OpenClawでGPT Image 2を使う：APIキーとCodex OAuthの選び方

OpenClawで画像モデルを指定するなら、値はopenai/gpt-image-2です。ただし、model referenceを入れただけではまだ十分ではありません。最初に決めるべきなのは認証経路です。運用、請求、組織管理、ログ追跡を優先するならOPENAI_API_KEY、すでにOpenClawでCodex profileを使っていて軽く検証したいならCodex OAuthを検討します。

最初に画像が返ってきても、それだけでGPT Image 2経路が通ったとは言えません。OpenClawにはfallback providerがあり、OpenAI側の経路が失敗したあと別providerが画像を返す可能性があります。OAuth profileも、古いtoken、別アカウント、別workspaceを指していることがあります。

Codex OAuthでHTTP 403が返るなら、promptを書き換える前に止めます。OpenClawのversion、OAuth token、active account、workspace、provider output、fallback設定を確認してください。透明背景が必要な場合も、gpt-image-2に無理をさせるのではなく、別modelまたは後処理に分けます。

openai/gpt-image-2を設定する

OpenAIのmodel IDはgpt-image-2です。OpenClawではprovider prefixが付くため、image model referenceはopenai/gpt-image-2になります。このopenai/は見た目の接頭辞ではなく、image requestをOpenAI provider layerへ送るための指定です。

最初は最小構成にします。provider、auth、fallback、promptを同時に変えると、成功しても失敗しても原因が読めません。まずはmodel referenceだけを固定し、認証経路ごとに一つずつ確認します。

hljs json复制
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "imageGenerationModel": {
        "primary": "openai/gpt-image-2"
      }
    }
  }
}

APIキー経路では、OpenClawを起動する環境にOPENAI_API_KEYを置きます。この経路の強みは、OpenAI Platform側で請求、組織、project、quota、API responseを確認しやすいことです。

hljs bash复制
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Codex OAuth経路では、偽のAPIキーを作りません。OpenClawのOAuth flowでOpenAI Codex profileを認証し、どのaccountとworkspaceが有効かを確認したうえで、同じopenai/gpt-image-2を使います。便利ですが、token refreshやprofile selectionまで運用対象になります。

画像を信じる前に経路を確認する

まずprovider inventoryを確認します。OpenClawのimage generationはprovider-awareなので、生成ファイルだけでは証拠になりません。provider path、selected model、auth owner、fallback stateを見ます。

hljs bash复制
image_generate action=list

次に、小さな明示テストを行います。promptは簡単にし、文字描画、透明背景、巨大サイズ、複雑な編集を入れません。目的は画質評価ではなくroute healthの確認です。

hljs bash复制
image_generate model=openai/gpt-image-2 prompt="A simple product icon on a white desk, no text"

結果は運用ログとして読みます。画像は成功したがproviderがOpenAIではないならfallbackです。Codex OAuthで403ならprofile、account、workspace、tokenを見ます。model not foundならprovider prefix、OpenClaw version、model accessを確認します。

本番ならAPIキーを先に選ぶ

OPENAI_API_KEYは、顧客向け生成、batch job、社内承認、監査、障害対応がある場合に向いています。失敗時にOpenClaw logとOpenAI API responseを突き合わせやすく、成功時にも請求とaccount ownerを説明できます。

APIキー経路は常に安いという意味ではありません。価値はauditableであることです。出力model、OpenAI project/org、quota、billing、API responseが同じ責任境界に戻ります。複数人が同じworkflowを使うなら、この明確さが重要です。

費用比較が主題になったら、OpenClaw設定ではなくcost専用の判断に移します。GPT Image 2 APIの安い使い方は、provider比較とcost tradeoffを扱う場所です。

Codex OAuthはprofile証拠がある時だけ使う

Codex OAuthは、OpenClawで既にCodex loginを使っている人には軽く見えます。別のAPI keyを管理せずに試せる場合があり、個人検証では便利です。

ただし、OAuthは無料API権ではありません。authenticated profileです。古いtoken、別account、別workspace、image route未対応、OpenClaw version mismatchは、すべてprompt問題のように見えることがあります。

403はroute diagnosisです。再認証し、古いprofile stateを消し、OpenClaw buildを確認し、model availabilityを見て、fallbackなしで再試行します。同じ403が続き、作業を止められないならAPIキーへ切り替えます。

403、fallback、未対応parameterを分ける

失敗は多くの場合、auth、provider selection、unsupported parameter、environment readinessのどれかです。この順番で分けないと、次の成功が何を直したのか分かりません。

透明背景は停止条件です。gpt-image-2で透明背景を直接出す前提にせず、生成後に別modelや編集工程で処理します。4Kも同じです。OpenClawの経路確認は“誰が生成したか”、高解像度確認は“どのサイズで保存されたか”を扱います。

経路の受け入れ条件

本番チェックリスト

同僚や自動化に渡す前に、operating contractを書きます。model reference、auth owner、route proof、fallback policy、failure branch、switch triggerを残します。

小さなsmoke promptも保管します。文字、透明背景、大きなsize、複雑なeditを避け、route healthだけを確認します。通った後で、同じmodel referenceとlog設定のまま本番promptを実行します。

よくある質問

OpenClawではどのmodel名を使う？

openai/gpt-image-2を使います。OpenAIのmodel IDはgpt-image-2で、OpenClawではOpenAI providerへ送るためにopenai/ prefixが付きます。

Codex OAuthならGPT Image 2 APIは無料？

いいえ。Codex OAuthはauth routeであり、公式無料API権ではありません。無料枠と安全な試験経路はGPT Image 2 API無料境界で確認します。

APIキーとCodex OAuthはどちらを選ぶ？

本番はAPIキーです。請求、組織管理、support logが明確です。Codex OAuthはprofile、account/workspace、provider output、no-fallback testが通った軽量検証に向きます。

Codex OAuthでHTTP 403になる理由は？

auth/profile分岐として扱います。OpenClaw version、OAuth token、active account、workspace、model access、fallback configを確認します。

fallbackが生成していないとどう証明する？

fallbackを止め、model=openai/gpt-image-2を指定し、provider outputまたはlogを見ます。別providerが出ていればGPT Image 2経路成功とは言えません。

透明背景を直接生成できる？

gpt-image-2を透明背景出力の前提にしないでください。生成後に別modelや編集工程へ分けます。

OpenClawで4Kも扱える？

まずOpenClawがopenai/gpt-image-2へ送ったことを証明し、その後でsize設定と保存後のpixelを別workflowで確認します。