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Documentation Index

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概要

元の画像とプロンプトを使用して、編集または拡張された画像を作成します。 このルートは次の両方をサポートします:
  • 下記で文書化されている従来の multipart/form-data DALL-E スタイルのアップロードフロー
  • サポートされる画像-to-画像ファミリー向けの image_url、image_urls、または公式 images 参照を含む JSON リクエスト
gpt-image-2 はこのエンドポイントで利用できます。multipart image アップロード、JSON image_url / image_urls、公式 images[] 参照（image_url または file_id）に対応し、最大 16 枚のソース画像を受け付けます。file_id は先に /v1/files で作成してください。async: true を指定すると先にタスクを返します。公式 FLUX/BFL 編集モデルも同じタスクポーリングフローを使用します。gpt-image-2 の編集では resolution と background は受け付けません。出力寸法には size を使用してください。複数画像または高レイテンシの編集では async: true を推奨し、返されたタスクをポーリングしてください。Nano Banana の参照画像リクエスト（nano-banana、nano-banana-2、nano-banana-pro）は /v1/images/generations で公開され、operation: "image-to-image" と image_urls を使用します。この /v1/images/edits エンドポイントには送信しないでください。xAI Grok Imagine の画像編集モデル（grok-imagine-image、grok-imagine-image-quality、および legacy grok-imagine-image-pro）は最大 3 枚のソース画像まで受け付けます。3 枚を超えるリクエストは上流へ転送される前に 400 too_many_images で失敗します。互換性メモ: gpt-image-2 リクエストで input_fidelity が送信された場合、GPT Image 2 は画像入力を自動的に高忠実度で処理するため、TokenLab は上流へ転送する前にこのフィールドを削除します。

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リクエストボディ

同期リクエストのタイムアウト: ルーティング先の画像プロバイダーによっては、生成完了まで待って最終画像をインラインで返します。高解像度または高品質のリクエストは 1 分前後、またはそれ以上かかることがあるため、HTTP クライアントのタイムアウトは少なくとも 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 が含まれる場合は、返された poll_url をポーリングしてください。 リモート画像 URL: ルーティング先プロバイダーが multipart 入力を要求する場合、TokenLab は JSON image_url、image_urls、または images[].image_url を取得し、そのバイト列を multipart の image パートとして転送します。URL は公開 http/https で、埋め込み認証情報やフラグメントを含まず、localhost、プライベート IP、予約済み IP 範囲へ解決されてはいけません。リダイレクト先も毎回再検証されます。取得される内容は実際の PNG、JPEG、または WebP 画像である必要があります。制限は画像 1 枚あたり 50MB、URL 取得画像の合計 200MB/リクエスト、取得 timeout 10s、最大 3 リダイレクトです。
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image
file
multipart のソース画像。複数の GPT Image ソースを渡す場合は image を繰り返してください。ファイルは PNG、JPEG、または WebP、最大 16 枚、各 50MB までです。xAI Grok Imagine 編集モデルは同じ入力フィールドを使用しますが、ソース画像は 3 枚までです。従来の DALL-E 2 マスク編集では、透明領域を持つ PNG 入力、または別の mask が引き続き必要です。
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prompt
string
必須
希望する編集内容のテキスト説明。
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mask
file
完全に透明な領域が編集箇所を示す追加画像。有効な PNG ファイルで、50MB 未満、image と同じサイズである必要があります。
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model
string
デフォルト:"dall-e-2"
画像編集に使用するモデル。gpt-image-2 に対応しています。従来の DALL-E 形式の編集では引き続き dall-e-2 を使用できます。
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n
integer
デフォルト:"1"
生成する画像の数。1 から 10 の間である必要があります。
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size
string
生成画像のサイズ。gpt-image-2 では auto または WIDTHxHEIGHT を使用します。寸法は 16 の倍数、最長辺は 3840px 以下、長辺/短辺比は 3:1 以下、総ピクセル数は 655,360 から 8,294,400 の範囲である必要があります。従来の DALL-E 編集は 256x256、512x512、1024x1024 に対応します。
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response_format
string
デフォルト:"url"
生成画像の返却形式。url または b64_json である必要があり、デフォルトは url です。Azure Official または Azure-compatible の gpt-image-2 ルートでは、TokenLab は response_format を upstream に転送しません。ゲートウェイは常に upstream から b64_json として画像データを受け取ります。url リクエストでは各画像を CDN にアップロードして data[].url を返します。CDN ストレージが利用できない、またはアップロードに失敗した場合は、Base64 にフォールバックせずリクエストを失敗させます。b64_json では生の Base64 を返します。
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async
boolean
デフォルト:"false"
gpt-image-2 または公式 FLUX/BFL 編集モデルで true にすると、最終画像が準備できる前にタスクを返します。完了した非同期編集は、要求された response_format に関係なく URL を返します。b64_json が必要な場合は同期リクエストを使用してください。
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user
string
不正利用監視のためのエンドユーザーの一意識別子。

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レスポンス

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created
integer
画像が作成された時の Unix タイムスタンプ。
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data
array
生成された画像の配列。各オブジェクトには以下が含まれます：
  • url (string): 編集された画像の URL（response_format が url の場合）
  • b64_json (string): Base64 エンコードされた画像（response_format が b64_json の場合）

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非同期タスクレスポンス

gpt-image-2 または公式 FLUX/BFL 編集モデルで async: true を指定すると、リクエスト内で編集済み画像を待たずにタスクを作成します。レスポンスには status: "pending"、task_id、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。 非同期編集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金額が予約される場合があります。完了したタスクは実際の使用量で精算され、失敗またはタイムアウトしたタスクは予約が解放または返金されます。 
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F "image=@sunlit_lounge.png" \
  -F "mask=@mask.png" \
  -F "prompt=A sunlit indoor lounge area with a pool" \
  -F "n=1" \
  -F "size=1024x1024"

{
  "created": 1706000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://..."
    }
  ]
}

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注意事項

リモート画像の取得失敗は、上流リクエスト送信前の入力エラーとして返されます。到達不能な URL、timeout、403/404 応答、プライベート/内部ホスト、URL 内の認証情報やフラグメント、画像ではない内容、未対応形式、サイズ超過は 400 または 413 となり、image_url / image_urls[n] 入力が示されます。プライベートまたはヘッダー保護された素材は、multipart image ファイルとして直接アップロードするか、/v1/files 参照を作成してください。