Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro
Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro erzeugt und bearbeitet detaillierte Bilder für Hero-Visuals, Produktkompositionen und präzisen Text im Bild. Die Pro-Edition betont konsistente Objekte, Figuren, Materialien und räumliche Beziehungen in dichten Szenen und erzeugt aus Text und visuellen Referenzen ein PNG-Bild.
Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro ist die auf Wiedergabetreue ausgerichtete Edition der 2.5-Bildserie. Sie generiert Bilder aus natürlichsprachlichen Briefings und bearbeitet vorhandenes Material gezielt. Microsoft nennt Hero-Bilder, detaillierte Bearbeitung und präzisen Text im Bild als zentrale Anwendungen; der Modellvergleich hebt konsistente Objekte, Figuren, Materialien und räumliche Beziehungen in komplexen Kompositionen hervor. Das fertige Ergebnis ist ein Bild für einen Design- oder Produktionsablauf, etwa ein zentrales Produktbild oder eine sorgfältig arrangierte redaktionelle Szene.
Beschreiben Sie für die Generierung die Komposition über Beziehungen statt einer Liste unabhängiger Objekte. Benennen Sie Hauptmotiv, seinen Massstab relativ zu nahen Gegenständen, Materialien und Lichtrichtung. Das dokumentierte visuelle Schlussfolgern der Pro-Edition hilft dort, wo diese Beziehungen die Glaubwürdigkeit einer dichten Szene bestimmen. Platzieren Sie für eine Produktkomposition einen Keramikkrug, klare Gläser und ein gefaltetes Tuch auf einem Holztisch, mit konsistenten Reflexionen und einer einzigen Fensterlichtquelle. Prüfen Sie Kontaktstellen, Schatten und sichtbare Materialeigenschaften im Ergebnis.
Liefern Sie bei Produkt- und Figurenarbeit die visuelle Identität, die die Bearbeitung überstehen muss. Microsoft beschreibt Objektkonsistenz in komplexen Szenen und Figurenkonsistenz über Ansichten und Momente hinweg als Pro-Stärken. Geben Sie an, welche Merkmale Artikel oder Person identifizieren und welcher Szenenaspekt sich ändern soll. Erhalten Sie beispielsweise Silhouette und Verschlussdetails einer Jacke und setzen Sie die Figur vor einen anderen Hintergrund. Eine sinnvolle Prüfung vergleicht diese erhaltenen Details mit der Quellreferenz; ein attraktives Ergebnis belegt für sich keine exakte Übereinstimmung.
Die Bildbearbeitungsschnittstelle des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Referenzen. Trennen Sie ihre Rollen im Briefing: Produkt, Person, Umgebung oder Bildgestaltung. Bearbeitungsaufgaben umfassen Entfernen und Ersetzen von Objekten, Attributänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierung und Artefaktbereinigung. Beschreiben Sie bei einer lokalen Bearbeitung Ziel und zu erhaltende Umgebungselemente. Erklären Sie bei einer grösseren Neuanordnung, wie die Komposition danach funktionieren soll, damit das Modell ein zusammenhängendes räumliches Ziel hat.
Textdarstellung ist besonders bei einer Hero-Komposition oder einem Verpackungskonzept relevant. Geben Sie exakte Formulierung, Position und Beziehung zum Objekt oder Bild an. Halten Sie wiederkehrende Namen und Etiketttexte zwischen Briefing und Referenzen konsistent. Prüfen Sie jedes gerenderte Zeichen in der vorgesehenen Anzeigegrösse und vergleichen Sie es mit dem gelieferten Wortlaut. Eine spätere Bearbeitung kann sich auf Text oder Platzierung konzentrieren und dabei die gelungene Produktkomposition erhalten. Die PNG-Ausgabe lässt sich dann in das Layout mit bekannten endgültigen Typografie- und Beschnittanforderungen einbauen.
Der aktuelle Microsoft-Bildleitfaden setzt für 2.5-Modelle eine maximale Ausgabefläche von 1’048’576 Pixeln fest, entsprechend 1024×1024. Beide Abmessungen müssen in dieser Schnittstelle mindestens 768 Pixel betragen; eine längere Seite ist zulässig, wenn die Gesamtfläche innerhalb der Grenze bleibt. Das ermöglicht rechteckige Kompositionen wie 1344×768 mit insgesamt 1’032’192 Pixeln. Diese Flächenbedingung unterscheidet sich von einem Maximum von 1024 pro Seite. Bereiten Sie die Zielform für die Komposition vor, statt von einer allgemeinen Seitenverhältnisbezeichnung den richtigen Beschnitt zu erwarten.
Der Bereitstellungsleitfaden nennt maximal 32’000 Tokens Prompt-Kontext und gibt PNG-Bilddaten für Generierung und Bearbeitung zurück. Die genaue Pro-Katalogseite nennt separat ein Kontextfenster von 131.072K und 4’096 Ausgabetokens. Dies sind veröffentlichte Tokenmengen mit eigenem Katalog- oder Bereitstellungsgeltungsbereich; die praktische Bildanfragevorbereitung folgt den Prompt- und Pixelgrenzen der Bereitstellung. Bewahren Sie Bild, Quellreferenzen und Briefing als einen Überarbeitungsnachweis auf. Prüfen Sie das Bild selbst auf die detaillierten Identitäts-, Material- und Geometrieanforderungen, die zur Wahl von Pro geführt haben.
Die Versionswahl sollte der Komposition folgen. Standard-MAI-Image-2.5 deckt allgemeine Generierung und lokale Bearbeitungen ab; Pro ergänzt den Serienschwerpunkt auf Wiedergabetreue und konsistente Beziehungen in visuell dichten Szenen. Die 2.6-Familie erhöht die dokumentierte Ausgabefläche und ergänzt optionale Web-Fundierung und automatische Seitenverhältniswahl. Diese späteren Steuerungen sind spezifisch für 2.6 und definieren nicht den Ablauf dieser Pro-Edition. Wählen Sie Pro, wenn der schwierige Briefingteil stabile Objektidentität, Materialerscheinung oder räumliche Struktur in einem detaillierten Bild betrifft.
Prüfen Sie gewünschte Änderung und erhaltenen Inhalt. Hände mit Objekten, Überschneidungen, Kleingedrucktes, Gesichtsähnlichkeit und Reflexionen sind sinnvolle Prüfstellen in komplexen Kompositionen. Ein plausibles Bild kann dennoch eine irreführende Kennzeichnung oder falsche physische Beziehung enthalten. Formulieren Sie die nächste Korrektur konkret und erhalten Sie die Briefingteile, die das gewünschte Layout erzeugt haben. So entsteht eine kontrollierte Folge von Designüberarbeitungen statt wiederholter Neudefinition der gesamten Szene.
Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.5-pro
microsoft/mai-image-2.5-proEinstieg
Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro erzeugt und bearbeitet detaillierte Bilder für Hero-Visuals, Produktkompositionen und präzisen Text im Bild. Die Pro-Edition betont konsistente Objekte, Figuren, Materialien und räumliche Beziehungen in dichten Szenen und erzeugt aus Text und visuellen Referenzen ein PNG-Bild.
- Zulässige Eingaben
- Text · Bilder
- Ergebnisse
- Bilder
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
- Eingabe
text,image- Ausgabe
image
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits microsoft/mai-image-2.5-pro | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1 | Standard— |
Feldinput_references | Typarray | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Tarife
So wird die endgültige Gebühr berechnet
Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Geschätzte Tarife zum Vergleich
Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationGeschätzte Erzeugungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.884736 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Bilder
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'microsoft/mai-image-2.5-pro', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin
def save_images(items):
if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
for index, item in enumerate(items):
encoded=item.get("b64_json")
uri=item.get("url", "")
if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
header, separator, encoded=uri.partition(",")
if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
if encoded:
raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
elif uri:
uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
parsed=urlsplit(uri)
if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
raise SystemExit("Invalid returned image URL")
owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
temporary=Path(f"image-{index}.bin")
subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
raw=temporary.read_bytes()
temporary.unlink()
else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Bilder
Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Abrufe anderer Inhalte
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.
Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5-pro
Aliasnamen für Methodenpfade
/v1/images
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5-pro:text,image→image- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5-pro:model,prompt,aspect_ratio,n,input_references,provider- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5-pro:n.minimum:1;n.maximum:1