GPT Image 2.5 Flare Standard

テキストと最大 16 枚の参照画像から、1K・2K・4K、または正確なピクセルサイズの画像を生成または編集します。生成ごとに実際に使ったトークンで課金され、quality で出力トークン数を設定できます。

• トークン課金です。テキスト入力、画像入力、出力のトークンを、それぞれ 100 万トークンあたりの単価で計算します。下の 1 枚あたりの価格は medium 品質での見積もりです。
• quality は 1 回の生成で使う出力トークン数を決め、そのまま価格を決めます。低い値ほど安くなります。省略すると medium です。
• 非同期のみです。POST /v1/images/tasks でタスクを作成し、GET /v1/tasks/{task_id} をポーリングします。生成は BeatAPI 側で行うため、時間のかかる生成でも接続を占有しません。このモデルでは同期の POST /v1/images/generations は使えません。
• 1 タスクにつき画像は 1 枚です。複数枚が必要な場合は、複数のタスクを作成してください。
• テキストから画像を生成するほか、公開 HTTPS リンクで指定した最大 16 枚の参照画像を編集・合成できます。
• 画面の形は resolution と aspect_ratio で指定するか、1536x1024 のような正確な size 1 つで指定します。両方を同時に使うことはできません。

このモデルをテスト画面で開きます。BeatAPI の API キーを入力するとタスクを作成できます。実際に呼び出され、ご自身の残高から課金されます。

モデル ID

固定価格のモデルとこのモデルは同じリクエストを受け付けます。違うのは quality と価格の数え方だけです。下の値はゲートウェイの契約からそのまま取っています。

エンドポイントと認証

POST https://api.beatapi.io/v1/images/tasks

ボディは JSON で送信し、Content-Type: application/json を指定します。Idempotency-Key は任意です。論理的に 1 件のリクエストごとに一意の値（255 文字以内）を送り、まったく同じボディを再試行するときだけ再利用してください。24 時間以内に同じキーと同じボディで再試行すると、最初のレスポンスが Idempotent-Replayed: true 付きで再度返されます。同じキーで異なるボディを送ると 409 idempotency_conflict が返ります。2xx 以外のレスポンスは保存されないため、400 や 402 の後の再試行は改めて実行されます。

リクエストの流れ

入力モード

リクエストパラメーター

"images": [
  "https://cdn.beatapi.io/samples/smart-bottle.png",
  "https://cdn.beatapi.io/samples/neon-singer.png"
]

"size": "1536x1024"

"quality": "low"

ゲートウェイはタスク作成前に、次の組み合わせも確認します。

• size は 幅x高さ で指定し、resolution と aspect_ratio の代わりに使用します。各辺は 16 の倍数で 16～3840 ピクセル、総画素数は 655,360～8,294,400、長辺と短辺の比は 3:1 以下です。
• size は生成で実際に使ったトークンで課金され、サイズ区分では課金されません。
• quality は出力トークン数を決め、そのまま価格を決めます。既定値は medium です。
• 生成ごとに実際に使ったトークン数（テキスト入力、画像入力、出力）を表示価格の単価で課金します。記載の 1 枚あたりの価格は medium 品質での見積もりです。
• これは公式版で、トークン課金です。quality に low、medium、high、xhigh、max を指定できます。1 枚固定料金の gpt-image-2.5-flare では使えません。

入力メディアの上限

ゲートウェイはタスク作成前にすべての入力を読み取り、次の上限を超えるものは、その入力を示す 400 bad_request で拒否します。課金はされません。

• 参照画像：PNG、JPEG、WebP。ファイルの内容から判定されます。1 件あたり 50 MB 以下（10 進の MB。ホストがサイズを申告した場合に確認されます）で、リンクは 1～16 個です。GIF、HEIC、SVG は拒否されます。
• 参照画像そのもののピクセル数やアスペクト比の上限は確認されません。
• ホストが時間内に応答しない場合、そのリンクは作成時には拒否されません。ゲートウェイはタスクのディスパッチ時に再度取得を試み、それでも取得できないリンクがあるとタスクは失敗し、返金されます。
• ローカルファイルは POST /v1/files でアップロードし、返された data.url を指定してください。

フレームの選び方：resolution と aspect_ratio、または size

画像の大きさと縦横の比を指定する方法は 2 つあり、同時には使えません。

• 区分と比率。 resolution（1K、2K、4K）を送り、形を指定したい場合は aspect_ratio も送ります。両方を省略すると 1K と auto、つまり正方形のフレームになります。
• 正確なサイズ。 size だけを送ります。例：1536x1024。ピクセル数は出力トークン数を変えます。タスクの精算までは、該当する区分の見積もりで予約されます（上の組み合わせルール）。

size を resolution または aspect_ratio と一緒に送ると、"size" already fixes the output; do not send "resolution" with it（または "aspect_ratio"）で拒否されます。このチェックは、もう一方のフィールドがデフォルト値であっても適用されます。

送信してからポーリングする

このモデルはタスクとしてのみ動きます。POST /v1/images/tasks はすぐに応答し、タスク ID は data.id に入ります。その後 data.poll_after_seconds ごとに GET /v1/tasks/{task_id} を呼び、data.status が succeeded または failed になるまで待ちます。生成は BeatAPI 側で行うため、時間のかかる生成でも接続を占有せず、クライアントのタイムアウトにもかかりません。このモデルでは同期の POST /v1/images/generations は使えません。

# 1. Create the task. The call returns at once; the task ID is in data.id.
TASK_ID=$(curl -sS -X POST https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2.5-flare-std","prompt":"A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field","resolution":"2K","quality":"medium"}' | jq -r '.data.id')
# 2. Poll until the task is final. The render runs on BeatAPI, not on this connection.
while true; do
  TASK=$(curl -sS "https://api.beatapi.io/v1/tasks/$TASK_ID" -H "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY")
  STATUS=$(echo "$TASK" | jq -r '.data.status')
  if [ "$STATUS" = "succeeded" ] || [ "$STATUS" = "failed" ]; then break; fi
  sleep 5
done
echo "$TASK" | jq '.data.output.media[].url, .data.usage'

Capabilities API から呼んでも同じタスクです。POST /v1/capabilities/run で開始し、返されたタスク ID でステータスの呼び出しを succeeded または failed になるまで送ります。

{"reference":"model:gpt-image-2.5-flare-std","input":{"model":"gpt-image-2.5-flare-std","prompt":"A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field","resolution":"2K","quality":"medium"}}

{"reference":"model:gpt-image-2.5-flare-std","operation":"status","task_id":"<task_id>"}

トークン課金と固定価格の比較

このモデルが受け付けないフィールド

画像エンドポイントは、他の画像モデルが使ういくつかのフィールドを認識します。ここでそれらを送ると、無視されるのではなく拒否されます。効果のない設定に料金を払うことはありません。

• seed、output_format、enhance_prompt → field "seed" is not supported by model gpt-image-2.5-flare-std（送ったフィールド名が入ります）。結果の形式は選べません。出力の mime_type を読み取ってください。
• n や moderation など、その他の未知のフィールド → unknown field: n。n はありません。1 つのタスクで画像は 1 枚です。

固定価格の gpt-image-2.5-flare と違い、このモデルは quality を受け付けます。

リクエスト例

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field",
  "aspect_ratio": "3:2",
  "resolution": "2K",
  "quality": "medium"
}'

テキストから画像

区分と比率を指定して、プロンプトから 2K の横長画像を生成します。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field",
  "aspect_ratio": "3:2",
  "resolution": "2K",
  "quality": "medium"
}'

低品質の下書き

最初のリクエストを quality: "low" と 1K に変えたものです。出力トークンが少なく、料金も下がります。下書きやプレビューに向いています。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field",
  "aspect_ratio": "3:2",
  "resolution": "1K",
  "quality": "low"
}'

1 枚の画像を編集

商品はそのままに、背景を変更します。auto では正方形になるため、形を明示しています。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "Keep the bottle exactly as it is. Replace the background with a sunlit kitchen counter and add a soft reflection under the bottle.",
  "images": [
    "https://cdn.beatapi.io/samples/smart-bottle.png"
  ],
  "aspect_ratio": "1:1",
  "resolution": "1K"
}'

複数の画像を合成

プロンプトでは、各参照画像を位置で指定します。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "Place the bottle from the first image on a neon-lit stage like the one in the second image. Keep the bottle label readable.",
  "images": [
    "https://cdn.beatapi.io/samples/smart-bottle.png",
    "https://cdn.beatapi.io/samples/neon-singer.png"
  ],
  "aspect_ratio": "16:9",
  "resolution": "2K"
}'

正確なサイズ

1536x1024 のフレームです。size は単独で使います。resolution も aspect_ratio も送りません。1K の見積もりで予約されます。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A flat illustration of a lighthouse on a cliff at dawn, pastel colours, clean shapes",
  "size": "1536x1024"
}'

透明な背景

背景のないステッカー風の被写体です。結果はアルファチャンネル付きの PNG になります。

curl --request POST \
  --url https://api.beatapi.io/v1/images/tasks \
  --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A single cartoon red fox sitting, sticker style, thick white outline, isolated on a transparent background",
  "aspect_ratio": "1:1",
  "resolution": "1K",
  "background": "transparent"
}'

レスポンス

タスクの作成（201）

タスクオブジェクトです。タスクが成功するまで output は null です。「実行中」と記載されたフィールドは、タスクの完了後に表示されなくなります。

{
  "data": {
    "id": "task_7Qm2Xc9LpR4vT8sKa1Nf6YbH3eWdJ0uZ",
    "object": "task",
    "task_kind": "image",
    "capability_id": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "capability_version": 1,
    "media_type": "image",
    "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "status": "queued",
    "stage": "queued",
    "created_at": 1791993600,
    "updated_at": 1791993600,
    "completed_at": null,
    "poll_after_seconds": 5,
    "output": null,
    "usage": {
      "credits_reserved": 0.017394,
      "credits_settled": 0,
      "credits_refunded": 0,
      "credits_charged": 0.017394
    },
    "request_id": "req_5f0c2a9e4b7d4e31",
    "error_code": null,
    "error_message": null
  }
}

完了したタスク

GET /v1/tasks/{task_id} は HTTP 200 と status: "succeeded" を返し、結果は data.output に入ります。

{
  "data": {
    "id": "task_7Qm2Xc9LpR4vT8sKa1Nf6YbH3eWdJ0uZ",
    "object": "task",
    "task_kind": "image",
    "capability_id": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "capability_version": 1,
    "media_type": "image",
    "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "status": "succeeded",
    "stage": "succeeded",
    "created_at": 1791993600,
    "updated_at": 1791993690,
    "completed_at": 1791993690,
    "output": {
      "media": [
        {
          "type": "image",
          "url": "https://media.beatapi.io/outputs/task_7Qm2Xc9LpR4vT8sKa1Nf6YbH3eWdJ0uZ/0.png",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ],
      "r2_url": "https://media.beatapi.io/outputs/task_7Qm2Xc9LpR4vT8sKa1Nf6YbH3eWdJ0uZ/0.png"
    },
    "usage": {
      "credits_reserved": 0.017394,
      "credits_settled": 0.017394,
      "credits_refunded": 0,
      "credits_charged": 0.017394
    },
    "request_id": "req_5f0c2a9e4b7d4e31",
    "error_code": null,
    "error_message": null
  }
}

出力フィールド

失敗したタスク

失敗したタスクも、GET /v1/tasks/{task_id} では HTTP 200 になります。失敗はボディに示されます。仮確保された金額は全額戻されるため、課金されません。

{
  "data": {
    "id": "task_7Qm2Xc9LpR4vT8sKa1Nf6YbH3eWdJ0uZ",
    "object": "task",
    "task_kind": "image",
    "capability_id": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "capability_version": 1,
    "media_type": "image",
    "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
    "status": "failed",
    "stage": "failed",
    "created_at": 1791993600,
    "updated_at": 1791993690,
    "completed_at": 1791993690,
    "output": null,
    "usage": {
      "credits_reserved": 0.017394,
      "credits_settled": 0,
      "credits_refunded": 0.017394,
      "credits_charged": 0
    },
    "retryable": true,
    "request_id": "req_5f0c2a9e4b7d4e31",
    "error_code": "processing_failed",
    "error_message": "The task failed during processing on our side. Retry; a failed task is refunded."
  }
}

完全なコード例

タスクを作成し、サーバーが示すポーリング間隔で完了を待ち、結果の URL を出力します。環境変数に BEATAPI_API_KEY を設定し、requests をインストールしてください。

import os
import time
import uuid
import requests
API = "https://api.beatapi.io"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['BEATAPI_API_KEY']}"}
def create_task(body: dict) -> dict:
    # One Idempotency-Key per logical request: a retry with the same key cannot create a second task.
    headers = {**HEADERS, "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4())}
    for attempt in range(3):
        response = requests.post(f"{API}/v1/images/tasks", headers=headers, json=body, timeout=60)
        if response.status_code in (429, 503) and attempt < 2:
            time.sleep(int(response.headers.get("Retry-After", 10)))
            continue
        break
    try:
        payload = response.json()
    except ValueError:  # an edge error page is not JSON
        response.raise_for_status()
        raise
    if not response.ok:
        error = payload["error"]
        raise RuntimeError(f"{response.status_code} {error['code']}: {error['message']} (request_id={error.get('request_id')})")
    return payload["data"]
def wait_for_task(task_id: str, timeout_seconds: int = 1800) -> dict:
    deadline = time.monotonic() + timeout_seconds
    while time.monotonic() < deadline:
        response = requests.get(f"{API}/v1/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30)
        if response.status_code == 429 or response.status_code >= 500:
            time.sleep(int(response.headers.get("Retry-After", 10)))
            continue
        response.raise_for_status()
        task = response.json()["data"]
        if task["status"] in ("succeeded", "failed"):
            return task
        time.sleep(task.get("poll_after_seconds", 5))
    raise TimeoutError(f"task {task_id} is still running; keep polling later")
task = create_task({
  "model": "gpt-image-2.5-flare-std",
  "prompt": "A minimalist product photo of a glass water bottle on wet black stone, soft rim light, shallow depth of field",
  "aspect_ratio": "3:2",
  "resolution": "2K",
  "quality": "medium"
})
print("created", task["id"])
task = wait_for_task(task["id"])
if task["status"] == "failed":
    raise SystemExit(f"{task['error_code']}: {task['error_message']}")
for item in task["output"]["media"]:
    print(item["url"])

課金

• トークン課金です。単価は下の表（100 万トークンあたり）のとおりで、テキスト入力（プロンプト）、画像入力（images の参照画像）、出力（生成された画像）に分かれます。トークン数はモデルが数え、quality、フレーム、参照画像のいずれも数を変えます。
• 1 枚あたりの価格は、medium 品質、各区分の正方形フレーム、参照画像なしで 1 回生成した場合の見積もりです。low は出力トークンが少なく、それより高い値は多くなります。
• タスクの作成時に、その区分の見積もりが残高（キーに上限がある場合はその枠）から予約されます。成功すると、生成で実際に使ったトークンで精算されるため、最終的な data.usage は予約額と異なることがあります。タスクができる前に拒否されたリクエストには料金がかかりません。
• 失敗したタスクは全額返金されます。
• 固定価格の gpt-image-2.5-flare は同じモデルで、生成に何トークン使っても画像 1 枚ごとに一定の価格です。

現在の定価です。料金ページと同じ金額です。割引を個別に契約しているアカウントでは、より低い金額になります。実際に課金された金額は、タスクの data.usage で確認できます。

よくあるエラー

HTTP エラー早見表

タスクが作られる前のエラーは、2xx 以外のレスポンスで返されます。課金はされません。error.code または error.retryable で処理を分岐してください。message には問題の内容が示されます。全一覧と再試行のルールはエラーにあります。

{
  "error": {
    "code": "bad_request",
    "message": "\"prompt\" is required",
    "retryable": false,
    "request_id": "req_5f0c2a9e4b7d4e31"
  }
}