

モデルを常に同期または常に非同期としてハードコードしないでください。作成レスポンスが status: "pending" を返す場合は、poll_url に従って完了までポーリングしてください。

タスクベースレスポンスの扱いCopy Anchor Link

画像モデルでは、レスポンスに status: "pending" / status: "processing" が含まれるかを必ず確認してください。

import requests
import time

def generate_image(prompt, model="gpt-image-2"):
    response = requests.post(
        "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations",
        headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
        json={"model": model, "prompt": prompt, "async": True},
        timeout=120
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    if data.get("status") in ("pending", "processing"):
        task_id = data["task_id"]
        poll_url = data.get("poll_url")
        print(f"Image task started: {task_id}")

        while True:
            status_resp = requests.get(
                f"https://api.tokenlab.sh{poll_url}" if poll_url else f"https://api.tokenlab.sh/v1/tasks/{task_id}",
                headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
                timeout=30
            )
            status_resp.raise_for_status()
            status_data = status_resp.json()

            if status_data["status"] == "completed":
                return status_data["data"][0]["url"]
            if status_data["status"] == "failed":
                raise Exception(status_data.get("error", "Generation failed"))

            time.sleep(3)

    return data["data"][0]["url"]

url = generate_image("a beautiful sunset over mountains", model="gpt-image-2")
print(f"Generated image: {url}")

{
  "model": "hy-image-v3.5-preview",
  "prompt": "A yellow lemon on a white table",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1,
  "response_format": "url"
}