Images API

エンドポイントは2つ：生成（テキスト → 画像）、編集（画像 + テキスト → 画像）。レスポンスはいずれも OpenAI 標準構造の data[0].b64_json です。

Gemini 系列の画像モデル（google/gemini-3.1-flash-image-preview など）は、このエンドポイントでは生成のみ可能で、編集はできません。編集する場合は Gemini ネイティブプロトコルをご利用ください。

画像を生成


POST https://api.ofox.ai/v1/images/generations

gpt-image-2 を使う

Python

gen.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "A simple red apple on a white table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

実際の出力：

gpt-image-2 で生成した赤いリンゴ

gemini-3.1-flash-image-preview を使う

同じエンドポイントは Gemini 画像モデルにも対応します。n を渡してはいけません——ゲートウェイが n を numberOfImages フィールドへ誤マッピングして 400 エラーになります。1リクエストにつき固定で 1 枚生成されます。

Python

gen_gemini.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="A simple red apple on a white table, photorealistic",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen_gemini.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image-preview',
  prompt: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "A simple red apple on a white table, photorealistic",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

実際の出力：

Gemini で生成した赤いリンゴ

パラメータ

パラメータ	型	必須	説明
`model`	string	✅	`openai/gpt-image-2`、`google/gemini-3.1-flash-image-preview`
`prompt`	string	✅	自然言語による説明
`quality`	string	✅	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `standard` / `hd`
`n`	number	—	1〜10、デフォルト 1。Gemini モデルは非対応
`size`	string	—	`auto` / `1024x1024` / `1536x1024` / `1024x1536` / `256x256` / `512x512` / `1792x1024` / `1024x1792`
`output_format`	string	—	`png` / `jpeg` / `webp`
`background`	string	—	`transparent` / `opaque` / `auto`
`stream`	boolean	—	デフォルト `false`

レスポンス


{
  "created": 1777385517,
  "data": [
    { "b64_json": "<画像 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 14,
    "input_tokens_details": { "text_tokens": 14 },
    "output_tokens": 208,
    "total_tokens": 222
  }
}

画像は data[0].b64_json に格納されているので、Base64 デコードして保存してください。

画像を編集


POST https://api.ofox.ai/v1/images/edits

multipart/form-data で、画像ファイルのアップロードが必要です。

このエンドポイントは OpenAI / Azure OpenAI モデルのみ対応です。google/gemini-3.1-flash-image-preview を呼び出すと Image editing is not supported for model が返ります——Gemini ネイティブプロトコルでの画像編集に切り替えてください。

呼び出し

Python

edit.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.ai/v1")
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    resp = client.images.edit(
        model="openai/gpt-image-2",
        image=f,
        prompt="リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください",
        size="auto",
        quality="low",
    )
 
with open("apple_edited.png", "wb") as out:
    out.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

edit.ts


import OpenAI, { toFile } from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.ai/v1' })
 
const resp = await client.images.edit({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  image: await toFile(fs.createReadStream('apple.png'), 'apple.png'),
  prompt: 'リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください',
  size: 'auto',
  quality: 'low',
})
 
fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -F 'model="openai/gpt-image-2"' \
  -F 'prompt="リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください"' \
  -F 'image=@/path/to/apple.png' \
  -F 'size="auto"' \
  -F 'quality="low"'

image フィールドにはローカルファイルパスを渡します（cURL では @ を前置）。URL ではありません。

実際の比較：

元画像	編集後

パラメータ

パラメータ	型	必須	説明
`model`	string	✅	推奨は `openai/gpt-image-2`
`image`	file	✅	PNG / JPEG ファイル
`prompt`	string	✅	編集指示
`quality`	string	✅	`low` / `medium` / `high`
`n`	number	—	デフォルト 1
`size`	string	—	`auto` は元画像と同じサイズ

レスポンス

生成と同じ構造です：


{
  "created": 1777385669,
  "data": [
    { "b64_json": "<編集後画像 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "auto",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 1041,
    "input_tokens_details": { "image_tokens": 1024, "text_tokens": 17 },
    "num_input_images": 1,
    "output_tokens": 358,
    "total_tokens": 1399
  }
}

usage.input_tokens_details.image_tokens は入力画像が消費したトークン数、num_input_images は入力画像の枚数です。

対応モデルと料金はモデルカタログをご覧ください。