ベース画像を編集

Agent の主経路

最初の画像をベースキャンバスとして保つ必要がある場合に beatra.images.edit を使います。後続の順序付き画像は編集の参考にできます。

1. ローカル入力を beatra.assets.upload でアップロードし、artifact ID を使います。
2. ベースを最初に置き、その後に最大 3 枚の参照を追加します。
3. モデル、範囲、制御項目、キャンバス、価格の互換性が重要な場合は、capability: "image_edit" で beatra.models.list を呼び出します。それ以外は model: "auto" を使います。
4. 1 つの client_request_id で一度だけ送信し、beatra.tasks.get で確認します。

AI ガイド

ツール引数

{
  "prompt": "選択範囲の看板を置き換え、その他は保つ",
  "images": [
    { "type": "artifact", "artifact_id": "artifact_base" }
  ],
  "edit_regions": [
    { "image_index": 0, "x": 0.58, "y": 0.20, "width": 0.30, "height": 0.18 }
  ],
  "count": 1,
  "canvas": { "type": "preset", "tier": "2K", "aspect": "source" },
  "client_request_id": "img-edit-opaque-1"
}

正規化された各範囲は対象画像の内側に収めます。1 入力につき最大 2 範囲です。画像全体を編集する場合は edit_regions を省略します。

上限、既定値、モデル互換性

• 順序付き入力は 1〜4 枚、出力も 1〜4 枚です。最初の画像が常にベースです。
• 編集は最初の画像比率に従う 2K キャンバスが既定です。count は 1 が既定です。
• 明示キャンバス、ネガティブプロンプト、プロンプト拡張、パレット、範囲、seed の可否は beatra.models.list に従います。
• Qwen Image 2.0 を明示した場合、入力は最大 3 枚です。auto は公開上限の 4 枚を維持します。互換性のない明示リクエストは課金前に失敗し、画像は破棄されません。

安定エイリアスは wan2.7-image-pro、wan2.7-image、qwen-image-2.0-pro、qwen-image-2.0 です。1 枚あたりの価格は beatra.models.list のリアルタイム発見を正とし、agent プロンプトへ複製しないでください。部分出力を含め、正常に保存された画像数で精算します。

タスクの正しい状態と復旧

終了状態になるまで同じ task_id を確認します。作成応答を失った場合だけ、同じ client_request_id と同一引数で再送します。指示、入力順、範囲、モデル、出力設定を変更した場合は新しい ID が必要です。

REST で呼び出す

独自統合では POST /v1/images/edits を使用します。完全な契約は生成済みの API operation を参照してください。推奨の統合方法は Skill + MCP です。REST はカスタムアプリケーション向けです。