Images API

エンドポイントは2つ：生成（テキスト → 画像）、編集（画像 + テキスト → 画像）。レスポンスはいずれも OpenAI 標準構造の data[0].b64_json です。

やりたいこと	エンドポイント	対応モデル
テキストから画像を生成	`POST /v1/images/generations`	`openai/gpt-image-2`、`google/gemini-3.1-flash-image`、`bailian/qwen-image-3.0-pro`
画像をアップロードして指示で編集	`POST /v1/images/edits`	OpenAI / Azure のみ：`openai/gpt-image-2`、`openai/gpt-image-1.5`

画像から画像への変換には例外が2つあります。Qwen 系列は edits ではなく generations エンドポイントの input_images フィールドを使います。Gemini 系列はこのページのどちらのエンドポイントでも編集できないため、Gemini ネイティブプロトコルをご利用ください。

プロバイダーの指定

provider.type はリクエストを特定のプロバイダーに固定します。意味があるのは複数のプロバイダーで提供されるモデルだけで、現時点では openai/gpt-image-2（azure_foundry と openai）です。そのモデルを提供していないプロバイダーを指定すると 400 provider_type_unavailable が返ります。

プロバイダー	説明	コンテンツ審査
`azure_foundry`	Microsoft Azure 上でホスト	厳しめ
`openai`	OpenAI 公式 API	比較的ゆるやか

openai/gpt-image-2 の 2 つのプロバイダーは審査基準が異なります：azure_foundry は厳しめ、openai は比較的ゆるやかです。プロンプトが繰り返し拒否される場合は provider.type: "openai" を明示的に指定してください —— 指定しないと重み付き分散で azure_foundry に振り分けられることがあります。

完全なリファレンスは API · プロバイダールーティングを参照してください。

テキストから画像 — `/v1/images/generations`

/v1/images/generations は JSON ボディなので、ボディのフィールドとヘッダーのどちらも使えます。

Python

gen_pinned.py


resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    extra_body={"extra_body": {"provider": {"type": "openai"}}},
)

TypeScript

gen_pinned.ts


const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  extra_body: { provider: { type: 'openai' } },
})

cURL

Terminal


curl https://api.ofox.run/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "...",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "extra_body": { "provider": { "type": "openai" } }
  }'

公式の OpenAI SDK を使用する場合、extra_body はリクエストボディのリテラルなキーとして存在する必要があります。TypeScript SDK はパラメータオブジェクトに記述したとおりに送信します。Python SDK の extra_body= 引数は内容をボディのトップレベルにマージするため、キーをもう 1 段階深くネストするか、リクエストヘッダーで渡してください。

画像編集 — `/v1/images/edits`

/v1/images/edits は multipart アップロードで、extra_body をネストできる JSON ボディがありません。したがってここではヘッダーのみ有効です。extra_body をフォームフィールドとして渡しても無視され、制約なしでリクエストが通ります。

Terminal


curl https://api.ofox.run/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "X-OfoxAI-Provider-Type: openai" \
  -F "model=openai/gpt-image-2" \
  -F "prompt=..." \
  -F "image=@input.png"

/v1/images/edits では、フォームフィールドとして渡した extra_body は黙って無視されます —— 画像は生成されますが制約は効きません。X-OfoxAI-Provider-Type を使ってください。

画像を生成


POST https://api.ofox.run/v1/images/generations

パラメータ

パラメータ	型	必須	説明
`model`	string	✅	`openai/gpt-image-2`、`google/gemini-3.1-flash-image`, `bailian/qwen-image-3.0-pro`
`prompt`	string	✅	自然言語による説明
`quality`	string	✅	`auto` / `low` / `medium` / `high` / `standard` / `hd`
`n`	number	—	1〜10、デフォルト 1。Gemini モデルは非対応
`size`	string	—	`auto` / `1024x1024` / `1536x1024` / `1024x1536` / `256x256` / `512x512` / `1792x1024` / `1024x1792`
`input_images`	string[]	—	参照画像の配列（URL または base64）。Qwen 系列の画像モデルが対応、1〜3 枚。有効時はレスポンスに `usage.num_input_images` が含まれる
`output_format`	string	—	`png` / `jpeg` / `webp`
`background`	string	—	`transparent` / `opaque` / `auto`
`stream`	boolean	—	デフォルト `false`
`extra_body.provider.type`	string	—	プロバイダーを指定します。複数のプロバイダーが提供するモデルでのみ意味を持ちます（このエンドポイントでは現在 `openai/gpt-image-2`）。ヘッダー `X-OfoxAI-Provider-Type` と等価です

レスポンス


{
  "created": 1777385517,
  "data": [
    { "b64_json": "<画像 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 14,
    "input_tokens_details": { "text_tokens": 14 },
    "output_tokens": 208,
    "total_tokens": 222
  }
}

画像は data[0].b64_json に格納されているので、Base64 デコードして保存してください。

OpenAI 系列（gpt-image-2）

Python

gen.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.run/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="A simple red apple on a white table",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
    # 任意：プロバイダーを指定。省略するとプラットフォームが自動で振り分けます
    # extra_body={"extra_body": {"provider": {"type": "openai"}}},
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.run/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  prompt: 'A simple red apple on a white table',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
  // 任意：プロバイダーを指定。省略するとプラットフォームが自動で振り分けます
  // extra_body: { provider: { type: 'openai' } },
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


# 任意：プロバイダーを指定。省略するとプラットフォームが自動で振り分けます
# "extra_body": { "provider": { "type": "openai" } }
curl -X POST 'https://api.ofox.run/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "A simple red apple on a white table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

実際の出力：

gpt-image-2 で生成した赤いリンゴ

Gemini 系列（gemini-3.1-flash-image）

同じエンドポイントは Gemini 画像モデルにも対応します。n を渡してはいけません——ゲートウェイが n を numberOfImages フィールドへ誤マッピングして 400 エラーになります。1リクエストにつき固定で 1 枚生成されます。

Python

gen_gemini.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.run/v1")
 
resp = client.images.generate(
    model="google/gemini-3.1-flash-image",
    prompt="A simple red apple on a white table, photorealistic",
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)
 
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

gen_gemini.ts


import OpenAI from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.run/v1' })
 
const resp = await client.images.generate({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image',
  prompt: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
  size: '1024x1024',
  quality: 'low',
  output_format: 'png',
})
 
fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.run/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "google/gemini-3.1-flash-image",
    "prompt": "A simple red apple on a white table, photorealistic",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low"
  }'

実際の出力：

Gemini で生成した赤いリンゴ

Qwen 系列（qwen-image-3.0-pro）

bailian/qwen-image-3.0-pro などの Qwen 画像モデルは、このエンドポイントで参照画像（1〜3 枚）を直接渡して画像から画像への変換・編集ができます。フィールドは input_images（要素は画像 URL または base64）です：

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.run/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "bailian/qwen-image-3.0-pro",
    "prompt": "リンゴを青くして、他はそのままにしてください",
    "size": "1024x1024",
    "input_images": ["https://example.com/ref-apple.png"]
  }'

参照画像が有効な場合、レスポンスの usage に num_input_images（入力画像の枚数）が含まれます。モデルが実際に読み込んだかをプログラムで確認できます。

フィールド名は必ず input_images です。image_urls、image、images などの他の書き方は黙って無視され、リクエストは単なるテキストから画像への生成に退化します（HTTP は 200 のまま）。

画像を編集


POST https://api.ofox.run/v1/images/edits

multipart/form-data で、画像ファイルのアップロードが必要です。

このエンドポイントは OpenAI / Azure OpenAI モデルのみ対応です。google/gemini-3.1-flash-image を呼び出すと Image editing is not supported for model が返ります——Gemini ネイティブプロトコルでの画像編集に切り替えてください。

パラメータ

パラメータ	型	必須	説明
`model`	string	✅	推奨は `openai/gpt-image-2`
`image`	file	✅	PNG / JPEG ファイル。1 ファイル最大 15 MB、1 リクエストあたり最大 16 枚、リクエストボディ合計 50 MB。1 ファイル 5 MB 以内を推奨：モデル側で入力画像は約 1024 px 相当のキャンバスに縮小されるため、大きなファイルはアップロード時間が増えるだけです
`prompt`	string	✅	編集指示
`quality`	string	✅	`low` / `medium` / `high`
`n`	number	—	デフォルト 1
`size`	string	—	`auto` は元画像と同じサイズ
`X-OfoxAI-Provider-Type`	ヘッダー	—	プロバイダーを指定します。このエンドポイントは multipart アップロードのためヘッダーのみ有効で、フォームフィールドの `extra_body` は黙って無視されます

レスポンス

生成と同じ構造です：


{
  "created": 1777385669,
  "data": [
    { "b64_json": "<編集後画像 Base64>", "index": 0 }
  ],
  "model": "openai/gpt-image-2",
  "size": "auto",
  "quality": "low",
  "usage": {
    "input_tokens": 1041,
    "input_tokens_details": { "image_tokens": 1024, "text_tokens": 17 },
    "num_input_images": 1,
    "output_tokens": 358,
    "total_tokens": 1399
  }
}

usage.input_tokens_details.image_tokens は入力画像が消費したトークン数、num_input_images は入力画像の枚数です。

対応モデルと料金はモデルカタログをご覧ください。

呼び出し

Python

edit.py


import base64
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(api_key="YOUR_OFOX_API_KEY", base_url="https://api.ofox.run/v1")
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    resp = client.images.edit(
        model="openai/gpt-image-2",
        image=f,
        prompt="リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください",
        size="auto",
        quality="low",
        # 任意：プロバイダーを指定。このエンドポイントは multipart のためヘッダーのみ有効
        # extra_headers={"X-OfoxAI-Provider-Type": "openai"},
    )
 
with open("apple_edited.png", "wb") as out:
    out.write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

TypeScript

edit.ts


import OpenAI, { toFile } from 'openai'
import fs from 'node:fs'
 
const client = new OpenAI({ apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY', baseURL: 'https://api.ofox.run/v1' })
 
// 任意：プロバイダーを指定。このエンドポイントは multipart のためヘッダーのみ有効
// 第 2 引数に { headers: { 'X-OfoxAI-Provider-Type': 'openai' } } を渡します
const resp = await client.images.edit({
  model: 'openai/gpt-image-2',
  image: await toFile(fs.createReadStream('apple.png'), 'apple.png'),
  prompt: 'リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください',
  size: 'auto',
  quality: 'low',
})
 
fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(resp.data[0].b64_json!, 'base64'))

cURL

Terminal


# 任意：プロバイダーを指定。このエンドポイントは multipart のためヘッダーのみ有効
# -H 'X-OfoxAI-Provider-Type: openai' \
curl -X POST 'https://api.ofox.run/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -F 'model="openai/gpt-image-2"' \
  -F 'prompt="リンゴを緑色に変えて、それ以外はそのままにしてください"' \
  -F 'image=@/path/to/apple.png' \
  -F 'size="auto"' \
  -F 'quality="low"'

image フィールドにはローカルファイルパスを渡します（cURL では @ を前置）。URL ではありません。

実際の比較：

元画像	編集後

Images API

プロバイダーの指定

テキストから画像 — /v1/images/generations

Python

TypeScript

cURL

画像編集 — /v1/images/edits

画像を生成

パラメータ

レスポンス

OpenAI 系列（gpt-image-2）

Python

TypeScript

cURL

Gemini 系列（gemini-3.1-flash-image）

Python

TypeScript

cURL

Qwen 系列（qwen-image-3.0-pro）

画像を編集

パラメータ

レスポンス

呼び出し

Python

TypeScript

cURL

テキストから画像 — `/v1/images/generations`

画像編集 — `/v1/images/edits`