Tripo 3D API 使い方：完全開発者ガイド

テキストの説明や画像から3Dモデルを生成する機能は、ゲーム、Eコマース、仮想現実、建築ビジュアライゼーション向けのアプリケーション開発方法を変革しました。Tripo 3D APIは、広範な3Dモデリングの専門知識を必要とせずに、AIを活用した3Dモデル生成をアプリケーションに統合するための簡単な方法を提供します。

このガイドでは、初期セットアップから本番環境へのデプロイまで、Tripo 3D APIを実装するために必要なすべてを説明します。

Tripo 3D APIとは？

Tripo 3D APIは、テキストプロンプトまたは2D画像を、高度なAIアルゴリズムを介して本番環境に対応した3Dモデルに変換します。このサービスは、舞台裏で複雑な機械学習プロセスを処理し、開発者が数分で統合できるシンプルなRESTエンドポイントを公開しています。

Tripo 3D APIを安価で利用するには、Hypereal AIにアクセスしてください。

このプラットフォームは、主に3つの生成モードをサポートしています。

• テキストから3Dへ：自然言語の記述からモデルを生成します。
• 画像から3Dへ：単一または複数の画像を3Dオブジェクトに変換します。
• 多視点から3Dへ：複数の画像視点から高精細なモデルを作成します。

生成されたモデルは、GLB、GLTF、FBX、OBJなどの標準形式でエクスポートされるため、ほとんどの3Dソフトウェアやゲームエンジンと互換性があります。

開始方法：認証とセットアップ

ステップ1：APIキーを生成する

APIを呼び出す前に、認証情報が必要です。

1. Tripo 3Dプラットフォームのドキュメントページにアクセスします。

2. 「新しいAPIキーを生成」をクリックします。

3. キーをすぐにコピーします（`tsk_`で始まります）。

4. 閉じた後は再取得できないため、安全に保管してください。

セキュリティに関する注意: APIキーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに決して公開しないでください。環境変数または安全な秘密管理サービスを使用してください。

ステップ2：Python SDKをインストールする（オプション）

REST APIを任意のHTTPクライアントで直接使用することもできますが、公式のPython SDKは統合を簡素化します。

pip install tripo3d

SDKは、認証、非同期タスクポーリング、ファイルダウンロードを自動的に処理します。

ステップ3：セットアップを確認する

この基本的なcURLリクエストで認証をテストします。

export TRIPO_API_KEY="tsk_your_actual_key_here"

curl https://api.tripo3d.ai/v2/openapi/task \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Authorization: Bearer ${TRIPO_API_KEY}" \
  -d '{"type": "text_to_model", "prompt": "a simple wooden chair"}'

成功した応答はタスクIDを返し、認証が正しく機能していることを示します。

メソッド1：テキストから3Dモデル生成

基本的な実装

テキストから3Dへの生成は、自然言語の記述を3Dオブジェクトに変換します。これは、概念的な記述からアセットを作成するのに適しています。

Python SDKの例:

import asyncio
from tripo3d import TripoClient, TaskStatus

async def generate_from_text():
    async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
        # 生成タスクを送信
        task_id = await client.text_to_model(
            prompt="a vintage leather armchair with wooden legs",
            negative_prompt="low quality, blurry, distorted",
            model_version="v2.5"
        )

        print(f"タスクが送信されました: {task_id}")

        # 完了を待機
        task = await client.wait_for_task(task_id, verbose=True)

        # 結果をダウンロード
        if task.status == TaskStatus.SUCCESS:
            files = await client.download_task_models(task, "./output")
            for model_type, path in files.items():
                print(f"{model_type}をダウンロードしました: {path}")
        else:
            print(f"タスクが失敗しました: {task.status}")

asyncio.run(generate_from_text())

REST APIの例:

curl -X POST https://api.tripo3d.ai/v2/openapi/task \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Authorization: Bearer ${TRIPO_API_KEY}" \
  -d '{
    "type": "text_to_model",
    "prompt": "a vintage leather armchair with wooden legs",
    "negative_prompt": "low quality, blurry, distorted",
    "model_version": "v2.5"
  }'

パラメータの理解

プロンプトエンジニアリングのヒント

• 素材、色、形状について具体的に記述する
• スタイル記述子（リアル、漫画、ローポリ）を含める
• 関連する場合はスケール参照を記載する
• より良いテクスチャ生成のためにライティングの好みを追加する

メソッド2：画像から3Dモデル生成

単一画像変換

単一の写真またはイラストを3Dモデルに変換します。これは、オブジェクトが明確で、十分な光が当たっており、まっすぐな角度から写っている画像で最も効果的です。

Python SDKの例:

import asyncio
from tripo3d import TripoClient, TaskStatus

async def generate_from_image():
    async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
        task_id = await client.image_to_model(
            image="./path/to/product-photo.jpg",
            texture_quality="high",
            auto_scale=True,
            face_limit=50000
        )

        print(f"画像を処理中: {task_id}")

        task = await client.wait_for_task(task_id, verbose=True)

        if task.status == TaskStatus.SUCCESS:
            files = await client.download_task_models(task, "./models")
            print(f"モデルを保存しました: {files}")

asyncio.run(generate_from_image())

高度なパラメータ

多視点生成

より高品質な結果を得るには、同じオブジェクトの複数の角度を提供します。

async def generate_from_multiview():
    async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
        task_id = await client.multiview_to_model(
            images=[
                "./front-view.jpg",
                "./side-view.jpg",
                "./top-view.jpg"
            ],
            texture_quality="high"
        )

        task = await client.wait_for_task(task_id, verbose=True)

        if task.status == TaskStatus.SUCCESS:
            files = await client.download_task_models(task, "./output")

多視点生成は、単一画像変換と比較して、はるかに優れたジオメトリとテクスチャの詳細を生成します。

タスクステータスとポーリングの理解

Tripo 3D APIは非同期的にリクエストを処理します。タスクを送信した後、ブロックするのではなく、完了をポーリングします。

タスクのライフサイクル

1. Submitted（送信済み）：タスクが受け付けられ、キューに入れられました。
2. Processing（処理中）：AIモデルが3D出力を生成しています。
3. Success（成功）：モデルのダウンロード準備ができました。
4. Failed（失敗）：生成中にエラーが発生しました。

手動ポーリング（REST API）

curl https://api.tripo3d.ai/v2/openapi/task/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer ${TRIPO_API_KEY}"

応答構造:

{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "abc123",
    "status": "success",
    "output": {
      "model": "https://download-url/model.glb",
      "pbr_model": "https://download-url/model-pbr.glb"
    }
  }
}

自動ポーリング（Python SDK）

SDKはポーリングを自動的に処理します。

task = await client.wait_for_task(
    task_id,
    verbose=True,  # 進行状況の更新を表示
    timeout=300    # 最大待機時間（秒）
)

料金とクレジットシステム

Tripoはクレジットベースの料金モデルを採用しており、異なる操作で消費されるクレジット量が異なります。

料金プラン

*年間請求：20%割引（Professionalは年間$190.80、Advancedは年間$478.80）

クレジットコスト

• テキストから3D：生成あたり約30クレジット
• 画像から3D：品質設定に応じて約30～50クレジット
• 多視点から3D：約60～80クレジット
• 四角形メッシュ出力：追加で$0.05（約5クレジット）

コスト最適化のヒント

• プレビュー生成には低いface_limit値を使用する
• 有料プランに移行する前にBasicプランでテストする
• 同時タスク数の上限を最大化するために類似のリクエストをバッチ処理する
• 同一アセットの再生成を避けるために生成済みモデルをキャッシュする

エラー処理とベストプラクティス

APIエラーを適切に処理する

from tripo3d import TripoClient, TripoAPIError

async def safe_generation():
    try:
        async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
            task_id = await client.text_to_model(
                prompt="a detailed spaceship"
            )
            task = await client.wait_for_task(task_id)

            if task.status == TaskStatus.SUCCESS:
                files = await client.download_task_models(task, "./output")
                return files
            else:
                print(f"生成に失敗しました: {task.status}")
                return None

    except TripoAPIError as e:
        if e.status_code == 401:
            print("認証に失敗しました。APIキーを確認してください。")
        elif e.status_code == 429:
            print("レート制限を超過しました。再試行する前に待機してください。")
        elif e.status_code >= 500:
            print("サーバーエラーです。遅延後に再試行してください。")
        else:
            print(f"APIエラー: {e}")
        return None

本番環境でのベストプラクティス

1. 一時的な障害（500レベルのエラー）に対する再試行ロジックを実装する
2. タスクの複雑さに基づいて適切なタイムアウトを設定する
3. サービス中断を防ぐためにクレジット使用状況を監視する
4. 高コストな操作を送信する前にインプットを検証する
5. デバッグと監査のためにタスクIDを保存する
6. 積極的なポーリングではなく、Webhook（利用可能な場合）を使用する

レート制限

プランの階層に基づいた同時タスク数の制限を遵守してください。制限を超過すると429エラーが発生します。

from asyncio import Semaphore

async def batch_generate(prompts, max_concurrent=10):
    semaphore = Semaphore(max_concurrent)

    async def generate_with_limit(prompt):
        async with semaphore:
            async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
                task_id = await client.text_to_model(prompt=prompt)
                return await client.wait_for_task(task_id)

    tasks = [generate_with_limit(p) for p in prompts]
    return await asyncio.gather(*tasks)

主要なフレームワークとの統合

Flask Webアプリケーション

from flask import Flask, request, jsonify
from tripo3d import TripoClient
import asyncio

app = Flask(__name__)

@app.route('/generate-3d', methods=['POST'])
def generate_model():
    data = request.json
    prompt = data.get('prompt')

    if not prompt:
        return jsonify({'error': 'プロンプトが必要です'}), 400

    async def generate():
        async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
            task_id = await client.text_to_model(prompt=prompt)
            return {'task_id': task_id}

    result = asyncio.run(generate())
    return jsonify(result)

@app.route('/check-status/<task_id>')
def check_status(task_id):
    async def get_status():
        async with TripoClient(api_key="YOUR_API_KEY") as client:
            task = await client.get_task(task_id)
            return {'status': task.status}

    result = asyncio.run(get_status())
    return jsonify(result)

Node.js Expressの例

const express = require('express');
const axios = require('axios');
const app = express();

app.post('/generate', async (req, res) => {
  const { prompt } = req.body;

  try {
    const response = await axios.post(
      'https://api.tripo3d.ai/v2/openapi/task',
      {
        type: 'text_to_model',
        prompt: prompt
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.TRIPO_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );

    res.json({ task_id: response.data.data.task_id });
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

ApidogでのAPI統合の管理

複雑なアプリケーションは、しばしば複数のAPIを同時に統合します。異なるサービス間で認証を管理し、エンドポイントをテストし、パフォーマンスを監視することは困難になります。

Apidogは、Tripo 3D APIやその他のサービスを利用する開発者向けに統合されたAPI管理を提供します。

主な機能:

• ビジュアルリクエストビルダー：手動でのJSON整形なしでAPI呼び出しを構築できます。
• 環境管理：開発、ステージング、本番の資格情報を切り替えることができます。
• 自動テスト：応答を検証し、統合の問題を早期に検出します。
• チームコラボレーション：APIコレクションとドキュメントを開発者と共有します。
• パフォーマンス監視：すべてのエンドポイントで応答時間とエラー率を追跡します。

Tripo 3D APIのリクエストをApidogにインポートし、テンプレートとして保存して、ワンクリックで実行できます。組み込みの分析を通じて、クレジット消費パターンを監視し、最適化の機会を特定します。

結論

Tripo 3D APIは、AIを活用した3Dモデル生成をアプリケーションに統合する際の技術的な障壁を取り除きます。分かりやすいRESTインターフェースと公式Python SDKにより、開発者はテキストから3D、画像から3Dへの機能を数週間ではなく数時間で追加できます。

統合のプロトタイプを作成するには、無料のBasicプランから始めてください。異なるプロンプトスタイルや画像入力をテストして、出力品質を理解してください。有料プランにコミットする前に、クレジット消費パターンを監視してください。

プラットフォームの非同期処理モデルは、本番ワークロードに対して優れたスケーラビリティを発揮し、標準のエクスポート形式は、既存の3Dパイプラインやゲームエンジンとの互換性を保証します。