{
  "aboutHtml": "<p>Microsoft AI MAI-Image-2.5 ist die Ausgabe der Bildfamilie 2.5 für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es erzeugt Bildausgaben für Konzepte, Porträts, Produktbilder, Illustrationen und Überarbeitungen bestehender Designs. Die hilfreiche erste Entscheidung ist, ob die Aufgabe eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung an einem Asset benötigt, das das gewünschte Motiv bereits enthält.</p><p>Beschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detailreiche, stimmige Bilder, Textdarstellung, Produktbilder und Prompt-Treue hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann die Rolle des Motivs, den gewünschten Bildschwerpunkt und den Umfang des umgebenden Freiraums angeben. Ein Produktkonzept kann Material, Maßstab und Oberflächenfinish enthalten. Halten Sie die Beschreibung schlüssig, damit Objekte eine gemeinsame Szene und einen Beleuchtungsplan teilen, statt mehrere unvereinbare visuelle Gestaltungen zu verbinden.</p><p>Visuelles Schlussfolgern betrifft in dieser Ausgabe Szenenstruktur, Beleuchtung, Maßstab und räumliche Beziehungen. Der Hersteller nennt das Hinzufügen eines Objekts mit passender Perspektive und Schatten als Bearbeitungsanwendung. Platzieren Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben einer Werkbank und bewahren Sie vorhandenen Blickwinkel und Licht. Die Prüfung sollte Hockergröße, Bodenkontakt und Übereinstimmung seines Schattens mit den übrigen Objekten vergleichen. Auch ein lokal überzeugendes Objekt muss zur Geometrie des gesamten Quellbilds passen.</p><p>Gezielte Bearbeitungen umfassen Entfernen oder Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Bereinigung, etwa das Reduzieren von Bewegungsunschärfeartefakten. Stellen Sie das Quellbild bereit und benennen Sie sowohl Korrektur als auch zu bewahrende Details. Eine fokussierte Fotobearbeitung könnte einen störenden Gegenstand im Hintergrund entfernen und dabei Person, Zuschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designüberarbeitung könnte eine kurze Textzeile aktualisieren und dabei die Komposition bewahren. Vergleichen Sie das vollständige Ergebnis mit der Quelle, statt nur den bearbeiteten Bereich zu bewerten.</p><p>Microsoft betont außerdem die Konsistenz der Gesichtsidentität über Bearbeitungen hinweg, einschließlich Änderungen von Pose, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Referenz für die Ähnlichkeit und beschreiben Sie die gewünschte Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder. Verschiedene Referenzen können dadurch Person, Objekt, Szene oder Stil festlegen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtüberarbeitung das Gesicht ebenso wie geänderte Kleidung oder Hintergrund, bevor Sie das Bild als fertig behandeln.</p><p>Die konkrete Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1.048.576 Pixel, entsprechend einem Quadrat von 1024×1024, und erlaubt einer Seite, 1024 zu überschreiten, wenn die Gesamtfläche innerhalb dieser Grenze bleibt. Der Serving-Leitfaden verlangt zusätzlich beide Abmessungen von mindestens 768 Pixeln. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1.032.192 Pixel und erfüllt diese dokumentierten Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Die maßgebliche Grenze ist das Produkt aus Breite und Höhe. Bereiten Sie deshalb das Zielformat vor, bevor Sie eine Quer- oder Hochformatkomposition anfordern.</p><p>Generierung und Bearbeitung geben in der Serving-Schnittstelle des Herstellers PNG-Bilddaten zurück. Die native Modellkarte nennt einen Kontext von 32K Tokens, während diese Schnittstelle maximal 32.000 Tokens Prompt-Kontext festlegt. Die separate Katalogangabe von 4.096 Ausgabetokens ist ein Tokenrahmen und keine Ausgabeabmessung. Bewahren Sie diese angegebenen Geltungsbereiche bei der Organisation eines detaillierten Prompts und des fertigen Bilds. Quell-Assets, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgröße bilden gemeinsam mit dem PNG einen hilfreichen Überarbeitungsnachweis.</p><p>Der kreative Bereich des Modells umfasst fotorealistische und filmische Bilder, Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte, texttragende Designs und andere Bildstile. Geben Sie für ein Etikett oder Schild den genauen Wortlaut an und prüfen Sie seine Schreibweise in der endgültigen Darstellungsgröße. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, eine inkonsistente Reflexion oder ungenaue Schrift enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind gleichermaßen wichtig. Halten Sie eine konkrete Korrektur von bereits gelungenen Änderungen getrennt.</p><p>Innerhalb der Familie 2.5 betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen, während Flash einer reaktionsschnelleren Produktion dient. Die Familie 2.6 führt eine größere dokumentierte Pixelfläche, optionale Webfundierung und modellgesteuerte Seitenverhältniswahl ein. Standard-2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. Wählen Sie die Ausgabe anhand der Schwierigkeit der tatsächlichen Bildaufgabe und prüfen Sie das fertige Ergebnis anhand dieses Briefings.</p>",
  "aboutText": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 ist die Ausgabe der Bildfamilie 2.5 für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es erzeugt Bildausgaben für Konzepte, Porträts, Produktbilder, Illustrationen und Überarbeitungen bestehender Designs. Die hilfreiche erste Entscheidung ist, ob die Aufgabe eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung an einem Asset benötigt, das das gewünschte Motiv bereits enthält.\n\nBeschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detailreiche, stimmige Bilder, Textdarstellung, Produktbilder und Prompt-Treue hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann die Rolle des Motivs, den gewünschten Bildschwerpunkt und den Umfang des umgebenden Freiraums angeben. Ein Produktkonzept kann Material, Maßstab und Oberflächenfinish enthalten. Halten Sie die Beschreibung schlüssig, damit Objekte eine gemeinsame Szene und einen Beleuchtungsplan teilen, statt mehrere unvereinbare visuelle Gestaltungen zu verbinden.\n\nVisuelles Schlussfolgern betrifft in dieser Ausgabe Szenenstruktur, Beleuchtung, Maßstab und räumliche Beziehungen. Der Hersteller nennt das Hinzufügen eines Objekts mit passender Perspektive und Schatten als Bearbeitungsanwendung. Platzieren Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben einer Werkbank und bewahren Sie vorhandenen Blickwinkel und Licht. Die Prüfung sollte Hockergröße, Bodenkontakt und Übereinstimmung seines Schattens mit den übrigen Objekten vergleichen. Auch ein lokal überzeugendes Objekt muss zur Geometrie des gesamten Quellbilds passen.\n\nGezielte Bearbeitungen umfassen Entfernen oder Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Bereinigung, etwa das Reduzieren von Bewegungsunschärfeartefakten. Stellen Sie das Quellbild bereit und benennen Sie sowohl Korrektur als auch zu bewahrende Details. Eine fokussierte Fotobearbeitung könnte einen störenden Gegenstand im Hintergrund entfernen und dabei Person, Zuschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designüberarbeitung könnte eine kurze Textzeile aktualisieren und dabei die Komposition bewahren. Vergleichen Sie das vollständige Ergebnis mit der Quelle, statt nur den bearbeiteten Bereich zu bewerten.\n\nMicrosoft betont außerdem die Konsistenz der Gesichtsidentität über Bearbeitungen hinweg, einschließlich Änderungen von Pose, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Referenz für die Ähnlichkeit und beschreiben Sie die gewünschte Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder. Verschiedene Referenzen können dadurch Person, Objekt, Szene oder Stil festlegen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtüberarbeitung das Gesicht ebenso wie geänderte Kleidung oder Hintergrund, bevor Sie das Bild als fertig behandeln.\n\nDie konkrete Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1.048.576 Pixel, entsprechend einem Quadrat von 1024×1024, und erlaubt einer Seite, 1024 zu überschreiten, wenn die Gesamtfläche innerhalb dieser Grenze bleibt. Der Serving-Leitfaden verlangt zusätzlich beide Abmessungen von mindestens 768 Pixeln. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1.032.192 Pixel und erfüllt diese dokumentierten Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Die maßgebliche Grenze ist das Produkt aus Breite und Höhe. Bereiten Sie deshalb das Zielformat vor, bevor Sie eine Quer- oder Hochformatkomposition anfordern.\n\nGenerierung und Bearbeitung geben in der Serving-Schnittstelle des Herstellers PNG-Bilddaten zurück. Die native Modellkarte nennt einen Kontext von 32K Tokens, während diese Schnittstelle maximal 32.000 Tokens Prompt-Kontext festlegt. Die separate Katalogangabe von 4.096 Ausgabetokens ist ein Tokenrahmen und keine Ausgabeabmessung. Bewahren Sie diese angegebenen Geltungsbereiche bei der Organisation eines detaillierten Prompts und des fertigen Bilds. Quell-Assets, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgröße bilden gemeinsam mit dem PNG einen hilfreichen Überarbeitungsnachweis.\n\nDer kreative Bereich des Modells umfasst fotorealistische und filmische Bilder, Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte, texttragende Designs und andere Bildstile. Geben Sie für ein Etikett oder Schild den genauen Wortlaut an und prüfen Sie seine Schreibweise in der endgültigen Darstellungsgröße. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, eine inkonsistente Reflexion oder ungenaue Schrift enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind gleichermaßen wichtig. Halten Sie eine konkrete Korrektur von bereits gelungenen Änderungen getrennt.\n\nInnerhalb der Familie 2.5 betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen, während Flash einer reaktionsschnelleren Produktion dient. Die Familie 2.6 führt eine größere dokumentierte Pixelfläche, optionale Webfundierung und modellgesteuerte Seitenverhältniswahl ein. Standard-2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. 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Es unterstützt Objekt- und Textänderungen, Artefaktbereinigung und Überarbeitungen unter Bewahrung des Gesichts, mit PNG-Ausgabe und bis zu fünf visuellen Referenzen. Seine Modellkarte nennt einen Kontext von 32K und 1.048.576 Ausgabepixel.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text · Bilder</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>Microsoft AI MAI-Image-2.5 ist die Ausgabe der Bildfamilie 2.5 für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es erzeugt Bildausgaben für Konzepte, Porträts, Produktbilder, Illustrationen und Überarbeitungen bestehender Designs. Die hilfreiche erste Entscheidung ist, ob die Aufgabe eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung an einem Asset benötigt, das das gewünschte Motiv bereits enthält.</p><p>Beschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detailreiche, stimmige Bilder, Textdarstellung, Produktbilder und Prompt-Treue hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann die Rolle des Motivs, den gewünschten Bildschwerpunkt und den Umfang des umgebenden Freiraums angeben. Ein Produktkonzept kann Material, Maßstab und Oberflächenfinish enthalten. Halten Sie die Beschreibung schlüssig, damit Objekte eine gemeinsame Szene und einen Beleuchtungsplan teilen, statt mehrere unvereinbare visuelle Gestaltungen zu verbinden.</p><p>Visuelles Schlussfolgern betrifft in dieser Ausgabe Szenenstruktur, Beleuchtung, Maßstab und räumliche Beziehungen. Der Hersteller nennt das Hinzufügen eines Objekts mit passender Perspektive und Schatten als Bearbeitungsanwendung. Platzieren Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben einer Werkbank und bewahren Sie vorhandenen Blickwinkel und Licht. Die Prüfung sollte Hockergröße, Bodenkontakt und Übereinstimmung seines Schattens mit den übrigen Objekten vergleichen. Auch ein lokal überzeugendes Objekt muss zur Geometrie des gesamten Quellbilds passen.</p><p>Gezielte Bearbeitungen umfassen Entfernen oder Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Bereinigung, etwa das Reduzieren von Bewegungsunschärfeartefakten. Stellen Sie das Quellbild bereit und benennen Sie sowohl Korrektur als auch zu bewahrende Details. Eine fokussierte Fotobearbeitung könnte einen störenden Gegenstand im Hintergrund entfernen und dabei Person, Zuschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designüberarbeitung könnte eine kurze Textzeile aktualisieren und dabei die Komposition bewahren. Vergleichen Sie das vollständige Ergebnis mit der Quelle, statt nur den bearbeiteten Bereich zu bewerten.</p><p>Microsoft betont außerdem die Konsistenz der Gesichtsidentität über Bearbeitungen hinweg, einschließlich Änderungen von Pose, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Referenz für die Ähnlichkeit und beschreiben Sie die gewünschte Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder. Verschiedene Referenzen können dadurch Person, Objekt, Szene oder Stil festlegen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtüberarbeitung das Gesicht ebenso wie geänderte Kleidung oder Hintergrund, bevor Sie das Bild als fertig behandeln.</p><p>Die konkrete Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1.048.576 Pixel, entsprechend einem Quadrat von 1024×1024, und erlaubt einer Seite, 1024 zu überschreiten, wenn die Gesamtfläche innerhalb dieser Grenze bleibt. Der Serving-Leitfaden verlangt zusätzlich beide Abmessungen von mindestens 768 Pixeln. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1.032.192 Pixel und erfüllt diese dokumentierten Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Die maßgebliche Grenze ist das Produkt aus Breite und Höhe. Bereiten Sie deshalb das Zielformat vor, bevor Sie eine Quer- oder Hochformatkomposition anfordern.</p><p>Generierung und Bearbeitung geben in der Serving-Schnittstelle des Herstellers PNG-Bilddaten zurück. Die native Modellkarte nennt einen Kontext von 32K Tokens, während diese Schnittstelle maximal 32.000 Tokens Prompt-Kontext festlegt. Die separate Katalogangabe von 4.096 Ausgabetokens ist ein Tokenrahmen und keine Ausgabeabmessung. Bewahren Sie diese angegebenen Geltungsbereiche bei der Organisation eines detaillierten Prompts und des fertigen Bilds. Quell-Assets, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgröße bilden gemeinsam mit dem PNG einen hilfreichen Überarbeitungsnachweis.</p><p>Der kreative Bereich des Modells umfasst fotorealistische und filmische Bilder, Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte, texttragende Designs und andere Bildstile. Geben Sie für ein Etikett oder Schild den genauen Wortlaut an und prüfen Sie seine Schreibweise in der endgültigen Darstellungsgröße. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, eine inkonsistente Reflexion oder ungenaue Schrift enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind gleichermaßen wichtig. Halten Sie eine konkrete Korrektur von bereits gelungenen Änderungen getrennt.</p><p>Innerhalb der Familie 2.5 betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen, während Flash einer reaktionsschnelleren Produktion dient. Die Familie 2.6 führt eine größere dokumentierte Pixelfläche, optionale Webfundierung und modellgesteuerte Seitenverhältniswahl ein. Standard-2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. 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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>microsoft/mai-image-2.5</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><div>Mindestlänge: 1</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span 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/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>Geschätzte Generierungskosten</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>Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich</span> <b>$0.385024</b> <span class=\"price-unit\">Schätzung vor der Generierung</span></div><p class=\"note-s\">Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Bilder</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1837-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1837-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1837-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1837-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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={&#39;model&#39;: &#39;microsoft/mai-image-2.5&#39;, &#39;prompt&#39;: &#39;a red panda astronaut floating in space, studio lighting&#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\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\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(&quot;No completed images; retain the full response&quot;)\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(&quot;b64_json&quot;)\n        uri=item.get(&quot;url&quot;, &quot;&quot;)\n        if not encoded and uri.startswith(&quot;data:image/&quot;):\n            header, separator, encoded=uri.partition(&quot;,&quot;)\n            if not separator or &quot;;base64&quot; not in header: raise SystemExit(&quot;Unsupported image data URI&quot;)\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(&quot;https://api.ailoot.ai&quot;,uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=&quot;https&quot; or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(&quot;Invalid returned image URL&quot;)\n            owned=parsed.netloc==&quot;api.ailoot.ai&quot; and parsed.path.startswith(&quot;/v1/media/assets/&quot;) and parsed.path.endswith(&quot;/content&quot;)\n            args=[&quot;curl&quot;,&quot;--fail-with-body&quot;,&quot;--silent&quot;,&quot;--show-error&quot;,uri]\n            if owned: args += [&quot;-H&quot;,&quot;Authorization: Bearer &quot;+os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;]]\n            temporary=Path(f&quot;image-{index}.bin&quot;)\n            subprocess.run(args+[&quot;-o&quot;,str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(&quot;Image has neither bytes nor URL&quot;)\n        if not raw: raise SystemExit(&quot;Empty image result&quot;)\n        ext=&quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4]==b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12]==b&quot;WEBP&quot; else &quot;svg&quot; if raw.lstrip().startswith((b&quot;&lt;svg&quot;,b&quot;&lt;?xml&quot;)) else &quot;bin&quot;\n        Path(f&quot;image-{index}.{ext}&quot;).write_bytes(raw)\n    print(&quot;Every returned image saved; complete response metadata retained&quot;)\nsave_images(json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())[&quot;data&quot;])\nPY_RESULT\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 · Bilder</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/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Abrufe anderer Inhalte</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1838-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1838-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Vorhandene eigene Dateien abrufen</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-1838-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1838-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><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\">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.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">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.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr></tbody></table></div></details></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=microsoft%2Fmai-image-2.5&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-image-2.5&amp;fmt=images\"><code>microsoft/mai-image-2.5</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=microsoft%2Fmai-image-2.5&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-image-2.5&amp;fmt=images\"><code>microsoft/mai-image-2.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|microsoft%2Fmai-image-2.5",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "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.",
          "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 and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "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."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "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.",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "microsoft/mai-image-2.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
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                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 1,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
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                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-image-2.5"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "microsoft/mai-image-2.5",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "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",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "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": "Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Geschätzte Generierungskosten",
            "units": [
              {
                "amount": "0.385024",
                "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": "0.385024",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "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={'model': 'microsoft/mai-image-2.5', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Bilder",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "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",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "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",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "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,
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    "about": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 ist die Ausgabe der Bildfamilie 2.5 für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es erzeugt Bildausgaben für Konzepte, Porträts, Produktbilder, Illustrationen und Überarbeitungen bestehender Designs. Die hilfreiche erste Entscheidung ist, ob die Aufgabe eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung an einem Asset benötigt, das das gewünschte Motiv bereits enthält.\n\nBeschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detailreiche, stimmige Bilder, Textdarstellung, Produktbilder und Prompt-Treue hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann die Rolle des Motivs, den gewünschten Bildschwerpunkt und den Umfang des umgebenden Freiraums angeben. Ein Produktkonzept kann Material, Maßstab und Oberflächenfinish enthalten. Halten Sie die Beschreibung schlüssig, damit Objekte eine gemeinsame Szene und einen Beleuchtungsplan teilen, statt mehrere unvereinbare visuelle Gestaltungen zu verbinden.\n\nVisuelles Schlussfolgern betrifft in dieser Ausgabe Szenenstruktur, Beleuchtung, Maßstab und räumliche Beziehungen. Der Hersteller nennt das Hinzufügen eines Objekts mit passender Perspektive und Schatten als Bearbeitungsanwendung. Platzieren Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben einer Werkbank und bewahren Sie vorhandenen Blickwinkel und Licht. Die Prüfung sollte Hockergröße, Bodenkontakt und Übereinstimmung seines Schattens mit den übrigen Objekten vergleichen. Auch ein lokal überzeugendes Objekt muss zur Geometrie des gesamten Quellbilds passen.\n\nGezielte Bearbeitungen umfassen Entfernen oder Austauschen von Objekten, Eigenschaftsänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierungen und Bereinigung, etwa das Reduzieren von Bewegungsunschärfeartefakten. Stellen Sie das Quellbild bereit und benennen Sie sowohl Korrektur als auch zu bewahrende Details. Eine fokussierte Fotobearbeitung könnte einen störenden Gegenstand im Hintergrund entfernen und dabei Person, Zuschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designüberarbeitung könnte eine kurze Textzeile aktualisieren und dabei die Komposition bewahren. Vergleichen Sie das vollständige Ergebnis mit der Quelle, statt nur den bearbeiteten Bereich zu bewerten.\n\nMicrosoft betont außerdem die Konsistenz der Gesichtsidentität über Bearbeitungen hinweg, einschließlich Änderungen von Pose, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Referenz für die Ähnlichkeit und beschreiben Sie die gewünschte Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden des Herstellers akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder. Verschiedene Referenzen können dadurch Person, Objekt, Szene oder Stil festlegen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtüberarbeitung das Gesicht ebenso wie geänderte Kleidung oder Hintergrund, bevor Sie das Bild als fertig behandeln.\n\nDie konkrete Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1.048.576 Pixel, entsprechend einem Quadrat von 1024×1024, und erlaubt einer Seite, 1024 zu überschreiten, wenn die Gesamtfläche innerhalb dieser Grenze bleibt. Der Serving-Leitfaden verlangt zusätzlich beide Abmessungen von mindestens 768 Pixeln. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1.032.192 Pixel und erfüllt diese dokumentierten Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Die maßgebliche Grenze ist das Produkt aus Breite und Höhe. Bereiten Sie deshalb das Zielformat vor, bevor Sie eine Quer- oder Hochformatkomposition anfordern.\n\nGenerierung und Bearbeitung geben in der Serving-Schnittstelle des Herstellers PNG-Bilddaten zurück. Die native Modellkarte nennt einen Kontext von 32K Tokens, während diese Schnittstelle maximal 32.000 Tokens Prompt-Kontext festlegt. Die separate Katalogangabe von 4.096 Ausgabetokens ist ein Tokenrahmen und keine Ausgabeabmessung. Bewahren Sie diese angegebenen Geltungsbereiche bei der Organisation eines detaillierten Prompts und des fertigen Bilds. Quell-Assets, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgröße bilden gemeinsam mit dem PNG einen hilfreichen Überarbeitungsnachweis.\n\nDer kreative Bereich des Modells umfasst fotorealistische und filmische Bilder, Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte, texttragende Designs und andere Bildstile. Geben Sie für ein Etikett oder Schild den genauen Wortlaut an und prüfen Sie seine Schreibweise in der endgültigen Darstellungsgröße. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, eine inkonsistente Reflexion oder ungenaue Schrift enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind gleichermaßen wichtig. Halten Sie eine konkrete Korrektur von bereits gelungenen Änderungen getrennt.\n\nInnerhalb der Familie 2.5 betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen, während Flash einer reaktionsschnelleren Produktion dient. Die Familie 2.6 führt eine größere dokumentierte Pixelfläche, optionale Webfundierung und modellgesteuerte Seitenverhältniswahl ein. Standard-2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. 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              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "microsoft/mai-image-2.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 1,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-image-2.5"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "microsoft/mai-image-2.5",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "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",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "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": "Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Geschätzte Generierungskosten",
            "units": [
              {
                "amount": "0.385024",
                "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": "0.385024",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "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={'model': 'microsoft/mai-image-2.5', '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\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "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.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "Bilder",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "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",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "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",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "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",
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                "quantity": 1000,
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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",
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                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
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                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
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            "billing_input": false,
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            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
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            "billing_input": false,
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "side": "out",
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          },
          {
            "amount": null,
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            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
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            "side": "in",
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          {
            "amount": null,
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            "billing_input": false,
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          },
          {
            "amount": null,
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          },
          {
            "amount": "0.385024",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
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            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.385024",
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            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "microsoft/mai-image-2.5",
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Microsoft AI: MAI-Image-2.5",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
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      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.385024,
      "varies": false
    },
    "short": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 erstellt Bilder aus Text und bearbeitet bereitgestellte Fotos oder Designs gezielt. Es unterstützt Objekt- und Textänderungen, Artefaktbereinigung und Überarbeitungen unter Bewahrung des Gesichts, mit PNG-Ausgabe und bis zu fünf visuellen Referenzen. Seine Modellkarte nennt einen Kontext von 32K und 1.048.576 Ausgabepixel."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
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        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
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    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
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