Muse Image API の使い方：5 分で最初の 1 枚を生成

TL;DR

• Muse Image 1.0 は Meta が 2026 年 8 月 27 日にリリースした画像モデルで、HiAPI には 2 つのエントリーポイントがあります：muse-image-1.0/text-to-image（テキストから画像生成）と muse-image-1.0/image-to-image（画像編集、参照画像 1〜10 枚）。モデルページを開くとオンラインで試せます。
• どちらのエントリーポイントも 1 枚 $0.015。1 枚あたり約 250 万ピクセルで、解像度を設定する必要はありません。
• 最短の調整方法：POST /v1/tasks に prompt と aspect_ratio を渡し、success になるまでポーリングし、output[0].url をダウンロードします。失敗ステータスは fail と failed の両方を判定する必要があります。

Muse Image が得意なこと

• まず計画してから描く。 Meta によると、Muse Image はまず画面を明確に思い描いてから描画します。実際に使ってみると、「generous negative space」のようなレイアウト要件や「DAWN」のような短いブランド文字も画像に反映できました。
• イラスト、ポスター、プロダクトビジュアルを 1 枚 $0.015 で、大量コンテンツに適しています。
• デフォルトが大きいサイズ：1 枚あたり約 250 万ピクセルで、例えば 3:2 は約 1920×1280、1:1 は約 1600×1600 です。
• Artificial Analysis のテキストから画像生成ランキングで 8 位。

ひと言の説明で、1 枚の完成品、3:4：

Editorial paper-cut illustration of a coral fox curled beneath a midnight-blue
tree, scattered warm stars, layered tactile paper edges, clear silhouette and
generous negative space, quiet book-cover composition, no text.

このプロンプトで生成 →（3:4）

muse-image-1.0/text-to-image、3:4、$0.015。

2 つの導入ルート

オンラインで試す（コード不要）：

1. テキストから画像生成ページまたは画像編集ページを開き、ログインします（新規ユーザー登録で 200 クレジット付与）。
2. プロンプトを貼り付け、アスペクト比を選びます。画像編集では 1〜10 枚の画像をアップロードします。
3. 生成をクリックし、結果をダウンロードします。

API 呼び出し：

1. コンソールで API Key を作成します。
2. POST /v1/tasks で、モデル名に 2 つのエントリーポイントのいずれかを指定します。
3. GET /v1/tasks/{taskId} をポーリングするかコールバックを受信し、output[0].url を保存します。

curl：最初の 1 枚を生成

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "muse-image-1.0/text-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Editorial paper-cut illustration of a coral fox curled beneath a midnight-blue tree, warm stars, generous negative space, no text",
      "aspect_ratio": "3:4",
      "output_format": "png"
    }
  }'

レスポンスに data.taskId が含まれます。GET /v1/tasks/{taskId} をポーリングし、status が success になったら output[0].url をダウンロードします。

Python：まず画像生成、次に画像編集

# pip install requests; export HIAPI_KEY=あなたのKey
import os, time, uuid, requests

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_KEY']}"}

def run(model, timeout_s=300, **inp):
    # 同じ送信をリトライするときは同じ Idempotency-Key を再利用すると、課金は 1 回だけ
    r = requests.post(API, json={"model": model, "input": inp},
                      headers={**H, "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4())}, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    task_id = r.json()["data"]["taskId"]
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        d = requests.get(f"{API}/{task_id}", headers=H, timeout=30).json()["data"]
        if d["status"] == "success":
            return d["output"][0]["url"]
        if d["status"] in ("fail", "failed"):
            raise RuntimeError(d)
        time.sleep(5)
    raise TimeoutError(task_id)

# テキストから画像生成、16:9 のヘッダー画像（$0.015）
header = run("muse-image-1.0/text-to-image",
             prompt="A sophisticated editorial illustration of a terracotta desert observatory under an oversized pale moon, winding turquoise river, no text",
             aspect_ratio="16:9", output_format="png")

# 前の 1 枚を夜景に変更（$0.015）
night = run("muse-image-1.0/image-to-image",
            prompt="Turn the illustration into night: deep indigo sky, silver crescent moon, warm amber windows. Keep the buildings and river.",
            image_urls=[header], aspect_ratio="16:9", output_format="png")

with open("night.png", "wb") as f:
    f.write(requests.get(night).content)

1 枚目のリンクは有効期限内で公開アクセス可能なため、そのまま参照画像として渡せます。長期保存したい画像は先にダウンロードして保存してください。

参照画像を使って画像編集

muse-image-1.0/image-to-image では image_urls（1〜10 枚）が必須です。各画像に役割を割り当てます：下の画像 1 でクジラの主体を出し、画像 2 からはレイアウトだけを借り、古い文字はすべて置き換えます。

Design a polished illustrated travel poster using the indigo whale and warm
stars from Image 1 as the central artwork. Borrow the cream paper, forest-green
framing and clean heading hierarchy from Image 2. Replace all old poster text
with a single large heading SEABOUND at the top and the smaller line STORIES
UNDER THE STARS below. Keep the whale recognizable, use balanced spacing and
delicate layered paper detail.

このプロンプトで画像編集ページを開く →（自分の画像を 2 枚アップロード）

muse-image-1.0/image-to-image、参照画像 2 枚、$0.015。

メインタイトルとサブタイトルは一字一句同じですが、Muse が下部に要求していない小さな文字列を 1 行追加しました。コピーを正確にしたい場合は、プロンプトの末尾に「no other text」を追加してください。

パラメータ早見表

フィールド	値	説明
prompt	文字列、必須、最大 5000 文字	画面を説明するか、何を変更し何を保持するかを明記
image_urls	公開リンク 1〜10 枚	画像編集エントリーポイントでは必須。テキストから画像生成エントリーポイントでは不要
aspect_ratio	1:1 4:3 3:4 16:9 9:16 3:2 2:3 21:9 9:21	任意。指定しない場合、モデルが画面内容に応じて構図を決定
output_format	jpeg / png / webp、デフォルト webp	3 形式とも同価格

resolution フィールドはありません。1 枚あたり約 250 万ピクセルで、幅と高さはアスペクト比に応じて変わります。

公開前の注意点

• 固定枠の配置では必ず aspect_ratio を指定。 指定しないとモデルが独自に決めるため、探索時はよいですが、バナー枠に組み込む場合は不適切です。
• fail と failed の両方を判定。 ドキュメントには failed と書かれていますが、両方を判定する方が安全です。
• ポーリングの代わりにコールバックを使用：input と同じ階層に "callback": {"url": "https://your-app.example.com/hiapi/callback"} を追加し、taskId で重複排除します。
• 結果はすぐに保存。 output[0].url には有効期限があるため、速やかにダウンロードするか、タスク作成時に永久保存を選択してください。
• Idempotency-Key リクエストヘッダーを付与し、リトライ時に同じ Key ならタスクは 1 回だけ作成されます。

よくある質問

1 回のタスクで何枚出力されますか？

1 枚です。複数の方向性が必要な場合は、個別にタスクを送信してください。

より大きい、または小さい画像は出力できますか？

できません。Muse Image は約 250 万ピクセル固定です。4K が必要な場合は FLUX.3 Image または Nano Banana 2.1 を選んでください。

参照画像を渡さずに画像編集エントリーポイントを使えますか？

できません。画像編集エントリーポイントでは 1〜10 枚の画像が必須です。テキストから始める場合は muse-image-1.0/text-to-image を使用してください。

生成に失敗した場合、課金されますか？

課金されません。画像生成が成功した場合のみ課金されます。

価格はMuse Image API の価格、その他のプロンプトはMuse Image プロンプト事例、同じプロンプトでの比較はMuse Image vs Nano Banana 2.1をご覧ください。直接モデルページでこのペーパーアートのキツネを生成することもできます。