Source: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/ Language: ja # OpenAI: GPT-5.4 Image 2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/facts.json) ## [OpenAI: GPT-5.4 Image 2](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/) GPT-5.4のテキスト推論と、GPT Image 2の画像生成・編集を組み合わせるワークフローです。文章による依頼と視覚的な参照資料を使い、テキストと画像の各構成要素の役割を分けながら、イラストの作成や編集を進めます。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/#method-0) - [**Ailoot Ultra · 画像** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/#method-1) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/openai-gpt-5-4-image-2/#method-2) モデルについて この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。 GPT-5.4 Image 2は、OpenAIのGPT-5.4テキストモデルと、画像生成・編集を行うGPT Image 2を組み合わせるワークフローを指します。各構成要素の役割は異なります。GPT-5.4は依頼を解釈して文章の指示を作成し、GPT Image 2は画像を作成・修正します。GPT-5.4はテキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力します。GPT Image 2はテキストと画像を入力として受け取り、画像を出力します。 新しい画像では、目的、被写体、構図、スタイル、結果に重要な詳細を説明します。たとえば記事のイラストを用意する課題では、画像が伝えるべき考え、想定する切り抜き、ページの文章に必要な余白を定義します。文章を扱う段階で、これらの要件を明確な依頼に整理できます。画像を扱う段階では、プロンプトと参照資料を使って、視覚的な成果物を作成します。 編集では元の画像を提示し、変更する部分と保持する要素を分けます。GPT Image 2は画像入力を自動的に高い忠実度で処理し、細部が重要な編集や参照資料を使うワークフローに対応します。提供元は、インペインティングと参照画像に基づく作業を文書化しています。マスクで編集領域を示せますが、GPT Imageのマスク処理はプロンプトに基づくため、マスクの形状に厳密に従わない場合があります。文書化されたマスクの手順では、対象画像とマスクの形式とサイズを一致させ、マスクにアルファチャンネルを含め、ファイルを50 MB未満にする必要があります。 GPT Image 2はlow、medium、highと自動の品質選択をサポートします。カスタムサイズでは、両辺が16ピクセルの倍数で、どちらの辺も3,840ピクセル以下、縦横比が3:1より極端でなく、総ピクセル数が655,360から8,294,400までである必要があります。文書化された例には、1,024 × 1,024、1,536 × 1,024、2,048 × 2,048、3,840 × 2,160があります。すべての画像を正方形とみなさず、掲載先に合わせてサイズを選びます。提供元が文書化したImage APIの出力仕様では、PNGが既定で、JPEGとWebPも利用できます。JPEGとWebPは、0から100までの圧縮設定をサポートします。 テキスト側の構成要素には独自の仕様があります。GPT-5.4の公開されたコンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークン、知識の基準時点は2025年8月31日です。推論労力の選択肢はnone、low、medium、high、xhighで、既定値はnoneです。提供元はGPT-5.4のツールに画像生成を挙げていますが、Image APIにも独立した生成・編集操作があります。文書化された各構成要素の役割があるからといって、組み合わせた名称が、テキストと画像に一つの共通上限を持つ新たな単独モデルになるわけではありません。 画像ガイドは、文字の正確な配置、繰り返し登場する対象の見た目の一貫性、厳密な構図に限界があると説明しています。文字が重要な場合は短く明確に指定し、繰り返し使う被写体には関連する参照資料を提示し、レイアウトの制約を明示します。生成・編集した画像を、それらの要件に照らして確認します。有用な結果には、文章の依頼、画像、次の編集に向けた焦点を絞った変更点を含め、元の記事や製品の目的に画像を結び付けられます。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Revise an editorial illustration crop Edit the supplied article illustration for a landscape header. Preserve the central paper boat's shape, folded edges and blue color. Extend the calm water naturally to the left and leave that side visually quiet for page text added later. Keep the existing light direction and add no words, logos, people or extra boats. ``` #### 期待される結果 ``` An edited landscape image with the original boat preserved and clear composition space on the left. ``` #### 結果の確認 ``` Compare boat details and light direction with the source, and inspect the added water for repeated or distorted elements. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-5.4-image-2` [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-5.4-image-2` ### はじめに GPT-5.4のテキスト推論と、GPT Image 2の画像生成・編集を組み合わせるワークフローです。文章による依頼と視覚的な参照資料を使い、テキストと画像の各構成要素の役割を分けながら、イラストの作成や編集を進めます。 対応する入力 テキスト 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-5.4-image-2 | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— | | フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— | | フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— | | フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`modalities` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— | | フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— | | フィールド`cache_control.ttl` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].content` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様model, messages | | パラメータ`material_types` | 仕様text | | パラメータ`messages` | 仕様role/content形式のメッセージ配列 | | パラメータ`file_material` | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません | | パラメータ`optional_controls` | 仕様stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | パラメータ`control_scope` | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります | | パラメータ`output_modalities` | 仕様text | | パラメータ`hosted_operations` | 仕様false | | パラメータ`multimodal_input_binding` | 仕様null | ライフサイクル: `synchronous_or_streamed` 正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。 コンテキスト長は出力上限ではありません。 テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。 ### 料金 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 標準料金 高速モードが選択されている場合 Flex モード 標準料金 flex モードが選択されている場合 最大推論量 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 推論量 · 高 標準料金 推論量が高い場合 推論量 · 低 標準料金 推論量が低い場合 推論量 · 中 標準料金 推論量が中程度の場合 推論量 · なし（none） 標準料金 推論量が「なし」（none）に設定されている場合 推論量 · xhigh 標準料金 推論量が xhigh の場合 #### Ailootの料金 #### 設定別の価格 各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 | 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン 出力 · 出力画像トークン **$0.06** / 1K 画像トークン | | 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.004** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | #### 参考料金の詳細 モデル単位の参照料金表は、メソッド選択、見積もり、課金を変更しません。実際の課金には、選択したAilootメソッドの料金を適用します。 OpenAI: GPT-5.4 Image 2 #### 設定別の価格 | 設定 | 課金条件 | 料金 | | --- | --- | --- | | 設定OpenAI: GPT-5.4 Image 2 · 標準設定 | 課金条件デフォルト設定 | 料金 入力 · 入力トークン **$0.016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.03** / 1K トークン 出力 · 出力画像 **$0.06** / 1K トークン 出力 · ウェブ検索 **$0.02** 検索ごと 入力 · キャッシュ読み取り **$0.004** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-5.4-image-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-5.4-image-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`choices[].index` | 種類integer | | フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] | | フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string | | フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array | | フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) #### メソッドパスのエイリアス `/v1/images` #### 関連する呼び出し用ID [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=chat) **Ailoot Ultra · 画像** `POST /v1/images/generations` `openai/gpt-5.4-image-2` [`openai/gpt-5.4-image-2`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=openai%2Fgpt-5.4-image-2&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-5.4-image-2&fmt=images) OpenAI /`openai/gpt-5.4-image-2` ### はじめに GPT-5.4のテキスト推論と、GPT Image 2の画像生成・編集を組み合わせるワークフローです。文章による依頼と視覚的な参照資料を使い、テキストと画像の各構成要素の役割を分けながら、イラストの作成や編集を進めます。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 画像 ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · 画像** `POST /v1/images/generations` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `image` | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 openai/gpt-5.4-image-2 | デフォルト— | | フィールド`prompt` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 最小の長さ: 1 | デフォルト— | | フィールド`aspect_ratio` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto | デフォルト— | | フィールド`quality` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 auto, low, medium, high | デフォルト— | | フィールド`background` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 auto, opaque | デフォルト— | | フィールド`n` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 最大値: 10 | デフォルト— | | フィールド`input_references` | 種類`array` | 要件任意 | 値と制限 最小項目数: 0 最大項目数: 16 | デフォルト— | | フィールド`output_compression` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 0 最大値: 100 | デフォルト— | | フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様model, prompt | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | ライフサイクル: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/tasks/{task_id}` · 実際に返された task\_id またはメディアライブラリのレコード `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ### 料金 ##### 最終料金の計算方法 表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 #### 比較用の推定料金 #### 設定別の価格 各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 | 設定 | 料金表 | 予測数量 | 料金 | | --- | --- | --- | --- | | 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 予測数量— | 料金 入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり **—** / 1K トークン 出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり **—** / 1K トークン | | 設定生成費用の見積もり | 料金表— | 予測数量生成1回分の概算 | 料金 出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり **$0.24576** 生成前の見積もり この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。 | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · 画像 curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'openai/gpt-5.4-image-2', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'} Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json, os, subprocess from pathlib import Path from urllib.parse import urlsplit, urljoin def save_images(items): if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response") for index, item in enumerate(items): encoded=item.get("b64_json") uri=item.get("url", "") if not encoded and uri.startswith("data:image/"): header, separator, encoded=uri.partition(",") if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI") if encoded: raw=base64.b64decode(encoded,validate=True) elif uri: uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri) parsed=urlsplit(uri) if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password: raise SystemExit("Invalid returned image URL") owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content") args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri] if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]] temporary=Path(f"image-{index}.bin") subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True) raw=temporary.read_bytes() temporary.unlink() else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL") if not raw: raise SystemExit("Empty image result") ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"