--- title: RunAPI経由でWorkBuddyにてGPT Imageを使用する — MCPガイド | RunAPI description: MCP経由でWorkBuddyのGPT Image 2を使って画像生成・編集。テキストから画像生成、指示ベースの編集、アスペクト比と解像度の指定、RunAPI keyひとつで対応。 url: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image.md canonical: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image locale: ja site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-gpt-image zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-gpt-image es: https://runapi.ai/es/workbuddy-gpt-image ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image de: https://runapi.ai/de/workbuddy-gpt-image fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-gpt-image pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-gpt-image ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gpt-image it: https://runapi.ai/it/workbuddy-gpt-image nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-gpt-image pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-gpt-image tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-gpt-image zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gpt-image zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-gpt-image ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-gpt-image x-default: https://runapi.ai/workbuddy-gpt-image model: gpt-image --- > HTML version: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # WorkBuddyでGPT Imageを使用しましょう。 GPT Image 2はOpenAIの専用画像生成モデルで、テキストから画像生成および指示ベースの画像編集に対応し、アスペクト比を選択でき、最大4Kの出力解像度をサポートしています。WorkBuddyはチャットで使用しているのと同じRunAPI serverとRUNAPI_API_KEYを使ってMCPツールとして呼び出すため、追加インストールは不要です。 - [API キーを取得](https://runapi.ai/ja/login) - [ドキュメントを読む](https://runapi.ai/ja/docs/guides) MCP server 1つ · テキストから画像生成＋画像編集 · 最大4K出力 ### プロンプト ```text Use the runapi MCP server to generate an image with OpenAI GPT Image 2. Requirements: - Call the runapi create_task tool with the text_to_image action. - Set the model to "gpt-image-2". - Write a descriptive prompt. GPT Image 2 follows natural language instructions closely — describe layout, style, and text overlays. - Optionally set output_resolution to 1k, 2k, or 4k. Default is 1k. - The task is async. Poll it with get_task until it completes, then report the output image URL. ``` ### MCP設定 ```bash { "mcp_servers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### レスポンス ```json { "task_id": "tsk_abc123", "status": "completed", "model": "gpt-image-2", "output": { "image_url": "https://media.runapi.ai/outputs/tsk_abc123.png", "output_resolution": "2k" } } ``` ## 3ステップでWorkBuddyにてGPT Imageを使用する 1. **RunAPI MCPサーバーを追加する** - WorkBuddyにrunapiという名前のMCP serverを登録し、streamable HTTP経由でhttps://runapi.ai/mcpを指定、RUNAPI_API_KEYからキーを読み込むよう設定します。チャット用にRunAPIがすでに接続されている場合、GPT Imageツールは同じserverから公開されており、追加設定は不要です。 `url: https://runapi.ai/mcp auth: Bearer $RUNAPI_API_KEY ` 2. **WorkBuddyにGPT Imageタスクを依頼する** - ワークベンチエージェントに、text_to_imageアクションとモデルgpt-image-2を指定してrunapi create_taskツールを呼び出すよう指示し、レイアウトやスタイルの指示を含む説明的なpromptを提供します。より高精細な出力にはoutput_resolutionを2kまたは4kに設定してください。既存画像の編集には、gpt-image-2とsource_image_urlsを指定したedit_imageアクションを使用させてください。 `create_task(service="gpt-image-2", action="text_to_image", model="gpt-image-2", prompt="...", output_resolution="2k") ` 3. **結果を取得する** - ツール呼び出しはすぐにtask_idを返します。WorkBuddyはget_taskツールでstatusがcompletedに変わるまでポーリングし、会話内に出力画像URLを報告します。 `get_task(task_id="tsk_abc123") ` ## GPT Imageタスクパラメータ | パラメータ | 型 | 説明 | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | gpt-image-2。text_to_imageとedit_imageの両アクションで同じモデルIDを使用します。 | | `prompt` | `string` | 必須。希望する画像の自然言語による説明。レイアウト、テキストオーバーレイ、スタイルの詳細な指示をサポートします。 | | `output_resolution` | `string` | 任意。出力解像度 — 1k（デフォルト）、2k、または4k。text_to_imageでは解像度が高いほど1枚あたりのコストが増加します。edit_imageはどの解像度でも同じ料金です。 | | `aspect_ratio` | `string` | 任意。デフォルトはautoです。1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16などをサポートします。 | | `source_image_urls` | `array` | edit_imageアクションで必須。編集対象のソース画像のURLを1つ以上指定します。 | ## WorkBuddy上のGPT Imageとは？ GPT Image 2はOpenAIの専用画像モデルで、キーワード駆動型のジェネレーターというより、構造化されたデザインアシスタントのように機能します。レイアウト、テキスト配置、スタイルの制約といった制作の指示を与えると、それに忠実に従います。キャラクターの一貫性、クリーンなテキストレンダリング、読みやすいレイアウトが優れているとユーザーから評価されていますが、複数回の反復的な修正を重ねると品質が低下することがあります。WorkBuddyエージェントは、チャットで使用しているのと同じRunAPI MCP server上のツールとしてこれを呼び出します。 ## GPT Image のユースケース - **UI モックアップとアプリデザインワイヤーフレーム** - ボタンレイアウト、ナビゲーションバー、正しく表示されるプレースホルダーコンテンツを含む詳細な UI モックアップを文章の説明から生成します。 - **テキスト量の多いポスターとプレゼンテーション** - プロンプトで指定したテキストコンテンツが、清潔で読みやすいレイアウトでレンダリングされた、正確なテキストのポスター・インフォグラフィック・プレゼンテーションスライドを作成します。 - **キャラクターデザインシート** - 1 つの説明文から複数アングルで一貫した特徴を保ったターンアラウンドビュー付きのキャラクターデザインシートを生成します。 ## GPT Image + WorkBuddyに関するよくある質問 ### WorkBuddyでGPT Image 2を使用できますか？ はい。WorkBuddyはMCPをネイティブに解釈するため、RunAPIをMCP serverとして登録すれば、GPT Image 2がツールとして利用可能になります。ワークベンチエージェントにモデルgpt-image-2でtext_to_imageタスクを依頼してください。チャットで使用している同じRUNAPI_API_KEYで対応でき、追加のスキルやプラグインは不要です。 ### GPT Image 2とGPT-4o Imageの違いは何ですか？ GPT Image 2はOpenAI専用の画像生成モデルで、より高品質な画像を最大4Kで出力できます。GPT-4o Imageはチャットコンテキスト内で画像を生成しますが、1:1、3:2、2:3のアスペクト比に限定されています。どちらもRunAPI経由で利用可能です。スタンドアロン生成にはgpt-image-2、チャット統合の画像出力にはgpt-4o-imageを使用してください。 ### GPT Image 2 はどのアスペクト比と解像度に対応していますか？ aspect_ratio には auto または 1:1 から 21:9、9:21 までの比率を、output_resolution には 1k、2k、4k のいずれかを指定します。解像度の既定値は 1k です。 ### RunAPIでのGPT Image 2の料金体系はどうなっていますか？ GPT Image 2は1枚ごとに課金されます。text_to_imageの料金は出力解像度によって異なり、1kが最低コスト、2kは中程度、4kが最高コストです。edit_imageはどの解像度でも1枚あたり同じ料金です。現在の1枚あたりの料金はRunAPIの料金ページでご確認ください。生成に失敗した場合は課金されません。 ### WorkBuddyでGPT Image 2を使って既存の画像を編集できますか？ はい。WorkBuddyにモデルgpt-image-2でedit_imageタスクを実行させてください。source_image_urlsにソース画像のURLを渡し、promptに編集内容を記述します（例：「背景をビーチの夕日に変える」「人物に赤い帽子を追加する」）。GPT Image 2は自然言語の編集指示に従います。 - [WorkBuddyセットアップガイド →](https://runapi.ai/ja/workbuddy.md) - まだ設定していませんか？WorkBuddy向けRunAPI MCPセットアップガイドから始めてください。 - [GPT Image モデル →](https://runapi.ai/ja/models/gpt-image.md) - GPT Image の全バリアント、料金、API ドキュメントをご覧ください。 ## 今すぐWorkBuddyでGPT Imageを試してみましょう。 無料のRunAPI keyを取得し、WorkBuddyにMCP serverを追加して、ワークベンチからOpenAI GPT Image 2による画像生成・編集を始めましょう。 [モデルを見る →](https://runapi.ai/ja/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ja/.md) ### プロダクト - [モデルカタログ](https://runapi.ai/ja/models.md) - [料金](https://runapi.ai/ja/pricing.md) - [プロバイダー](https://runapi.ai/ja/models#all-models) ### 開発者 - [ドキュメント](https://runapi.ai/ja/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ja/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ja/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ja/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ja/x402.md) ### ガイド - [Claude Code と Cursor](https://runapi.ai/ja/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API セットアップ](https://runapi.ai/ja/cursor-api-setup.md) - [RunAPI と OpenRouter の比較](https://runapi.ai/ja/openrouter-alternative.md) ### 会社 - [エンタープライズ](https://runapi.ai/ja/contact.md) - [お問い合わせ](https://runapi.ai/ja/contact.md) ### 法務 - [利用規約](https://runapi.ai/ja/terms.md) - [プライバシー](https://runapi.ai/ja/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ja/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/jaicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "SoftwareApplication", "name": "WorkBuddy向けRunAPI GPT Image", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "MCP経由でWorkBuddyのGPT Image 2を使って画像生成・編集。テキストから画像生成、指示ベースの編集、アスペクト比と解像度の指定、RunAPI keyひとつで対応。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "WorkBuddyでGPT Image 2を使用できますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "はい。WorkBuddyはMCPをネイティブに解釈するため、RunAPIをMCP serverとして登録すれば、GPT Image 2がツールとして利用可能になります。ワークベンチエージェントにモデルgpt-image-2でtext_to_imageタスクを依頼してください。チャットで使用している同じRUNAPI_API_KEYで対応でき、追加のスキルやプラグインは不要です。" } }, { "@type": "Question", "name": "GPT Image 2とGPT-4o Imageの違いは何ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "GPT Image 2はOpenAI専用の画像生成モデルで、より高品質な画像を最大4Kで出力できます。GPT-4o Imageはチャットコンテキスト内で画像を生成しますが、1:1、3:2、2:3のアスペクト比に限定されています。どちらもRunAPI経由で利用可能です。スタンドアロン生成にはgpt-image-2、チャット統合の画像出力にはgpt-4o-imageを使用してください。" } }, { "@type": "Question", "name": "GPT Image 2 はどのアスペクト比と解像度に対応していますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "aspect_ratio には auto または 1:1 から 21:9、9:21 までの比率を、output_resolution には 1k、2k、4k のいずれかを指定します。解像度の既定値は 1k です。" } }, { "@type": "Question", "name": "RunAPIでのGPT Image 2の料金体系はどうなっていますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "GPT Image 2は1枚ごとに課金されます。text_to_imageの料金は出力解像度によって異なり、1kが最低コスト、2kは中程度、4kが最高コストです。edit_imageはどの解像度でも1枚あたり同じ料金です。現在の1枚あたりの料金はRunAPIの料金ページでご確認ください。生成に失敗した場合は課金されません。" } }, { "@type": "Question", "name": "WorkBuddyでGPT Image 2を使って既存の画像を編集できますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "はい。WorkBuddyにモデルgpt-image-2でedit_imageタスクを実行させてください。source_image_urlsにソース画像のURLを渡し、promptに編集内容を記述します（例：「背景をビーチの夕日に変える」「人物に赤い帽子を追加する」）。GPT Image 2は自然言語の編集指示に従います。" } } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "HowTo", "name": "RunAPI経由でWorkBuddyにてGPT Imageを使用する方法", "description": "WorkBuddyにRunAPIをMCP serverとして登録し、ワークベンチエージェントにGPT Image 2のテキストから画像生成または編集タスクを依頼すると、画像が完成するまでタスクをポーリングします。", "step": [ { "@type": "HowToStep", "position": 1, "name": "RunAPI MCPサーバーを追加する", "text": "WorkBuddyにrunapiという名前のMCP serverを登録し、streamable HTTP経由でhttps://runapi.ai/mcpを指定、RUNAPI_API_KEYからキーを読み込むよう設定します。チャット用にRunAPIがすでに接続されている場合、GPT Imageツールは同じserverから公開されており、追加設定は不要です。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image#how-step-1" }, { "@type": "HowToStep", "position": 2, "name": "WorkBuddyにGPT Imageタスクを依頼する", "text": "ワークベンチエージェントに、text_to_imageアクションとモデルgpt-image-2を指定してrunapi create_taskツールを呼び出すよう指示し、レイアウトやスタイルの指示を含む説明的なpromptを提供します。より高精細な出力にはoutput_resolutionを2kまたは4kに設定してください。既存画像の編集には、gpt-image-2とsource_image_urlsを指定したedit_imageアクションを使用させてください。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image#how-step-2" }, { "@type": "HowToStep", "position": 3, "name": "結果を取得する", "text": "ツール呼び出しはすぐにtask_idを返します。WorkBuddyはget_taskツールでstatusがcompletedに変わるまでポーリングし、会話内に出力画像URLを報告します。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image#how-step-3" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ホーム", "item": "https://runapi.ai/ja" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "WorkBuddy向けRunAPI GPT Image", "item": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-gpt-image" } ] } ] ```