画像の作成

概要Copy Anchor Link

GET /v1/models?recommended_for=image を使用して現在の画像モデルを取得し、選択した model を明示的に送信してください。

gpt-image-2 はトークン課金制の GPT Image モデルです。TokenLab は、テキスト入力、画像入力、報告されたキャッシュ入力、および画像出力トークンに関して OpenAI 公式の使用量内訳に従っており、画像ごとの固定料金モデルとしては請求されません。

gpt-image-2 の画像生成では、サポートされている公開パラメータは prompt、n、size、quality、response_format、async、background、output_format、output_compression または compression、moderation、および user です。background は auto または opaque を受け付け、transparent はサポートされていません。size または quality を省略すると TokenLab は auto を使用します。カスタムの size 値は、以下に記載されている柔軟な WIDTHxHEIGHT 規約に従う必要があります。

input_fidelity は、現在の TokenLab でサポートされている gpt-image-2 向けフィールドには含まれていません。省略しない場合、リクエストは 400 unsupported_parameter を返します。

モデル動作に関する注意事項Copy Anchor Link

Google Gemini 画像ファミリーモデルは、同一のセレクター規約を共有していません。

• gemini-3.1-flash-image、gemini-nano-banana-2.1、gemini-3-pro-image、nano-banana-2.1、および nano-banana-pro は、公開 Text-to-Image、Image-to-Image、および画像編集オペレーションにおいて aspect_ratio と resolution（1k、2k、4k）をサポートしています。
• nano-banana-2 は、Text-to-Image および Image-to-Image 生成の両方で aspect_ratio と resolution（1k、2k、4k）をサポートしています。
• gemini-3.1-flash-lite-image および nano-banana-2-lite は、1k 解像度でのみ Text-to-Image、Image-to-Image、および画像編集をサポートしています。
• nano-banana は aspect_ratio をサポートしていますが、公開の resolution 選択は公開されていません。
• gemini-3.1-flash-image、gemini-nano-banana-2.1、gemini-3.1-flash-lite-image、または gemini-3-pro-image での Image-to-Image には、このエンドポイントで operation: "image-to-image" と参照画像を使用してください。これらのモデルの画像編集リクエストは /v1/images/edits に送信してください。
• Nano Banana の参照画像リクエストには、このエンドポイント（/v1/images/generations）で nano-banana-2、nano-banana-2.1、nano-banana-2-lite、または nano-banana-pro を使用し、operation: "image-to-image" と image_urls を指定してください。nano-banana-2、nano-banana-2.1、nano-banana-2-lite、および nano-banana-pro の画像編集リクエストも、このエンドポイントで operation: "image-edit" を指定して使用します。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での参照画像は、JSON の image_url / image_urls、またはマルチパートの image ファイルとして指定できます。/v1/images/generations では images[] および file_id は受け付けられません。/v1/files 参照は、images[].file_id が記載されている /v1/images/edits モデルに対してのみ作成してください。

Google 画像ファミリーでは aspect_ratio を優先し、モデルが明示的にサポートしている場合にのみ 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、およびレガシーの grok-imagine-image-pro）は、aspect_ratio と resolution（1k、2k）をサポートしています。grok-imagine-image-pro は、grok-imagine-image-quality の互換性 ID として維持されています。

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は最終画像をインラインで返し、生成が完了するまで待機します。高解像度または高品質のリクエストは1分近くまたはそれ以上かかる場合があるため、HTTP クライアントのタイムアウトを少なくとも 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 が含まれている場合は、代わりに返された poll_url に従ってください。

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

作成リクエストで最終画像を待機する代わりにタスクを作成するには、gpt-image-2 または公式の FLUX/BFL 画像モデルで async: true を設定します。レスポンスには status: "pending"、task_id、および 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もり額が請求枠として確保される場合があります。完了したタスクは実際のリソース使用量に基づいて請求され、失敗またはタイムアウトしたタスクは解放または返金されます。

status: "pending" を受信した場合は、poll_url または GET /v1/tasks/{task_id} を使用して結果を取得してください。

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": "nano-banana",
  "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..."
    }
  ]
}

モデルの選択Copy Anchor Link

現在の利用可能性、機能、および料金については、GET /v1/models?recommended_for=image をクエリするか、モデルページ を参照してください。

モデルを常に同期的または常に非同期的としてハードコーディングしないでください。作成レスポンスが status: "pending" を返した場合は、poll_url に従って完了するまでポーリングしてください。

タスクベースのレスポンスの処理Copy Anchor Link

画像モデルの場合、レスポンスに status: "pending" / status: "processing" が含まれているかどうかを常に確認してください:

import requests
import time

def generate_image(prompt, model="gpt-image-2"):
    # Create image request
    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()

    # Check if task-based
    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}")

        # Poll for result
        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"]
            elif status_data["status"] == "failed":
                raise Exception(status_data.get("error", "Generation failed"))

            time.sleep(3)
    else:
        # Inline response
        return data["data"][0]["url"]

# 使用例
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"
}