はじめに
Flare のテキストから画像生成は、日常的な制作や短時間でのビジュアル検討に向いています。5 段階の品質、15 種類の構図の比率、4k までの出力サイズを選べます。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | テキスト |
| 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 の画像への指示を 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 |
aspect_ratio | いいえ | Flare で静止画の比率を省略すると 1:1 が使われます。GIF の試作では |
resolution | いいえ | Flare で静止画を作る場合は 1k（約 1 MP）、2k（約 3.7 MP）、4k（約 8.3 MP）から選びます。GIF 用のフレームサイズは 512（約 0.26 MP、上限 16 フレーム）と 768（約 0.59 MP、上限 12 フレーム）から選択できます。 |
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 は既定の png に加えて jpeg、webp、gif を返せます。GIF の試作では |
frame_count | いいえ | Flare の |
frame_duration_ms | いいえ | Flare の |
output_quality | いいえ | Flare の JPEG・WebP の圧縮品質を 0～100 で指定します。高いほど細部が残ってファイルが大きくなり、PNG と GIF では無視され、Flare の料金は変わりません。 |
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。Flare のアニメーション料金は、フレーム数を 8 で割って切り上げたシート数と品質設定で決まります。9 フレームの試作なら 2 シート分です。
| 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 |
| $0.027 / 枚 | $0.04752 / 枚 | $0.05742 / 枚 | $0.10206 / 枚 | $0.22941 / 枚 |
| $0.04131 / 枚 | $0.07299 / 枚 | $0.08847 / 枚 | $0.15723 / 枚 | $0.35379 / 枚 |
| $0.04392 / 枚 | $0.07776 / 枚 | $0.09432 / 枚 | $0.1674 / 枚 | $0.37638 / 枚 |
| $0.07479 / 枚 | $0.13221 / 枚 | $0.16011 / 枚 | $0.28512 / 枚 | $0.64044 / 枚 |
ユースケース
ポスター案の検討
灯台のあるシーンや旅行キャンペーンの別案を、短い試作サイクルで検討できます。
日々のカフェ用ビジュアル
短いラベルを引用符で指定し、確認用の黒板メニュー画像を作れます。
衣装のプレビュー
既存のポートレートを使い、コート姿や新しい街の背景を試せます。
プロンプトガイドと実践のヒント
まずは案を作る
medium 品質でシーンを描写し、制作の方向性を探ってください。
別案をリクエストする
num_outputsで 1〜10 枚の候補を指定し、各画像の料金を見込んでください。参照画像を使って修正する
元画像を順序が分かるように追加し、Image 1、Image 2 のように番号で指定してください。
仕上がりに合わせて出力する
掲載先に合う解像度を選び、透過が必要な場合は PNG または WebP を使ってください。
はじめに
GPT Image 2.6 Flare のテキストから画像生成は、文章の指示から画像を作り、日々の制作や短いサイクルでの試作に使えます。Flare は 2 つの 2.6 モデルのうち速度を重視しており、複数のビジュアルの方向性を比較するときに役立ちます。
このタスクでは元画像は必要ありません。シーンを描写し、出力設定を選んでください。私たちのテストでは、medium・1k の画像が 1 枚あたり約 12〜16 秒で返されました。max 品質や 4k では、さらに時間が必要です。
主な機能と特長
- 動きの試作は
output_format: gif で行い、aspect_ratioを選んでからループする動作を書きます。 - 短いサイクルで案を検討できます。品質の初期値は medium で、試作に求める細部に合わせてほかの 4 段階も選べます。
- まとめてリクエストできます。出力は 1〜10 枚を指定でき、画像ごとの料金を見込む必要があります。
- 構図を選べます。15 種類の比率で正方形や縦長・横長の掲載枠に対応し、比率による追加料金はかかりません。
- サイズを選べます。サイズ段階は 1k（約 1 MP）、2k（約 3.7 MP）、4k（約 8.3 MP）の 3 つです。
- シーン内に短い文字を入れられます。テストでは、ポスターの見出しとカフェメニューの文字が正確に描かれました。
活用例
- ソーシャルキャンペーンの試作では、制作を進める画像を選ぶ前に、海辺のポスターの方向性を検討できます。
- カフェのコンテンツ企画では、少数のメニュー項目を引用符で指定し、朝の黒板のシーンを生成できます。
- エディトリアルの構想では、自然光とフィルム風の表現を使った作業場のポートレートを試せます。
プロンプトの書き方とコツ
- 具体的なシーンから始めてください。「夕暮れの崖の上に立つ灯台」のように書くと、場面が定まります。
- 短いラベルは引用符で囲んでください。日付の行が必要なら、「下部に SUMMER 1958」と加えます。
- 光源を示してください。「作業場の窓から差す日光」のように、光の当たり方を指定します。
- 1 回に 1 つの案を修正してください。構図を確認しながら、「大胆で平面的な色使い」を別の配色に変えるよう指示できます。
- 比較する枚数を設定してください。「海辺の旅行ポスター」と
num_outputsの 2 を組み合わせると、課金対象の 2 案を比較できます。 - 試作の待ち時間を調整するなら
reasoning_effortの low や medium を検討してください。既定の high は複雑な構図や文字組みの計画に時間をかけますが、料金は同じです。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "openai/gpt-image-2.6-flare/text-to-image",
"input": {
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"quality": "medium",
"background": "auto",
"resolution": "1k",
"num_outputs": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。
