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# FlatkeyでGPTおよびGeminiモデルを使って画像を生成・編集する

> OpenAI Images互換またはネイティブGemini APIを使用して、gpt-image-2およびGemini画像モデルでFlatkey経由で画像を生成・編集します。

Flatkeyは2つの画像APIファミリーを提供しています。`gpt-image-2`にはOpenAI互換の`/v1/images/generations`および`/v1/images/edits`エンドポイントを使用してください。Gemini画像モデルにはネイティブGeminiの`generateContent`エンドポイントを使用してください。

<Warning>
  Gemini画像モデルをOpenAI Images SDK、`/v1/images/generations`、または`/v1/images/edits`で呼び出すことはできません。このページのネイティブGemini APIの例を使用してください。そうしないと、リクエストが`get_channel_failed`を返す可能性があります。
</Warning>

## サポートされている画像モデル

| モデル                           | API               | 公式価格            | ボーナス適用後の価格       |
| ----------------------------- | ----------------- | --------------- | ---------------- |
| `gpt-image-2`                 | OpenAI Images API | \$6.65 / 1Mトークン | 約\$3.99 / 1Mトークン |
| `gemini-3-pro-image`          | ネイティブGemini API   | \$2.00 / 1Mトークン | 約\$1.20 / 1Mトークン |
| `gemini-2.5-flash-image`      | ネイティブGemini API   | \$0.30 / 1Mトークン | 約\$0.18 / 1Mトークン |
| `gemini-3.1-flash-image`      | ネイティブGemini API   | ダッシュボードを参照      | ダッシュボードを参照       |
| `gemini-3.1-flash-lite-image` | ネイティブGemini API   | ダッシュボードを参照      | ダッシュボードを参照       |
| `nano-banana-pro-preview`     | ネイティブGemini API   | ダッシュボードを参照      | ダッシュボードを参照       |

完全なモデル一覧と最新の料金については[モデルディレクトリ](https://flatkey.ai/models)をご覧ください。

## gpt-image-2を使用する

### OpenAI SDKを使用する

<CodeGroup>
  ```python python theme={"dark"}
  import base64
  import os
  from pathlib import Path

  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
      base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
  )

  response = client.images.generate(
      model="gpt-image-2",
      prompt="A serene mountain lake at sunset, photorealistic",
      size="1024x1024",
  )

  Path("generated.png").write_bytes(
      base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
  )
  ```

  ```javascript node theme={"dark"}
  import { writeFileSync } from "node:fs";
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.FLATKEY_API_KEY,
    baseURL: "https://router.flatkey.ai/v1",
  });

  const response = await client.images.generate({
    model: "gpt-image-2",
    prompt: "A serene mountain lake at sunset, photorealistic",
    size: "1024x1024",
  });

  writeFileSync(
    "generated.png",
    Buffer.from(response.data[0].b64_json, "base64"),
  );
  ```
</CodeGroup>

### curlで画像を生成する

```bash theme={"dark"}
curl https://router.flatkey.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A futuristic cityscape at night, neon lights, wide angle",
    "size": "1024x1024"
  }'
```

このエンドポイントは生成された画像を`data[0].b64_json`で返します。`gpt-image-2`はホストされた画像URLを提供しません。すべてのフィールドについては[Images APIリファレンス](/ja/api-reference/image-generation#画像を生成する)を参照してください。

### curlで画像を編集する

`/v1/images/edits`を使用して、編集の指示とともに入力画像をアップロードします。このエンドポイントは`multipart/form-data`を使用します。`image`は必須で、`mask`はオプションです。

```bash theme={"dark"}
curl https://router.flatkey.ai/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=add a small yellow star in the center" \
  -F "image=@input.png" \
  -F "mask=@mask.png"
```

`image`はPNG、JPEG、WebPをサポートしています。`mask`を省略すると、プロンプトに基づいて画像全体が編集されます。マスクが指定された場合、その透明な領域が再描画する領域を示します。編集された画像は`data[0].b64_json`で返されます。すべてのフィールドについては[編集APIリファレンス](/ja/api-reference/image-generation#画像を編集する)を参照してください。

## Gemini画像モデルを使用する

Gemini画像モデルは以下のエンドポイントを使用します。`{model}`をモデルIDに置き換えてください。

```text theme={"dark"}
POST https://router.flatkey.ai/v1beta/models/{model}:generateContent
```

リクエストには`generationConfig.responseModalities`に`"IMAGE"`を含める必要があります。生成された画像は`candidates[].content.parts[].inlineData`で返されます。

### curlを使用する

```bash theme={"dark"}
curl https://router.flatkey.ai/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background"
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'
```

### Pythonを使用して画像を保存する

HTTPクライアントをインストールします。

```bash theme={"dark"}
pip install requests
```

```python theme={"dark"}
import base64
import os
from pathlib import Path

import requests

model = "gemini-2.5-flash-image"
response = requests.post(
    f"https://router.flatkey.ai/v1beta/models/{model}:generateContent",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['FLATKEY_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "contents": [{
            "parts": [{
                "text": "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background"
            }]
        }],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
        },
    },
    timeout=180,
)
response.raise_for_status()

parts = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"]
image = next(part["inlineData"] for part in parts if "inlineData" in part)
suffix = ".jpg" if image["mimeType"] == "image/jpeg" else ".png"
output = Path(f"generated{suffix}")
output.write_bytes(base64.b64decode(image["data"]))
print(output)
```

### Node.jsを使用して画像を保存する

```javascript theme={"dark"}
import { writeFileSync } from "node:fs";

const model = "gemini-2.5-flash-image";
const response = await fetch(
  `https://router.flatkey.ai/v1beta/models/${model}:generateContent`,
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLATKEY_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{
        parts: [{
          text: "A product photo of a translucent purple glass bottle on a white background",
        }],
      }],
      generationConfig: {
        responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      },
    }),
  },
);

if (!response.ok) {
  throw new Error(`${response.status}: ${await response.text()}`);
}

const result = await response.json();
const image = result.candidates[0].content.parts.find(
  (part) => part.inlineData,
).inlineData;
const suffix = image.mimeType === "image/jpeg" ? "jpg" : "png";
writeFileSync(`generated.${suffix}`, Buffer.from(image.data, "base64"));
```

## Geminiリクエストフィールド

<ParamField body="contents" type="array" required>
  会話コンテンツ。テキストから画像への生成では、`parts[].text`に画像の説明を記述してください。
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig.responseModalities" type="array" required>
  レスポンスのモダリティ。テキストと画像には`["TEXT", "IMAGE"]`を、画像のみを要求する場合は`["IMAGE"]`を使用してください。
</ParamField>

<ParamField body="model" type="string" required>
  モデルIDはリクエスト本文ではなくURLパスに指定します。例：`gemini-3-pro-image`。
</ParamField>

## Geminiレスポンス形式

```json theme={"dark"}
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "Here is the generated image."
          },
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "image/png",
              "data": "iVBORw0KGgoAAA..."
            }
          }
        ]
      }
    }
  ]
}
```

<Note>
  `inlineData.data`にはbase64エンコードされた画像が含まれます。レスポンスにはテキストと複数の画像パーツが含まれる場合があります。画像が常に最初のアイテムであると仮定せず、`parts`を反復処理してください。
</Note>

## トラブルシューティング

### APIがget\_channel\_failedを返す場合

エンドポイントがモデルと一致していることを確認してください。

* `gpt-image-2`で生成するには`/v1/images/generations`を使用してください。
* `gpt-image-2`で編集するには`/v1/images/edits`を使用してください。
* Gemini画像モデルには`/v1beta/models/{model}:generateContent`を使用してください。

### Geminiのレスポンスに画像が含まれない場合

`generationConfig.responseModalities`に`"IMAGE"`が含まれていることを確認してください。また、レスポンスにエラーまたは安全ブロックがないか確認してください。

## 効果的なプロンプトを書く

* スタイルを指定する：*フォトリアリスティック、油絵、水彩画、3Dレンダリング*
* 照明の詳細を含める：*ゴールデンアワー、スタジオ照明、ドラマチックな影*
* 構図を指定する：*クローズアップ、広角、俯瞰、縦向き*
* 品質の修飾語を追加する：*非常に詳細、4K、プロフェッショナル写真*