OpenAIのGPTイメージ2で画像を生成または編集する — Fal AIによるファインタイポグラフィに最適

GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)を1つのドロップインファイルでエージェントに配線するClaudeコードスキル。 2つのエンドポイント:テキスト・ツー・イメージおよびイメージの編集(オプションのマスクと)。 同期 API、ポーリングなし、単一のPOST。

このモデルの理由

GPT Image 2 は、legible text in image のベストパブリックモデルです。 is がタイポグラフィの場合に使用します。

• チョークボード、店舗看板、手描きポスター
• メニューボード、包装モックアップ、雑誌カバー
• UIスクリーンショット/アプリストアモックアップ
• ソーシャルカード、バナー、多言語デザイン

フォトレアルの肖像画または厳密な様式の保存のために、別のモデル(ナノバナナ、変化)を使用して下さい。 すべてのテキストヘビーのために、この勝利。

クイックスタート

##1. スキルのインストール

[SKILL.md]ファイルをClaude Codeプロジェクト[.claude/skills/gpt-image-2/]ディレクトリにコピーします。

##2. Fal AI キーを追加

fal.ai/dashboard/keys でキーを取得します。

##3. 生成

クロード コードを言う:

または編集のため:

##2つのエンドポイント

| エンドポイント | 随時 | 必須入力 | お問い合わせ | [openai/gpt-image-2 | プロンプトから生成 | [prompt |

GPT Image 2 Skill

Generate or edit images with OpenAI’s GPT Image 2 — best-in-class for fine typography — via Fal AI.

A Claude Code skill that wires GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) into your agent in one drop-in file. Two endpoints: text-to-image AND image edit (with optional masks). Sync API, no polling, single POST.

Why this model

GPT Image 2 is currently the best public model for legible text inside images. Use it when the picture is the typography:

• Chalkboards, store signs, hand-lettered posters
• Menu boards, packaging mockups, magazine covers
• UI screenshot / app store mockups
• Social cards, banners, multilingual designs

For photoreal portraits or strict style preservation, use a different model (Nano Banana, Flux). For everything text-heavy, this wins.

Quick Start

1. Install the skill

Copy the SKILL.md file to your Claude Code project’s .claude/skills/gpt-image-2/ directory.

2. Add your Fal AI key

echo "FAL_KEY=your-fal-ai-key" >> .env

Get a key at fal.ai/dashboard/keys.

3. Generate

Tell Claude Code:

Generate a vintage diner chalkboard reading "TODAY SPECIAL — Lobster Roll $24"

Or for an edit:

Edit https://example.com/photo.png — same scene but everyone is on their phones now

Two endpoints

The skill ships with one combined helper in Node, Python, and bash — pass image_urls to use the edit endpoint, omit for text-to-image.

What You Get

• Sync API — single POST returns the image URL. No polling, no taskId.
• Up to 4 images per call for picking from variants.
• Custom dimensions up to 3840×2160 (aspect ratio ≤ 3:1, multiples of 16).
• Image edit with optional masks for surgical region edits.
• Combined helper in Node, Python, and bash — same shape across languages.

Defaults

Prompting patterns

The community has converged on two patterns the skill documents:

1. Structured JSON prompts for multi-element scenes (posters, infographics, comics, app mockups). Pass the prompt as a JSON object with explicit slots (type, subject, style, background, header, layout). Notably better than prose for complex layouts.
2. Raycast-style placeholders — {argument name="quote" default="Stay hungry, stay foolish"} — for parameterizable prompt templates.