gpt-image-2 画像生成と編集

OpenAI 互換の gpt-image-2 画像生成 + 編集 API：base_url の差し替えだけで利用可能、マルチリージョン、QCode キーで統一請求

API キーが必要ですか？ 登録する →·エンドポイントと Base URL →

QCode.cc は リクエスト / レスポンス形式が OpenAI Images API と互換の gpt-image-2 サービスを提供し（一部パラメータの挙動が異なります。OpenAI 公式 API との違い 参照）、2 つのエンドポイントをカバーします：

• 画像生成 POST /v1/images/generations — JSON リクエスト、テキストのみから画像を生成
• 画像編集 POST /v1/images/edits — multipart で 1–8 枚の元画像をアップロード（オプションで mask）、prompt に従って再描画 / 編集 / 合成（2026 年 5 月リリース）

gpt-image-2 は OpenAI が 2026 年 4 月に公開した最新の画像モデルで、画像内の文字レンダリングは現存の公開モデルで最強（英語・中国語の文字を画像内に安定して描画可能）です。

ℹ️ OpenAI は 2026-09-08 に gpt-image-2.5 を公開しました（API モデル名 gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst）。本サービスは gpt-image-2.5、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst を互換モデル名として受け付けるため、新しい名前で設定済みのクライアントはそのまま利用できます。これらの名前はすべて利用でき、課金は同一です。xhigh / max の品質指定は high として処理され、4K / 任意解像度などの 2.5 専用機能は未対応です。

QCode.cc 接続の特徴：

• OpenAI SDK そのまま：base_url を差し替えるだけで利用可、リクエスト / レスポンス形式は OpenAI と互換（multipart edits エンドポイントを含む）；一部パラメータの挙動が異なる点は末尾の差異表を参照
• マルチリージョン：グローバルスマートルーティング（api）/ アジア（韓国 / 台湾 / 香港）/ 北米・欧州（ロサンゼルス） — ネットワーク環境に応じて選択
• API キー統一：既存の QCode.cc cr_ キーを再利用、Claude Code / Codex と同一クォータ
• 使用状況の統一表示：画像コールと対話コールが顧客ダッシュボードに統合表示、専用の使用状況ページも提供
• 両エンドポイントでクォータ共有：generations と edits で API キーごとの 1 日 100 枚上限と 2 並列上限を共有

主な用途：ポスター生成、挿絵、製品画像、UI モックアップ、SNS 素材、画像編集（部分修正 / 複数画像合成 / 背景差し替え / 高忠実度修復）。

クイックスタート¶

画像生成（generations）¶

3 行の Python で最初の画像を：

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    base_url="https://api.qcode.cc/qcode-img/v1",
    api_key="cr_YOUR_QCODE_API_KEY",
    timeout=180.0,  # 通常 1 枚 20-80 秒、まれに 100 秒超、180 秒以上を指定
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A cyberpunk Tokyo street at night, neon reflecting in rain puddles",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    n=1,
)

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

画像編集（edits）¶

既存の画像 + prompt をアップロード、オプションで mask による部分再描画：

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    base_url="https://api.qcode.cc/qcode-img/v1",
    api_key="cr_YOUR_QCODE_API_KEY",
    timeout=180.0,
)

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=open("cat.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),          # オプション：PNG alpha、透明部分が再描画領域
    prompt="put a tiny crown on the cat",
    size="1024x1024",
    quality="high",
)

with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))

⚠️ timeout は必ず 180 秒以上を明示的に指定：OpenAI SDK のデフォルト timeout は短く、gpt-image-2 の推論時間は従来の text-to-image より大幅に長いです（下記 生成時間とタイムアウト設定 を参照）。

接続エンドポイント¶

gpt-image-2 サービス（generations + edits 共通）は QCode.cc のすべての接続ドメインで利用可能で、{base} に /qcode-img/v1 を付け足すだけです：

すべてのエンドポイントは同じサービス・請求体系にルーティングされ、使用量とクォータは統一されます。どのエンドポイントも 1 リクエストを 100 秒で打ち切る制限はなく、サーバー側は 1 リクエスト最大 180 秒まで待ちます。

qcode-img は画像生成・編集専用のパスプレフィックスで、Anthropic プロトコルの /api、OpenAI プロトコルの /openai/v1 と並列の位置付けです。

API リファレンス¶

共通リクエストヘッダ¶

生成エンドポイント /v1/images/generations¶

エンドポイント：POST {base_url}/images/generations Content-Type：application/json

リクエストボディ：

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "A small ceramic vase with sunflower, photorealistic",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "n": 1
}

フィールド：

編集エンドポイント /v1/images/edits¶

エンドポイント：POST {base_url}/images/edits Content-Type：multipart/form-data（ファイルアップロードは form-data 必須、JSON 不可）

フィールド：

アップロードサイズ上限：単一ファイル ≤ 25 MB；複数ファイル合計 ≤ 50 MB（超えた場合は 413 image_too_large）。

レスポンス（両エンドポイント共通）¶

{
  "created": 1777135432,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgo...(base64 PNG/JPEG/WebP, 1-3 MB)",
      "revised_prompt": "A small ceramic vase with sunflower..."
    }
  ]
}

• b64_json：画像の base64 エンコードデータ、フロントエンドで <img src="data:image/<format>;base64,..."> として直接レンダー可
• revised_prompt：モデルが元の prompt を改善したバージョン（ユーザーへの参考表示はオプション）

エラーレスポンス¶

エラーは OpenAI 標準スキーマに準拠：

{
  "error": {
    "type": "rate_limit_error",
    "code": "image_daily_limit",
    "message": "Daily image generation count limit reached..."
  }
}

コードサンプル¶

Python（OpenAI SDK、推奨）¶

画像生成：

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    base_url="https://api.qcode.cc/qcode-img/v1",
    api_key="cr_YOUR_QCODE_API_KEY",
    timeout=180.0,
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A cyberpunk Tokyo street at night, neon reflecting in rain puddles",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    n=1,
)

img_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(img_bytes)
print("output.png を保存しました")

画像編集（単一画像 + mask 部分再描画）：

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    base_url="https://api.qcode.cc/qcode-img/v1",
    api_key="cr_YOUR_QCODE_API_KEY",
    timeout=180.0,
)

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=open("cat.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),
    prompt="put a tiny crown on the cat",
    size="1024x1024",
    quality="high",
    extra_body={"output_format": "png"},
)

img = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(img)

画像編集（複数画像合成、2 – 8 枚）：

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=[
        open("scene.png", "rb"),       # 1 枚目：シーン背景
        open("product.png", "rb"),     # 2 枚目：配置する商品
    ],
    prompt="Place the product naturally into the scene, match the lighting and shadows.",
    size="1536x1024",
    quality="high",
)

curl¶

画像生成：

curl https://api.qcode.cc/qcode-img/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer cr_YOUR_QCODE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A cyberpunk Tokyo street at night",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "n": 1
  }' \
  | jq -r ".data[0].b64_json" | base64 -d > output.png

画像編集：

curl https://api.qcode.cc/qcode-img/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer cr_YOUR_QCODE_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@cat.png" \
  -F "mask=@mask.png" \
  -F "prompt=put a tiny crown on the cat" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=high" \
  -F "output_format=png" \
  | jq -r ".data[0].b64_json" | base64 -d > edited.png

複数画像合成（-F image=@ を繰り返すだけ）：

curl https://api.qcode.cc/qcode-img/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer cr_YOUR_QCODE_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@scene.png" \
  -F "image=@product.png" \
  -F "prompt=Place the product naturally into the scene" \
  -F "size=1536x1024" \
  -F "quality=high"

JavaScript / Node.js / ブラウザ¶

画像生成：

const r = await fetch("https://api.qcode.cc/qcode-img/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer cr_YOUR_QCODE_API_KEY",
    "Content-Type":  "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2",
    prompt: "A cyberpunk Tokyo street at night",
    size: "1024x1024",
    quality: "low",
    n: 1,
  }),
});
const json = await r.json();
const dataUrl = "data:image/png;base64," + json.data[0].b64_json;
document.querySelector("img").src = dataUrl;

画像編集（ブラウザ FormData）：

const fd = new FormData();
fd.append("model", "gpt-image-2");
fd.append("image", imageFile);              // <input type="file"> からの File オブジェクト
fd.append("mask", maskFile);                // オプション
fd.append("prompt", "put a tiny crown on the cat");
fd.append("size", "1024x1024");
fd.append("quality", "high");
fd.append("output_format", "png");

const r = await fetch("https://api.qcode.cc/qcode-img/v1/images/edits", {
  method: "POST",
  headers: { "Authorization": "Bearer cr_YOUR_QCODE_API_KEY" },
  // Content-Type は手動で設定しないでください — FormData が boundary 付き multipart/form-data を自動設定します
  body: fd,
});
const json = await r.json();
const dataUrl = "data:image/png;base64," + json.data[0].b64_json;
document.querySelector("img").src = dataUrl;

クォータ規則¶

デフォルト上限¶

デフォルトのクォータは大多数のユーザーに十分です。引き上げが必要な場合はサポートまでお問い合わせください。

使用状況の確認¶

• 顧客ダッシュボード：チャットと画像コールを統合表示（最終使用時刻、当日コスト、累計コスト、モデル分布）
• セルフサービスページ：https://api.qcode.cc/qcode-img/usage — API キーを入力して直近 30 日の使用状況、詳細コール一覧、ECharts のトレンドグラフを確認（API キーはブラウザのローカルにのみ保存、サーバーには送信されません）

課金規則¶

課金方式¶

generations と edits は同じ課金で、出力画像 1 枚あたりで課金されます：

• 出力画像 1 枚 $0.30：1 回の生成で n 枚なら n × $0.30
• size / quality / 入力画像の枚数 / mask / prompt の長さはいずれも価格に影響しません
• gpt-image-2、gpt-image-2-low / -medium / -high、互換名の gpt-image-2.5 / -flare / -sunburst はいずれも料金が完全に同じです
• 2026-10-07 より 1 枚 $0.30 になりました（2026-10-06 からは 1 枚 $0.15、それ以前はトークン課金）

失敗は課金されません¶

失敗したリクエストはいずれも課金されません：4xx（コンテンツ審査による拒否を含む）/ 5xx、タイムアウト、クライアント切断（接続クローズ）も課金対象外です。

通貨¶

費用は USD で計算され、アカウント決済は QCode.cc メインアカウントの通貨ポリシー（人民元 / 米ドル）に従います。

生成時間とタイムアウト設定¶

gpt-image-2 は推論ベースのモデルで、従来の text-to-image モデルより処理時間が明らかに長いです。1 枚あたり通常 20–80 秒、まれに 100 秒を超え、まれに 180 秒近くかかることもあります。

実践的なアドバイス：

• OpenAI Python SDK のデフォルト timeout は短すぎるため、timeout=180.0 以上を必ず明示的に指定
• ブラウザの fetch にはデフォルト timeout がありませんが、AbortController で設定する場合は最低 180 秒を確保
• 自分のリバースプロキシ / ゲートウェイを経由する場合は、その読み取りタイムアウトを ≥ 180 秒に引き上げてください

タイムアウトと再試行¶

• 503 image_provider_unavailable：画像サービスが一時的に利用不可の状態です。課金はありません。レスポンスヘッダ Retry-After（秒）に従って待ってから再試行してください。指数バックオフ（30 秒 → 60 秒 → 120 秒）で最大 3 回を推奨します。継続して失敗する場合はサポートまでお問い合わせください
• 504 upstream_timeout / クライアント側のタイムアウト：1 回の生成が 180 秒を超えた状態です。そのまま再試行して構いません。何度もタイムアウトする場合は prompt を簡潔にするか、入力画像枚数を減らしてください
• 429 crs_daily_exhausted / crs_total_exhausted：アカウントの枠を使い切った状態で、対応はチャット系エンドポイントと同じです。個人プランは北京時間 0 時のリセットを待つかブースターパックを購入し、クォータパックは追加購入します。詳しくはエラーコード参考
• 429 image_daily_limit / concurrency_exhausted：Retry-After に従って待ってください。継続して発生する場合はサポートへご連絡ください
• 失敗リクエストは課金されないため、再試行で二重に課金されることはありません

Prompt 作成のポイント¶

画像生成（generations）¶

• 多言語対応：中国語、英語、混在いずれも可
• 詳細度が高いほど良い：環境、構図、ライティング、スタイル、レンズ距離 / 焦点距離 / アングル等
• ブランド名・著名人を避ける：モデルが拒否したり、ぼやけた結果を返したりすることがあります（OpenAI コンテンツポリシー）
• 画像内の文字レンダリング：gpt-image-2 は文字レンダリング能力が非常に高く、画像内に英語・中国語のタイトル・短いフレーズ・ポスター文字を埋め込めます（prompt に直接書くだけ、特殊な記法不要）
• コンテンツ審査：コンテンツポリシーに違反する prompt は 400 を返します（例 content_policy_violation）。課金されません

例：

A vintage poster in Bauhaus style, bold black text "MORNING COFFEE" centered,
warm orange and cream color palette, geometric shapes, slightly textured paper background

画像編集（edits）¶

• mask は「どこを」、prompt は「何に」：透明部分が再描画領域、不透明部分は元画像を保持。mask の解像度は image と一致する必要があります（自動スケール）。
• 複数画像入力では prompt で各画像の役割を明示：例 "First image is the scene, second image is the product to place into it" — gpt-image-2 は順序通りに入力を解釈します。
• input_fidelity の指定は不要：gpt-image-2 は常に高忠実度で入力画像を処理し、顔・ロゴ・文字・商品ディテールを自動的に保持します（low / high は無視され、それ以外の値は 400 を返します）。
• mask なしの場合：画像全体が prompt に従って再描画されます（意味的構造は保持されますが、すべての領域が変わる可能性あり）。

例：

# 部分修復：猫に小さな冠を追加、他は元のまま
prompt = "Put a tiny golden crown on the cat's head. Keep everything else unchanged."
mask = (頭部分のみが透明な alpha PNG)

OpenAI 公式 API との違い¶

オンライン Playground¶

https://api.qcode.cc/qcode-img/ — ブラウザですぐ試用：

• 画像生成 + 画像編集 両モードを GUI で操作（画像アップロード、mask 描画、background / output_format の選択など）
• API キー + Prompt を入力して即時生成
• 中英 UI 切替
• デフォルト low 品質
• 完全な API ドキュメントを内包（curl / Python / JavaScript の 3 タブ + パラメータ表 + エラーコード表）
• 生成画像を PNG / JPEG / WebP でワンクリックダウンロード

よくある質問¶

Q：503 image_provider_unavailable が返ったらどうすればいいですか？ A：画像サービスが一時的に利用不可の状態です。失敗リクエストは課金されません。レスポンスヘッダ Retry-After に従って待ち、再試行してください（30 秒から指数バックオフ、最大 3 回）。継続して失敗する場合はサポートまでお問い合わせください。

Q：gpt-image-2.5（flare / sunburst）には対応していますか？ A：gpt-image-2.5、gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst をそのまま使えます。これらの名前はすべて利用でき、課金は同一です。xhigh / max は high として処理され、4K などの 2.5 専用機能は未対応です。

Q：出力画像のサイズが送った size と違うのはなぜですか？ A：出力サイズは通常リクエストの size と一致しますが、返されるサイズが異なる場合もあります（例 1254×1254）。返った画像の実寸を基準にしてください。正確なサイズが必要ならローカルでトリミング / スケールしてください。

Q：quality は価格に影響しますか？ A：quality は価格に影響しません。low でも high でも、出力画像は 1 枚 $0.30 です。

Q：失敗したリクエストは課金されますか？ A：されません。4xx / 5xx、タイムアウト、コンテンツ審査による拒否、クライアント切断はいずれも課金対象外です。

関連ドキュメント¶

• エンドポイントと API パス — QCode.cc のすべての接続ドメイン、プロトコルパス、curl 自己診断方法
• 課金説明 — プラン、クォータ、費用規則

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