canonical_url: https://yycode.net/docs/ja/gpt-image-quickstart lang: ja updated_at: 2026-07-04T13:33:48.616Z source_html: https://yycode.net/docs/ja/gpt-image-quickstart # GPT-Image-2 利用ガイド GPT-Image-2 は YYCode が提供する AI 画像生成サービスです。独立した画像インターフェース `gpt.yycode.net` を使って、テキストから画像、画像から画像、非同期タスク照会を行います。 --- ## 準備 ### 1. API Key を作成 [YYCode トークン管理ページ](https://yycode.net/console/token) にアクセスし、API Key を作成またはコピーします。 作成後は大切に保存してください。以降のすべてのリクエストでは Header にこの Key を含める必要があります。 ### 2. インターフェースアドレス GPT-Image-2 は独立した Base URL を使用します。 ``` https://gpt.yycode.net ``` すべての画像リクエストには、YYCode 中継ステーションアドレスも同時に含めます。 ``` x-demo-base-url: https://yycode.net ``` --- ## AI Agent ワンクリック接続 Claude Code、Codex など Skills 対応の AI コーディングツールを使う場合は、次の内容をそのまま AI に送ります。 ```text このプロジェクトに YYCode GPT-Image-2 画像生成サービスを接続してください。 Base URL: https://gpt.yycode.net テキストから画像: POST /api/images/generate 画像から画像: POST /api/images/edit タスク照会: GET /api/jobs/{jobId} リクエスト Header: x-demo-base-url: https://yycode.net x-demo-api-key: YOUR_API_KEY x-demo-async: 1 テキストから画像は JSON リクエストボディを使います。画像から画像は multipart/form-data を使い、image フィールドで元画像をアップロードします。 タスク送信後に jobId が返ったら、6 秒ごとに /api/jobs/{jobId} を照会します。 status=succeeded が返ったら images[].b64 と images[].mimeType を読み取り、base64 を画像ファイルとして保存します。 ``` AI Agent は上記のインターフェース、Header、ポーリング方式、画像保存方式に従ってクライアントコード接続を完了します。 --- ## API 詳細説明 ### テキストから画像（Text to Image） 生成タスクを送信します。 ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/generate' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -d '{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "一只可爱的猫咪在阳光下打盹", "n": 1, "size": "1024x1024" }' ``` 成功レスポンス： ```json { "ok": true, "pending": true, "jobId": "job_1782732290788_3", "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" } } ``` ### タスク結果を照会 `job_1782732290788_3` を、タスク送信時に返された `jobId` に置き換えます。 ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/jobs/job_1782732290788_3' ``` **タスク処理中：** ```json { "ok": true, "pending": true, "jobId": "job_1782732290788_3", "status": "running", "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" } } ``` **タスク完了：** ```json { "ok": true, "images": [ { "b64": "iVBORw0KGgo...", "filename": null, "mimeType": "image/png" } ], "usage": null, "raw": {}, "meta": { "requestId": "req_1782732290788_1" }, "jobId": "job_1782732290788_3", "status": "succeeded" } ``` 最終画像データは `images[0].b64`、画像形式は `images[0].mimeType` です。フロントエンド表示では `data:${mimeType};base64,${b64}` を使い、ダウンロード時は base64 を画像ファイルへデコードします。 --- ### 画像から画像（Image to Image） 画像から画像では `multipart/form-data` で元画像をアップロードし、`image` フィールドで画像ファイルを送信します。 **元画像を 1 枚アップロード：** ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/edit' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -F 'model=gpt-image-2' \ -F 'prompt=把这张图改成水彩风格' \ -F 'n=1' \ -F 'size=1024x1024' \ -F 'image=@input.png' ``` **複数の元画像をアップロード：** ```bash curl 'https://gpt.yycode.net/api/images/edit' \ -H 'x-demo-base-url: https://yycode.net' \ -H 'x-demo-api-key: YOUR_API_KEY' \ -H 'x-demo-async: 1' \ -F 'model=gpt-image-2' \ -F 'prompt=参考这些图片生成统一的赛博朋克风格海报' \ -F 'n=1' \ -F 'size=1536x1024' \ -F 'image=@subject.png' \ -F 'image=@style.png' ``` **画像から画像の注意事項：** - `image` は画像ファイルフィールドです。複数画像をアップロードする場合は `image` を繰り返し渡します - `mask` は画像マスクフィールドで、部分編集に使用します - リクエストヘッダーで `Content-Type` を手動設定しないでください。`curl` または SDK が multipart boundary を自動生成します - 画像から画像タスクも同様に `jobId` を返し、`GET /api/jobs/{jobId}` で結果を照会します --- ## パラメータ説明 | パラメータ | 説明 | |---|---| | `model` | 固定で `gpt-image-2` を入力 | | `prompt` | 画像生成または画像編集プロンプト | | `n` | 生成画像数。範囲は `1` から `10` | | `size` | 出力画像サイズ。形式は `x` | | `output_format` | 出力形式。`png`、`jpeg`、`webp` に対応 | | `quality` | 画像品質。`auto`、`low`、`medium`、`high`、`standard`、`hd` に対応 | | `background` | 背景モード。`auto`、`opaque` に対応 | | `image` | 画像から画像の元画像ファイルフィールド。繰り返し指定可能 | | `mask` | 画像から画像のマスクファイルフィールド。部分編集に使用 | ### size 対応 `size` は実ピクセルサイズを使用します。幅と高さはいずれも `16` の倍数で、最長辺は `3840` 以下、総ピクセル数は `3840x2160` 以下です。 | サイズ | 説明 | |---|---| | `1024x1024` | 正方形画像 | | `1536x1024` | 横向き画像 | | `1024x1536` | 縦向き画像 | | `1920x1080` | 横長 HD 画像 | | `1080x1920` | 縦長 HD 画像 | | `3840x2160` | 4K 横長画像 | | `2160x3840` | 4K 縦長画像 | --- ## Python 例 ```python import base64 import time import requests # 自分の YYCode API Key に置き換える base_url = "https://gpt.yycode.net" api_key = "YOUR_API_KEY" headers = { "Content-Type": "application/json", "x-demo-base-url": "https://yycode.net", "x-demo-api-key": api_key, "x-demo-async": "1", } # ステップ 1：テキストから画像タスクを送信 submit = requests.post( f"{base_url}/api/images/generate", headers=headers, json={ "model": "gpt-image-2", "prompt": "一只可爱的猫咪在阳光下打盹", "n": 1, "size": "1024x1024", }, timeout=30, ) submit.raise_for_status() job_id = submit.json()["jobId"] print(f"任务已提交: {job_id}") # ステップ 2：6 秒ごとにタスク状態をポーリング while True: result = requests.get( f"{base_url}/api/jobs/{job_id}", timeout=30, ) result.raise_for_status() data = result.json() if data.get("pending"): print("任务处理中...") time.sleep(6) continue if data.get("status") == "succeeded": # ステップ 3：base64 画像をローカルファイルとして保存 image = data["images"][0] mime_type = image.get("mimeType") or "image/png" suffix = mime_type.split("/")[-1].replace("jpeg", "jpg") filename = f"{job_id}.{suffix}" with open(filename, "wb") as file: file.write(base64.b64decode(image["b64"])) print(f"图片生成完成: {filename}") break raise RuntimeError(data.get("error", {}).get("message", "任务失败")) ``` --- ## 課金説明 - 画像生成は `x-demo-api-key` が属する YYCode アカウント残高を消費します - タスク送信時に `jobId` が返ると、バックグラウンドタスクが作成されたことを意味します - タスク状態が `succeeded` で `images` が返れば、今回の画像生成は完了です - タスク状態が `failed` の場合、レスポンスにエラー情報が返ります - アカウント利用記録は YYCode バックエンドに表示されます --- ## 画像レスポンス説明 YYCode 画像インターフェースは標準化された `images` 配列を返します。各画像には `b64` と `mimeType` フィールドが含まれます。接続側は `b64` をデコードしてファイル保存するか、`data:${mimeType};base64,${b64}` を組み立ててフロントエンドで表示します。