dall-eではじめる画像生成AI DALL-E 2/3比較・使い方・料金と商用利用ガイド【日本語対応】

「画像は欲しいけれど、英語が苦手」「思い通りのテイストに直せない」――そんな悩みはありませんか。DALL‑Eはテキストから画像を自動生成し、構図変更や部分編集、バリエーション作成まで一気通貫で行えます。OpenAIの最新モデルは日本語の指示にも対応し、ChatGPTとの連携で会話ベースの調整が可能です。

OpenAIは生成画像の安全対策や権利配慮の仕組みを公開しており、透明性の高い運用が特徴です。MicrosoftやOpenAIの公開資料では、説明文への忠実度や文字描画の再現が大幅に改善されたと示されています。実務では、プロンプトの構造化と再指示の設計が成果を左右します。

本記事では、読み方「ダリ・イー」の由来から、DALL‑E 2と3の比較、ChatGPTからの生成手順、無料で試す範囲と料金の目安、日本語プロンプトの型、商用利用時の注意点までを具体例付きで解説します。初回から迷わないために、失敗しやすい指示例と修正テンプレートも用意しました。今日から実務で使える再現性の高いワークフローを手に入れてください。

DALL-Eの基礎理解と読み方・できること

DALL-Eの読み方と名称の由来

DALL-Eの読み方は「ダリ・イー」です。名称は画家サルバドール・ダリと映画キャラクターのWALL·Eを掛け合わせた造語で、創造性とテクノロジーの融合を示します。日本語の話題ではDALL-E日本語やdall-e読み方が検索されやすく、表記ゆれが多い点に注意が必要です。OpenAIが提供するためopenaidalleのようにブランド名を付けて呼ばれることがありますが、正式な表記はハイフン入りのDALL-Eです。発音はダリーでも通じますが、ガイドではダリ・イーが推奨されます。関連語ではDALL-E 2やDALL-E 3、将来像としてのdall-e 4が併記されることが多く、世代ごとの機能差を理解すると誤解を避けられます。

• 正式名称はDALL-E、読みはダリ・イー

• 日本語表記はダリ・イーが無難

• OpenAI製である点を明示すると混同を防げる

上記を押さえると検索時のミスヒットを抑えられます。

名称とブランドの混同を避けるポイント

DALL-Eの表記はopenaidalleやopenaidallのような略称が並ぶことがあり、公式名称との整合を保つことが大切です。検索や文書ではdalle、dall-e、dalleeなどの表記ゆれが発生しますが、仕様書や契約ではDALL-Eに統一します。世代名はDALL-E 2、DALL-E 3のように半角スペースで番号を続けるのが一般的で、dall-e3とはのような表記も見かけますが説明文中で正式表記へ補正すると読み手に親切です。さらにdall-e日本語やDALL-E 最新などの語が並ぶ場合は、機能や時期を示す修飾語だと明確にして誤認を避けます。ブランドを示すときはOpenAIを先に置き、提供元が他社の生成機能と誤って結び付かないよう気を付けます。

画像生成AIとしての基本機能

DALL-Eはテキストから画像を作る生成系AIで、発想を素早く可視化できます。基本はプロンプトを入力すると画像が返る仕組みで、バリエーション生成と編集が柱です。編集は一部をマスクして差し替える方式で、色や構図の微調整に適します。日本語の指示にも対応し、DALL-E 使い方やdall-e 3 使い方として紹介される要点は、具体語と文脈を添えることです。過去モデルのDALL E 2やDALLE2 使い方と比べ、DALL-E 3は文理解が強化されました。無料体験はdall-e 無料やdall-e3 無料と案内されることがありますが、生成回数や解像度に制限がある場合があります。imageaidall-eやaigeneratorという記述は一般名詞的な説明で、製品名はdall-eaiではなくDALL-Eが正確です。

テキストは短く区切り、主語とスタイルを明示すると意図が伝わりやすくなります。

バージョン比較で見る進化点（DALL-E 2とDALL-E 3）

テキスト理解と画質の違い

DALL-E2とDALL-E3を比較すると、最大の進化はプロンプト理解の深さと画質の一貫性です。DALL-E3は日英の自然文をより細かく解釈し、説明文への忠実度が高く、複雑な関係性や制約条件の同時満たしに強くなりました。さらにエッジの滑らかさやノイズ低減が改善され、構造の破綻が起きにくいです。dalle2は抽象指示で意味の取り違えが出やすかった一方、DALL-E3はスタイル指定と被写体の整合を保ちます。文字描画ではDALL-E3が短い単語の再現性で優位ですが、長文や装飾文字は依然として難所です。dalle2の成功例を集めたdalle2aidemoや動作例のdall-e2videoを参考にすると、DALL-E3の改良点が具体的に把握できます。

• 重要ポイント

  • 忠実度の向上：複数条件の同時遵守が安定
  • 画質の一貫性：エッジや陰影の破綻が減少
  • テキスト再現：短語の描画で再現性向上
  • 日本語理解：自然文プロンプトで精度が高い

上の要点を踏まえると、緻密な要件のイラストやデザイン案ではDALL-E3の優位が明確です。

忠実度・構図・テキスト埋め込み表現の再現性

忠実度はDALL-E3が優勢で、関係性や数量、質感の指定など複合条件の整合が取りやすいです。構図では被写体の位置関係が保持されやすく、背景のディテールも過度に崩れません。テキスト埋め込み表現に関しては、看板やラベルの短い単語はDALL-E3が高再現ですが、曲面や極端な遠近では乱れが残ります。dalle2aidemoの作例とdall-e2videoの比較視聴により、DALL-E2は光源や影の整合が崩れやすい一方、DALL-E3は一貫したライティングで読み取りやすい視覚結果を示します。加えて微細素材の表現、例えば金属の反射や布の織り目などの質感描写はDALL-E3が精緻で、印刷用途にも耐える安定度が得られます。

表の比較から、要件を厳密に満たす制作ではDALL-E3の採用が合理的です。

生成制御と編集機能の差

生成制御ではDALL-E3がプロンプトの小刻みな修正に敏感で、スタイルや構図、色味のトーンを段階的に追い込める点が強みです。dallegenerator相当のシンプルUIでも、キーワードの優先度や禁止条件の指定が効きやすく、反復生成でブレが少なくなりました。openaidall-e2のワークフローは基本性能が堅実でしたが、ネガティブ条件の取り回しや画角の一貫性でばらつきが出やすかった印象です。編集では背景差し替えや一部領域の置換、色調の微調整などでDALL-E3の意図保持が高く、再生成時に崩れにくいです。スタイル制御はフォト、アニメ、フラット、線画などで表現の切り替え精度が向上し、バリエーション展開も効率化されました。

1. 初期案の生成：広めの指示で方向性を確認
2. ネガ条件の追加：不要要素を明示してノイズを削減
3. スタイル固定：色温度や描画法を短文で固定
4. 構図の微修正：視点や距離を段階調整
5. 部分編集：小領域のみを確定し全体の整合を保持

上記の流れで操作すると、意図に忠実で再現性のある成果物を短時間で得やすくなります。

DALL-Eの使い方ガイド（ChatGPT連携とオンライン利用）

ChatGPTから会話で画像を作る手順

DALLEChatGPTの連携を使うと、会話だけで画像生成ができます。まずChatGPTにログインし、画像生成が有効なモデルを選びます。続いてプロンプト欄に日本語で具体的に入力します。例えば「夕暮れの海辺で走る犬を映画風の質感で、横長、暖色多め」のように要素を列挙します。初回生成後はプレビューを見ながら再指示します。openaidall-e3は長文でも文脈を理解するため、シーン、被写体、構図、色、レンズ感の順に整理すると安定します。英語が必要な場面でも日本語で問題ありません。再生成時は差分だけを指定し、不要なら「そのまま」で固定します。画像サイズや縦横は明示すると失敗が減ります。商用利用予定の場合は権利面の条件を事前に確認してから出力します。

• ポイント：被写体、構図、光、質感の順で書くと安定します。

• 再指示：変更点だけを短く指定すると反映率が上がります。

• 日本語対応：日本語プロンプトで十分に機能します。

• サイズ指定：横長・縦長などを明記するとブレを抑えられます。

うまく動かない時の確認ポイント

ChatGPTDALLE3使えない場合は、まず権限と環境を点検します。画像生成対応プランか、当該ワークスペースで機能が許可されているかを確認します。次にネットワークの制限やブラウザの拡張機能を見直し、シークレットウィンドウで再試行します。dall-e2使えないケースではリクエストが長すぎる、敏感表現の含有、サイズ指定の矛盾が原因になりやすいです。文言を中立化し、人物や商標の直接指定を避け、数値条件を簡素化します。タイムアウト時は短文で試し、徐々に要素を追加します。キャッシュのクリアや別ブラウザの利用も有効です。加えて地域制限や一時的な負荷の影響もあるため、時間を置いた再試行とステータスの確認で切り分けます。最後に生成履歴を削除し、新規スレッドで再開すると復旧することがあります。

補足として、プロキシやVPN経由では遅延やブロックが起きやすい点に注意してください。

生成後のリファインとバリエーションの出し方

generatordall-eで出た初稿は、aiimagedall-eの調整機能で洗練します。まず気に入った要素を固定し、改善点だけを箇条書きで指定します。その際、光源、彩度、被写界深度、ノイズ量など物理的な語彙を使うと再現性が上がります。バリエーションは「構図のみ変更」「カラーパレットのみ変更」「スタイルだけ変更」と一度に一軸へ限定すると差が明瞭です。必要ならアスペクト比を切り替え、同一シーンの縦横を揃えて比較します。細部のノイズが気になる時は「微細テクスチャを抑制」「エッジをややソフトに」と穏当な指示にします。最後に用途に応じた解像度で書き出し、印刷用は高解像、Web用は軽量化を明記します。

1. 固定要素を宣言：良い点を維持すると安定します。
2. 一軸で変更：構図か色かのどちらかに限定します。
3. 物理語彙で微調整：露出、彩度、コントラストを数値目安で指示します。
4. アスペクト比の最適化：用途に合わせて縦横を決めます。
5. 最終書き出し指定：解像度と圧縮率を明示します。

ブラウザでのオンライン利用とログインの流れ

dall-eonlineの利用は、対応サイトでアカウントにログインし、プロンプトを入力して生成、ダウンロードするだけです。初回はプロフィール設定と規約確認を済ませ、openaidall-edemoで試し撮りを行うと挙動が把握できます。プロンプトは短文から開始し、期待と異なる点を足していく漸進方式が効率的です。保存時はファイル名に日時やバージョンを含め、管理を容易にします。重要な出力は元解像度のまま保管し、公開用はサイズを分けて複製します。ブラウザは最新化し、ハードウェアアクセラレーションを有効にするとプレビューが滑らかです。ダウンロードに失敗する時は別形式の保存や再生成で解決できます。ログアウト後のキャッシュ削除でセッション不整合を避けられます。

無料で使える範囲と料金の考え方

無料で使えるケースと制約

dall-e無料やDALL-E3無料の範囲は、主に試用や軽い画像生成を想定した環境で提供されます。代表例は、アカウント登録後の体験枠やMicrosoft系サービスの画像生成枠で、短時間に複数枚を試せます。無料の利点は初期費用ゼロと手軽さですが、生成回数や同時実行数、画質の上限に制約があり、商用利用の可否が限定される場合があります。openai画像生成無料を活用する際は、プロンプトを練り込み少ない試行で狙いに到達するのがポイントです。目安として、軽いクリエイティブ検証や学習用途には十分ですが、連続した制作や高解像度の大量出力には向きません。ログインが必要な場合は、地域やシステム混雑で待ち時間が発生するケースもあります。無料枠で品質を見極め、必要に応じて有料へ切り替える流れが現実的です。

• 無料の主な制限：生成回数、優先度、解像度

• 留意点：商用可否やクレジット表記の条件

• 活用法：短時間での検証、学習、作例づくり

補足として、dall-e3無料の範囲は変動することがあり、最新の提供条件を確認してから利用すると無駄がありません。

料金の目安とコスト最適化

dall-e3料金とdall-e2料金は提供形態で異なります。少量利用は月額サブスク、開発や業務ではdall-e3料金apiの従量課金が適します。コスト最適化の鍵はプロンプト精度の向上とバッチ生成です。まず低解像度で方向性を固め、確定案だけを高解像度で出力すると無駄が減ります。

• プロンプト品質を上げて再生成回数を削減

• バリエーション生成で一度に比較し選定コストを低減

• 出力解像度の段階設計で高額出力を最小化

• 利用時間の分散で混雑時の失敗率を回避

補足として、dall-e 2料金は要件が軽い用途には合理的な選択肢です。用途に応じてモデルを切り替えることで、品質と費用のバランスを保てます。

日本語でのプロンプト設計と英語併用のコツ

日本語だけで伝える時の書き方

DALL-E日本語やdall·e3日本語で高品質な画像生成を狙うなら、プロンプトは被写体から質感までを順序立てて明確に記述します。基本は被写体→特徴→構図→光源→質感の流れです。被写体は名詞を一つに絞り、特徴は色や年齢、時代、材質などを限定します。構図は俯瞰、クローズアップ、三分割などを指定し、光源は自然光や逆光、時間帯を添えます。質感はマット、グロッシー、フィルム粒子などで仕上がりを統一します。併せて比喩や曖昧語を控えると安定します。生成後の差分指示は一度に一点に絞ると再現性が上がります。用途が明確な場合は解像度や縦横比も指定し、商用バナー、書籍カバーなど目的を先に明言すると合致率が高まります。

• ポイント

• 被写体→特徴→構図→光源→質感の順で具体化

• 曖昧語の削減と一点修正で再現性を向上

英語を用いない場合でも、日本語の語順を固定することで誤解が減り、生成品質が安定します。

英語フレーズを加えて質を上げる方法

dalleaiやdalleaiartで成果を底上げしたい時は、日本語の骨子に英語のスタイル語彙を少量だけ添えます。効果的なのはアートスタイル、レンズ、照明の三要素です。スタイルは“cinematic”“illustration”“photorealistic”などから一つに限定、レンズは“35mm”“85mm”“macro”などで画角を固定、照明は“soft light”“rim light”“golden hour”のように一語で方向性を示します。語彙を増やし過ぎると競合するため、各カテゴリ一語を上限とします。日本語本文の情報密度を保ちつつ、英語はレンダリングの傾向付けに留めるのが安全です。文字要素を含める場合は“no text”を明示し、必要なときのみ“clean typography”のような表現に切り替えます。最終出力の一貫性が大切です。

日本語骨子を崩さず、英語は三要素で最小限。これだけで品質のブレを大幅に抑制できます。

スタイル・レンズ・ライティング語彙の定着術

aiartdalleやdallegeneratorで再現性を高めるには、使い回し可能な語彙を小規模リスト化し、毎回の検証手順で評価します。まず自分の用途に直結する5〜7語を選定し、同一被写体で条件を固定して比較します。次に採点基準を事前に定義し、被写体の忠実度、ノイズ、色再現、陰影の四項目で数値化します。最後に成果の高い語彙だけを残し、用途別の短い定型プロンプトへ統合します。無作為に増やすのではなく、定着と間引きを繰り返す運用が重要です。汎用性の高い語彙は制作フローの冒頭に差し込み、特殊用途の語は最後に追加します。語彙は小さく、検証は継続、評価は数値化が原則です。

1. 語彙を5〜7語に限定して小さく始める
2. 同条件で比較生成し四項目で採点する
3. 高得点のみ定型プロンプトへ組み込む

この手順を繰り返すと、少ない語彙でも一貫した出力が得られます。

商用利用・権利・安全への配慮

商用利用時の注意点と避けるべきテーマ

dall-e3商用利用を進める際は、生成画像の元データや学習素材を推定して紐づける表現を避け、第三者権利の侵害を回避することが重要です。特に広告や商品パッケージなど広範に配布される用途では、誤認を招く要素がないか事前審査を行います。以下のポイントを押さえると安全です。

• 第三者権利の確認: 写真家の作風の特定名指し模倣や既存ブランド連想を避けます。

• 誤認リスクの低減: 実在の組織や公的機関に属するような表現を使わないことが重要です。

• クレジットと記録: プロンプト、生成日時、版を保存し、差替え対応できる体制を維持します。

• 品質と文脈: 医療や投資など専門領域では、画像だけで判断を誘導しない説明の付与が必須です。

避けるべきテーマは、実在の人物の評判に影響する合成、ブランド顕示、危険行為の美化などです。プロンプト段階で意図を明確化し、代替の抽象表現へ置換すると安全性が高まります。

肖像・商標・著名キャラクターの扱い

aidalleやdalleopenaiと同様の画像生成では、識別可能な人物やロゴの再現が権利侵害に直結しやすい領域です。以下の区分で判断すると実務上の抜け漏れが減ります。

実務では、人物が推測される特徴（髪型、衣装、舞台）を併発させない、ロゴやエンブレムの形状・配色を一般化する、キャラクターは造形原則から離して独自性を確保することが肝要です。必要に応じて権利者の許諾取得を検討します。

セーフティと不適切コンテンツの防止

safetyの観点では、プラットフォームのフィルタに抵触しやすい指示を避けることが第一です。暴力、差別、露骨な成人表現、偽情報の捏造を示唆するプロンプトは拒否される可能性が高く、商用でも信用を損ねます。回避策は次の手順が有効です。

1. リスク分類の明示: テーマを暴力、成人、健康、政治に分類し、境界表現を除去します。
2. 抽象化とコンテキスト: 衝撃的描写は象徴的表現に置換し、教育や啓発の目的を明記します。
3. 写実度の調整: フォトリアルが不適切に近づく場合はイラスト調へ変更します。
4. 検証フロー: 生成後に二名以上で内容確認し、公開前チェックリストを運用します。

DALL-E 3のポリシーに沿った健全なプロンプトにすることで、拒否率が下がり制作効率が上がります。境界線上の表現は、年齢層や媒体に応じて写実性を下げ、説明文で誤解の余地を減らすと安全です。

ローカル運用や代替手段の検討

ローカル志向のニーズと現実解

dall-e3ローカルの要望は、データを外部に出さずに画像生成を行いたい、低遅延で制作フローに組み込みたいという動機が中心です。ですがDALL-E 3はOpenAIのクラウド提供が前提で、downloaddalleのような配布物は公式には存在しません。モデルや重みの配布がないため、オフライン完結の実行はできないのが現実です。社内データの取り扱いが厳格な環境では、画像の機密度や利用範囲を精査し、匿名化や入力の抽象化で情報漏えいリスクを抑える運用が現実解になります。dall-e 3 使い方としてはChatGPT経由での生成が主流で、DALL E ChatGPTの会話から日本語で具体的に指示すると精度が上がります。商用でのdall-e3商用利用やdall-e 3 料金 apiを検討する場合は、利用規約での制限とログ保持の方針を事前に確認し、必要に応じて社内プロキシやアクセス制御を組み合わせることが重要です。なおdall-e 4の噂に関心が集まりますが、現行ではDALL-E 最新としてDALL-E 3が実運用の中心にあります。

• 強み: 低遅延や機微情報の保護を狙える

• 制約: モデル非公開、クラウド前提で完全ローカルは不可

• 現実解: 入力最適化とアクセス制御でリスク低減

補足として、dall-e 日本語対応は実用レベルなので、英語に置き換えずとも出力品質は高いです。

軽量代替やミニ版の活用

dalleminiやcraiyondall-eは、軽量で手軽に試せる画像生成の選択肢です。CraiYonはブラウザから利用でき、生成は速い一方でノイズや歪みが出やすく、精密な写実や文字描写は苦手です。対してDALLE2は解像感と忠実度で依然有力で、DALLE2 使い方もシンプルです。dall-e 2 無料の枠は状況により変動があるため、DALL-E 無料の可否は都度確認が必要です。比較観点を整理すると使い分けが明確になります。

• dalleminiは無料で着想を広げる用途に有効です。

• DALL·E 2は品質と速度のバランスが良く、商用草案に適します。

• DALL-E 3は指示忠実度が高いため、本番品質が必要なときに向きます。

短時間で方向性を決める段階では軽量系、本番に近い段階ではDALL-E 3という併用が効率的です。

無料デモやオープンな実験環境の使い方

huggingfacedall-eやdall-e2demoのような実験環境は、導入前の検証に役立ちます。利用の基本は共通で、入力長の調整、生成待ちの管理、出力保存の三点を押さえます。入力は短すぎると曖昧になり、長すぎると要点がぼけます。日本語でも動く環境が増えているため、DALL-E 日本語の表現で具体性を高めると安定します。待機はキュー方式が多く、混雑時は時間がかかる前提で並行作業を計画します。保存は解像度と権利面を確認し、ファイル名にバージョンやプロンプト要約を含めて再現性を担保します。

1. 入力設計: 被写体・構図・質感を明確化し、冗長表現を削減します。
2. 生成管理: 混雑時の待ち時間を見込み、シードやステップを記録します。
3. 保存運用: メタ情報と日付を付け、利用条件を確認して保全します。

dall-e 無料での試用は便利ですが、ChatGPT DALLE3 使えない時間帯もあるため、代替としてopenai 画像生成 無料の枠やBing系の枠を併用すると検証が止まりません。

用途別プロンプト例と作例ギャラリー

広告・マーケティングで映えるビジュアル

広告やマーケティングでは、訴求要素を明確にするとdall-e3とは相性が良く、短時間で高品質な画像生成ができます。ポイントはターゲット、ベネフィット、配色、トーンを具体化することです。例えば「20代女性向け」「清潔感」「信頼感」の指定を入れ、ヘッダーやOG画像など媒体のサイズも伝えます。dall-e 3 使い方の基本は、写真風かイラストかを先に断定し、背景の情報量を調整することです。以下のプロンプト例が有効です。

• 例1の骨子：ターゲット、主役商品、補助小物、ブランドカラー、余白。

• 例2の骨子：解決課題、使用シーン、構図、視線誘導、コピーの位置。

• 効果：CTR向上やスクロール停止を狙う視認性を実現します。

• 注意：ロゴはdall-eで崩れることがあるため、後工程で差し込みが無難です。

補足として、dall-e 無料環境より有料環境の方が安定した生成が得られやすいです。

人物・風景・抽象表現のテンプレート

人物、風景、抽象の順でテンプレート化すると再現性が高まります。dall-e 日本語での指示は通りますが、細部のスタイル指定は英語の併記が効く場合があります。人物では年齢、性別、肌トーン、照明、レンズ表現を固定化します。風景は時間帯、天候、焦点距離、遠近の層構造を明確にします。抽象は幾何学、配色理論、質感語彙で方向付けします。dall-e 3 日本語での出力を安定させるには、否定指定でノイズを避けるのも有効です。下表はテンプレートの要点です。

短いプロンプトでは不足しがちなため、三つの要素を一文で繋げると安定します。

ストック活用とブランドトーンの合わせ方

aiimageやgeneratorで得たストックの雰囲気に合わせたい時は、既存素材の特徴を観察し、dall-e 使い方の手順として数値的に寄せます。色味、コントラスト、粒状感、被写界深度を揃えると違和感が減ります。次の手順が有効です。

1. 既存素材の分析：主要カラー、露出、彩度、コントラストを抽出します。
2. 統一指示の作成：brand tone、lighting、grain、lensの語彙を一括指定します。
3. 比較生成：同一プロンプトでバリエーションを出し、近似度を評価します。
4. 微修正：彩度を±5、露出を±0.3段など微差で再生成します。
5. 仕上げ：テキストは後工程で合成し、生成画像にはno logoを入れます。
   dall-e 3 読み方は一般にダリースリーで、dall-e 2との差はプロンプト理解と日本語対応の強化です。

よくある質問とトラブル解決

よくある質問のまとめ

DALL-E使い方の基本は、対応サービスにサインインしてプロンプトを入力するだけです。dall-e3読み方は「ダリースリー」、dall-e 読み方は「ダリー」です。日本語プロンプトに対応しており、DALL-E 日本語の入力で画像生成が可能です。dall-e 無料の可否は利用環境で異なります。Bing系の画像生成は無料枠がある一方で、DALL-E 無料で使えないケースもあり、dall-e 3 料金やDALL-E3 料金はプランと使用量で変動します。DALL E ChatGPTの連携では会話しながらプロンプト改善が行え、DALL-E 3 使い方の学習負担を軽減します。dall-e 3 読み方を理解しつつ、DALL-E 最新の仕様に合わせてプロンプトの具体性を高めると品質が安定します。

• 日本語対応が強化され、英語に不慣れでも使いやすいです。

• 無料枠と有料枠の違いを把握し、用途に応じて選ぶと効率的です。

• プロンプトの具体性を上げると生成品質が向上します。

短い説明で迷いを減らし、初回の成功体験を得ることが継続利用の近道です。

トラブル時の切り分けと対処

ChatGPTDALLE3使えない時は、原因を段階的に切り分けると早く復旧できます。まずサーバー側かクライアント側かを確認します。dalleonlineの利用でも同様で、接続や権限、プロンプト内容の制約が主な要因です。以下の比較表で原因のあたりを付け、適切に対処してください。

原因が複数重なる場合があります。再試行の前に、回数制限や商用利用の条件、APIの利用量上限を確認し、プロンプトの長さと禁止事項を調整すると改善しやすいです。再現手順を短くまとめてやり直すことが解決の近道です。