申請フロー
OpenAI Images Generations API を使用するには、まず OpenAI Images Generations API ページにアクセスし、「Acquire」ボタンをクリックして、リクエストに必要な資格情報を取得します：
まだログインまたは登録していない場合は、自動的にログインページにリダイレクトされ、登録とログインを促されます。ログインまたは登録後、現在のページに自動的に戻ります。
初回申請時には無料のクレジットが付与され、この API を無料で使用できます。
基本使用
次に、画面上に対応する内容を入力します。以下の図のように：
authorization で、ドロップダウンリストから選択できます。もう1つのパラメータは model で、model は OpenAI DALL-E の公式モデルカテゴリを選択するものです。ここでは主に1種類のモデルがあります。詳細は提供されたモデルを参照してください。最後のパラメータは prompt で、prompt は生成したい画像のヒントを入力します。
また、右側には対応する呼び出しコードが生成されていることに注意してください。コードをコピーして直接実行することも、直接「Try」ボタンをクリックしてテストすることもできます。
created，今回の画像生成の ID で、今回のタスクを一意に識別するために使用されます。data，画像生成の結果情報を含みます。
data はモデルが生成した画像の具体的な情報を含んでおり、その中の url は生成された画像の詳細リンクです。以下の図のように確認できます。
画像品質パラメータ quality
次に、画像生成結果の詳細なパラメータの設定方法について説明します。画像品質パラメータ quality には2種類あり、1つは standard で、生成される標準の画像を示します。もう1つは hd で、作成される画像はより細かいディテールと大きな一貫性を持ちます。
以下のように画像品質パラメータを standard に設定します：
standard の生成画像は以下の図のようになります：
hd に設定するだけで、以下の図のような画像を得ることができます：
hd は standard よりも生成された画像がより細かいディテールと大きな一貫性を持っていることがわかります。
画像サイズ寸法パラメータ size
私たちは生成する画像のサイズを設定することもできます。以下の設定を行うことができます。
画像のサイズを 1024 * 1024 に設定する具体的な設定は以下の図の通りです：
1024 * 1024 の生成画像は以下の図の通りです：
1792 * 1024 に設定するだけで、以下の図のような画像を得ることができます：
画像のサイズが明らかに異なることがわかります。また、さらに多くのサイズを設定することも可能で、詳細情報は私たちの公式ウェブサイトのドキュメントを参照してください。
画像スタイルパラメータ style
画像スタイルパラメータ style には2つのパラメータが含まれています。1つ目の vivid は生成される画像がより生き生きとしたものであることを示し、もう1つの natural は生成される画像がより自然であることを示します。
画像スタイルパラメータを vivid に設定する具体的な設定は以下の図の通りです：
vivid の生成画像は以下の図の通りです：
natural に設定するだけで、以下の図のような画像を得ることができます：
vivid が natural よりも生き生きとしたリアルな画像を生成していることがわかります。
画像リンクのフォーマットパラメータ response_format
最後の画像リンクのフォーマットパラメータ response_format には2種類あります。1つ目の b64_json は画像リンクを Base64 エンコードし、もう1つの url は普通の画像リンクで、直接画像を確認できます。
画像リンクのフォーマットパラメータを url に設定する具体的な設定は以下の図の通りです：
url の生成画像のリンクは 画像 URL これは直接アクセス可能で、画像内容は以下の図の通りです：
b64_json に設定することで、Base64エンコードされた画像リンクを得ることができます。具体的な結果は以下の図の通りです：
非同期コールバック
OpenAI Images Generations APIが画像を生成するのに時間がかかる可能性があるため、APIが長時間応答しない場合、HTTPリクエストは接続を維持し、追加のシステムリソースを消費することになります。そのため、このAPIは非同期コールバックのサポートも提供しています。 全体の流れは次の通りです：クライアントがリクエストを開始する際に、追加でcallback_url フィールドを指定します。クライアントがAPIリクエストを開始すると、APIはすぐに結果を返し、現在のタスクIDを示す task_id フィールド情報を含みます。タスクが完了すると、生成された画像の結果がPOST JSON形式でクライアントが指定した callback_url に送信され、その中にも task_id フィールドが含まれます。これにより、タスクの結果をIDで関連付けることができます。
以下の例を通じて、具体的にどのように操作するかを理解しましょう。
まず、WebhookコールバックはHTTPリクエストを受信できるサービスであり、開発者は自分が構築したHTTPサーバーのURLに置き換える必要があります。ここでは、デモのために公開されたWebhookサンプルサイト https://webhook.site/ を使用します。このサイトを開くと、Webhook URLが得られます。以下の図の通りです：
このURLをコピーすれば、Webhookとして使用できます。このサンプルは https://webhook.site/3d32690d-6780-4187-a65c-870061e8c8ab です。
次に、フィールド callback_url を上記のWebhook URLに設定し、以下のコードのように相応のパラメータを入力します：
task_id フィールドが含まれており、data フィールドには同期呼び出しと同じ画像生成結果が含まれています。task_id フィールドを通じてタスクの関連付けが可能です。
エラーハンドリング
APIを呼び出す際にエラーが発生した場合、APIは対応するエラーコードとメッセージを返します。例えば：400 token_mismatched：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。400 api_not_implemented：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。401 invalid_token：未認証、無効または不足している認証トークン。429 too_many_requests：リクエストが多すぎます、レート制限を超えました。500 api_error：内部サーバーエラー、サーバーで何かがうまくいかなかった。