# 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。

URL: https://docs.lmuai.com/ja/docs/api/gpt-image



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。

<Callout type="info" title="Base URL">
  OpenAI SDK:

  ```text
  https://api.lmuai.com/v1
  ```

  HTTP 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：

  ```text
  POST https://api.lmuai.com/v1/images/generations
  POST https://api.lmuai.com/v1/images/edits
  ```
</Callout>

## 1. API の概要 [#1-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 |

<Callout type="warn" title="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。
</Callout>

## 2. 認証 [#2-認証]

```http
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```

API 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 [#3-モデルの照会]

```bash
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：

```json
{
  "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 [#4-text-to-image]

### `POST /v1/images/generations` [#post-v1imagesgenerations]

```bash
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 [#python-sdk]

```python
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 [#javascript]

```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 [#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                                |

<Callout type="warn" title="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。
</Callout>

## 6. 画像編集 / image-to-image [#6-画像編集--image-to-image]

### `POST /v1/images/edits` [#post-v1imagesedits]

GPT の画像編集は `multipart/form-data` を使用します：

```bash
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:

```python
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：

```bash
-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 [#7-レスポンス形式]

典型的な GPT 画像レスポンス：

```json
{
  "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：

1. HTTP ステータスコードが `2xx` かどうか；
2. `data` が空でない配列かどうか；
3. `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 [#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 [#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](/ja/docs/api/gemini-image)             |
| GPT の text-to-image と編集                                 | このページ                                                     |
| Grok の text-to-image と編集                                | [Grok Image API](/ja/docs/api/grok-image)                 |
| 複数の Gemini プロンプトを一度に送信                                  | [Gemini Batch Image API](/ja/docs/api/gemini-image-batch) |