GPT Image API
text-to-image、画像編集、パラメータ、Base64 保存、モデル照会、エラー修正のために、LMU AI OpenAI Images 互換 API を通じて gpt-image-2 を呼び出します。
LMU AI は、gpt-image-2 を使用した text-to-image および 画像編集 / image-to-image のための OpenAI Images 互換 API を提供します。
Base URL
OpenAI SDK:
https://api.lmuai.com/v1HTTP リクエストを手動で記述する場合は、完全なエンドポイントを使用してください:
POST https://api.lmuai.com/v1/images/generations
POST https://api.lmuai.com/v1/images/edits1. API の概要
| Method | Path | Content-Type | 説明 |
|---|---|---|---|
GET | /v1/models | — | 現在の API キーで利用可能なモデルを照会します |
POST | /v1/images/generations | application/json | GPT text-to-image、同期レスポンス |
POST | /v1/images/edits | multipart/form-data | GPT 画像編集 / image-to-image、同期レスポンス |
GPT のマルチアイテムバッチ API はまだありません
/v1/images/batches は現在 Gemini のみをサポートしており、gpt-image-2 を受け付けることはできません。複数の GPT 画像を生成するには、クライアントから 1 件ずつリクエストを送信し、同時実行数と RPM を自分で管理してください。
本番環境では現在、非同期の画像ジョブエンドポイントも有効化されていないため、このページにある 2 つの同期 API を利用してください。
2. 認証
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYAPI キーをブラウザのフロントエンドコード、公開リポジトリ、URL のクエリ文字列、ログに置かないでください。自分のサーバーから呼び出すことを推奨します。
3. モデルの照会
curl https://api.lmuai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"レスポンスの data[].id から画像モデルを探してください。例えば:
{
"object": "list",
"data": [
{"id": "gpt-image-2", "object": "model"}
]
}モデルリストは、あなたの API キーが属するグループによって決まります。同じサイト上でも異なる API キーは異なるモデルを返す場合があります。
4. text-to-image
POST /v1/images/generations
curl https://api.lmuai.com/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "A red ceramic mug, centered on a light-gray studio background, soft side lighting, no text",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"quality": "low",
"output_format": "png"
}'Python SDK
from openai import OpenAI
import base64
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.lmuai.com/v1",
)
result = client.images.generate(
model="gpt-image-2",
prompt="A red ceramic mug, light-gray studio background, soft side lighting, no text",
size="1024x1024",
quality="low",
)
item = result.data[0]
if item.b64_json:
with open("gpt-output.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(item.b64_json))
elif item.url:
print(item.url)
else:
raise RuntimeError("No valid image in the response")JavaScript
import OpenAI from "openai";
import fs from "node:fs";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.LMU_API_KEY,
baseURL: "https://api.lmuai.com/v1",
});
const result = await client.images.generate({
model: "gpt-image-2",
prompt: "A red ceramic mug, light-gray studio background, soft side lighting, no text",
size: "1024x1024",
quality: "low",
output_format: "png",
});
const item = result.data?.[0];
if (item?.b64_json) {
fs.writeFileSync("gpt-output.png", Buffer.from(item.b64_json, "base64"));
} else if (item?.url) {
console.log(item.url);
} else {
throw new Error("No valid image in the response");
}5. text-to-image のパラメータ
| フィールド | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
model | string | 推奨 | 現在は gpt-image-2 |
prompt | string | はい | 画像の説明 |
n | integer | いいえ | 画像の枚数。利用可能な範囲はモデルと上流チャネルによって決まります |
size | string | いいえ | 要求するサイズ(例:1024x1024)。実際のピクセル寸法は返された画像に従います |
quality | string | いいえ | 品質ティア(例:low、medium、high)。モデルの機能に依存します |
background | string | いいえ | 背景設定(例:透明背景)。モデルの機能に依存します |
output_format | string | いいえ | png、jpeg、webp など。モデルの機能に依存します |
output_compression | integer | いいえ | JPEG / WebP などのフォーマットの圧縮品質 |
response_format | string | いいえ | レスポンスフォーマットの互換パラメータ。クライアントは引き続き b64_json と url の両方を確認してください |
moderation | string | いいえ | コンテンツモデレーションパラメータ。モデルの機能に依存します |
stream | boolean | いいえ | 画像レスポンスのストリーミング切り替え。通常のサーバーサイド呼び出しでは非ストリーミングを推奨します |
partial_images | integer | いいえ | ストリーミングシナリオでの部分画像の数。モデルの機能に依存します |
size は保証されたクロップではありません
上流アカウントや画像バックエンドが異なると、size が各々の機能にマッピングまたは正規化される場合があります。1024x1024 を要求しても、実際の画像ピクセルは異なる可能性があります。固定の比率やピクセルサイズが必要な場合は、出力ファイルの寸法を読み取り、自分の側でクロップまたはリサイズしてください。
6. 画像編集 / image-to-image
POST /v1/images/edits
GPT の画像編集は multipart/form-data を使用します:
curl https://api.lmuai.com/v1/images/edits \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-F "model=gpt-image-2" \
-F "prompt=Keep the mug's shape, composition, and lighting; change the mug from red to green; no text" \
-F "image=@./input.png" \
-F "size=1024x1024" \
-F "quality=low" \
-F "output_format=png"Python SDK:
from openai import OpenAI
import base64
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.lmuai.com/v1",
)
with open("input.png", "rb") as image_file:
result = client.images.edit(
model="gpt-image-2",
image=image_file,
prompt="Keep the subject and composition; change the background to a neon street on a rainy night",
size="1024x1024",
quality="low",
)
item = result.data[0]
if item.b64_json:
with open("gpt-edited.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(item.b64_json))モデルとチャネルがマスク編集をサポートしている場合は、次を追加できます:
-F "mask=@./mask.png"edits エンドポイントは input_fidelity、background、output_format、output_compression などのパラメータも受け付けます。正確な効果はモデルの機能に依存します。
7. レスポンス形式
典型的な GPT 画像レスポンス:
{
"created": 1760000000,
"data": [
{
"b64_json": "iVBORw0KGgoAAA..."
}
],
"background": "opaque",
"output_format": "png",
"quality": "low",
"size": "1024x1024",
"model": "gpt-image-2",
"usage": {
"input_tokens": 48,
"output_tokens": 186,
"total_tokens": 234
}
}クライアントは 3 段階の検証を行ってください:
- HTTP ステータスコードが
2xxかどうか; dataが空でない配列かどうか;data[]内に空でないb64_jsonまたはurlが存在するかどうか。
HTTP 200 を受け取ったが有効な画像フィールドがない場合は、ビジネスレベルの失敗として扱ってください。
8. よくあるエラー
| HTTP | よくある原因 | 推奨対応 |
|---|---|---|
400 | 不正なリクエストボディ、画像フォーマット、パラメータ、またはモデル | JSON / multipart、フィールド名、モデル ID を確認してください |
401 | 無効な API キー | Bearer ヘッダーを確認し、キーの前後にスペースを追加しないでください |
403 | あなたの API キーが属するグループで画像生成が有効化されていない | 管理者に連絡してグループの画像権限を確認してください |
404 | パスが間違っている、または現在のグループで画像 API がサポートされていない | /v1/images/generations または /v1/images/edits を使用しているか確認してください |
429 | 同時実行数、RPM、または上流のクォータ制限 | 指数バックオフを使用し、同時実行数と RPM を下げてください |
5xx | 上流または API リレーが一時的に利用できない | リクエスト ID を記録し、回数を制限して再試行してください |
トラブルシューティングの際は、レスポンスヘッダーからリクエスト ID を保存して管理者に提供してください。完全な API キーは送らないでください。
9. 他の画像 API との違い
| ニーズ | 推奨ドキュメント |
|---|---|
| Gemini ネイティブの text-to-image、image-to-image、1K / 2K / 4K | Gemini Image API |
| GPT の text-to-image と編集 | このページ |
| Grok の text-to-image と編集 | Grok Image API |
| 複数の Gemini プロンプトを一度に送信 | Gemini Batch Image API |
最終更新:
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