はじめに
Flare の画像編集は、テキストの指示と 1〜16 枚の参照画像を使って短時間での修正に対応します。番号を付けた各元画像に役割を指定し、描き直す範囲を示したいときは PNG マスクを追加してください。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | 画像 |
| 出力 | 画像 |
| 提供元 | OpenAI |
| 公開日 | 2026-11-05 |
| API モデル | gpt-image-2.6-flare |
| 公開エンドポイント | openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image; openai/gpt-image-2.6-flare/edit |
| 品質 | 既定は medium、ほかに low・high・xhigh・max |
| 解像度 | 1k ≈ 1 メガピクセル、2k ≈ 3.7 メガピクセル、4k ≈ 8.3 メガピクセル |
| 16:9 のサイズ | 2k で 2560 x 1440 ピクセル、4k で 3840 x 2160 ピクセル |
| アスペクト比 | 1:3, 3:1, 1:2, 2:1, 9:21, 21:9, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 1:1 |
| 出力枚数 | 1 リクエストにつき 1〜10 枚 |
| 編集用の元画像 | 入力画像 1〜16 枚 |
| マスク | PNG マスクは任意です。Image 1 と同じサイズにし、描き直す範囲を透明なピクセルで示します。 |
| 背景 | transparent、opaque、auto。PNG と WebP で透過出力ができます。 |
| ファイル形式 | Flare は PNG が既定です。JPEG、WebP に加え、テキスト生成では GIF を選べます。 |
主な機能とハイライト
バルコニーの動作案
動きを振り向きに絞り、試作で確認する点を整理します。
グラスとウインク
乾杯とウインクを順に書くことで、動作案を伝えやすくします。
海辺のスカーフ
スカーフと海辺の光で、短い動作テストの方向を決めます。
雨の街角のプレビュー
Flare の修正では、服の変更とともに場所と時間帯も変えています。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | Flare の編集指示を 5,000 文字以内で入力してください。この項目は必須で、テキストの初期値はなく、とても長いプロンプトにはトークン単位の少額料金がかかります。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_urls | はい | Flare の編集には画像 URL が 1〜16 件必要で、既定の入力画像はありません。プロンプトでは Image 1、Image 2 と続く番号で参照してください。 1 件以上 · 16 件以内 |
mask_url | いいえ | Flare の |
markup_url | いいえ | Flare の変更指示を図で伝えるには、Image 1 と同じ寸法の透明 PNG に丸やスケッチ、注釈を描き、 |
aspect_ratio | いいえ | 縦長の 1:3 から横長の 3:1 まで 15 種類の形を選べます。省略すると編集結果は Image 1 の形に合わせますが、これは基本のサイズ段階に限られます。 |
resolution | いいえ | Flare の出力は 1k（約 1 MP）、2k（約 3.7 MP）、4k（約 8.3 MP）から選べます。ここでは初期値は指定されておらず、選んだサイズが料金に影響します。 |
quality | いいえ | Flare の細部は low、medium、high、xhigh、max に対応し、初期値は medium です。上げるほど細部と処理時間、費用が増えます。 |
reasoning_effort | いいえ | Flare では |
num_outputs | いいえ | Flare の出力枚数は 1〜10 枚で設定してください。ここでは初期枚数は指定されておらず、画像それぞれに料金がかかります。 |
background | いいえ | Flare の背景は auto、opaque、transparent から選んでください。ここでは初期値は指定されていません。 |
output_format | いいえ | Flare の出力形式の初期値は png です。jpeg と webp にも対応し、形式の変更で追加料金はかかりません。 |
output_quality | いいえ | Flare の編集結果を JPEG または WebP で保存するときの圧縮品質を 0～100 で選べます。PNG では使われず、Flare の料金も変わりません。 |
料金
Flare の料金は、選んだ品質と解像度の段階に応じた画像単価に、リクエストする枚数を掛けて計算されます。編集には元画像ごとの少額料金が加わり、とても長いプロンプトにはトークン単位の少額料金もかかります。Flare が拒否したリクエストには料金は発生しません。
| 解像度 | 品質: low | 品質: medium | 品質: high | 品質: xhigh | 品質: max |
|---|---|---|---|---|---|
| $0.02232 / 枚 | $0.03915 / 枚 | $0.04743 / 枚 | $0.08433 / 枚 | $0.18972 / 枚 |
| $0.04131 / 枚 | $0.07299 / 枚 | $0.08847 / 枚 | $0.15723 / 枚 | $0.35379 / 枚 |
| $0.07479 / 枚 | $0.13221 / 枚 | $0.16011 / 枚 | $0.28512 / 枚 | $0.64044 / 枚 |
ユースケース
ポスター案の検討
灯台のあるシーンや旅行キャンペーンの別案を、短い試作サイクルで検討できます。
日々のカフェ用ビジュアル
短いラベルを引用符で指定し、確認用の黒板メニュー画像を作れます。
衣装のプレビュー
既存のポートレートを使い、コート姿や新しい街の背景を試せます。
プロンプトガイドと実践のヒント
まずは案を作る
medium 品質でシーンを描写し、制作の方向性を探ってください。
別案をリクエストする
num_outputsで 1〜10 枚の候補を指定し、各画像の料金を見込んでください。参照画像を使って修正する
元画像を順序が分かるように追加し、Image 1、Image 2 のように番号で指定してください。
仕上がりに合わせて出力する
掲載先に合う解像度を選び、透過が必要な場合は PNG または WebP を使ってください。
はじめに
GPT Image 2.6 Flare の画像編集は、既存の画像と希望する修正内容の説明を受け取ります。1〜16 枚の素材を使い、衣装や場所などの視覚的な変更を短いサイクルで試せます。
最初の入力は修正対象の画像で、それ以降の入力は細部の参照に使えます。私たちのテストでは、雨のパリを背景に衣装を変える編集で、人物と分かる特徴を保ちながら服と周囲のシーンを置き換えられました。
主な機能と特長
- 視覚的な指示には
markup_urlを使い、Image 1 と同じサイズの透明 PNG にスケッチや注釈を載せます。追加の入力画像として課金され、mask_urlの代わりに使用します。 - 参照の役割を指定できます。入力を Image 1、Image 2 のように呼び、それぞれの用途を説明します。
- 任意のマスクを使えます。最初の入力と同じサイズの PNG を用意し、描き直すピクセルを透明にします。
- 出力の形を調整できます。比率を省略すると 1k で最初の素材の形を保ち、2k と 4k では比率を指定します。
- 細部とサイズを選べます。修正にも 5 段階の品質と 3 段階の解像度を適用できます。
- 背景に合う出力形式を選べます。透過出力には PNG または WebP が必要で、そのほかの画像では JPEG も選べます。
活用例
- 季節の衣装案では、素材のポートレートをキャメル色のコート姿にして、雨の日のキャンペーンを検討できます。
- 背景の別案では、既存の写真の被写体をブルーアワーの街のシーンへ移せます。
- グラフィックの修正では、試作ポスターの一部を指定し、その範囲を新しい絵の背景に変えるよう指示できます。
プロンプトの書き方とコツ
- 最初に対象を明示してください。「Image 1 を修正してください」と書いてから、求める結果を説明します。
- 残すものを列挙してください。衣装と場所を変えるときは、「被写体の外見を維持してください」と伝えます。
- 参照への指示を分けてください。「背景の色は Image 2 から取り入れてください」のように、元画像の役割を明確にします。
- マスクへの指示は範囲を絞ってください。準備した PNG とともに、「指定範囲に青緑色の壁を描いてください」とリクエストします。
- 変更内容を定めて確認してください。無関係な別案を組み合わせるより、「ブルーアワーのキャメル色のトレンチコート姿」のように指示します。
- 試作の待ち時間を調整するなら
reasoning_effortの low や medium を検討してください。既定の high は複雑な構図や文字組みの計画に時間をかけますが、料金は同じです。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "openai/gpt-image-2.6-flare/edit",
"input": {
"background": "auto",
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"num_outputs": 1,
"output_format": "png",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"quality": "medium",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。
