Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro ist die auf Wiedergabetreue ausgerichtete Ausgabe der Bildserie 2.5. Es generiert Bilder aus natürlichsprachlichen Briefings und führt gezielte Bearbeitungen vorhandener Assets aus. Microsoft nennt Hero-Bilder, detaillierte Bearbeitung und präzisen Text im Bild als zentrale Anwendungen; der Modellvergleich betont die Konsistenz von Objekten, Figuren, Materialien und räumlichen Beziehungen in komplexen Kompositionen. Das endgültige Artefakt ist ein Bild für einen Design- oder Produktionsablauf, etwa ein zentrales Produktbild oder eine sorgfältig angeordnete redaktionelle Szene.
Beschreiben Sie bei der Generierung die Komposition durch Beziehungen statt als Liste unverbundener Objekte. Benennen Sie Hauptmotiv, seinen Maßstab gegenüber nahen Gegenständen, beteiligte Materialien und Lichtrichtung. Das dokumentierte visuelle Schlussfolgern der Pro-Ausgabe ist hilfreich, wenn diese Beziehungen darüber entscheiden, ob eine dichte Szene glaubhaft ist. 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 resultierenden Bild.
Stellen Sie für Produkt- und Figurenarbeit die visuelle Identität bereit, die die Bearbeitung überstehen muss. Microsoft beschreibt Objektkonsistenz in komplexen Szenen und Figurenkonsistenz über Ansichten und Momente hinweg als Stärken von Pro. Geben Sie an, welche Eigenschaften Artikel oder Person kennzeichnen und welcher Szenenaspekt sich ändern soll. Bewahren Sie etwa Silhouette und Verschlussdetails einer Jacke, während Sie die Figur in einen anderen Hintergrund versetzen. Eine hilfreiche Prüfung vergleicht diese erhaltenen Details mit der Quellreferenz; ein visuell attraktives Ergebnis allein belegt keine genaue Übereinstimmung.
Die Bildbearbeitungsschnittstelle des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Referenzen. Trennen Sie ihre Rollen im Briefing: Produkt, Person, Umgebung oder visuelle Gestaltung. Bearbeitungsaufgaben umfassen Entfernen und Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Artefaktbereinigung. Beschreiben Sie bei einer lokalen Bearbeitung das Ziel und die umgebenden zu bewahrenden Elemente. Erläutern Sie bei einer größeren Umordnung, wie die Komposition nach der Änderung funktionieren soll, damit das Modell ein schlüssiges räumliches Ziel erhält.
Textdarstellung ist besonders für Hero-Kompositionen oder Verpackungskonzepte relevant. Geben Sie die genaue Formulierung, ihre Position und ihren Bezug zu Objekt oder Bild an. Halten Sie wiederkehrende Namen und Etikettentexte zwischen Briefing und Referenzen konsistent. Prüfen Sie jedes gerenderte Zeichen in der vorgesehenen Darstellungsgröße und vergleichen Sie es mit dem bereitgestellten Wortlaut. Eine spätere Bearbeitung kann sich auf Wortlaut oder Platzierung konzentrieren und dabei die erfolgreiche Produktkomposition erhalten. Die PNG-Ausgabe lässt sich anschließend in das Layout einfügen, dessen endgültige Typografie- und Zuschnittanforderungen bekannt sind.
Der aktuelle Microsoft-Bildleitfaden setzt für die Modelle 2.5 eine maximale Ausgabefläche von 1.048.576 Pixeln an, 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. Dies ermöglicht rechteckige Kompositionen wie 1344×768 mit insgesamt 1.032.192 Pixeln. Diese Flächenvorgabe unterscheidet sich von einer Höchstgrenze von 1024 für jede Seite. Bereiten Sie das Zielformat für die Komposition vor, statt zu erwarten, dass eine allgemeine Seitenverhältnisbezeichnung den Zuschnitt korrekt festlegt.
Der Serving-Leitfaden nennt einen maximalen Prompt-Kontext von 32.000 Tokens und gibt PNG-Bilddaten sowohl für Generierung als auch Bearbeitung zurück. Die konkrete Pro-Katalogseite nennt separat ein Kontextfenster von 131.072 Tokens und 4.096 Ausgabetokens. Dies sind veröffentlichte Tokenmengen mit ihrem jeweiligen Katalog- oder Serving-Geltungsbereich; die praktische Bildanfragevorbereitung folgt den Serving-Prompt- und Pixelgrenzen. Bewahren Sie Bild, Quellreferenzen und Briefing als einen Überarbeitungsnachweis auf. Prüfen Sie am Bild selbst die detaillierten Identitäts-, Material- und Geometrievorgaben, die zur Wahl von Pro führten.
Die Versionswahl sollte der Komposition folgen. Standard-MAI-Image-2.5 deckt allgemeine Generierung und lokale Bearbeitungen ab; Pro ergänzt den Schwerpunkt der Serie auf Wiedergabetreue und konsistenten Beziehungen in visuell dichten Szenen. Die Familie 2.6 erhöht die dokumentierte Ausgabeflächengrenze und ergänzt optionale Webfundierung und automatische Seitenverhältniswahl. Diese späteren Steuerungen sind spezifisch für 2.6 und definieren nicht den Ablauf dieser Pro-Ausgabe. Wählen Sie Pro, wenn die Schwierigkeit des Briefings in stabiler Objektidentität, Materialerscheinung oder räumlicher Struktur eines detaillierten Bilds liegt.
Prüfen Sie sowohl die angeforderte Änderung als auch den bewahrten Inhalt. Hände an Gegenständen, Überschneidungen, Kleingedrucktes, Gesichtsähnlichkeit und Reflexionen sind nützliche Prüfstellen einer komplexen Komposition. Ein plausibles Bild kann dennoch eine irreführende Kennzeichnung oder eine falsche physische Beziehung enthalten. Formulieren Sie die nächste Korrektur konkret und bewahren Sie die Briefingteile, die das gewünschte Layout erzeugt haben. Dies unterstützt eine kontrollierte Folge von Designüberarbeitungen, statt die gesamte Szene immer wieder neu zu definieren.
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Das dokumentierte visuelle Schlussfolgern der Pro-Ausgabe ist hilfreich, wenn diese Beziehungen darüber entscheiden, ob eine dichte Szene glaubhaft ist. 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 resultierenden Bild.\n\nStellen Sie für Produkt- und Figurenarbeit die visuelle Identität bereit, die die Bearbeitung überstehen muss. Microsoft beschreibt Objektkonsistenz in komplexen Szenen und Figurenkonsistenz über Ansichten und Momente hinweg als Stärken von Pro. Geben Sie an, welche Eigenschaften Artikel oder Person kennzeichnen und welcher Szenenaspekt sich ändern soll. Bewahren Sie etwa Silhouette und Verschlussdetails einer Jacke, während Sie die Figur in einen anderen Hintergrund versetzen. Eine hilfreiche Prüfung vergleicht diese erhaltenen Details mit der Quellreferenz; ein visuell attraktives Ergebnis allein belegt keine genaue Übereinstimmung.\n\nDie Bildbearbeitungsschnittstelle des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Referenzen. Trennen Sie ihre Rollen im Briefing: Produkt, Person, Umgebung oder visuelle Gestaltung. Bearbeitungsaufgaben umfassen Entfernen und Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Artefaktbereinigung. Beschreiben Sie bei einer lokalen Bearbeitung das Ziel und die umgebenden zu bewahrenden Elemente. Erläutern Sie bei einer größeren Umordnung, wie die Komposition nach der Änderung funktionieren soll, damit das Modell ein schlüssiges räumliches Ziel erhält.\n\nTextdarstellung ist besonders für Hero-Kompositionen oder Verpackungskonzepte relevant. Geben Sie die genaue Formulierung, ihre Position und ihren Bezug zu Objekt oder Bild an. Halten Sie wiederkehrende Namen und Etikettentexte zwischen Briefing und Referenzen konsistent. Prüfen Sie jedes gerenderte Zeichen in der vorgesehenen Darstellungsgröße und vergleichen Sie es mit dem bereitgestellten Wortlaut. Eine spätere Bearbeitung kann sich auf Wortlaut oder Platzierung konzentrieren und dabei die erfolgreiche Produktkomposition erhalten. Die PNG-Ausgabe lässt sich anschließend in das Layout einfügen, dessen endgültige Typografie- und Zuschnittanforderungen bekannt sind.\n\nDer aktuelle Microsoft-Bildleitfaden setzt für die Modelle 2.5 eine maximale Ausgabefläche von 1.048.576 Pixeln an, 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. Dies ermöglicht rechteckige Kompositionen wie 1344×768 mit insgesamt 1.032.192 Pixeln. Diese Flächenvorgabe unterscheidet sich von einer Höchstgrenze von 1024 für jede Seite. Bereiten Sie das Zielformat für die Komposition vor, statt zu erwarten, dass eine allgemeine Seitenverhältnisbezeichnung den Zuschnitt korrekt festlegt.\n\nDer Serving-Leitfaden nennt einen maximalen Prompt-Kontext von 32.000 Tokens und gibt PNG-Bilddaten sowohl für Generierung als auch Bearbeitung zurück. Die konkrete Pro-Katalogseite nennt separat ein Kontextfenster von 131.072 Tokens und 4.096 Ausgabetokens. Dies sind veröffentlichte Tokenmengen mit ihrem jeweiligen Katalog- oder Serving-Geltungsbereich; die praktische Bildanfragevorbereitung folgt den Serving-Prompt- und Pixelgrenzen. Bewahren Sie Bild, Quellreferenzen und Briefing als einen Überarbeitungsnachweis auf. Prüfen Sie am Bild selbst die detaillierten Identitäts-, Material- und Geometrievorgaben, die zur Wahl von Pro führten.\n\nDie Versionswahl sollte der Komposition folgen. Standard-MAI-Image-2.5 deckt allgemeine Generierung und lokale Bearbeitungen ab; Pro ergänzt den Schwerpunkt der Serie auf Wiedergabetreue und konsistenten Beziehungen in visuell dichten Szenen. Die Familie 2.6 erhöht die dokumentierte Ausgabeflächengrenze und ergänzt optionale Webfundierung und automatische Seitenverhältniswahl. Diese späteren Steuerungen sind spezifisch für 2.6 und definieren nicht den Ablauf dieser Pro-Ausgabe. Wählen Sie Pro, wenn die Schwierigkeit des Briefings in stabiler Objektidentität, Materialerscheinung oder räumlicher Struktur eines detaillierten Bilds liegt.\n\nPrüfen Sie sowohl die angeforderte Änderung als auch den bewahrten Inhalt. Hände an Gegenständen, Überschneidungen, Kleingedrucktes, Gesichtsähnlichkeit und Reflexionen sind nützliche Prüfstellen einer komplexen Komposition. Ein plausibles Bild kann dennoch eine irreführende Kennzeichnung oder eine falsche physische Beziehung enthalten. 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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 Ausgabe der Bildserie 2.5. Es generiert Bilder aus natürlichsprachlichen Briefings und führt gezielte Bearbeitungen vorhandener Assets aus. Microsoft nennt Hero-Bilder, detaillierte Bearbeitung und präzisen Text im Bild als zentrale Anwendungen; der Modellvergleich betont die Konsistenz von Objekten, Figuren, Materialien und räumlichen Beziehungen in komplexen Kompositionen. Das endgültige Artefakt ist ein Bild für einen Design- oder Produktionsablauf, etwa ein zentrales Produktbild oder eine sorgfältig angeordnete redaktionelle Szene.
Beschreiben Sie bei der Generierung die Komposition durch Beziehungen statt als Liste unverbundener Objekte. Benennen Sie Hauptmotiv, seinen Maßstab gegenüber nahen Gegenständen, beteiligte Materialien und Lichtrichtung. Das dokumentierte visuelle Schlussfolgern der Pro-Ausgabe ist hilfreich, wenn diese Beziehungen darüber entscheiden, ob eine dichte Szene glaubhaft ist. 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 resultierenden Bild.
Stellen Sie für Produkt- und Figurenarbeit die visuelle Identität bereit, die die Bearbeitung überstehen muss. Microsoft beschreibt Objektkonsistenz in komplexen Szenen und Figurenkonsistenz über Ansichten und Momente hinweg als Stärken von Pro. Geben Sie an, welche Eigenschaften Artikel oder Person kennzeichnen und welcher Szenenaspekt sich ändern soll. Bewahren Sie etwa Silhouette und Verschlussdetails einer Jacke, während Sie die Figur in einen anderen Hintergrund versetzen. Eine hilfreiche Prüfung vergleicht diese erhaltenen Details mit der Quellreferenz; ein visuell attraktives Ergebnis allein belegt keine genaue Übereinstimmung.
Die Bildbearbeitungsschnittstelle des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Referenzen. Trennen Sie ihre Rollen im Briefing: Produkt, Person, Umgebung oder visuelle Gestaltung. Bearbeitungsaufgaben umfassen Entfernen und Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Artefaktbereinigung. Beschreiben Sie bei einer lokalen Bearbeitung das Ziel und die umgebenden zu bewahrenden Elemente. Erläutern Sie bei einer größeren Umordnung, wie die Komposition nach der Änderung funktionieren soll, damit das Modell ein schlüssiges räumliches Ziel erhält.
Textdarstellung ist besonders für Hero-Kompositionen oder Verpackungskonzepte relevant. Geben Sie die genaue Formulierung, ihre Position und ihren Bezug zu Objekt oder Bild an. Halten Sie wiederkehrende Namen und Etikettentexte zwischen Briefing und Referenzen konsistent. Prüfen Sie jedes gerenderte Zeichen in der vorgesehenen Darstellungsgröße und vergleichen Sie es mit dem bereitgestellten Wortlaut. Eine spätere Bearbeitung kann sich auf Wortlaut oder Platzierung konzentrieren und dabei die erfolgreiche Produktkomposition erhalten. Die PNG-Ausgabe lässt sich anschließend in das Layout einfügen, dessen endgültige Typografie- und Zuschnittanforderungen bekannt sind.
Der aktuelle Microsoft-Bildleitfaden setzt für die Modelle 2.5 eine maximale Ausgabefläche von 1.048.576 Pixeln an, 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. Dies ermöglicht rechteckige Kompositionen wie 1344×768 mit insgesamt 1.032.192 Pixeln. Diese Flächenvorgabe unterscheidet sich von einer Höchstgrenze von 1024 für jede Seite. Bereiten Sie das Zielformat für die Komposition vor, statt zu erwarten, dass eine allgemeine Seitenverhältnisbezeichnung den Zuschnitt korrekt festlegt.
Der Serving-Leitfaden nennt einen maximalen Prompt-Kontext von 32.000 Tokens und gibt PNG-Bilddaten sowohl für Generierung als auch Bearbeitung zurück. Die konkrete Pro-Katalogseite nennt separat ein Kontextfenster von 131.072 Tokens und 4.096 Ausgabetokens. Dies sind veröffentlichte Tokenmengen mit ihrem jeweiligen Katalog- oder Serving-Geltungsbereich; die praktische Bildanfragevorbereitung folgt den Serving-Prompt- und Pixelgrenzen. Bewahren Sie Bild, Quellreferenzen und Briefing als einen Überarbeitungsnachweis auf. Prüfen Sie am Bild selbst die detaillierten Identitäts-, Material- und Geometrievorgaben, die zur Wahl von Pro führten.
Die Versionswahl sollte der Komposition folgen. Standard-MAI-Image-2.5 deckt allgemeine Generierung und lokale Bearbeitungen ab; Pro ergänzt den Schwerpunkt der Serie auf Wiedergabetreue und konsistenten Beziehungen in visuell dichten Szenen. Die Familie 2.6 erhöht die dokumentierte Ausgabeflächengrenze und ergänzt optionale Webfundierung und automatische Seitenverhältniswahl. Diese späteren Steuerungen sind spezifisch für 2.6 und definieren nicht den Ablauf dieser Pro-Ausgabe. Wählen Sie Pro, wenn die Schwierigkeit des Briefings in stabiler Objektidentität, Materialerscheinung oder räumlicher Struktur eines detaillierten Bilds liegt.
Prüfen Sie sowohl die angeforderte Änderung als auch den bewahrten Inhalt. Hände an Gegenständen, Überschneidungen, Kleingedrucktes, Gesichtsähnlichkeit und Reflexionen sind nützliche Prüfstellen einer komplexen Komposition. Ein plausibles Bild kann dennoch eine irreführende Kennzeichnung oder eine falsche physische Beziehung enthalten. Formulieren Sie die nächste Korrektur konkret und bewahren Sie die Briefingteile, die das gewünschte Layout erzeugt haben. Dies unterstützt eine kontrollierte Folge von Designüberarbeitungen, statt die gesamte Szene immer wieder neu zu definieren.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| 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— |
| 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}
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.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token |
| KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.884736 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'microsoft/mai-image-2.5-pro', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLaden 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}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpeichern 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.
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.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5-pro
/v1/images