GPT Image 2.6 Flare Low

このシリーズのモデル

各モデルには Playground、料金設定、入力仕様が用意されています。機能で絞り込み、必要なモデルを開いてください。

GPT Image 2.6 Flare Low シリーズの概要

各機能のモデル ID と、用途の簡単な説明です。

モデルID説明
GPT Image 2.6 Flare Low(テキストを画像に変換)gpt-image-2.6-flare-low-text-to-image圧倒的な生成スピードと安定した描写力を両立した万能画像モデル
GPT Image 2.6 Flare Low(画像から画像へ)gpt-image-2.6-flare-low-image-to-image圧倒的な生成速度と高い一貫性を両立した実力派画像編集モデル

月光の森の蝶の精霊少女

夢幻の森の中、蝶の翼を持つエルフの少女。蛍と月光に優しく包まれて

プロンプト

夢幻的な森の中のエルフ少女、背中から半透明の蝶の羽が生えている、長い髪が滝のように浮遊し、周囲を光るホタルと漂う魔法の粒子が取り囲む。月光が木々の梢を透かして柔らかな銀色の輝きを投げかけ、極めて美しく幻想的、超詳細な肌の質感と羽のテクスチャ、柔らかいフォーカスと夢のような光のハロー、8K超高精細、映画レベルのライティング、Best Quality, Highly Detailed

GPT Image 2.6 Flare Low

GPT Image 2.6 Flare Low で生成

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh で生成

GPT Image 2.5 Sunburst Medium

GPT Image 2.5 Sunburst Medium で生成

雪後の禅院にいる和服の女性

極簡で余白の多い雪景色の中庭。静かな和服の女性が朝の光と溶け合う

プロンプト

極簡な日本式禅の庭、雪の朝、黒い着物を着た女性が畳の上に正座し、枯山水の石庭を眺めている。窓の外には雪に覆われた松と遠山、柔らかな朝の光が室内に差し込む、極めて強い余白と静寂の雰囲気、写真のような被写界深度、8K超高解像度、繊細な素材表現、日本伝統美学、Serene, Minimalist, Best Quality

GPT Image 2.6 Flare Low

GPT Image 2.6 Flare Low で生成

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh で生成

GPT Image 2.5 Sunburst Medium

GPT Image 2.5 Sunburst Medium で生成

極彩色の花園と眠る狐

ジャン・ジロー(メビウス)のスタイルで描かれた、神秘的で緻密なイラスト。鮮烈な色彩の花々の中で、一匹の狐が蝶を鼻先に乗せて眠る、マキシマリズムな傑作。

プロンプト

メビウス(ジャン・ジロー)風, マキシマリズム, 神秘的, 非対称な構図, 細部まで緻密, 傑作. 虞美人草, 菊, 百合, カミツレ, 色鮮やかで鮮烈な色彩. 花々の中で仰向けになって眠る一匹の狐, 鼻先に止まった小さな蝶. 超広角, 深い被写界深度(パンフォーカス), 明るいライティング.

GPT Image 2.6 Flare Low

GPT Image 2.6 Flare Low で生成

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh

GPT Image 2.5 Sunburst XHigh で生成

GPT Image 2.5 Sunburst Medium

GPT Image 2.5 Sunburst Medium で生成

他のモデルとの比較

同じ用途で他のモデルを選択する前に、制作上の制限事項と基本クレジット消費量を確認してください。

モデルマルチモーダルリファレンス最大解像度Sousaku の基本料金(目安)
GPT Image 2.6 Flare Low最大 5 枚の画像最大 4K3 クレジット
GPT Image 2.5 Sunburst XHigh最大 5 枚の画像最大 4K5 クレジット
GPT Image 2.5 Sunburst Medium最大 5 枚の画像最大 4K3 クレジット

クイックスタートガイド

登録から初めての API 呼び出し成功までの手順です。どのモデルでも同じ流れで利用できます。

ステップ 1

アカウントの作成

登録と認証を完了すると、API キーを発行して Playground を利用できます。

ステップ 2

このシリーズからモデルを選択

上のカードをクリックして、モデルの詳細、料金、入力パラメータの仕様を確認します。

ステップ 3

Playground で試す

自動化する前に、フォーム上で入力内容やパラメータを確認してください。

ステップ 4

モデル ID とフィールドをコピー

詳細ページのドキュメントに必須パラメータが記載されています。create_task でも同じフィールド名を使用してください。

ステップ 5

API の組み込みとポーリング

API キーを使って生成 API を呼び出し、タスクが成功するまでポーリングを行って結果をダウンロードします。

ステップ 6

利用状況の確認

モデルの料金ページとダッシュボードでクレジット消費を確認できます。

他のモデルファミリーを探す

Sousaku で利用できる他のシリーズです。1つの API キー、1つのタスクフローで完結します。