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Alibaba Cloud Model Studio:Wan2.6 - image generation and editing

最終更新日:Mar 06, 2026

Wan2.6 画像生成・編集モデルは、複数画像の入力、画像編集、テキストと画像のインターリーブ出力をサポートします。

モデル概要

モデル

説明

出力画像の仕様

wan2.6-image

画像を編集し、テキストと画像のインターリーブ出力を生成します。

画像フォーマット:PNG

画像の解像度とディメンションについては、size パラメーターをご参照ください。

説明

API を呼び出す前に、各リージョンでサポートされているモデルリストと料金をご確認ください。

前提条件

API キーの取得API キーを環境変数としてエクスポートを完了してください。

重要

シンガポール、米国 (バージニア)、中国 (北京) リージョンでは、それぞれ専用の API キーリクエストエンドポイントがあります。これらを相互に使用しないでください。リージョンをまたいだ呼び出しは、認証の失敗やサービスエラーにつながります。詳細については、リージョンとデプロイメントモードの選択をご参照ください。

HTTP 同期

1回のリクエストで結果を取得します。ほとんどのシナリオで推奨されます。

シンガポール:POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

米国 (バージニア):POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

中国 (北京):POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

リクエストパラメーター

画像編集

curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
    "model": "wan2.6-image",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください"
                    },
                    {
                        "image": "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png"
                    },
                    {
                        "image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "prompt_extend": true,
        "watermark": false,
        "n": 1,
        "enable_interleave": false,
        "size": "1K"
    }
}'

テキストと画像のインターリーブ出力 (ストリーミングのみ)

同期インターフェイスでテキストと画像のインターリーブ出力 (parameters.enable_interleave = true) を有効にする場合、ストリーミング出力を有効にする必要があります。また、以下の両方の条件を満たす必要があります:

  • X-DashScope-Sseenable に設定します。

  • parameters.streamtrue に設定します。

curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'X-DashScope-Sse: enable' \
--data '{
    "model": "wan2.6-image",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "max_images": 3,
        "size": "1280*1280",
        "stream": true,
        "enable_interleave":true
    }
}'
リクエストヘッダー

Content-Type string (必須)

リクエストのコンテンツタイプ。 application/json でなければなりません。

Authorization string (必須)

Model Studio API キーを使用した認証情報。

例:Bearer sk-xxxx

X-DashScope-Sse string (任意)

ストリーミング出力を有効にします。

  • parameters.enable_interleave=true の場合、このフィールドを enable に設定する必要があります

  • その他の場合は、このヘッダーを省略または無視できます。

リクエストボディ

model string (必須)

モデル名。wan2.6-image に設定します。

input object (必須)

基本的な入力情報。

プロパティ

messages array (必須)

リクエストコンテンツの配列。現在、1ターンの対話のみがサポートされています。role と content パラメーターのセットを1つ提供してください。複数ターンの対話はサポートされていません。

プロパティ

role string (必須)

メッセージのロール。このパラメーターを user に設定します。

content array (必須)

メッセージコンテンツの配列。

プロパティ

text string (必須)

生成したい画像の内容、スタイル、構図を記述するポジティブプロンプト。

中国語と英語をサポートします。最大長は 2,000 文字です。各漢字、英字、数字、記号は1文字としてカウントされます。この制限を超えるコンテンツは自動的に切り捨てられます。

例:この画像のスタイルに基づいてトマトと卵の炒め物を生成する。

content 配列には、text フィールドを持つオブジェクトがちょうど1つ含まれている必要があります。

image string (任意)

入力画像の URL または Base64 エンコードされた文字列。

画像の制約:

  • 画像フォーマット:JPEG、JPG、PNG (アルファチャンネルは非対応)、BMP、WEBP。

  • 画像解像度:幅と高さはそれぞれ 240 から 8,000 ピクセルの間である必要があります。

  • ファイルサイズ:10 MB を超えてはなりません。

画像の数量制限:

  • 入力画像の数は parameters.enable_interleave パラメーターに依存します。

    • enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブ出力) の場合、0〜1 枚の画像を入力できます。

    • enable_interleave=false (画像編集) の場合、1〜4 枚の画像を入力する必要があります

  • 複数の画像を入力する場合、content 配列に複数の image オブジェクトを含め、配列の順序で画像の順序を定義します。

サポートされている入力フォーマット:

  1. 公開アクセス可能な URL を使用する

    • HTTP または HTTPS プロトコルをサポートします。

    • 例:http://wanx.alicdn.com/material/xxx.jpeg

  2. Base64 エンコードされた画像文字列を提供する

    • フォーマット:data:{MIME_type};base64,{base64_data}

    • 例:data:image/jpeg;base64,GDU7MtCZzEbTbmRZ... (説明のためであり、実際には完全な文字列を提供してください)

    • Base64 エンコーディングのガイドラインについては、画像の入力方法をご参照ください。

parameters object (任意)

画像処理パラメーター。

プロパティ

negative_prompt string (任意)

画像に含めたくない内容を記述するネガティブプロンプト。

中国語と英語をサポートします。最大長は 500 文字です。超過した文字は自動的に切り捨てられます。

値の例:低解像度、低品質、変形した手足、変形した指、過飽和の色、蝋のような外観、顔のディテールなし、過度に滑らかな肌、AI のようなアーティファクト、混沌とした構図、ぼやけたまたは歪んだテキスト。

size string (任意)

出力画像の解像度。入力画像の比率を参照する方法と、ディメンションを直接指定する方法の2つをサポートします。

enable_interleave=false (画像編集モード) の場合:

  • 方法1:入力画像の比率を参照 (推奨)

    利用可能な出力解像度オプション:1K (デフォルト)、2K

    • 1K:最後の入力画像のアスペクト比を維持し、総ピクセル数が 1280*1280 に近い出力をします。

    • 2K:最後の入力画像のアスペクト比を維持し、総ピクセル数が 2048*2048 に近い出力をします。

  • 方法2:出力画像の幅と高さをピクセルで指定

    総ピクセル数は [768*768, 2048*2048] の範囲内、アスペクト比は [1:4, 4:1] の範囲内である必要があります。

    実際の出力ピクセル値は、指定された値に最も近い16の倍数になります。

enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブ出力モード) の場合:

  • 方法1:入力画像の比率を参照 (デフォルトの方法)

    • 入力画像の総ピクセル数が 1280*1280 以下の場合、出力は入力の総ピクセル数とアスペクト比に一致します。

    • 入力画像の総ピクセル数が 1280*1280 を超える場合、出力の総ピクセル数は入力のアスペクト比を維持しつつ 1280*1280 に近くなります。

  • 方法2:出力画像の幅と高さをピクセルで指定

    総ピクセル数は [768*768, 1280*1280] の範囲内、アスペクト比は [1:4, 4:1] の範囲内である必要があります。

    実際の出力ピクセル値は、指定された値に最も近い16の倍数になります。

一般的なアスペクト比の推奨解像度

  • 1:1: 1280*1280

  • 2:3: 800*1200

  • 3:2: 1200*800

  • 3:4: 960*1280

  • 4:3: 1280*960

  • 9:16: 720*1280

  • 16:9: 1280*720

  • 21:9: 1344*576

enable_interleave bool (任意)

画像生成モードを制御します:

  • false (デフォルト):画像編集モードを示します (複数画像の入力と主題の一貫性生成をサポート)。

    • ユースケース:1〜4枚の入力画像に基づいて、編集、スタイル転送、または主題が一貫した画像を生成します。

    • 入力:少なくとも1枚の参照画像を提供する必要があります。

    • 出力:1〜4枚の結果画像を生成できます。

  • true:テキストと画像のインターリーブ出力モードを有効にします (1枚の画像または画像なしの入力をサポート)。

    • ユースケース:テキスト記述に基づいてテキストと画像を組み合わせたコンテンツを生成するか、純粋なテキストから画像への生成を実行します。

    • 入力:画像なし (テキストから画像へ) または最大1枚の参照画像を提供できます。

    • 出力:テキストと画像の両方を含む混合コンテンツを生成します。

n integer (任意)

重要

n はコストに直接影響します。コスト = 単価 × 正常に生成された画像の数。呼び出す前にモデルの料金をご確認ください。

生成する画像の数を指定します。有効な範囲と意味は enable_interleave (モードスイッチ) の状態によって異なります:

  • enable_interleave=false (画像編集モード) の場合:

    • 機能:生成される画像の数を直接制御します。

    • 範囲:1〜4。デフォルト値は4です。

    • テスト中は、低コストでの検証のためにこの値を1に設定してください。

  • enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブモード) の場合:

    • 制限:このパラメーターはデフォルトで1であり、1のままでなければなりません。他の値を設定するとエラーが発生します。

    • このモードでは、max_images パラメーターを使用して生成される画像の最大数を制御します。

max_images integer (任意)

重要

max_images はコストに影響します。コスト = 単価 × 正常に生成された画像の数。呼び出す前にモデルの料金をご確認ください。

テキストと画像のインターリーブモード (enable_interleave=true) でのみ有効です。

  • 機能:モデルが1回のレスポンスで生成できる画像の最大数を指定します。

  • 範囲:1〜5。デフォルト値は5です。

  • このパラメーターは上限を設定します。実際に生成される画像の数はモデルの推論によって決定され、指定された値よりも少なくなることがあります (例:5に設定しても3枚の画像しか生成されない場合があります)。

prompt_extend bool (任意)

画像編集モード (enable_interleave = false) でのみ有効です。

インテリジェントなプロンプト書き換えを有効にします。この機能はポジティブプロンプトのみを最適化および洗練し、ネガティブプロンプトは変更しません。

  • true (デフォルト)

  • false

stream bool (任意)

レスポンスがストリーミング出力を使用するかどうかを制御します。テキストと画像のインターリーブモード (enable_interleave = true) では、これを true に設定する必要があります

  • false (デフォルト)

  • true

watermark bool (任意)

画像の右下隅に「AI Generated」という固定テキストのウォーターマークラベルを追加します。

  • false (デフォルト)

  • true

seed integer (任意)

乱数シード。有効範囲:[0,2147483647]

同じ seed を使用すると、結果が比較的に安定します。省略した場合、アルゴリズムはランダムなシードを使用します。

:画像生成は確率的です。同じ seed を使用しても、結果が異なる場合があります。

レスポンスパラメーター

タスクの正常な実行

タスクデータ (タスクステータスと画像 URL) は24時間のみ保持され、その後自動的にパージされます。生成された画像は速やかに保存してください。

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ],
                    "role": "assistant"
                }
            }
        ],
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "image_count": 1,
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "size": "1376*768",
        "total_tokens": 0
    },
    "request_id": "a3f4befe-cacd-49c9-8298-xxxxxx"
}

タスクの正常な実行 (ストリーミング出力)

タスクデータ (タスクステータスと画像 URL) は24時間のみ保持され、その後自動的にパージされます。生成された画像は速やかに保存してください。

{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"meat"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":571,"image_count":3,"output_tokens":543,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"fragrant"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":572,"image_count":3,"output_tokens":544,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"intertwine"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":573,"image_count":3,"output_tokens":545,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
......
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"image","image":"https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxxx"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":557,"image_count":3,"output_tokens":529,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"while"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":558,"image_count":3,"output_tokens":530,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"hot"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":559,"image_count":3,"output_tokens":531,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"pinch"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":560,"image_count":3,"output_tokens":532,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"up"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":561,"image_count":3,"output_tokens":533,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"a piece of"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"null"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":562,"image_count":3,"output_tokens":534,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}
{"output":{"choices":[{"message":{"content":[{"type":"text","text":"meat"}],"role":"assistant"},"finish_reason":"stop"}],"finished":true},"usage":{"total_tokens":563,"image_count":3,"output_tokens":535,"size":"1280*1280","input_tokens":28},"request_id":"d2dcb952-bf91-4a6a-aad5-xxxxxx"}

タスクの実行失敗

タスクが失敗した場合、エラー情報が返されます。code と message フィールドを使用して原因を特定してください。トラブルシューティングについては、エラーメッセージをご参照ください。

{
    "request_id": "a4d78a5f-655f-9639-8437-xxxxxx",
    "code": "InvalidParameter",
    "message": "num_images_per_prompt must be 1"
}

output object

タスクの出力情報。

プロパティ

choices array of object

モデルが生成した出力コンテンツ。

プロパティ

finish_reason string

タスク終了の理由。

非ストリーミング出力シナリオstop で自然に停止します。

ストリーミング出力シナリオ:このパラメーターは、データストリームの送信が完了したかどうかを示します。

  • 転送中:以前のデータパケットは継続的に "finish_reason": "null" を返し、コンテンツがまだ生成中であることを示します。受信を続けてください。

  • 転送終了時:最後の JSON 構造のみが "finish_reason":"stop" を返し、ストリーミングリクエストが完全に完了したことを示します。受信を停止してください。

message object

モデルから返されたメッセージ。

プロパティ

role string

メッセージのロール。固定で assistant となります。

content array

プロパティ

type string

出力タイプ。列挙値:text, image。

text string

生成されたテキスト。

image string

生成された PNG 形式の画像の URL。

リンクは24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードして保存してください。

finished bool

リクエスト完了フラグ。

  • true:リクエスト完了。

  • false:リクエスト未完了。

usage object

出力統計。成功した結果のみをカウントします。

プロパティ

image_count integer

生成された画像の数。

size string

生成された画像の解像度。例:1376*768。

input_tokens integer

画像数ごとに課金されます。

  • 画像編集モードでは、0 に固定されます。

  • テキストと画像のインターリーブモードでは、このフィールドは入力テキストのトークン数をカウントします (課金対象外)。

output_tokens integer

画像数ごとに課金されます。

  • 画像編集モードでは、0 に固定されます。

  • テキストと画像のインターリーブモードでは、このフィールドは出力テキストのトークン数をカウントします (課金対象外)。

total_tokens integer

画像数ごとに課金されます。

  • 画像編集モードでは、0 に固定されます。

  • テキストと画像のインターリーブモードでは、このフィールドは合計トークン数をカウントします (課金対象外)。

request_id string

リクエストの一意の識別子。問題の追跡とトラブルシューティングに使用します。

code string

エラーコード。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

message string

詳細なエラーメッセージ。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

HTTP 非同期

画像生成タスクは通常1〜2分かかります。API は非同期呼び出しを使用してリクエストのタイムアウトを防ぎます。プロセスには、タスクの作成 → 結果のポーリングという2つのコアステップが含まれます。

実際の所要時間は、キューの長さとサービスの実行状況によって異なります。結果を取得する際は、しばらくお待ちください。

ステップ 1:タスクを作成し、タスク ID を取得する

シンガポール:POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation

米国 (バージニア):POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation

中国 (北京):POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation

説明
  • タスクが作成された後、返された task_id を使用して結果をクエリします。task_id は24時間有効です。重複したタスクを作成しないでください。代わりに、ポーリングを使用して結果を取得してください。

  • 初心者向けチュートリアルについては、Postman をご参照ください。

リクエストパラメーター

画像編集

curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--data '{
    "model": "wan2.6-image",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください"
                    },
                    {
                        "image": "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png"
                    },
                    {
                        "image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "prompt_extend": true,
        "watermark": false,
        "n": 1,
        "enable_interleave": false,
        "size": "1K"
    }
}'

テキストと画像のインターリーブ出力

curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--data '{
    "model": "wan2.6-image",
    "input": {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください"
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "max_images": 3,
        "size": "1280*1280",
        "enable_interleave":true
    }
}'

リクエストヘッダー

Content-Type string (必須)

リクエストのコンテンツタイプは application/json である必要があります。

Authorization string (必須)

Model Studio API キーを使用した認証情報。

例:Bearer sk-xxxx

X-DashScope-Async string (必須)

非同期処理設定パラメーター。必ず enable に設定してください。

重要

このヘッダーを省略すると、「current user api does not support synchronous calls」というエラーが返されます。

リクエストボディ

model string (必須)

モデル名。

例:wan2.6-image。

input object (必須)

基本的な入力情報。

プロパティ

messages array (必須)

リクエストコンテンツの配列。現在、1ターンの対話のみがサポートされています。role と content パラメーターのセットを1つ提供してください。複数ターンの対話はサポートされていません。

プロパティ

role string (必須)

メッセージのロール。このパラメーターを user に設定します。

content array (必須)

メッセージコンテンツの配列。

プロパティ

text string (必須)

生成したい画像の内容、スタイル、構図を記述するポジティブプロンプト。

中国語と英語をサポートします。最大長は 2,000 文字です。各漢字、英字、数字、記号は1文字としてカウントされます。この制限を超えるコンテンツは自動的に切り捨てられます。

例:この画像のスタイルに基づいてトマトと卵の炒め物を生成する。

content 配列には、text フィールドを持つオブジェクトがちょうど1つ含まれている必要があります。

image string (任意)

入力画像の URL または Base64 エンコードされた文字列。

画像の制約:

  • 画像フォーマット:JPEG、JPG、PNG (アルファチャンネルは非対応)、BMP、WEBP。

  • 画像解像度:幅と高さはそれぞれ 240 から 8,000 ピクセルの間である必要があります。

  • ファイルサイズ:10 MB を超えてはなりません。

画像の数量制限:

  • 入力画像の数は parameters.enable_interleave パラメーターに依存します。

    • enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブ出力) の場合、0〜1 枚の画像を入力できます。

    • enable_interleave=false (画像編集) の場合、1〜4 枚の画像を入力する必要があります

  • 複数の画像を入力する場合、content 配列に複数の image オブジェクトを含め、配列の順序で画像の順序を定義します。

サポートされている入力フォーマット:

  1. 公開アクセス可能な URL を使用する

    • HTTP または HTTPS プロトコルをサポートします。

    • 例:http://wanx.alicdn.com/material/xxx.jpeg

  2. Base64 エンコードされた画像文字列を提供する

    • フォーマット:data:{MIME_type};base64,{base64_data}

    • 例:data:image/jpeg;base64,GDU7MtCZzEbTbmRZ... (説明のためであり、実際には完全な文字列を提供してください)

    • Base64 エンコーディングのガイドラインについては、画像の入力方法をご参照ください。

parameters object (任意)

画像処理パラメーター。

プロパティ

negative_prompt string (任意)

画像に含めたくない内容を記述するネガティブプロンプト。

中国語と英語をサポートします。最大長は 500 文字です。超過した文字は自動的に切り捨てられます。

値の例:低解像度、低品質、変形した手足、変形した指、過飽和の色、蝋のような外観、顔のディテールなし、過度に滑らかな肌、AI のようなアーティファクト、混沌とした構図、ぼやけたまたは歪んだテキスト。

size string (任意)

出力画像の解像度。入力画像の比率を参照する方法と、ディメンションを直接指定する方法の2つをサポートします。

enable_interleave=false (画像編集モード) の場合:

  • 方法1:入力画像の比率を参照 (推奨)

    利用可能な出力解像度オプション:1K (デフォルト)、2K

    • 1K:最後の入力画像のアスペクト比を維持し、総ピクセル数が 1280*1280 に近い出力をします。

    • 2K:最後の入力画像のアスペクト比を維持し、総ピクセル数が 2048*2048 に近い出力をします。

  • 方法2:出力画像の幅と高さをピクセルで指定

    総ピクセル数は [768*768, 2048*2048] の範囲内、アスペクト比は [1:4, 4:1] の範囲内である必要があります。

    実際の出力ピクセル値は、指定された値に最も近い16の倍数になります。

enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブ出力モード) の場合:

  • 方法1:入力画像の比率を参照 (デフォルトの方法)

    • 入力画像の総ピクセル数が 1280*1280 以下の場合、出力は入力の総ピクセル数とアスペクト比に一致します。

    • 入力画像の総ピクセル数が 1280*1280 を超える場合、出力の総ピクセル数は入力のアスペクト比を維持しつつ 1280*1280 に近くなります。

  • 方法2:出力画像の幅と高さをピクセルで指定

    総ピクセル数は [768*768, 1280*1280] の範囲内、アスペクト比は [1:4, 4:1] の範囲内である必要があります。

    実際の出力ピクセル値は、指定された値に最も近い16の倍数になります。

一般的なアスペクト比の推奨解像度

  • 1:1: 1280*1280

  • 2:3: 800*1200

  • 3:2: 1200*800

  • 3:4: 960*1280

  • 4:3: 1280*960

  • 9:16: 720*1280

  • 16:9: 1280*720

  • 21:9: 1344*576

enable_interleave bool (任意)

画像生成モードを制御します:

  • false (デフォルト):画像編集モードを示します (複数画像の入力と主題の一貫性生成をサポート)。

    • ユースケース:1〜4枚の入力画像に基づいて、編集、スタイル転送、または主題が一貫した画像を生成します。

    • 入力:少なくとも1枚の参照画像を提供する必要があります。

    • 出力:1〜4枚の結果画像を生成できます。

  • true:テキストと画像のインターリーブ出力モードを有効にします (1枚の画像または画像なしの入力をサポート)。

    • ユースケース:テキスト記述に基づいてテキストと画像を組み合わせたコンテンツを生成するか、純粋なテキストから画像への生成を実行します。

    • 入力:画像なし (テキストから画像へ) または最大1枚の参照画像を提供できます。

    • 出力:テキストと画像の両方を含む混合コンテンツを生成します。

n integer (任意)

重要

n はコストに直接影響します。コスト = 単価 × 正常に生成された画像の数。呼び出す前にモデルの料金をご確認ください。

生成する画像の数を指定します。有効な範囲と意味は enable_interleave (モードスイッチ) の状態によって異なります:

  • enable_interleave=false (画像編集モード) の場合:

    • 機能:生成される画像の数を直接制御します。

    • 範囲:1〜4。デフォルト値は4です。

    • テスト中は、低コストでの検証のためにこの値を1に設定してください。

  • enable_interleave=true (テキストと画像のインターリーブモード) の場合:

    • 制限:このパラメーターはデフォルトで1であり、1のままでなければなりません。他の値を設定するとエラーが発生します。

    • このモードでは、max_images パラメーターを使用して生成される画像の最大数を制御します。

max_images integer (任意)

重要

max_images はコストに影響します。コスト = 単価 × 正常に生成された画像の数。呼び出す前にモデルの料金をご確認ください。

テキストと画像のインターリーブモード (enable_interleave=true) でのみ有効です。

  • 機能:モデルが1回のレスポンスで生成できる画像の最大数を指定します。

  • 範囲:1〜5。デフォルト値は5です。

  • このパラメーターは上限を設定します。実際に生成される画像の数はモデルの推論によって決定され、指定された値よりも少なくなることがあります (例:5に設定しても3枚の画像しか生成されない場合があります)。

prompt_extend bool (任意)

画像編集モード (enable_interleave = false) でのみ有効です。

インテリジェントなプロンプト書き換えを有効にします。この機能はポジティブプロンプトのみを最適化および洗練し、ネガティブプロンプトは変更しません。

  • true (デフォルト)

  • false

watermark bool (任意)

画像の右下隅に「AI Generated」という固定テキストのウォーターマークラベルを追加します。

  • false (デフォルト)

  • true

seed integer (任意)

乱数シード。有効範囲:[0,2147483647]

同じ seed を使用すると、結果が比較的に安定します。省略した場合、アルゴリズムはランダムなシードを使用します。

:画像生成は確率的です。同じ seed を使用しても、結果が異なる場合があります。

レスポンスパラメーター

成功したレスポンス

task_id を保存して、タスクのステータスと結果をクエリします。

{
    "output": {
        "task_status": "PENDING",
        "task_id": "0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx"
    },
    "request_id": "4909100c-7b5a-9f92-bfe5-xxxxxx"
}

エラーレスポンス

タスクの作成に失敗しました。問題を解決するには、エラーコードをご参照ください。

{
    "code": "InvalidApiKey",
    "message": "No API-key provided.",
    "request_id": "7438d53d-6eb8-4596-8835-xxxxxx"
}

output object

タスクの出力情報。

プロパティ

task_id string

タスクの ID。最大24時間、タスクのクエリに使用できます。

task_status string

タスクのステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN:タスクが存在しないか、ステータスが不明です

request_id string

リクエストの一意の識別子。問題の追跡とトラブルシューティングに使用します。

code string

エラーコード。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

message string

詳細なエラーメッセージ。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

ステップ 2:タスク ID を使用して結果をクエリする

シンガポール:GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}

米国 (バージニア):GET https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}

中国 (北京):GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}

説明
  • ポーリングの推奨事項:画像生成には時間がかかります。適切な間隔 (例:10秒) でポーリングメカニズムを使用して結果を取得してください。

  • タスクステータスのフロー:PENDING → RUNNING → SUCCEEDED / FAILED。

  • 結果のリンク:成功後、画像のリンクは24時間で有効期限が切れます。取得後すぐにダウンロードして永続的に保存してください (例:OSS)。

リクエストパラメーター

タスク結果のクエリ

{task_id} を、前の API 呼び出しで返された task_id の値に置き換えます。task_id は24時間以内のクエリで有効です。

curl -X GET https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id} \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"
リクエストヘッダー

Authorization string (必須)

Model Studio API キーを使用した認証情報。

例:Bearer sk-xxxx

URL パスパラメーター

task_id string (必須)

クエリするタスクの ID。

レスポンスパラメーター

タスクの正常な実行

タスクデータ (タスクステータスと画像 URL) は24時間のみ保持され、その後自動的にパージされます。生成された画像は速やかに保存してください。

{
    "request_id": "43d9e959-25bc-4dc7-9888-xxxxxx",
    "output": {
        "task_id": "858cad55-4bdc-4ba3-ae6c-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2025-12-16 04:21:02.275",
        "scheduled_time": "2025-12-16 04:21:02.304",
        "end_time": "2025-12-16 04:24:46.658",
        "finished": true,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/1xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            },
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/1xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "size": "1376*768",
        "total_tokens": 0,
        "image_count": 2,
        "output_tokens": 0,
        "input_tokens": 0
    }
}

タスクの実行失敗

タスクが失敗した場合、エラー情報が返されます。code と message フィールドを使用して原因を特定してください。トラブルシューティングについては、エラーメッセージをご参照ください。

{
    "request_id": "a4d78a5f-655f-9639-8437-xxxxxx",
    "code": "InvalidParameter",
    "message": "num_images_per_prompt must be 1"
}

output object

タスクの出力情報。

プロパティ

task_id string

タスクの ID。最大24時間、タスクのクエリに使用できます。

task_status string

タスクのステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN:タスクが存在しないか、ステータスが不明です

ポーリング中のステータス遷移:

  • PENDING → RUNNING → SUCCEEDED または FAILED

  • 最初のクエリは通常 PENDING または RUNNING を返します

  • SUCCEEDED ステータスには、レスポンスに生成された画像の URL が含まれます

  • FAILED ステータスでは、エラーメッセージを確認してリトライする必要があります

submit_time string

タスクが送信された時刻。時刻は UTC+8 です。フォーマット:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

scheduled_time string

タスクの実行が開始された時刻。時刻は UTC+8 です。フォーマット:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

end_time string

タスクが完了した時刻。時刻は UTC+8 です。フォーマット:YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

finished bool

リクエスト完了フラグ。

  • true:リクエスト完了。

  • false:リクエスト未完了。

choices array of object

モデルが生成した出力コンテンツ。

プロパティ

finish_reason string

タスク終了の理由。自然に stop で停止します。

message object

モデルから返されたメッセージ。

プロパティ

role string

メッセージのロール。固定で assistant となります。

content array

プロパティ

type string

出力タイプ。列挙値:text, image。

text string

生成されたテキスト。

image string

生成された PNG 形式の画像の URL。

リンクは24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードして保存してください。

usage object

出力統計。成功した結果のみをカウントします。

プロパティ

image_count integer

生成された画像の数。

size string

生成された画像の解像度。例:1376*768。

input_tokens integer

入力トークン数。画像数ごとに課金されます。現在は0に固定されています。

output_tokens integer

出力トークン数。画像数ごとに課金されます。現在は0に固定されています。

total_tokens integer

合計トークン数。画像数ごとに課金されます。現在は0に固定されています。

request_id string

リクエストの一意の識別子。問題の追跡とトラブルシューティングに使用します。

code string

エラーコード。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

message string

詳細なエラーメッセージ。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、エラーコードをご参照ください。

DashScope Python SDK

SDK のパラメーター名は HTTP インターフェイスと一致しています。パラメーター構造は、言語の特性に応じてカプセル化されています。

タスクの所要時間が長いため、SDK は内部で HTTP 非同期呼び出しをカプセル化し、同期呼び出しと非同期呼び出しの両方をサポートしています。

実際の所要時間は、キューの長さとサービスの実行状況によって異なります。結果を取得する際は、しばらくお待ちください。
重要

以下のコードを実行する前に、DashScope Python SDK のバージョンが少なくとも 1.25.8 であることを確認してください。アップデートについては、SDK のインストールをご参照ください。

base_url と API キーはリージョン固有です。以下の例は、シンガポールリージョンからの呼び出しを示しています:

シンガポール:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1

米国 (バージニア):https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1

中国 (北京):https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1

画像編集

同期

リクエスト例
import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message

# シンガポールリージョンの base_url。Base URL はリージョンごとに異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください
# API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

message = Message(
    role="user",
    # ローカルファイルをサポートします。例:"image": "file://umbrella1.png"
    content=[
        {
            "text": "画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください"
        },
        {
            "image": "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png"
        },
        {
            "image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp"
        }
    ]
)
print("----同期呼び出し、しばらくお待ちください----")
rsp = ImageGeneration.call(
        model='wan2.6-image',
        api_key=api_key,
        messages=[message],
        negative_prompt="",
        prompt_extend=True,
        watermark=False,
        n=1,
        enable_interleave=False,
        size="1K"
    )

print(rsp)
レスポンス例
URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "b6a4c68d-3a91-4018-ae96-3cf373xxxxxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxxxxx.png?Expires=xxxxxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "audio": null,
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "characters": 0,
        "image_count": 1,
        "size": "1376*768",
        "total_tokens": 0
    }
}

非同期

リクエスト例
import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message
from http import HTTPStatus

# シンガポールリージョンの base_url。Base URL はリージョンごとに異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください
# API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

# 非同期タスクの作成
def create_async_task():
    print("非同期タスクを作成中...")
    message = Message(
        role="user",
        content=[
            {'text': '画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください'},
            {'image': 'https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png'},
            {'image': 'https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp'}
        ]
    )
    response = ImageGeneration.async_call(
        model="wan2.6-image",
        api_key=api_key,
        messages=[message],
        negative_prompt="",
        prompt_extend=True,
        watermark=False,
        n=1,
        enable_interleave=False,
        size="1K"
    )
    
    if response.status_code == 200:
        print("タスクが正常に作成されました:", response)
        return response  # タスク ID を返す
    else:
        raise Exception(f"タスクの作成に失敗しました: {response.code} - {response.message}")

# タスク完了を待機
def wait_for_completion(task_response):
    print("タスクの完了を待機中...")
    status = ImageGeneration.wait(task=task_response, api_key=api_key)
    
    if status.output.task_status == "SUCCEEDED":
        print("タスクが成功しました!")
        print("レスポンス:", status)
    else:
        raise Exception(f"タスクが失敗しました。ステータス: {status.output.task_status}")

# 非同期タスク情報の取得
def fetch_task_status(task):
    print("タスクステータスを取得中...")
    status = ImageGeneration.fetch(task=task, api_key=api_key)
    
    if status.status_code == HTTPStatus.OK:
        print("タスクステータス:", status.output.task_status)
        print("レスポンス詳細:", status)
    else:
        print(f"ステータスの取得に失敗しました: {status.code} - {status.message}")

# 非同期タスクのキャンセル
def cancel_task(task):
    print("タスクをキャンセル中...")
    response = ImageGeneration.cancel(task=task, api_key=api_key)
    
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print("タスクが正常にキャンセルされました:", response.output.task_status)
    else:
        print(f"タスクのキャンセルに失敗しました: {response.code} - {response.message}")

# メイン実行フロー
if __name__ == "__main__":
    task = create_async_task()
    wait_for_completion(task)
レスポンス例

1. タスク作成レスポンス例

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "4fb3050f-de57-4a24-84ff-e37ee5xxxxxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": null,
        "audio": null,
        "task_id": "127ec645-118f-4884-955d-0eba8dxxxxxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "characters": 0
    }
}

2. タスク結果クエリレスポンス例

URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "b2a7fab4-5e00-4b0a-86fe-8b9964xxxxxx",
    "code": null,
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/xxxxxx.png?Expires=xxxxxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "audio": null,
        "task_id": "127ec645-118f-4884-955d-0eba8xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2026-01-09 17:52:04.136",
        "scheduled_time": "2026-01-09 17:52:04.164",
        "end_time": "2026-01-09 17:52:25.408",
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "characters": 0,
        "size": "1376*768",
        "total_tokens": 0,
        "image_count": 1
    }
}

テキストと画像のインターリーブ出力

同期 (ストリーミングのみ)

リクエスト例
import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message

# シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください
# API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")


def sync_call_with_stream():
    print("\n========== 同期呼び出し - ストリーミングテキスト・画像出力 ==========")

    image_message = Message(
        role="user",
        content=[
            {
                "text": "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください"
            }
        ]
    )

    image_stream_res = ImageGeneration.call(
        model="wan2.6-image",
        api_key=api_key,
        messages=[image_message],
        stream=True,  # ストリーミングのみ
        negative_prompt="",
        enable_interleave=True,
        max_images=3,
        size="1280*1280"
    )

    print("ストリーミング出力結果:")
    for stream_res in image_stream_res:
        print(stream_res)

if __name__ == "__main__":
    sync_call_with_stream()
レスポンス例
URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{"status_code": 200, "request_id": "5b98e8f3-aeff-4c20-a26c-499a7525axxx", "code": "", "message": "", "output": {"text": null, "finish_reason": null, "choices": [{"finish_reason": "null", "message": {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Chili"}]}}], "audio": null, "finished": false}, "usage": {"input_tokens": 28, "output_tokens": 0, "characters": 0, "total_tokens": 28, "image_count": 0, "size": "0*0"}}
{"status_code": 200, "request_id": "5b98e8f3-aeff-4c20-a26c-499a7525axxx", "code": "", "message": "", "output": {"text": null, "finish_reason": null, "choices": [{"finish_reason": "null", "message": {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Stir-fry"}]}}], "audio": null, "finished": false}, "usage": {"input_tokens": 28, "output_tokens": 1, "characters": 0, "total_tokens": 29, "image_count": 0, "size": "0*0"}}
{"status_code": 200, "request_id": "5b98e8f3-aeff-4c20-a26c-499a7525axxx", "code": "", "message": "", "output": {"text": null, "finish_reason": null, "choices": [{"finish_reason": "null", "message": {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Pork"}]}}], "audio": null, "finished": false}, "usage": {"input_tokens": 28, "output_tokens": 2, "characters": 0, "total_tokens": 30, "image_count": 0, "size": "0*0"}}

......

{"status_code": 200, "request_id": "5b98e8f3-aeff-4c20-a26c-499a7525axxx", "code": "", "message": "", "output": {"text": null, "finish_reason": null, "choices": [{"finish_reason": "null", "message": {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "."}]}}], "audio": null, "finished": false}, "usage": {"input_tokens": 28, "output_tokens": 398, "characters": 0, "total_tokens": 426, "image_count": 2, "size": "1280*1280"}}
{"status_code": 200, "request_id": "5b98e8f3-aeff-4c20-a26c-499a7525axxx", "code": "", "message": "", "output": {"text": null, "finish_reason": "stop", "choices": [{"finish_reason": "stop", "message": {"role": "assistant", "content": [{"type": "image", "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"}]}}], "audio": null, "finished": true}, "usage": {"input_tokens": 28, "output_tokens": 523, "characters": 0, "total_tokens": 551, "image_count": 3, "size": "1280*1280"}}

非同期

リクエスト例

:非同期呼び出しでは stream パラメーターは不要です

import os
import dashscope
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Message
from http import HTTPStatus

# シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'

# 環境変数が設定されていない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください
# API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")


def main():
    """非同期呼び出し - テキスト・画像出力"""
    print("========== wan2.6-image 非同期呼び出し - テキスト・画像出力 ==========")

    image_message = Message(
        role="user",
        content=[
            {
                "text": "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください"
            }
        ]
    )

    # 非同期タスクの作成
    print("---非同期呼び出し、タスクを作成中----")
    response = ImageGeneration.async_call(
        model="wan2.6-image",
        api_key=api_key,
        messages=[image_message],
        # 非同期呼び出しでは stream パラメーターは不要
        negative_prompt="",
        enable_interleave=True,
        max_images=3,
        size="1280*1280"
    )

    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(f"タスクが正常に作成されました:")
        print(response)

        # タスク完了を待機
        print("\n---タスクの完了を待機中----")
        status = ImageGeneration.wait(task=response, api_key=api_key)

        if status.output.task_status == "SUCCEEDED":
            print("タスクが完了しました!")
            print(f"結果:")
            print(status)
        else:
            print(f"タスクが失敗しました、ステータス: {status.output.task_status}")
    else:
        print(f"タスクの作成に失敗しました: {response.code} - {response.message}")


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except Exception as e:
        print(f"実行エラー: {str(e)}")
        import traceback
        traceback.print_exc()
レスポンス例

1. タスク作成レスポンス例

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "4fb3050f-de57-4a24-84ff-e37ee5xxxxxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": null,
        "audio": null,
        "task_id": "5c67585e-a3be-4943-b04d-c3fbb2xxxxxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "characters": 0
    }
}

2. タスク結果クエリレスポンス例

URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "997a759b-fbb9-4b35-9a4d-6dab1xxxxxx",
    "code": null,
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "text": "豚肉と唐辛子の炒め物は、湖南料理の定番であり、多くの人々に愛される家庭料理の代表格です。新鮮な辛さと柔らかい肉の食感が特徴で、調理はシンプルながらも格別な味わいを提供します。今日は、この料理の作り方を学びましょう。\n\nまず、すべての材料を準備することが成功の鍵です。新鮮な豚肉、赤と緑の唐辛子、ニンニク、ショウガのスライスが不可欠です。豚肉は薄切りにし、唐辛子は小口切りに、ニンニクとショウガはみじん切りにします。",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        },
                        {
                            "text": "次に、重要な炒める工程です。中華鍋に油を熱し、強火で加熱します。みじん切りにしたニンニクとショウガを加えて香りを出し、次に豚肉のスライスを加えます。豚肉の色が変わるまで素早く炒めます。香りが立ったら、唐辛子を加えて炒め続け、唐辛子の香りを十分に引き出し、豚肉の柔らかさと完璧に調和させます。",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        },
                        {
                            "text": "最後に、薄口醤油、濃口醤油、オイスターソース、そしてひとつまみの砂糖で味付けします。均一に絡むまで素早く炒めます。ソースが少しとろみがつくまで調理し、火を止めて盛り付けます。美味しくて香り高い豚肉と唐辛子の炒め物の完成です!",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "audio": null,
        "task_id": "5c67585e-a3be-4943-b04d-c3fbb2xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2026-01-16 17:47:39.469",
        "scheduled_time": "2026-01-16 17:47:39.804",
        "end_time": "2026-01-16 17:49:46.736",
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 29,
        "output_tokens": 477,
        "characters": 0,
        "size": "1280*1280",
        "total_tokens": 506,
        "image_count": 3
    }
}

DashScope Java SDK

SDK のパラメーター名は HTTP インターフェイスと一致しています。パラメーター構造は、言語の特性に応じてカプセル化されています。

タスクの所要時間が長いため、SDK は内部で HTTP 非同期呼び出しをカプセル化し、同期呼び出しと非同期呼び出しの両方をサポートしています。

実際の所要時間は、キューの長さとサービスの実行状況によって異なります。結果を取得する際は、しばらくお待ちください。
重要

以下のコードを実行する前に、DashScope Java SDK のバージョンが少なくとも 2.22.6 であることを確認してください。

base_url と API キーはリージョン間で相互に交換できません。以下の例は、シンガポールリージョンで API 呼び出しを行う方法を示しています:

シンガポール:https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1

米国 (バージニア):https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1

中国 (北京):https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1

画像編集

同期

リクエスト例
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

/**
 * wan2.6-image 画像編集 - 同期呼び出しの例
 */
public class Main {

    static {
        // シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
    }

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください
    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static void basicCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        // 複数画像の入力メッセージを構築
        ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
                .role("user")
                .content(Arrays.asList(
                        // 複数画像の入力をサポート。複数の参照画像を提供
                        Collections.singletonMap("text", "画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください"),
                        Collections.singletonMap("image", "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png"),
                        Collections.singletonMap("image", "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp")
                )).build();

        // 画像編集は標準の同期呼び出しを使用。stream や enable_interleave の設定は不要
        ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("wan2.6-image")
                .messages(Collections.singletonList(message))
                .n(1)
                .size("1K")
                .negativePrompt("")
                .promptExtend(true)
                .build();

        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        ImageGenerationResult result = null;
        try {
            System.out.println("---画像編集の同期呼び出し、しばらくお待ちください----");
            result = imageGeneration.call(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            basicCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}
レスポンス例
URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "requestId": "b148327e-830f-414c-a8df-724dec28exxx",
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "total_tokens": 0,
        "image_count": 1,
        "size": "1376*768"
    },
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "finished": true
    },
    "status_code": 200,
    "code": "",
    "message": ""
}

非同期

リクエスト例
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

/**
 * wan2.6-image 画像編集 - 非同期呼び出しの例
 */
public class Main {

    static {
        // シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
    }

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください
    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static void asyncCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        // 複数画像の入力メッセージを構築
        ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
                .role("user")
                .content(Arrays.asList(
                        // 複数画像の入力をサポート。複数の参照画像を提供
                        Collections.singletonMap("text", "画像1のスタイルと画像2の背景に基づいて、トマトと卵の炒め物を生成してください"),
                        Collections.singletonMap("image", "https://cdn.wanx.aliyuncs.com/tmp/pressure/umbrella1.png"),
                        Collections.singletonMap("image", "https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01SfG4J41UYn9WNt4X1_!!6000000002530-49-tps-1696-960.webp")
                )).build();

        ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("wan2.6-image")
                .n(1)
                .size("1K")
                .negativePrompt("")
                .promptExtend(true)
                .messages(Arrays.asList(message))
                .build();

        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        ImageGenerationResult result = null;
        try {
            System.out.println("---画像編集の非同期呼び出し、タスクを作成中----");
            result = imageGeneration.asyncCall(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println("タスク作成結果:");
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));

        String taskId = result.getOutput().getTaskId();
        // タスク完了を待機
        waitTask(taskId);
    }

    public static void waitTask(String taskId) throws ApiException, NoApiKeyException {
        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        System.out.println("\n---タスクの完了を待機中----");
        ImageGenerationResult result = imageGeneration.wait(taskId, apiKey);
        System.out.println("タスク完了結果:");
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            asyncCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}
レスポンス例

1. タスク作成レスポンス例

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "9cd85950-2e26-4b2c-b562-1694cf928xxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "task_id": "4c861fbe-af89-4a2f-8fc5-4bb15c313xxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "usage": null
}

2. タスク結果クエリレスポンス例

URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "cbdf1424-306e-4a52-82f3-8bf5d8a99xxx",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "task_id": "4c861fbe-af89-4a2f-8fc5-4bb15c3139ba",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2026-01-16 16:36:06.556",
        "scheduled_time": "2026-01-16 16:36:06.591",
        "end_time": "2026-01-16 16:36:25.190",
        "finished": true
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "size": "1376*768",
        "total_tokens": 0,
        "image_count": 1
    }
}

テキストと画像のインターリーブ出力

同期呼び出し (ストリーミングのみ)

リクエスト例
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import io.reactivex.Flowable;

import java.util.Collections;

/**
 * wan2.6-image テキスト・画像出力 - ストリーミング呼び出しの例
 */
public class Main {

    static {
        // シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
    }

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください
    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static void streamCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
                .role("user")
                .content(Collections.singletonList(
                        Collections.singletonMap("text", "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください")
                )).build();

        // テキスト・画像出力にはストリーミング呼び出しが必要
        ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("wan2.6-image")
                .messages(Collections.singletonList(message))
                .stream(true) // ストリーミング出力を有効にする必要があります
                .enableInterleave(true)
                .size("1280*1280")
                .negativePrompt("")
                .maxImages(3)
                .build();

        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        try {
            System.out.println("---画像インターリーブのストリーム呼び出し----");
            Flowable<ImageGenerationResult> resultFlowable = imageGeneration.streamCall(param);
            resultFlowable.blockingForEach(result -> {
                System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
            });
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            streamCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}
レスポンス例
URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":0,"total_tokens":28,"image_count":0,"size":"0*0"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"Chili"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":1,"total_tokens":29,"image_count":0,"size":"0*0"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"stir-fry"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":2,"total_tokens":30,"image_count":0,"size":"0*0"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"pork"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}

......

{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":73,"total_tokens":101,"image_count":0,"size":"0*0"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"."}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":198,"total_tokens":226,"image_count":1,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"image","image":"https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":199,"total_tokens":227,"image_count":1,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"Next"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}

......

{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":245,"total_tokens":273,"image_count":1,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"."}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":368,"total_tokens":396,"image_count":2,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"image","image":"https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":369,"total_tokens":397,"image_count":2,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"Finally"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}

......

{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":416,"total_tokens":444,"image_count":2,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"pot"}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":417,"total_tokens":445,"image_count":2,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"."}]}}],"finished":false},"status_code":200,"code":"","message":""}
{"requestId":"12c7432c-8028-4289-a97c-4e22df98bxxx","usage":{"input_tokens":28,"output_tokens":541,"total_tokens":569,"image_count":3,"size":"1280*1280"},"output":{"choices":[{"finish_reason":"stop","message":{"role":"assistant","content":[{"type":"image","image":"https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx"}]}}],"finished":true},"status_code":200,"code":"","message":""}

非同期呼び出し

リクエスト例

:非同期呼び出しでは stream パラメーターは不要です

import com.alibaba.dashscope.aigc.imagegeneration.*;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.Collections;

/**
 * wan2.6-image テキスト・画像出力 - 非同期呼び出しの例
 */
public class Main {

    static {
        // シンガポールリージョンの URL。Base URL はリージョンごとに異なります。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";
    }

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください
    // API キーはリージョンごとに異なります。API キーの取得:https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    public static void asyncCall() throws ApiException, NoApiKeyException, UploadFileException {
        ImageGenerationMessage message = ImageGenerationMessage.builder()
                .role("user")
                .content(Collections.singletonList(
                        Collections.singletonMap("text", "豚肉と唐辛子の炒め物のチュートリアルを3枚の画像で教えてください")
                )).build();


        ImageGenerationParam param = ImageGenerationParam.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .model("wan2.6-image")
                .size("1280*1280")
                .enableInterleave(true)
                .maxImages(3)
                .negativePrompt("")
                .messages(Collections.singletonList(message))
                .build();

        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        ImageGenerationResult result = null;
        try {
            System.out.println("---画像インターリーブの非同期呼び出し、タスクを作成中----");
            result = imageGeneration.asyncCall(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println("タスク作成結果:");
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));

        String taskId = result.getOutput().getTaskId();
        // タスク完了を待機
        waitTask(taskId);
    }

    public static void waitTask(String taskId) throws ApiException, NoApiKeyException {
        ImageGeneration imageGeneration = new ImageGeneration();
        System.out.println("\n---タスクの完了を待機中----");
        ImageGenerationResult result = imageGeneration.wait(taskId, apiKey);
        System.out.println("タスク完了結果:");
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            asyncCall();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | UploadFileException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}
レスポンス例

1. タスク作成レスポンス例

{
    "requestId": "7d6c5760-334b-48c4-9b1e-08ee9c7fexxx",
    "output": {
        "task_id": "1bb9d9fa-bf1a-43dc-b5fe-366c1dc70xxx",
        "task_status": "PENDING"
    },
    "status_code": 200,
    "code": "",
    "message": ""
}

2. タスク結果クエリレスポンス例

URL は24時間後に有効期限が切れます。画像を速やかにダウンロードしてください。
{
    "requestId": "6ed62b00-2225-4fc3-8ee3-2aed0b484xxx",
    "usage": {
        "input_tokens": 29,
        "output_tokens": 471,
        "total_tokens": 500,
        "image_count": 3,
        "size": "1280*1280"
    },
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": [
                        {
                            "text": "豚肉と唐辛子の炒め物は、湖南料理の定番であり、多くの人々に愛される家庭料理の代表格です。新鮮な辛さと柔らかい肉の食感が特徴で、調理はシンプルながらも格別な味わいを提供します。今日は、この料理の作り方を学びましょう。\n\nまず、すべての材料を準備することが成功の鍵です。新鮮な豚肉、赤と緑の唐辛子、ニンニク、ショウガのスライスが不可欠です。豚肉は薄切りにし、唐辛子は小口切りに、ニンニクとショウガはみじん切りにします。",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        },
                        {
                            "text": "次に、豚肉をマリネします。薄切りにした豚肉をボウルに入れ、少量の薄口醤油、料理酒、片栗粉、食用油を加えます。手でよく混ぜ合わせ、10〜15分間マリネします。この処理により、豚肉のスライスがより柔らかく風味豊かになります。",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        },
                        {
                            "text": "最後に、中華鍋に油を熱し、強火で加熱します。マリネした豚肉のスライスを加え、色が変わるまで素早く炒めた後、取り出して脇に置きます。中華鍋に油を少し残し、みじん切りにしたニンニクとショウガを加えて香りを出し、次に唐辛子を加えて香りが立つまで炒めます。豚肉を戻し入れ、薄口醤油、濃口醤油、ひとつまみの砂糖、オイスターソースで味付けします。均一に絡むまで素早く炒め、刻んだネギを散らして完成です。",
                            "type": "text"
                        },
                        {
                            "image": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/xxx.png?Expires=xxx",
                            "type": "image"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "task_id": "1bb9d9fa-bf1a-43dc-b5fe-366c1dc70836",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "finished": true,
        "submit_time": "2026-01-16 18:26:32.082",
        "scheduled_time": "2026-01-16 18:26:32.133",
        "end_time": "2026-01-16 18:28:41.748"
    },
    "status_code": 200,
    "code": "",
    "message": ""
}

制限事項

  • データ有効期間task_id と画像の url は24時間のみ保持されます。この期間を過ぎると、クエリやダウンロードはできなくなります。

  • コンテンツモデレーション:入力の prompt と出力画像は、どちらもコンテンツモデレーションの対象となります。禁止されたコンテンツを含むリクエストは、IPInfringementSuspect または DataInspectionFailed エラーになります。詳細については、エラーコードをご参照ください。

課金とレート制限

  • モデルの無料クォータと料金については、モデルの料金をご参照ください。

  • モデルのレート制限については、Wanをご参照ください。

  • 課金の詳細:料金は正常に生成された画像の数に基づきます。失敗した、またはエラーが発生した呼び出しには料金は発生せず、新規ユーザー無料クォータも消費されません。

エラーコード

モデルの呼び出しが失敗し、エラーメッセージが返された場合は、エラーメッセージを参照して解決してください。

よくある質問

Q:推論コストと使用状況はどのように確認できますか?

A:請求クエリとコスト管理をご参照ください。

Q:コード例を実行できないのはなぜですか?

A:SDK を最新バージョンにアップグレードしてください。アップデートについては、SDK のインストールをご参照ください。