GPT Image 2 API の料金と使い方(Python サンプル付き)
LaoZhang の API キー 1 つで呼び出せ、YingTu の画像スタジオと同じエンドポイントを使います。エンドポイント、パラメータ、1 枚の料金、コピーして使えるコードをまとめました。コード例に実際のキーは入りません。2026 年 10 月 9 日時点で、このページのモデル ID はすべて 1 枚ごとの課金でサブスクはなく、1 つのキーで全部使えます。
重要な情報(2026 年 10 月 10 日時点)
- 同じエンドポイントで使えるモデル ID:gpt-image-2-vip、gpt-image-2.5-flare-vip、gpt-image-2.5-sunburst-vip。LaoZhang のキー 1 つですべて使えます。
- 1 枚あたりの料金:GPT Image 2 VIP $0.03、GPT Image 2.5 Flare $0.03、GPT Image 2.5 Sunburst $0.03。サブスクなしで、1 枚ごとに課金されます。
- Base URL https://api2.laozhang.ai、OpenAI 形式:POST /v1/images/generations · /v1/images/edits。
- LaoZhang の新規アカウントには $0.1 のテスト用クレジット:GPT Image 2 VIP 約 3 枚。
- laozhang.ai でのチャージは Stripe 経由のカード払いか USDT。
3 ステップで動かす
- 1
laozhang.ai で API キーを作成(新規アカウントは $0.1 付き)。
- 2
下のモデル ID とコードをコピーし、キーを環境変数に入れる。
- 3
まず 1 枚生成してレスポンスを確認してから、本格的に使う。
エンドポイントと認証
- Base URL
- https://api2.laozhang.ai
- 認証
- Bearer API キー
- リクエスト形式
- OpenAI Images
- 参照画像
- 対応
- 参照画像数
- YingTu で最大 5 枚(提供元の上限ではありません)
- 確認状況
- 未確認 — 確認できる日付の記録がありません。
コード例
プロンプトを自分のものに変えてください。参照画像を使う場合は下の編集用の例を。
テキストから画像の例
export LAOZHANG_API_KEY="replace-with-your-key"
curl --fail-with-body --max-time 500 \
-X POST 'https://api2.laozhang.ai/v1/images/generations' \
-H "Authorization: Bearer ${LAOZHANG_API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{"model":"gpt-image-2-vip","prompt":"A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.","size":"2048x2048","quality":"high"}'
# The JSON response can contain base64 image data or an image URL.
# If this request times out, check request and billing logs before retrying.参照画像編集の例
import base64
import mimetypes
import os
import sys
import requests
API_KEY = os.environ.get("LAOZHANG_API_KEY")
if not API_KEY:
raise RuntimeError("Set the LAOZHANG_API_KEY environment variable before running this example.")
REQUEST_TIMEOUT_SECONDS = 500
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
def extension_for_mime(mime_type):
return {
"image/jpeg": "jpg",
"image/png": "png",
"image/webp": "webp",
"image/gif": "gif",
}.get(mime_type, "bin")
def decode_base64_image(value, fallback_mime="image/png"):
mime_type = fallback_mime
encoded = value
if value.startswith("data:"):
header, encoded = value.split(",", 1)
mime_type = header[5:].split(";", 1)[0] or fallback_mime
return base64.b64decode(encoded, validate=True), mime_type
def parse_json_response(response):
try:
result = response.json()
except ValueError as error:
print("API returned a non-JSON response.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1) from error
if not isinstance(result, dict):
print("API returned an unexpected JSON shape.", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
return result
def extract_image(result):
if not isinstance(result, dict):
return None
images = result.get("data") or []
first_image = images[0] if images and isinstance(images[0], dict) else {}
encoded = first_image.get("b64_json")
if isinstance(encoded, str) and encoded:
return decode_base64_image(encoded)
image_url = first_image.get("url")
if isinstance(image_url, str) and image_url:
image_response = requests.get(image_url, timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS)
image_response.raise_for_status()
mime_type = image_response.headers.get("Content-Type", "image/png").split(";", 1)[0]
return image_response.content, mime_type
return None
def save_result_image(result):
extracted = extract_image(result)
if not extracted:
keys = sorted(result.keys()) if isinstance(result, dict) else []
print(f"No image data in response. Top-level keys: {keys}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
image_bytes, mime_type = extracted
output_path = f"output.{extension_for_mime(mime_type)}"
with open(output_path, "wb") as output_file:
output_file.write(image_bytes)
print(f"Image saved: {output_path} ({mime_type})")
API_URL = "https://api2.laozhang.ai/v1/images/edits"
data = {
"model": "gpt-image-2-vip",
"prompt": "A minimal coffee poster with the exact headline “COFFEE MADE SIMPLE”, high contrast type, warm natural light, clean commercial layout.",
"size": "2048x2048",
"quality": "high"
}
opened_files = []
files = []
image_1_path = "image_1.jpg" # Replace with your reference image path
image_1_mime = mimetypes.guess_type(image_1_path)[0] or "image/jpeg"
image_1_file = open(image_1_path, "rb")
opened_files.append(image_1_file)
files.append(("image", (image_1_path, image_1_file, image_1_mime)))
try:
try:
response = requests.post(
API_URL,
headers=headers,
data=data,
files=files,
timeout=REQUEST_TIMEOUT_SECONDS,
)
except requests.Timeout as error:
print(
"Request timed out after 500 seconds. The result status may be unknown; "
"check call and billing logs before retrying.",
file=sys.stderr,
)
raise SystemExit(1) from error
finally:
for image_file in opened_files:
image_file.close()
if response.status_code != 200:
print(f"API error {response.status_code}: {response.text}", file=sys.stderr)
raise SystemExit(1)
save_result_image(parse_json_response(response))リクエストパラメータ
現在の YingTu クライアントとコード例に一致する項目です。
| パラメータ | 送信方法 |
|---|---|
| model | 必須。このページの正確なモデル ID を使用します。 |
| prompt | 必須。画像指示を送り、API Key は含めません。 |
| 出力設定 | size はこのモデルで使える正確なサイズから選びます。 |
| quality | 任意。low・medium・high から選びます。 |
| 参照画像 | 任意。YingTu ブラウザでは最大 5 枚を multipart の image として編集エンドポイントへ送信します。 |
レスポンスとタイムアウト
- 画像レスポンス
data[0].b64_json(data URL を含む)をデコードするか、data[0].urlをダウンロードします。- 画像以外のレスポンス
b64_jsonまたはurlがなければ成功扱いにせず、API メッセージがあれば表示します。
クライアントの 500 秒タイムアウト
500 秒後に YingTu は待機を終了します。この時点では上流結果や請求が不明な場合があります。
自動再試行なし
YingTu は自動で再試行しません。再度の有料呼び出し前にリクエストと請求ログを確認します。
一般的なエラー
- 認証
- 環境変数の Key と Bearer 認証ヘッダーを確認します。
- 権限または残高
- LaoZhang でモデル権限、残高、請求、アカウント制限を確認します。
- レート制限
- 並列数を下げ、返された上流またはアカウントのメッセージを確認します。
- 画像なし
- ブロック・終了理由、API メッセージ、response ID を確認します。
- タイムアウト
- 最終状態が不明な場合があります。再試行前に呼び出しと請求ログを確認します。
既知の制約
生成結果を使う前に、次の点を確認してください。
- ダウンロードしたファイルの実寸を確認します。
- すべての文字、数字、記号を校正します。
- 人物・ロゴ・包装・色・細部を使用前に確認します。
- 利用可否と待ち時間は変動する場合があります。
- 価格、残高、権限、請求は LaoZhang で確認します。
このエンドポイントで使える GPT Image 2 のモデル ID
エンドポイントもリクエスト形式も同じで、モデル ID だけを変えます。
| モデル | モデル ID | 料金 | サイズ |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 VIP | gpt-image-2-vip | $0.03/ 枚 | 1K / 2K / 4K |
| GPT Image 2.5 Flare | gpt-image-2.5-flare-vip | $0.03/ 枚 | 1K / 2K / 4K |
| GPT Image 2.5 Sunburst | gpt-image-2.5-sunburst-vip | $0.03/ 枚 | 1K / 2K / 4K |
API FAQ
GPT Image 2 API の料金は?
1 枚ごとの課金でサブスクなし:GPT Image 2 VIP $0.03、GPT Image 2.5 Flare $0.03、GPT Image 2.5 Sunburst $0.03。すべての課金は LaoZhang アカウントで確認できます。
GPT Image 2 の API キーはどう取得しますか?
laozhang.ai でトークンを作成します(このページ上部のトークンボタン)。1 つのキーで表のすべてのモデルを使え、新規アカウントには $0.1 のテスト用クレジットがあります。
ベース URL は?
https://api2.laozhang.ai/v1、OpenAI Images 形式:/v1/images/generations と /v1/images/edits。
GPT Image 2 API に無料枠はありますか?
テスト用の無料分があります。LaoZhang の新規アカウントには $0.1(GPT Image 2 約 3 枚分)。その後は呼び出しごとに残高から 1 枚単位で課金され、月額プランや枠の購入はありません。
GPT Image 2 API で使えるサイズは?
size には 30 種類の正確な「幅x高さ」のどれかを指定します。1K・2K・4K それぞれに 10 種類の比率があり、例は 1280x1280、2048x2048(既定)、3840x2160。quality は low・medium・high で、どのサイズ・品質も同じ $0.03 です。
API Key はどこに保存しますか?
コード例の環境変数を使い、コード、ログ、プロンプトに完全な Key を残しません。
タイムアウトは失敗ですか?
必ずしもそうではありません。500 秒後も結果や請求が不明な場合があるため、ログを確認します。
参照画像数は提供元の上限ですか?
いいえ。YingTu のブラウザ側の上限で、モデル自体の上限ではありません。
価格と権限はどこで確認しますか?
最新の価格、残高、権限、請求は LaoZhang アカウントで確認します。
料金と請求
1 枚ごとの課金です。表示は LaoZhang の現在の料金で、実際の請求・残高・使えるモデルは LaoZhang アカウントで確認できます。
- モデル ID
- gpt-image-2-vip
- 料金
- $0.03/ 枚
- 出力サイズ
- 1K / 2K / 4K
- 正確な出力サイズ
- 30個の選択可能なサイズ
- 品質レベル
- low / medium / high
- API 形式
- OpenAI Images
まずスタジオで 1 枚試す
ここにある設定はすべて YingTu の画像スタジオで使え、新規ユーザーは $0.1 分を無料で試せます。
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