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OrcaRouter は選択したモデルに応じて 2 つのパスで画像生成を公開します:
  1. /v1/images/generations —— OpenAI 画像 API 形式。専用の画像 生成モデル (DALL-E 置き換えファミリー、Imagen、Grok Imagine) に 最適。
  2. /v1/chat/completions —— チャット形式の画像生成。1 ターンで テキストと画像を返すモデル (Gemini の nano-banana / “imagine” ファミリー) に最適。

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パス 1: 専用画像 API

/v1/images/generations は OpenAI 画像 API 形式に従います。この エンドポイントで利用できるモデルファミリー:
  • OpenAI: openai/gpt-image-1、openai/gpt-image-1-mini、 openai/gpt-image-1.5
  • Google Imagen: google/imagen-4.0-fast-generate-001、 google/imagen-4.0-generate-001、 google/imagen-4.0-ultra-generate-001
  • xAI: grok/grok-imagine-image、grok/grok-imagine-image-pro
curl https://api.orcarouter.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-orca-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-1",
    "prompt": "A cat astronaut on Mars, photorealistic",
    "size": "1024x1024"
  }'

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パス 2: chat completions 経由の画像生成

一部の Gemini モデルは、通常のチャットコンプリーションのターンの 一部として画像を返せます。これらのモデルを選択すると、OrcaRouter は上流にテキストと画像の両方をレスポンスで発するように自動的に伝え ます:
  • google/gemini-2.5-flash-image
  • google/gemini-3-pro-image-preview
  • google/gemini-3.1-flash-image-preview

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例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-orca-...")

resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "Draw a watercolour of a foggy harbor at dawn."}],
)

# resp.choices[0].message.content は SDK のシリアライズ方法に応じて、
# テキスト + 画像 data URL または inline_data ブロックを持ちます。
# SDK が画像を直接公開しない場合は生のレスポンスを確認してください。
これらのモデルは /v1/images/generations 経由では呼び出せません —— chat completions を使用してください。

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関連項目