OpenAI
GPT Image 2.6
gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image
OpenAIの2段階グレード画像生成・編集モデル。Flareは速度重視、Sunburstは精度重視で、GIFアニメーションやSVGベクター画像を直接出力でき、部分的な画像修正にも対応
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位置づけの概要
gpt-image-2.6-sunburst は OpenAI 画像生成モデルファミリーにおけるテキストから画像を生成するラインであり、HiAPI.ai の統一インターフェースを通じて画像をバッチ生成する必要がある開発者向けです。テキストプロンプトから直接画像を生成でき、出力形式は一般的なビットマップに加えて SVG ベクターや GIF アニメーションにも対応し、品質・解像度・アスペクト比などのパラメータで完成品の仕様を制御できます。その中でも Sunburst は medium 以上のレンダリング品質で複数回のイテレーションを行う際に画面の細部の一貫性をよりよく保つことができ、連続的な生成と繰り返しの調整が必要なビジュアルコンテンツのワークフローに適しています。
主な特長
- イテレーションを跨いだ細部の一貫性がより安定——medium または high のレンダリング品質で複数回の生成や調整を行う際、Sunburst は画面の細部の一貫性をよりよく保つことができます。
- 出力形式がベクターとアニメーションに拡張——テキストからの画像生成で SVG ベクターファイルと GIF アニメーションを直接出力でき、インターフェース外で形式変換を行う工程を削減できます。
- 生成品質とプランニング品質を個別に調整可能——quality はレンダリング精度を、complexity はプランニング階層を独立して制御し、密集した文字や複雑なレイアウトに対して個別に引き上げることができます。
- アスペクト比が一般的な商用レイアウトをカバー——aspect_ratio は 1:1 から 21:9、3:1 など複数の比率を提供し、配信チャネルに応じたサイズを一度に出力できます。
機能説明
テキストからの画像生成:最大 32000 文字のプロンプトを入力するだけで画像を生成でき、出力はデフォルトで png となり、スクリプトによるバッチ生成に適しています。
レンダリング品質とプランニングの階層制御:quality は low から max までの 5 段階のレンダリング精度を提供し、complexity はプランニング階層を独立して制御するため、複雑なレイアウトではレンダリング段階を全体的に引き上げることなくプランニングのみを個別に高めることができます。
解像度とアスペクト比の設定:解像度は 1K、2K、4K の 3 段階から選択でき、複数のアスペクト比と組み合わせることで、目標とするレイアウトに合った完成サイズを直接生成できます。
マルチフォーマット出力と圧縮:png、jpeg、webp、gif、svg を選択可能。jpeg と webp は 0 から 100 の圧縮レベルに対応し、画質とファイルサイズの間で取舍できます。
透明背景と GIF アニメーション:background を transparent に設定した場合、出力は png または webp に限定されます。GIF はフレーム数、フレームサイズ、フレーム間隔を設定でき、フレームレートと画面サイズはパラメータによって直接決まります。
適したシーン
- デザインチームのクリエイティブスケッチの迅速な出力——短いプロンプトで複数バージョンのスケッチを生成し、品質段階とアスペクト比で選別してから詳細化へ進み、コンセプト段階の案の比較に用います。
- シリーズのブランドビジュアル資産の連続的な制作——同じテーマで繰り返し生成し、中〜高品質では細部がより安定するため、公式サイトや商品ページなどスタイルの統一が必要な素材にそのまま利用できます。
- 運用チームのソーシャル・イベント素材——1:1、9:16、16:9 などの比率で画像をバッチ生成し、圧縮してソーシャル配信やイベントのランディングページに使用します。
- 開発者によるベクター・アニメーション素材の生成——svg または gif 出力を選択し、ベクターグラフィックやフレームアニメーションを直接取得して、アイコン、イラスト、軽量なモーションに利用します。
制限と選定のアドバイス
このラインはテキストからの画像生成のみに対応しており、既存の画像を入力として部分修正を行う必要がある場合は image-to-image ラインに切り替える必要があります。Sunburst のイテレーションを跨いだ一貫性の優位性は medium または high のレンダリング品質を前提としており、低品質の段階では同等の安定性を期待すべきではありません。GIF 出力はアスペクト比パラメータに対応せず、フレームサイズはピクセル単位で指定し、フレーム数の上限を満たす必要があります。透明背景は png と webp のみに対応しています。生成速度に厳しい要件があり、安定した細部を必要としないシーンでは、同ファミリーの Flare ラインを評価できます。
よくある質問
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料金はどのように計算されますか?リクエストが拒否された場合、課金されますか?
枚数課金で、単価は品質ティアと解像度で決まります。本ページの料金表をご参照ください。Flare と Sunburst は同価格です。画像から画像への生成では、参照画像1枚につき $0.012 が追加されます。GIF は品質ティアごとに個別に課金され、解像度には依存しません。パラメータが不正な場合や GIF のサイズが上限を超える場合など、こうしたリクエストは送信段階で拒否され、事前に確保された料金は全額返金され、課金は発生しません。
-
画像の一部だけを修正できますか?
はい、image-to-image のルートで、2つの方法のうちどちらか一方を使います。1つ目は mask_url です。最初のソース画像と同じサイズの RGBA PNG を渡すと、完全に透明なピクセルが修正対象の領域になります。2つ目は markup_url です。透明な PNG の注釈画像を渡し、丸囲みなどのマークで変更したい位置を示します。注釈自体は結果に表示されません。両方を同時に渡すことはできません。マスクを使っても、モデルが画像全体をわずかに再描画する可能性があります。
-
Flare と Sunburst の違いは何ですか、どちらを選ぶべきですか?
両者はパラメータ・使い方・価格が完全に同じで、違いは重視する点にあります。OpenAI の説明によると、Flare は画像生成がより速く、素早い反復やバッチ生成に適しており、推奨されるデフォルトの選択肢です。Sunburst はよりディテールを重視し、medium 以上の品質档位で複数回の編集を行う際に、キャラクター・製品・レイアウトのディテールをより一貫して保ちます。通常はまず Flare を使い、同じ画像を何度も修正する必要があり、ディテールの安定性が求められる場合は Sunburst に切り替えて quality を medium 以上に設定してください。
-
GIF アニメーションや SVG ベクター画像を直接生成できますか?
できます。テキスト・トゥ・イメージの経路では output_format を gif または svg に設定するだけです。イメージ・トゥ・イメージの経路では png、jpeg、webp のみ対応しています。GIF は 3 つのパラメータで制御します。frame_size はフレームごとのピクセルサイズ(デフォルト 512x512、幅と高さで GIF のアスペクト比も決まります)、frame_count はフレーム数(2~16、デフォルト 9)、frame_duration_ms はフレームごとの長さ(デフォルト 200 ミリ秒)です。GIF を生成する際は aspect_ratio を指定しないか auto を指定してください。
生成タスクの作成
https://api.hiapi.ai/v1/tasks ヘッダー
Authorizationstring必須アカウントの API キー。すべてのリクエストで必須です。例:Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY。API キーを取得
Content-Typestring任意リクエストボディは常に JSON として解析されます。送信する場合は application/json(charset 付き可)のみ受け付け、他の値は 415 を返します。例:application/json。
Idempotency-Keystring任意冪等キー。最大 255 バイト。同じアカウントで同じキーの再試行はタスクを 1 つだけ作成し、リプレイは最初の taskId を返します。
ネットワークタイムアウトやクライアントの自動再試行時、同じキーではタスクを 1 回だけ作成し、二重課金は発生しません(適用範囲 = API キーのアカウント)。業務側の一意識別子(例:"order-42")をキーに使うことを推奨します。同じキーのリプレイは最初の taskId を返し、キーは初回送信から 24 時間で失効します。詳細なシナリオ表は統一非同期 API の紹介ページをご覧ください。
ボディ
modelstring必須現在の固定値:gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image とルート default の業務パラメータオブジェクト。下のパラメータ表を参照してください。
promptstring必須minLength 1maxLength 32000生成する画面を記述します。最大 32000 文字。
qualitystring任意デフォルト: "high"レンダリング品質のレベル。low、medium、high、xhigh、max から選択可能。指定しない場合は high。
lowmediumhighxhighmaxbackgroundstring任意背景モード。auto、opaque、transparent から選択可能。transparent にするには出力が png または webp である必要があります。
autoopaquetransparentcomplexitystring任意プランニングの階層。レンダリング品質とは独立しています。low は被写体が単一のシンプルな画面に、high は密集した文字や複雑なレイアウトに適しています。指定しない場合は high。
lowmediumhighframe_sizestring任意pattern ^(auto|[0-9]+x[0-9]+)$GIF 専用:各フレームのピクセル幅 x 高さ(例:512x512)。幅と高さが同時に GIF のアスペクト比を決定します。両辺は 16 の倍数である必要があり、1:1 のような比率表記は受け付けません。指定しない場合または auto を指定した場合は 512x512。すべてのフレームは 1 枚の全体画像に結合されます。全体画像は各辺 3840 以下、総ピクセル数 8,294,400 以下、アスペクト比 3:1 以下である必要があり、超過した場合は送信段階で拒否され、課金されません。512x512 は 2–16 フレームに対応し、768x768 は最大 12 フレームです。
moderationstring任意コンテンツモデレーションのレベル。auto または low から選択可能。指定しない場合は low。
autolowresolutionstring任意デフォルト: "1K"出力解像度のレベル。1K、2K、4K から選択可能。指定しない場合は 1K。
1K2K4Kframe_countinteger任意デフォルト: 9min 2max 16GIF 専用:フレーム数。2–16 の整数。指定しない場合は 9。フレームサイズが 768x768 の場合は最大 12 フレーム。
aspect_ratiostring任意デフォルト: "auto"出力アスペクト比。指定しない場合は auto。GIF ではこのパラメータを使用しません。指定しないか auto を指定した場合、frame_size で各フレームのサイズと比率を制御します。
auto1:13:22:34:33:45:44:5すべて表示(8 件)
16:99:162:11:221:99:213:11:3output_formatstring任意デフォルト: "png"出力形式。png、jpeg、webp、gif、svg から選択可能。指定しない場合は png。gif は動画を出力し、svg はベクターファイルを出力します。この 2 つはテキストからの画像生成のみに対応しています。output_compression を指定した場合は jpeg または webp も同時に指定する必要があります。frame_size、frame_count、frame_duration_ms のいずれかを指定した場合は gif を指定する必要があります。
pngjpegwebpgifsvgframe_duration_msinteger任意デフォルト: 200min 20GIF 専用:各フレームの表示時間(ミリ秒)。最小 20、10 ミリ秒単位で丸められます。指定しない場合は 200。
output_compressioninteger任意min 0max 100圧縮レベル 0–100。jpeg または webp のみで使用します。このパラメータを指定する場合は output_format を jpeg または webp に同時に設定する必要があります。
callbackobject任意
終了状態の通知設定。省略した場合はコールバックされず、呼び出し側でポーリングします。
作成時に callback.url を指定すると、タスク終了時に HiAPI があなたのサービスへ POST し、ポーリングが不要になります。コールバックのリクエストボディはタスク詳細と同構造です。署名検証・再送・冪等の詳細は統一非同期 API 紹介ページのコールバック説明を参照してください。
urlstring必須callback を指定する場合は必須。タスク終了後にこの URL へ POST します。有効な http(s) URL である必要があります。
whenstring任意デフォルト: "final"現在は final のみ対応(success / fail の両方で通知)。
finalstoragestring任意デフォルト: "temp"成果物の保存期間:temp(デフォルト・約 7 日)または persistent(長期保存・サイズ課金)。残高不足や保存上限超過の場合は temp に自動降格します。実際に適用された段階はタスク詳細レスポンスで確認できます。
temppersistentリクエスト例
# 非同期タスクを送信。成功すると即座に taskId を返します(生成完了は待ちません)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"quality": "high",
"resolution": "1K",
"frame_count": 9,
"aspect_ratio": "auto",
"output_format": "png",
"frame_duration_ms": 200
}
}' const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image",
input: {
"prompt": "…",
"quality": "high",
"resolution": "1K",
"frame_count": 9,
"aspect_ratio": "auto",
"output_format": "png",
"frame_duration_ms": 200
}
}),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } } import os, requests
res = requests.post(
"https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
json={
"model": "gpt-image-2.6-sunburst/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"quality": "high",
"resolution": "1K",
"frame_count": 9,
"aspect_ratio": "auto",
"output_format": "png",
"frame_duration_ms": 200
}
},
)
print(res.json()) # { code, message, data: { taskId } } 200 OK
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
}
} 400 Bad Request
{
"code": 400,
"message": "invalid request",
"data": null,
"error_code": "INVALID_REQUEST"
} タスク詳細の取得
https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id レスポンスフィールド
taskIdstring必須タスク ID。先頭は固定で tk-hiapi-。
modelstring必須解決済みのモデル完全名。route パラメータで送信したタスクは base@route(例:gpt-image-2/text-to-image@ext)を返し、それ以外は送信時のモデル名と同一です。
routestring任意route パラメータを明示して送信したタスクでのみ出現し、送信時の値をエコーします。
statusstring必須タスク状態。
queued キュー投入済み、未開始。
handling 処理中。
archiving 処理完了、成果物準備中。
success 終端:完了。成果物利用可能(output を返却)。
fail 終端:失敗(error を返却)。
送信後は status で判断します:success と fail が終端、それ以外は非終端です。1〜3 秒間隔で終端までポーリングすることを推奨します。成功したら output[].url から成果物をダウンロードし、expireAt までに保存先へ転送してください。長期保存が必要な場合は作成時に storage: "persistent" を指定します。
creatednumber必須タスク作成時刻(Unix 秒)。
completednumber必須終了状態になった Unix 秒。非終端では 0 固定。
outputarray任意
status == success のときのみ出現。成果物リスト — 常に配列で、1 タスクで複数の type を同時に返すことがあります(例:video + first_frame)。
Array [ object ]
配列要素
urlstring必須成果物の URL。直接ダウンロードできます。
typestring必須現在の候補値:video、image、audio、first_frame、last_frame、thumbnail。今後拡張される可能性があります。
expireAtnumber必須成果物にアクセスできる期限(Unix 秒)。期限までにダウンロードまたは転送してください。
errorobject任意
status == fail のときのみ出現。
codestring必須業務エラーコード。
messagestring必須エラーの説明。
レスポンス例
成功
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "success",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"output": [
{
"url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
"type": "video",
"expireAt": 1777886899
}
]
}
} 処理中(非終端)
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "archiving",
"created": 1777282033,
"completed": 0
}
} 失敗
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "fail",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"error": {
"code": "TASK_FAILED",
"message": "task failed"
}
}
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