Krea
Krea 3
krea-3/text-to-image
テキスト生成と参照画像編集をサポートし、ネイティブ2K出力、1回の編集は約8秒で、頻繁なビジュアル反復と素材の再利用に適しています
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| 単価 | $0.036 |
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位置づけの概要
krea-3/text-to-image は、Krea のテキストから画像を生成するシーン向けのモデルラインで、HiAPI.ai の統合インターフェース経由で呼び出します。テキストプロンプトを受け取って画像を生成し、正方形・縦長・横長など複数のサイズプリセットを提供し、PNG または JPEG で出力します。このラインは berry と jam の 2 つのバリアントに対応しており、前者は画質寄り、後者は速度寄りです。さらに推論強度、ネガティブプロンプト、固定ランダムシードを設定でき、同じ結果を再現しやすくなっています。プロジェクトごとに画質と生成速度のバランスを調整し、生成を自社フローにバッチで組み込みたい開発チームに適しています。
主な特長
- 画質と速度を段階的に選択可能——variant は berry と jam の 2 つのオプションを提供し、前者は品質重視、後者は速度重視で、タスクに応じて切り替えられます。
- 推論強度を調整可能——reasoning_level は low または medium を選択でき、生成前のプロンプトに対する推論と拡張の程度を制御します。medium はより時間がかかります。
- 出力サイズと形式を制御可能——正方形、縦長 4:3/16:9、横長 4:3/16:9 の 6 種類のプリセットを内蔵し、最大 1024×1024、出力は PNG または JPEG を選択できます。
- 固定シードによる再現に対応——seed を渡すことで同じ入力から同じ結果を再現でき、プロンプトのデバッグやバージョン比較に便利です。
機能説明
テキストプロンプトからの画像生成:テキスト記述を唯一の必須入力として、1 枚の画像を返します。prompt は最大 5000 文字で、主体・スタイル・構図を比較的完全に記述できます。
ネガティブプロンプトによる要素の排除:negative_prompt(最大 1024 文字)で画面に含めたくない内容を指定でき、画面制御にもう 1 つの軸を追加できます。
6 種類のサイズプリセットと形式選択:最終的な掲載先に合わせて正方形・縦長・横長のプリセットを選択し、PNG または JPEG で直接出力するため、後工程の形式変換を減らせます。
パラメータによる結果の再現:seed や reasoning_level などのパラメータを固定すれば、同じ入力から安定して同じ出力が得られ、再現可能な生成ベースラインの構築に適しています。
想定される利用シーン
- コンテンツチームの挿絵バッチ生成——コーナーのサイズに合わせて対応するプリセットを選び、1 回の呼び出しで 1 枚の挿絵を生成します。記事のアイキャッチや SNS 用画像など、安定した生成が必要な箇所に使えます。
- デザイナー・開発者によるプロンプト調整——seed を固定したうえで prompt とネガティブプロンプトを項目ごとに調整し、出力の差分を比較して再利用可能なプロンプトテンプレートを蓄積します。
- 縦長・横長素材の同源的生成——同じ記述で portrait と landscape のプリセットを切り替え、モバイル向けと Web 向けに同じスタイルの素材を得られます。
- 生成速度を重視するプロトタイプ検証——jam バリアントを選び推論強度を下げて、企画の初期段階で複数案を素早く取得し、その後 berry で精修版を生成します。
制限と選定のアドバイス
テキストプロンプトからの生成のみに対応し、参照画像を受け取らず、部分編集も行いません。画像から画像への生成や領域単位の修正が必要な場合は、対応する機能を持つモデルを選択してください。出力上限は 1024×1024 で、高解像度の完成品は別途拡大が必要です。negative_prompt は berry バリアントでのみ有効で、jam を選んだ場合はこのパラメータは作用しません。1 回の呼び出しで 1 枚の画像を返すため、複数案が必要な場合は複数回のリクエストが必要です。既存のキャラクターや製品の外観を厳密に再現する必要があるタスクでは、純粋なテキスト記述だけでは一貫性を保証するのが難しいです。
よくある質問
よくある質問を見る →-
Krea 3 は何に適していますか?
リアルな写真、ポートレート、商品画像、料理、建築空間、イラスト、コンセプトデザインに適しており、タイトル文字入りのポスターも生成できます。短いプロンプトでも完成度の高い画面が得られるため、方向性を素早く探るのに向いています。
-
berry と jam の違いは何ですか?
両者は同一モデルの2つのバリアントで、ほとんどのパラメータは同じです(negative_prompt は berry にのみ有効)。Krea は berry を品質優先、jam を速度優先と位置づけており、両者は同価格です。input.variant で切り替え、デフォルトは berry です。実際の比較では、同じ seed でも両者の構図と色調は異なり、画質は同等なので、両方試してから選ぶとよいでしょう。
-
reasoning_level とは何ですか?どれを選べばよいですか?
これは、モデルが画像生成前にプロンプトを理解し拡張するためにどれだけの手間をかけるかを制御するもので、low と medium(デフォルト)から選べます。プロンプトが非常に短い、または抽象的すぎる場合は medium を使用してください。プロンプトがすでに具体的に書かれていて、より速くしたい場合は low を使用してください。
-
どのサイズに対応していますか?
image_size は 6 種類に対応しています:square_hd(1024 × 1024、デフォルト)、square(512 × 512)、portrait_4_3(768 × 1024)、portrait_16_9(576 × 1024)、landscape_4_3(1024 × 768)、landscape_16_9(1024 × 576)。
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:krea-3/text-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
krea-3/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。
seedinteger任意min 0max 2147483647同じ生成結果を再現するための固定ランダムシード。整数で指定し、指定しない場合はサーバー側でランダムに決定されます。
promptstring必須minLength 1maxLength 5000生成する画像のテキスト記述。生成内容のプロンプトとして入力されます。
variantstring任意デフォルト: "berry"生成バリアントのグレード。berry は品質重視、jam は速度重視で、デフォルトは berry です。
berryjamimage_sizestring任意デフォルト: "square_hd"出力サイズのプリセット。最大 1024×1024 まで対応し、デフォルトは square_hd です。
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9output_formatstring任意デフォルト: "png"出力画像のフォーマット。デフォルトは png です。
pngjpegnegative_promptstring任意maxLength 1024画像から除外したい内容を指定します。berry バリアントでのみ有効です。
reasoning_levelstring任意デフォルト: "medium"生成前のプロンプトに対する推論と拡張の程度を制御します。値が高いほど処理が深くなり、medium は比較的遅くなります。デフォルトは medium です。
lowmediumcallbackobject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": "krea-3/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"variant": "berry",
"image_size": "square_hd",
"output_format": "png",
"reasoning_level": "medium"
}
}' 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: "krea-3/text-to-image",
input: {
"prompt": "…",
"variant": "berry",
"image_size": "square_hd",
"output_format": "png",
"reasoning_level": "medium"
}
}),
});
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": "krea-3/text-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"variant": "berry",
"image_size": "square_hd",
"output_format": "png",
"reasoning_level": "medium"
}
},
)
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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