{
  "aboutHtml": "<p>GLM-Image ist Zhipus Modell zur Bilderzeugung aus Text, das unter der genauen Auswahlkennung glm-image bereitsteht. Verwenden Sie POST /v1/images/generations mit model und prompt. Beschreiben Sie das Motiv, seine Umgebung, die visuelle Gestaltung und die gewünschte Komposition. Die unterstützte Eingabe für dieses Profil ist eine schriftliche Bildbeschreibung; der Prompt muss daher das wesentliche Erscheinungsbild und die Anordnung direkt vermitteln.</p><p>Beschreiben Sie für eine Produktkomposition das Objekt, den Kamerablickwinkel, den Hintergrund, die Beleuchtung und die Platzierung unterstützender Elemente. Nennen Sie für eine Illustration die Haupthandlung, die Farbpalette und den Zeichenstil. Eine hilfreiche Aufgabenbeschreibung könnte eine Keramiktasse auf einer hellen Tischplatte, eine Seitenansicht, weiches Fensterlicht und einen freien Bereich oberhalb des Motivs für eine separate Überschrift verlangen. Beschreiben Sie den vorgesehenen Raum und die Hierarchie, statt sich auf eine allgemeine Anweisung wie „Erstelle eine Werbung“ zu verlassen.</p><p>Die Standardgröße ist 1280x1280. Die dokumentierten size-Werte für genau dieses Modell sind 1280x1280, 1568x1056, 1056x1568, 1472x1088, 1088x1472, 1728x960 und 960x1728. Wählen Sie vor dem Übermitteln der Aufgabenbeschreibung ein zum Zielort passendes Quer- oder Hochformat. Behalten Sie diese genauen Zeichenfolgen im Feld size bei; sie geben Pixel an und keine benannte Bildschirmauflösung.</p><p>GLM-Image unterstützt quality=hd als Standardqualitätseinstellung. Der boolesche Wert watermark_enabled hat den Standardwert true und steuert die dokumentierte Wasserzeicheneinstellung. Wenn Sie user_id angeben, beträgt die dokumentierte Länge 6–128 Zeichen. Diese Steuerungen beschreiben unterschiedliche Teile der Anfrage: size definiert den Rahmen, quality wählt die unterstützte Rendereinstellung und watermark_enabled bestimmt das Wasserzeichenverhalten.</p><p>Die Generierung erfolgt synchron: Die vollständige Antwort enthält created und ein data-Array mit Bild-URLs. Bewahren Sie jedes zurückgegebene data-Element auf und rufen Sie jedes Bild ab, das Sie verwenden möchten. Prüfen Sie die tatsächliche Komposition, Motivdetails und eventuell dargestellte Schrift anhand der Aufgabenbeschreibung und bewahren Sie anschließend das ausgewählte Bild mit Prompt und Einstellungen auf. Eine vollständige Bildantwort liefert das Ergebnis direkt; dieses Profil führt keinen separaten Generierungsauftrag ein, der abgefragt werden müsste.</p>",
  "aboutText": "GLM-Image ist Zhipus Modell zur Bilderzeugung aus Text, das unter der genauen Auswahlkennung glm-image bereitsteht. Verwenden Sie POST /v1/images/generations mit model und prompt. Beschreiben Sie das Motiv, seine Umgebung, die visuelle Gestaltung und die gewünschte Komposition. Die unterstützte Eingabe für dieses Profil ist eine schriftliche Bildbeschreibung; der Prompt muss daher das wesentliche Erscheinungsbild und die Anordnung direkt vermitteln.\n\nBeschreiben Sie für eine Produktkomposition das Objekt, den Kamerablickwinkel, den Hintergrund, die Beleuchtung und die Platzierung unterstützender Elemente. Nennen Sie für eine Illustration die Haupthandlung, die Farbpalette und den Zeichenstil. Eine hilfreiche Aufgabenbeschreibung könnte eine Keramiktasse auf einer hellen Tischplatte, eine Seitenansicht, weiches Fensterlicht und einen freien Bereich oberhalb des Motivs für eine separate Überschrift verlangen. Beschreiben Sie den vorgesehenen Raum und die Hierarchie, statt sich auf eine allgemeine Anweisung wie „Erstelle eine Werbung“ zu verlassen.\n\nDie Standardgröße ist 1280x1280. Die dokumentierten size-Werte für genau dieses Modell sind 1280x1280, 1568x1056, 1056x1568, 1472x1088, 1088x1472, 1728x960 und 960x1728. Wählen Sie vor dem Übermitteln der Aufgabenbeschreibung ein zum Zielort passendes Quer- oder Hochformat. Behalten Sie diese genauen Zeichenfolgen im Feld size bei; sie geben Pixel an und keine benannte Bildschirmauflösung.\n\nGLM-Image unterstützt quality=hd als Standardqualitätseinstellung. Der boolesche Wert watermark_enabled hat den Standardwert true und steuert die dokumentierte Wasserzeicheneinstellung. Wenn Sie user_id angeben, beträgt die dokumentierte Länge 6–128 Zeichen. Diese Steuerungen beschreiben unterschiedliche Teile der Anfrage: size definiert den Rahmen, quality wählt die unterstützte Rendereinstellung und watermark_enabled bestimmt das Wasserzeichenverhalten.\n\nDie Generierung erfolgt synchron: Die vollständige Antwort enthält created und ein data-Array mit Bild-URLs. Bewahren Sie jedes zurückgegebene data-Element auf und rufen Sie jedes Bild ab, das Sie verwenden möchten. Prüfen Sie die tatsächliche Komposition, Motivdetails und eventuell dargestellte Schrift anhand der Aufgabenbeschreibung und bewahren Sie anschließend das ausgewählte Bild mit Prompt und Einstellungen auf. Eine vollständige Bildantwort liefert das Ergebnis direkt; dieses Profil führt keinen separaten Generierungsauftrag ein, der abgefragt werden müsste.",
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Verwenden Sie die genaue Auswahlkennung glm-image für Illustrationen, Szenenkonzepte und Produktkompositionen und wählen Sie aus den dokumentierten quadratischen, Quer- und Hochformatgrößen. Dieses Profil nimmt Text entgegen und liefert Bildergebnisse in einer synchronen Antwort.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Bilder</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>GLM-Image ist Zhipus Modell zur Bilderzeugung aus Text, das unter der genauen Auswahlkennung glm-image bereitsteht. Verwenden Sie POST /v1/images/generations mit model und prompt. Beschreiben Sie das Motiv, seine Umgebung, die visuelle Gestaltung und die gewünschte Komposition. Die unterstützte Eingabe für dieses Profil ist eine schriftliche Bildbeschreibung; der Prompt muss daher das wesentliche Erscheinungsbild und die Anordnung direkt vermitteln.</p><p>Beschreiben Sie für eine Produktkomposition das Objekt, den Kamerablickwinkel, den Hintergrund, die Beleuchtung und die Platzierung unterstützender Elemente. Nennen Sie für eine Illustration die Haupthandlung, die Farbpalette und den Zeichenstil. Eine hilfreiche Aufgabenbeschreibung könnte eine Keramiktasse auf einer hellen Tischplatte, eine Seitenansicht, weiches Fensterlicht und einen freien Bereich oberhalb des Motivs für eine separate Überschrift verlangen. Beschreiben Sie den vorgesehenen Raum und die Hierarchie, statt sich auf eine allgemeine Anweisung wie „Erstelle eine Werbung“ zu verlassen.</p><p>Die Standardgröße ist 1280x1280. Die dokumentierten size-Werte für genau dieses Modell sind 1280x1280, 1568x1056, 1056x1568, 1472x1088, 1088x1472, 1728x960 und 960x1728. Wählen Sie vor dem Übermitteln der Aufgabenbeschreibung ein zum Zielort passendes Quer- oder Hochformat. Behalten Sie diese genauen Zeichenfolgen im Feld size bei; sie geben Pixel an und keine benannte Bildschirmauflösung.</p><p>GLM-Image unterstützt quality=hd als Standardqualitätseinstellung. Der boolesche Wert watermark_enabled hat den Standardwert true und steuert die dokumentierte Wasserzeicheneinstellung. Wenn Sie user_id angeben, beträgt die dokumentierte Länge 6–128 Zeichen. Diese Steuerungen beschreiben unterschiedliche Teile der Anfrage: size definiert den Rahmen, quality wählt die unterstützte Rendereinstellung und watermark_enabled bestimmt das Wasserzeichenverhalten.</p><p>Die Generierung erfolgt synchron: Die vollständige Antwort enthält created und ein data-Array mit Bild-URLs. Bewahren Sie jedes zurückgegebene data-Element auf und rufen Sie jedes Bild ab, das Sie verwenden möchten. Prüfen Sie die tatsächliche Komposition, Motivdetails und eventuell dargestellte Schrift anhand der Aufgabenbeschreibung und bewahren Sie anschließend das ausgewählte Bild mit Prompt und Einstellungen auf. Eine vollständige Bildantwort liefert das Ergebnis direkt; dieses Profil führt keinen separaten Generierungsauftrag ein, der abgefragt werden müsste.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Images</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabetypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabetypen</dt><dd><code>image</code></dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>Bilddatei</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>glm-image</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">prompt</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">size</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>1280x1280, 1568x1056, 1056x1568, 1472x1088, 1088x1472, 1728x960, 960x1728</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>1280x1280</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">user_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">quality</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>hd, standard</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">watermark_enabled</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>true</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>false</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>size, user_id, quality, watermark_enabled, stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>Use stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images.</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>So wird die endgültige Gebühr berechnet</h5><p class=\"note-s\">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.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Geschätzte Tarife zum Vergleich</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><p class=\"note-s\">Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Prognostizierte Menge</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Token</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>Grundtarif</td><td data-cell-label=\"Prognostizierte Menge\"><span class=\"card-cell-label\">Prognostizierte Menge</span>—</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Lesen · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Estimated generation cost</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Prognostizierte Menge\"><span class=\"card-cell-label\">Prognostizierte Menge</span>Schätzung für eine Generierung</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>$0.09</b> <span class=\"price-unit\">Schätzung vor der Generierung</span></div><p class=\"note-s\">This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Images</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-11-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-11-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-11-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-11-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;glm-image&quot;, &quot;prompt&quot;: &quot;A calm studio product photograph with a plain background.&quot;}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Images</h4><p class=\"note-s\">Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.</p><p class=\"note-s\">Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=glm-image&amp;route=Ultra&amp;caller=glm-image&amp;fmt=images\"><code>glm-image</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=glm-image&amp;route=Ultra&amp;caller=glm-image&amp;fmt=images\"><code>glm-image</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "glm-image",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "glm-image",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|glm-image",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "The displayed rates estimate the cost before generation. The final charge is calculated from the cost recorded for the original generation. Measured output duration and forecast quantities are not the final billable quantity.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "model": "glm-image",
              "prompt": "A calm studio product photograph with a plain background."
            },
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets",
                  "query": {
                    "cursor": "actual returned next_cursor, when present",
                    "family": "image"
                  }
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/images/generations"
              },
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "owned_content": {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "Use the exact returned content_url. Refresh an expired link by reading the same existing asset."
              },
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.",
              "family": "image",
              "format": "JSON with all URL or base64 outputs"
            },
            "parameters": [
              {
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                "enum": [
                  "glm-image"
                ],
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
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                "name": "prompt",
                "required": true,
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              },
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                  "1280x1280",
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                  "1472x1088",
                  "1088x1472",
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                  "960x1728"
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                "required": false,
                "type": "string"
              },
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                  "hd",
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              },
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                    "1280x1280",
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                  ],
                  "type": "string"
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              "required": [
                "model",
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              "type": "object"
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              "body": {
                "model": "glm-image",
                "prompt": "A calm studio product photograph with a plain background."
              },
              "content_type": "application/json"
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          "input": {
            "conditions": [
              "Use stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
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              "size",
              "user_id",
              "quality",
              "watermark_enabled",
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
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              {
                "http": "GET",
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                  "cursor": "actual returned next_cursor, when present",
                  "family": "image"
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              },
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                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
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          {
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              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "side": "out",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
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                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.09",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.09",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"glm-image\", \"prompt\": \"A calm studio product photograph with a plain background.\"}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
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        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Images",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
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    "description": "GLM-Image verwandelt eine schriftliche visuelle Aufgabenbeschreibung in Bilder. Verwenden Sie die genaue Auswahlkennung glm-image für Illustrationen, Szenenkonzepte und Produktkompositionen und wählen Sie aus den dokumentierten quadratischen, Quer- und Hochformatgrößen. Dieses Profil nimmt Text entgegen und liefert Bildergebnisse in einer synchronen Antwort.",
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  "rawModel": {
    "about": "GLM-Image ist Zhipus Modell zur Bilderzeugung aus Text, das unter der genauen Auswahlkennung glm-image bereitsteht. Verwenden Sie POST /v1/images/generations mit model und prompt. Beschreiben Sie das Motiv, seine Umgebung, die visuelle Gestaltung und die gewünschte Komposition. Die unterstützte Eingabe für dieses Profil ist eine schriftliche Bildbeschreibung; der Prompt muss daher das wesentliche Erscheinungsbild und die Anordnung direkt vermitteln.\n\nBeschreiben Sie für eine Produktkomposition das Objekt, den Kamerablickwinkel, den Hintergrund, die Beleuchtung und die Platzierung unterstützender Elemente. Nennen Sie für eine Illustration die Haupthandlung, die Farbpalette und den Zeichenstil. Eine hilfreiche Aufgabenbeschreibung könnte eine Keramiktasse auf einer hellen Tischplatte, eine Seitenansicht, weiches Fensterlicht und einen freien Bereich oberhalb des Motivs für eine separate Überschrift verlangen. Beschreiben Sie den vorgesehenen Raum und die Hierarchie, statt sich auf eine allgemeine Anweisung wie „Erstelle eine Werbung“ zu verlassen.\n\nDie Standardgröße ist 1280x1280. Die dokumentierten size-Werte für genau dieses Modell sind 1280x1280, 1568x1056, 1056x1568, 1472x1088, 1088x1472, 1728x960 und 960x1728. Wählen Sie vor dem Übermitteln der Aufgabenbeschreibung ein zum Zielort passendes Quer- oder Hochformat. Behalten Sie diese genauen Zeichenfolgen im Feld size bei; sie geben Pixel an und keine benannte Bildschirmauflösung.\n\nGLM-Image unterstützt quality=hd als Standardqualitätseinstellung. Der boolesche Wert watermark_enabled hat den Standardwert true und steuert die dokumentierte Wasserzeicheneinstellung. Wenn Sie user_id angeben, beträgt die dokumentierte Länge 6–128 Zeichen. Diese Steuerungen beschreiben unterschiedliche Teile der Anfrage: size definiert den Rahmen, quality wählt die unterstützte Rendereinstellung und watermark_enabled bestimmt das Wasserzeichenverhalten.\n\nDie Generierung erfolgt synchron: Die vollständige Antwort enthält created und ein data-Array mit Bild-URLs. Bewahren Sie jedes zurückgegebene data-Element auf und rufen Sie jedes Bild ab, das Sie verwenden möchten. Prüfen Sie die tatsächliche Komposition, Motivdetails und eventuell dargestellte Schrift anhand der Aufgabenbeschreibung und bewahren Sie anschließend das ausgewählte Bild mit Prompt und Einstellungen auf. Eine vollständige Bildantwort liefert das Ergebnis direkt; dieses Profil führt keinen separaten Generierungsauftrag ein, der abgefragt werden müsste.",
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            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "glm-image"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default": "1280x1280",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "1280x1280",
                  "1568x1056",
                  "1056x1568",
                  "1472x1088",
                  "1088x1472",
                  "1728x960",
                  "960x1728"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "size",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user_id",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "hd",
                  "standard"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "quality",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default": true,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "watermark_enabled",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
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                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "model": {
                  "enum": [
                    "glm-image"
                  ],
                  "type": "string"
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                "prompt": {
                  "type": "string"
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                  "enum": [
                    "hd",
                    "standard"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "size": {
                  "default": "1280x1280",
                  "enum": [
                    "1280x1280",
                    "1568x1056",
                    "1056x1568",
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                    "1088x1472",
                    "1728x960",
                    "960x1728"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "user_id": {
                  "type": "string"
                },
                "watermark_enabled": {
                  "default": true,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "model": "glm-image",
                "prompt": "A calm studio product photograph with a plain background."
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "size",
              "user_id",
              "quality",
              "watermark_enabled",
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets",
                "query": {
                  "cursor": "actual returned next_cursor, when present",
                  "family": "image"
                }
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/images/generations"
            },
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "owned_content": {
              "http": "GET",
              "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
              "url_source": "Use the exact returned content_url. Refresh an expired link by reading the same existing asset."
            },
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
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          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.",
            "family": "image",
            "format": "JSON with all URL or base64 outputs"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.09",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.09",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"glm-image\", \"prompt\": \"A calm studio product photograph with a plain background.\"}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Images",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
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    "short": "GLM-Image verwandelt eine schriftliche visuelle Aufgabenbeschreibung in Bilder. Verwenden Sie die genaue Auswahlkennung glm-image für Illustrationen, Szenenkonzepte und Produktkompositionen und wählen Sie aus den dokumentierten quadratischen, Quer- und Hochformatgrößen. Dieses Profil nimmt Text entgegen und liefert Bildergebnisse in einer synchronen Antwort."
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