rreAPI
  • モデル
  • チャット
  • 料金
  • ブログ
  • ドキュメント
  • 更新履歴
プレイグラウンドユースケース料金FAQAPI
Home/Models/Midjourney V7new

Midjourney V7 — 画像生成と編集

Midjourney V7 は1回のリクエストでテキストプロンプトから高品質な画像を4枚生成します。--ar / --s / --chaos などのネイティブ構文、Omni Reference(--oref)、Style Reference(--sref)に対応。reApi のOpenAI互換エンドポイント1つから Midjourney V7 を呼び出せます。さらに11種類の編集操作(アップスケール、バリエーション、リミックス、インペイント、アウトペイント、パン、エンハンス、リテクスチャ、キャンバス編集、背景除去)も利用可能です。

Input

画像を記述し、--ar 16:9 --s 500 のようにMJフラグを末尾に付けます

料金と処理優先度に影響します

Estimated cost88 credits≈ $0.088
Result

Try one of these prompts

このモデルで作れるもの

このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。

1つのプロンプトから生成された Midjourney V7 の4枚のバリエーション画像

リクエストごとに Midjourney V7 のバリエーションを4枚生成

Midjourney V7 のリクエストは毎回最大4枚のバリエーション画像を返すため、1回の呼び出しでアートディレクターに1案ではなく複数の選択肢を提示できます。--ar でアスペクト比、--s でstylize、--chaos でばらつきを指定して構図をコントロールし、最も狙いに合うフレームを選びましょう。Midjourney V7 は非同期なので、プロンプトを送信するとタスクIDが返り、4枚の結果が準備でき次第ポーリングで取得します。

プレイグラウンドを開く
製品を複数のショット間で一貫させる Midjourney V7 の Omni Reference

Omni Reference と Style Reference で被写体を固定

Midjourney V7 は Omni Reference(--oref)でキャラクター・製品・オブジェクトを生成間で一貫させ、Style Reference(--sref)と調整可能な --sw ウェイトでルックを固定できます。これはブランドに一貫した製品撮影や再利用可能なスタイルシステムに最適なコントロールセットであり、同じ Midjourney V7 のリファレンス設定をキャンペーン全体で繰り返し使えます。

生成画像に対する Midjourney V7 のアップスケールとインペイント編集操作

Midjourney V7 のパイプラインから離れずに編集

Midjourney V7 が画像を生成したら、同じタスクIDがそのまま11種類の編集操作に流れます:高解像度へのアップスケール、控えめまたは強めのバリエーション、新しいプロンプトでのリミックス、マスク領域のインペイント、キャンバスのアウトペイントやパン、ドラフトのエンハンス、リテクスチャ、背景の除去。再アップロードも別モデルも不要で、編集操作は既に実行した Midjourney V7 のタスクを参照します。

料金

クレジット制 — 1クレジット = 0.001 USD。完了した生成のみお支払いいただきます。

カテゴリ単位料金
Draft
画像生成1 request (4 images)
$0.044
44 credits
Fast
画像生成1 request (4 images)
$0.088
88 credits
軽量編集(背景除去 / パン / アウトペイント / エンハンス)1 request
$0.088
88 credits
重量編集(アップスケール / バリエーション / リミックス / インペイント / キャンバス)1 request
$0.131
131 credits
Turbo
画像生成1 request (4 images)
$0.175
175 credits
軽量編集(背景除去 / パン / アウトペイント / エンハンス)1 request
$0.175
175 credits
重量編集(アップスケール / バリエーション / リミックス / インペイント / キャンバス)1 request
$0.262
262 credits

reApiを選ぶ理由

4枚の画像を1回の非同期呼び出しで

Midjourney V7 は画像単位ではなくリクエスト単位で課金され、1回の呼び出しで4枚のバリエーションを生成します。/api/v1/images/generations にプロンプトを送信するとタスクIDが返り、4枚の画像が準備できるまでポーリングします。コンテンツ審査によってAPIは1〜4枚を返しますが、課金はリクエストごとに1回です。

Midjourney のネイティブ構文をそのまま

Midjourney V7 のパラメータをプロンプト内で直接使えます:--ar、--s、--chaos、--no、--seed、--sref、--oref、--iw、--sw、--sv。reApi はこれらを変更せずに転送するため、Midjourney V7 向けに書いたプロンプトはそのまま動作します。バージョンは V7 に固定されており、--v と --niji は無視されます。

生成と編集を単一のインターフェースで

reApi の Midjourney V7 はテキストから画像生成だけではありません。同じAPIキーで、アップスケール、バリエーション、リミックス、インペイント、アウトペイント、パン、エンハンス、リテクスチャ、キャンバス編集、背景除去まで届きます。生成したどの画像からでも連鎖できる11種類の Midjourney V7 編集操作です。

Midjourney V7 vs DALL·E 3

Midjourney V7 と DALL·E 3 はどちらもプレミアムなテキストから画像生成モデルです。本番の画像パイプラインで重要となる観点で、reApi の Midjourney V7 が DALL·E 3 に対してどう位置づけられるかを示します。

機能
reApi の Midjourney V7
DALL·E 3
リクエストあたりの画像数
リクエストごとに4枚のバリエーション。1回の呼び出しからベストなフレームを選べます。
リクエストごとに1枚。複数案には複数回の呼び出しが必要です。
リファレンス制御
被写体の一貫性のための Omni Reference(--oref)と、ルック転送のための Style Reference(--sref / --sw)。
一級の被写体/スタイルリファレンスはなく、制御はプロンプトのみ。
ネイティブ構文
プロンプト内で完全なMJフラグセット:--ar、--s、--chaos、--seed、--iw ほか。
通常の自然言語プロンプトのみ。パラメータ構文はありません。
編集操作
アップスケール、バリエーション、リミックス、インペイント、アウトペイント、パン、エンハンス、リテクスチャ、背景除去 — 全部で11種類。
別の編集エンドポイント経由のインペイントのみ。アップスケール/バリエーションの連鎖はなし。
課金モデル
リクエスト単位(画像4枚)で、draft / fast / turbo による速度とコストのトレードオフあり。
画像単位で、解像度と品質に応じて課金。
連携
OpenAI形式のエンドポイントで非同期タスクID+ポーリング。生成と全編集をキー1つで。
OpenAI Images API での同期的な画像レスポンス。

本比較は執筆時点で公開されている動作を反映しています。両者の機能と料金は変更される可能性があるため、組み込み前に各プロバイダーで最新の詳細をご確認ください。

Midjourney V7 を3ステップで呼び出す

  1. 01
    step 01

    APIキーを作成

    reApi にサインアップしてキーを取得します。無料のサインアップクレジットで Midjourney V7 を数十回生成でき、image-to-image、Omni Reference、アップスケールをチャージ前に試すには十分です。

    開く
  2. 02
    step 02

    Midjourney V7 のプロンプトを送信

    model に mj-v7、プロンプトにネイティブMJフラグを添えて /api/v1/images/generations にPOSTします。Midjourney V7 はすぐにタスクIDを返します。生成は非同期で、通常1〜3分で完了します。

    開く
  3. 03
    step 03

    4枚の結果をポーリング

    /api/v1/tasks/:task_id を GET し、status が completed になったら画像URLを読み取ります。その同じタスクIDを Midjourney V7 のいずれかの編集操作(アップスケール、バリエーション、インペイント)に渡せば、結果に対する作業を続けられます。

    開く

よくある質問

このモデルに関するよくある質問。

Midjourney V7 は Midjourney のV7 画像生成モデルです。ネイティブのMJプロンプト構文からリクエストごとに4枚の画像をレンダリングし、Omni Reference と Style Reference に対応、11種類の編集操作へ連鎖します。reApi では OpenAI 互換の /api/v1/images/generations エンドポイントで model id mj-v7 として提供され、編集は mj-v7-upscale や mj-v7-inpaint といった兄弟 model id になります。

関連モデル

同じカテゴリの他のモデルもチェック。

すべてのモデルを見る
Gemini 3 Pro Image Preview cover画像

Google

Gemini 3 Pro Image Preview

Nano banana Pro — 4K まで対応する高精度な Gemini 画像生成、最大 14 枚の参照画像。

〜から $0.053 1 枚あたり
Gemini 3.1 Flash Image Preview cover画像

Google

Gemini 3.1 Flash Image Preview

Nano banana 2 — 極端比率に対応した Gemini 画像生成、Google 検索 grounding はオプション。

〜から $0.041 1 枚あたり
FLUX.2 cover画像

Black Forest Labs

FLUX.2

FLUX.2 — Black Forest Labs のフォトリアルなテキストから画像生成・マルチリファレンス編集モデル。Pro と Flex の2ティアを、ひとつの OpenAI 互換エンドポイントで。

〜から $0.028 1枚あたり
Wan 2.7 Image cover画像

Alibaba

Wan 2.7 Image

Wan 2.7 Image — Alibaba Wan の生成と編集、複数画像参照、最大 4K を、ひとつの OpenAI 互換エンドポイントで。

〜から $0.032 画像1枚あたり
すべてのモデルを見る
start building

リリースの準備はできましたか?

プレイグラウンドで試すか、APIキーを取得して今すぐ統合しましょう。

Midjourney V7 を試すドキュメントを読む
rreAPI

reApiは、サブ秒のフェイルオーバー、リクエストログ非保存、OpenAI互換の単一エンドポイントで主要AIモデルを統合するAPIアグリゲーターです。

GitHubX (Twitter)
Built withLogo of reAPIreAPI
Featured on There's An AI For ThatFeatured on Findly.toolsFazier badgeDang.ai
ai tools code.market
Featured on Twelve Tools
画像
  • GPT Image 2
  • Gemini 3 Pro Image
  • Gemini 3.1 Flash Image
  • Gemini 2.5 Flash Image
  • Seedream 5.0 Lite
  • Imagen 4.0
  • Wan 2.7 Image
動画
  • Seedance 2.0
  • Happy Horse 1.0
  • Vidu Q3
  • Pixverse v6
  • Grok Imagine 1.0
  • VEO 3.1
  • Gemini Omni
  • Wan 2.7 Video
  • Kling Motion Control
LLM
  • Claude Opus 4.8
  • Claude Opus 4.7
  • Claude Sonnet 4.6
  • DeepSeek V4
  • GPT-5.4
  • GPT-5.5
オーディオ
  • Mureka V9
  • Vocal Remover
  • Music Extractor
  • Voice Cleaner
  • Multistem Splitter
  • Voice Changer
テキスト
  • AI Humanizer
  • AI Text Detector
ツール
  • Enhance Video 1.0
·······
© 2026 reAPI. All Rights Reserved.[email protected]
会社概要お問い合わせ更新履歴Cookieポリシープライバシーポリシー利用規約