生成

テキスト → 画像

POST/v1/images

テキストプロンプトから画像を生成します。最大4枚のリファレンス画像で結果を誘導することもできます。

非同期 idを返します。ポーリングまたはウェブフック一般的 ~10–40sコスト ≈15–50 credits

パラメーター

パラメーター説明
prompt必須
string		画像プロンプト。最大5,000文字。
model任意
string		使用する画像モデル。例: nano-banana, gpt-image-2。省略するとデフォルトを使用します。一覧: GET /v1/models?category=image。
aspectRatio任意
string		例: 1:1, 16:9, 9:16。対応する比率はモデルごとに異なります。GET /v1/modelsのsupportedAspectRatiosを参照してください。
referenceImages任意
string[]		視覚的なガイドとして使う画像URL、最大4個。ローカルファイルはmultipartのreferenceFilesパートに入れます(各≤20 MB)。リファレンス編集にはnano-bananaを推奨します。

リクエスト

リクエスト
curl -X POST https://api.picoberry.ai/v1/images \
  -H "Authorization: Bearer pb_live_xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"a low-poly wooden barrel","model":"nano-banana","aspectRatio":"1:1"}'
r = requests.post("https://api.picoberry.ai/v1/images", headers=headers,
    json={"prompt": "a low-poly wooden barrel", "model": "nano-banana"})
asset_id = r.json()["data"]["id"]
const res = await fetch(`${BASE}/v1/images`, {
  method: "POST", headers: { ...headers, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({ prompt: "a low-poly wooden barrel", model: "nano-banana" }),
});
const { id } = (await res.json()).data;

レスポンス

レスポンス · 200
{ "success": true, "data": { "id": "019…", "taskStatus": 0, "type": "image" } }

taskStatusが2になるまでGET /v1/assets/{id}をポーリングしてください。画像URLはfiles.imageに格納されます。

リファレンス画像(ローカルファイル)

ホストされたreferenceImages URLの代わりに、multipart/form-dataで最大4個のreferenceFilesパート(各≤20 MB)を送信できます。残りのフィールドはフォームフィールドになります。

curl -X POST https://api.picoberry.ai/v1/images \
  -H "Authorization: Bearer pb_live_xxx" \
  -F "prompt=a low-poly wooden barrel" -F "model=nano-banana" \
  -F "referenceFiles=@./ref1.png" -F "referenceFiles=@./ref2.png"