GPT Image 2 製品画像 API：実測事例

製品画像は、ほとんどのチームの画像作業で最も量が多く、最も繰り返しの多い項目です。各 SKU にきれいな白背景メイン画像を 1 枚、ランディングページ用にシーン画像を 1 枚、ピッチ資料用にパッケージ効果画像を 1 枚。これは生成 API の投資回収が最も早い作業でもあります。要件が具体的で、しかも数百回実行することになるからです。本ガイドでは、hiapi 上の GPT Image 2 API で生成した 3 枚の本番品質の製品画像を紹介します。それぞれに正確なプロンプト、パラメータ、タスク ID、費用を添え、さらにその背後にある単一呼び出しの API パターンも解説します。

GPT Image 2 は、hiapi が製品画像作業に対してデフォルトで推奨するモデルです。要件を厳密に実行するからです。指定した物体、表面素材、光照方向、そしてパッケージ上の文字が、すべて指定どおりの位置に配置されます。1 枚あたり $0.03 なので、商品カタログ全体にバッチ展開するのに十分安価です。

各画像の背後にある同一の呼び出し

以下の各画像はすべて 1 回の POST /v1/tasks 呼び出しです——タスクを作成し、ポーリング（またはコールバック受信）し、結果をダウンロードします。ファインチューニングも参照画像も後処理も不要です。

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Professional e-commerce packshot of a matte-white ceramic pour-over dripper on a pure-white background, soft softbox lighting",
      "aspect_ratio": "1:1"
    }
  }'

課金に影響するパラメータは解像度だけです：1K は $0.03、2K は $0.04、4K は $0.06。アスペクト比は無料です——カタログ用の小さい画像には 1:1、シーン画像には 4:3 または 16:9、縦向きには 3:4 または 9:16 を選びます。

画像 1：白背景メイン画像

最も基本的なカタログ画像——製品を継ぎ目のない白背景の中央に配置し、柔らかな影を付け、邪魔な要素を一切入れません。これは SKU ごとに 1 枚ずつ生成する画像です。

Professional e-commerce packshot of a matte-white ceramic pour-over coffee
dripper on a seamless pure-white studio background, soft even softbox lighting,
subtle contact shadow, crisp focus, centered, high detail, catalog product
photography.

• モデル： gpt-image-2 · aspect_ratio： 1:1 · タスク ID： tk-hiapi-01KVQJ250WGS0V3CDQ14N8J86C · 費用： $0.03
• 参考になる点： 決め手となるフレーズは 「seamless pure-white background」（継ぎ目のない純白背景）、「soft even softbox lighting」（柔らかく均一なソフトボックス照明）、「subtle contact shadow」（かすかな接地影）です。これらにより背景がきれいに保たれ、製品が浮かずにしっかりと接地します。

画像 2：シーン / 状況画像

同じ製品をシーンの中に配置した画像です——SKU を見せるだけでなく、雰囲気を伝えるためにファーストビューに置く画像です。アスペクト比を 4:3 に切り替え、シーンと光を描写します。

Lifestyle product photo of the same matte-white ceramic pour-over coffee dripper
sitting on a light oak kitchen counter, morning window light from the left, a
blurred plant and a linen towel in the background, warm natural tones, shallow
depth of field, premium homeware editorial look.

• モデル： gpt-image-2 · aspect_ratio： 4:3 · タスク ID： tk-hiapi-01KVQJ4GPRM5WJ0QDYS3HPKQZD · 費用： $0.03
• 参考になる点： 表面（「light oak kitchen counter」、明るいオーク材のキッチンカウンター）、光の方向（「morning window light from the left」、左側から差し込む朝の窓光）、そして背景で何をぼかすかを明示します。「Shallow depth of field」（浅い被写界深度）により、レンダリング画像ではなく実際のカメラで撮影したように見えます。

画像 3：パッケージ印刷文字付きのパッケージ画像

ほとんどの生成器が失敗する画像：はっきり読める印刷文字を持つ製品です。GPT Image 2 の強みはまさにここにあります——短い見出しやラベルをきれいに描画できるため、パッケージ効果画像、値札、ブランド名が入ったあらゆるオブジェクトにとってより確実な選択肢です。

A minimalist product packaging box for specialty coffee on a cream backdrop,
soft studio light. The kraft-paper box has a clean printed label with two crisp
lines of text: a large headline reading "AURORA ROAST" and a smaller subtitle
"Single Origin · 250g". Photoreal product photography, centered, legible text.

• モデル： gpt-image-2 · aspect_ratio： 3:4 · タスク ID： tk-hiapi-01KVQJ7MJNKT9XZPF5GVWG3KNC · 費用： $0.03
• 参考になる点： 正確な文字を引用符で囲み、どこに置くかを説明します（「a large headline reading...」、……と読める大きな見出し、「a smaller subtitle...」、より小さなサブタイトル）。引用したコピーは、文字を正しく描画させるための最も重要な要素です。出力結果を必ず確認し、文字の誤りがあれば再実行してください。

本番運用へ

3 枚の画像、3 回の単一呼び出し、合計 $0.09。このパターンは商品カタログ規模でも同様に拡張できます：

• 正確な請求見積もり。 1K 画像 1 枚あたり固定 $0.03 で計算すると、500 SKU の白背景メイン画像は $15 です。トークン課金はなく、想定外もありません。
• まず反復し、その後展開。 1 つの SKU でプロンプトを固め、それをテンプレート化します——商品ごとに製品名詞とパッケージ文字を置き換えるだけです。
• 大量処理時はコールバックを使用。 バッチ実行では、タスクを 1 つずつポーリングする代わりに callback オブジェクトを渡します。

より深い E コマースパイプライン（バッチバリエーション、背景置換、モデルルーティング）については、GPT Image 2 の E コマースワークフローを参照してください。ユースケースをまたいでコピーできるプロンプトをもっと知りたい場合は、GPT Image 2 プロンプトテンプレートを参照してください。

自分の製品で画像生成を試す準備はできましたか？GPT Image 2 モデルページでプロンプトを 1 つ試し、その後上記の単一呼び出しパターンで API に接続してください。