Z-Image
Kyeo AIの現在のZ-Imageは、設定を絞ったテキスト画像生成サービスです。公開資料サービスの原価は画像1枚あたり0.8 creditsで、ローカルの整数クレジットウォレットは1クレジットに切り上げます。プロンプトは1,000文字まで、5種類のアスペクト比から選べ、画像入力や編集機能はありません。
ひとことで紹介
このモデルの特徴
テキストから新しい画像を直接生成するタスクなら、Z-Imageは分かりやすく、コストも見積もりやすい出発点になります。既存画像の編集、複数の参照画像、解像度設定が必要な場合は、それに対応するモデルを比較してください。
主な仕様
このモデルが用途やビジネスに合うか、すばやく判断できます。
別名
同じモデルでも資料によって呼び方が異なる場合があります。検索や比較がしやすいよう、ここにまとめています。
よくある質問
タスク、入力条件、必要な結果から、モデルを選ぶ前に確認したい実用的な質問を整理しています。
選び方ガイド
どのモデルを使うか迷ったら、まず次のポイントを確認しましょう。
既存画像のアップロードが不要で、参照画像、編集、品質設定にも依存しないタスクなら、Z-Imageは入力項目が少なく1回のコストも固定され、選び方が分かりやすいモデルです。
既存画像の編集、参照画像の主体維持、解像度や品質設定が必要なら、先にNano Banana、GPT Image 1.5、Flux 2 Flexを比較してください。
最初に目的の比率を決め、主体、場面、構図、スタイルを含む1つのプロンプトで生成してください。実際の結果に応じて調整し、現在の入力にない設定が必要になった場合だけモデルを切り替えます。
よく検索される比較
同じタスクで候補を比べ、入力方法、制御項目、コストの違いを確認できます。
モデル比較表
どれを選ぶか迷っている方のために、現在のモデルと代替候補の主な違いを一覧にしました。
実際の使用感
公開情報、現在のサイト内の範囲、代表的なタスクに基づく実用的な案内です。
設定項目が少なくても出力品質が低いとは限らない
料金とワークフローを分けて判断する
機能の詳細
テキスト画像生成専用
5種類のアスペクト比
明確なプロンプトと料金の範囲
おすすめの用途
コンセプトスケッチ
カバー画像とSNS用画像
プロンプトと構図の探索
プロンプトのコツ
情報の優先順位に沿ってプロンプトを組み立てる
出力比率を先に固定する
画像内の文字を明記して確認する
選ぶメリット
利用前の注意点
調整できる項目
このモデルが用途やビジネスに合うか、すばやく判断できます。
消費クレジット
公開資料サービスの現在の原価は画像1枚あたり0.8 creditsです。Kyeoはこの小数の事実を保持し、リクエスト合計に`Math.ceil`を適用するため、1枚の事前承認と精算は1クレジットです。
画像や動画を一括生成する前に、同じ素材を使って現在のモデルと類似候補をA/Bテストするのがおすすめです。効果を確認してから一括処理すれば、クレジットの無駄を抑えられます。
よくある質問
類似モデル
まだ決まっていない場合は、こちらの類似候補も比較してみてください。
Nano Banana
Nano Bananaは、Kyeo AIでテキスト画像生成と自然言語による画像編集の両方を提供するサイト内名称です。画像をアップロードしなければ`Nano Banana`、アップロード後は`Nano Banana`を呼び出します。どちらも1回3クレジットで、プロンプトは5,000文字までです。別名だけからGoogleの正確なモデル版を断定しないでください。
GPT Image 1.5
GPT Image 1.5は、Kyeoでテキスト画像生成と画像編集に対応し、3種類のアスペクト比とmedium／highの品質設定を選べます。画像編集ではJPG、PNG、WebPの参照画像を最大16枚使用でき、1枚10 MBまでです。mediumは4クレジット、highは22クレジットです。 GPT Image 1.5は、OpenAIが非推奨とした旧世代の画像モデルです。Kyeoは生成と編集の入口を維持していますが、OpenAIが現在も第一候補としているわけではありません。
情報源
モデル資料、機能説明、Kyeo AIで現在利用できる設定をもとに作成しています。