画像APIワークベンチ は何をしますか？
目的
OpenAIまたはレビュー済みの互換ゲートウェイに対して、再現可能なImages APIの生成または編集を実行します。CLIはリクエストを検証し、ストリーミングの部分結果、出力、および証跡をカタログ化します。デフォルトは gpt-image-2。カタログはルートの証跡であり、エンドポイントの証明ではありません。
ワークフロー
- モデルまたは高度なパラメータを変更する前に、モデルサポートを参照してください。
- 新しいパラメータの組み合わせごとに
scripts/image_api_workbench.py --dry-runを使用します。 --list-remote-modelsを使用して、イメージクレジットを消費せずに設定済みゲートウェイを検査します。/v1/images/generationsで生成します。--input-imageを追加すると/v1/images/editsに切り替わります。- アルファチャンネルを有効にするには
--background transparent --output-format pngまたはwebpを使用します。 --stream --partial-images 1..3は、ゲートウェイが画像SSEを中継する場合にのみ使用します。- アセットはスキルの外部に保存し、画像とメタデータのサイドカーを検査します。
安全デフォルト
gpt-image-1.5、gpt-image-1-mini、chatgpt-image-latestは--allow-deprecated-modelが必要です。これらはすべて2026年12月1日にシャットダウン予定です。- 廃止されたDALL-Eモデルは、明示的に
--allow-retired-modelが指定されない限りブロックされます。 - 既知のGPT Imageパラメータはモデル検証されます。プロバイダ拡張機能には
--allow-provider-extensionsが必要です。 - クレデンシャルは環境変数またはトークンファイルから取得します。プロンプト、メタデータ、スキルファイル、レポート、ログにキーを永続化しないでください。
- メタデータはデフォルトでプロンプトのハッシュを保存します。プロンプトプレビューはオプトインです。
編集とローカライゼーション
一致したバイリンガル画像を作成するには、承認済みのマスターを1つ作成し、各言語についてその正確な画像を編集します。構図とテキスト以外の詳細は維持し、表示されているコピーのみを置き換えます。scripts/bilingual_contact_sheet.py を使って左右比較レビューを構築します。
コマンド、エラー分類、ストリーミング動作、検証については操作ガイドを参照してください。
ルーティング境界は evals/trigger_cases.json でカバーされています。
出力契約
有料呼び出しが成功するためには以下が必要です:
- stdoutのJSONに
ok: trueが含まれていること; - 最終画像が存在し、空でないこと;
- メタデータサイドカーが明示的に無効化されていない限り存在すること;
- 検出されたフォーマットと寸法が妥当であること;
actual_size_matches_requestが推測ではなくチェックされていること;- 編集メタデータは各入力をパス、バイト数、SHA-256、寸法で識別すること。
カタログとドライランはエンドポイントのサポートを証明しません。有料プローブにはユーザーの承認が必要です。