Wan2.7-Image-Pro es un modelo de Alibaba para crear imágenes a partir de texto. La ficha actual de Ailoot publica entrada de texto y una imagen como resultado. El fabricante también contempla edición, combinación de referencias y cambios locales; requieren compatibilidad independiente con imágenes de entrada y no figuran en el método actual de la ficha.
En el modo con referencias del fabricante se pueden aportar hasta nueve imágenes originales y describir qué elementos de cada una deben utilizarse. Al editar, el modelo conserva el objeto principal, modifica detalles elegidos o construye una nueva composición con varios materiales. Para orientar los cambios con más precisión, se pueden indicar hasta dos áreas rectangulares en una imagen de entrada.
Fuera de las series secuenciales se puede definir una paleta de 3–10 colores. El modo de razonamiento está destinado a la generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial: el modelo analiza previamente la descripción de la escena.
En la especificación de Alibaba, la salida normal incluye entre una y cuatro imágenes. En una serie narrativa se puede establecer un límite superior de hasta 12; el modelo elige la cantidad real en función de la instrucción. La serie puede utilizar texto y referencias para mantener rasgos compartidos de los personajes y desarrollar una historia coherente. La paleta y el razonamiento no se aplican a este modo.
La resolución 4K se admite en generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial. La edición de imágenes y las series secuenciales están limitadas a 2K. Estas denominaciones definen la superficie de píxeles, no una misma longitud para cada lado. El formato puede elegirse de 1:8 a 8:1; al editar con una resolución predefinida, la relación de aspecto sigue la de la última referencia. Los resultados se guardan en PNG.
Para los métodos con imágenes de entrada, Alibaba admite JPEG, JPG, PNG sin transparencia, BMP y WEBP. Los límites son de 20 MB por archivo, entre 240 y 8000 píxeles por lado y una relación de aspecto de 1:8 a 8:1. La instrucción de texto admite chino e inglés; el máximo es de 5000 caracteres y se descarta el exceso. Esta versión no contempla descripción negativa ni ampliación de la instrucción. La semilla aleatoria inicial ayuda a mantener el parecido entre variantes, pero no garantiza una repetición exacta.
", "aboutText": "Wan2.7-Image-Pro es un modelo de Alibaba para crear imágenes a partir de texto. La ficha actual de Ailoot publica entrada de texto y una imagen como resultado. El fabricante también contempla edición, combinación de referencias y cambios locales; requieren compatibilidad independiente con imágenes de entrada y no figuran en el método actual de la ficha.\n\nEn el modo con referencias del fabricante se pueden aportar hasta nueve imágenes originales y describir qué elementos de cada una deben utilizarse. Al editar, el modelo conserva el objeto principal, modifica detalles elegidos o construye una nueva composición con varios materiales. Para orientar los cambios con más precisión, se pueden indicar hasta dos áreas rectangulares en una imagen de entrada.\n\n### Paleta e instrucciones complejas\n\nFuera de las series secuenciales se puede definir una paleta de 3–10 colores. El modo de razonamiento está destinado a la generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial: el modelo analiza previamente la descripción de la escena.\n\nEn la especificación de Alibaba, la salida normal incluye entre una y cuatro imágenes. En una serie narrativa se puede establecer un límite superior de hasta 12; el modelo elige la cantidad real en función de la instrucción. La serie puede utilizar texto y referencias para mantener rasgos compartidos de los personajes y desarrollar una historia coherente. La paleta y el razonamiento no se aplican a este modo.\n\n### La resolución depende del modo\n\nLa resolución 4K se admite en generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial. La edición de imágenes y las series secuenciales están limitadas a 2K. Estas denominaciones definen la superficie de píxeles, no una misma longitud para cada lado. El formato puede elegirse de 1:8 a 8:1; al editar con una resolución predefinida, la relación de aspecto sigue la de la última referencia. Los resultados se guardan en PNG.\n\nPara los métodos con imágenes de entrada, Alibaba admite JPEG, JPG, PNG sin transparencia, BMP y WEBP. Los límites son de 20 MB por archivo, entre 240 y 8000 píxeles por lado y una relación de aspecto de 1:8 a 8:1. La instrucción de texto admite chino e inglés; el máximo es de 5000 caracteres y se descarta el exceso. Esta versión no contempla descripción negativa ni ampliación de la instrucción. La semilla aleatoria inicial ayuda a mantener el parecido entre variantes, pero no garantiza una repetición exacta.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "1827bc07a7a79b5d493605e0594ead3baf2e6e1aa7a57e2218b4d3551c63aadd", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "wan2.7-image-proModelo para crear imágenes a partir de una instrucción de texto. El fabricante contempla control de la paleta de colores y resolución de hasta 4K en generación normal a partir de texto.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Wan2.7-Image-Pro es un modelo de Alibaba para crear imágenes a partir de texto. La ficha actual de Ailoot publica entrada de texto y una imagen como resultado. El fabricante también contempla edición, combinación de referencias y cambios locales; requieren compatibilidad independiente con imágenes de entrada y no figuran en el método actual de la ficha.
En el modo con referencias del fabricante se pueden aportar hasta nueve imágenes originales y describir qué elementos de cada una deben utilizarse. Al editar, el modelo conserva el objeto principal, modifica detalles elegidos o construye una nueva composición con varios materiales. Para orientar los cambios con más precisión, se pueden indicar hasta dos áreas rectangulares en una imagen de entrada.
Fuera de las series secuenciales se puede definir una paleta de 3–10 colores. El modo de razonamiento está destinado a la generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial: el modelo analiza previamente la descripción de la escena.
En la especificación de Alibaba, la salida normal incluye entre una y cuatro imágenes. En una serie narrativa se puede establecer un límite superior de hasta 12; el modelo elige la cantidad real en función de la instrucción. La serie puede utilizar texto y referencias para mantener rasgos compartidos de los personajes y desarrollar una historia coherente. La paleta y el razonamiento no se aplican a este modo.
La resolución 4K se admite en generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial. La edición de imágenes y las series secuenciales están limitadas a 2K. Estas denominaciones definen la superficie de píxeles, no una misma longitud para cada lado. El formato puede elegirse de 1:8 a 8:1; al editar con una resolución predefinida, la relación de aspecto sigue la de la última referencia. Los resultados se guardan en PNG.
Para los métodos con imágenes de entrada, Alibaba admite JPEG, JPG, PNG sin transparencia, BMP y WEBP. Los límites son de 20 MB por archivo, entre 240 y 8000 píxeles por lado y una relación de aspecto de 1:8 a 8:1. La instrucción de texto admite chino e inglés; el máximo es de 5000 caracteres y se descarta el exceso. Esta versión no contempla descripción negativa ni ampliación de la instrucción. La semilla aleatoria inicial ayuda a mantener el parecido entre variantes, pero no garantiza una repetición exacta.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites wan2.7-image-pro | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites url, b64_json | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoimages[].image_url | Tipostring | RequisitoNo compatible | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Máximo de imágenes por matriz: 9 Condiciones: Una URL real por objeto de images[]. La cantidad de elementos del arreglo es distinta de este valor hoja de tipo cadena. Se aplica cuando: Solo JSON images/edits; JSON images/generations no analiza referencias images. | Predeterminado— |
Campoimage | Tipofile | RequisitoOpcional | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Campoimage[] | Tipofile[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Número máximo de elementos: 9 Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Texto a imagen · Obligatorio: prompt
reference_images_generation · Obligatorio: prompt
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · El task_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.
POST /v1/images/generationsAiloot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.
| Configuración | Condiciones de facturación | Cargo |
|---|---|---|
| Configuraciónwan2.7-image-pro · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada USD 0.00 por llamada Salida · Salida USD 0.16 por llamada |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan2.7-image-pro', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Guarda cada elemento de data. Decodifica cada b64_json o descarga el contenido de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo según el MIME y los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una revisión, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelto. Recupera los resultados existentes de tu propiedad mediante la biblioteca multimedia usando valores reales de task_id o asset_id. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta de estado a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Respuestaserver_error | CondiciónLa respuesta devuelta indica que la operación o el resultado requiere una revisión | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, los encabezados de la solicitud y la respuesta; continúa con las consultas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
wan-imageModelo para crear imágenes a partir de una instrucción de texto. El fabricante contempla control de la paleta de colores y resolución de hasta 4K en generación normal a partir de texto.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Wan2.7-Image-Pro es un modelo de Alibaba para crear imágenes a partir de texto. La ficha actual de Ailoot publica entrada de texto y una imagen como resultado. El fabricante también contempla edición, combinación de referencias y cambios locales; requieren compatibilidad independiente con imágenes de entrada y no figuran en el método actual de la ficha.
En el modo con referencias del fabricante se pueden aportar hasta nueve imágenes originales y describir qué elementos de cada una deben utilizarse. Al editar, el modelo conserva el objeto principal, modifica detalles elegidos o construye una nueva composición con varios materiales. Para orientar los cambios con más precisión, se pueden indicar hasta dos áreas rectangulares en una imagen de entrada.
Fuera de las series secuenciales se puede definir una paleta de 3–10 colores. El modo de razonamiento está destinado a la generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial: el modelo analiza previamente la descripción de la escena.
En la especificación de Alibaba, la salida normal incluye entre una y cuatro imágenes. En una serie narrativa se puede establecer un límite superior de hasta 12; el modelo elige la cantidad real en función de la instrucción. La serie puede utilizar texto y referencias para mantener rasgos compartidos de los personajes y desarrollar una historia coherente. La paleta y el razonamiento no se aplican a este modo.
La resolución 4K se admite en generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial. La edición de imágenes y las series secuenciales están limitadas a 2K. Estas denominaciones definen la superficie de píxeles, no una misma longitud para cada lado. El formato puede elegirse de 1:8 a 8:1; al editar con una resolución predefinida, la relación de aspecto sigue la de la última referencia. Los resultados se guardan en PNG.
Para los métodos con imágenes de entrada, Alibaba admite JPEG, JPG, PNG sin transparencia, BMP y WEBP. Los límites son de 20 MB por archivo, entre 240 y 8000 píxeles por lado y una relación de aspecto de 1:8 a 8:1. La instrucción de texto admite chino e inglés; el máximo es de 5000 caracteres y se descarta el exceso. Esta versión no contempla descripción negativa ni ampliación de la instrucción. La semilla aleatoria inicial ayuda a mantener el parecido entre variantes, pero no garantiza una repetición exacta.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites wan-image | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites url, b64_json | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoimages[].image_url | Tipostring | RequisitoNo compatible | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Máximo de imágenes por matriz: 9 Condiciones: Una URL real por objeto de images[]. La cantidad de elementos del arreglo es distinta de este valor hoja de tipo cadena. Se aplica cuando: Solo JSON images/edits; JSON images/generations no analiza referencias images. | Predeterminado— |
Campoimage | Tipofile | RequisitoOpcional | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Campoimage[] | Tipofile[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Número máximo de elementos: 9 Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Texto a imagen · Obligatorio: prompt
reference_images_generation · Obligatorio: prompt
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · El task_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.
POST /v1/images/generationsAiloot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.
| Configuración | Condiciones de facturación | Cargo |
|---|---|---|
| Configuraciónwan2.7-image-pro · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada USD 0.00 por llamada Salida · Salida USD 0.16 por llamada |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Guarda cada elemento de data. Decodifica cada b64_json o descarga el contenido de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo según el MIME y los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una revisión, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelto. Recupera los resultados existentes de tu propiedad mediante la biblioteca multimedia usando valores reales de task_id o asset_id. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta de estado a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Respuestaserver_error | CondiciónLa respuesta devuelta indica que la operación o el resultado requiere una revisión | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, los encabezados de la solicitud y la respuesta; continúa con las consultas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.
wan-image-latestModelo para crear imágenes a partir de una instrucción de texto. El fabricante contempla control de la paleta de colores y resolución de hasta 4K en generación normal a partir de texto.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Wan2.7-Image-Pro es un modelo de Alibaba para crear imágenes a partir de texto. La ficha actual de Ailoot publica entrada de texto y una imagen como resultado. El fabricante también contempla edición, combinación de referencias y cambios locales; requieren compatibilidad independiente con imágenes de entrada y no figuran en el método actual de la ficha.
En el modo con referencias del fabricante se pueden aportar hasta nueve imágenes originales y describir qué elementos de cada una deben utilizarse. Al editar, el modelo conserva el objeto principal, modifica detalles elegidos o construye una nueva composición con varios materiales. Para orientar los cambios con más precisión, se pueden indicar hasta dos áreas rectangulares en una imagen de entrada.
Fuera de las series secuenciales se puede definir una paleta de 3–10 colores. El modo de razonamiento está destinado a la generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial: el modelo analiza previamente la descripción de la escena.
En la especificación de Alibaba, la salida normal incluye entre una y cuatro imágenes. En una serie narrativa se puede establecer un límite superior de hasta 12; el modelo elige la cantidad real en función de la instrucción. La serie puede utilizar texto y referencias para mantener rasgos compartidos de los personajes y desarrollar una historia coherente. La paleta y el razonamiento no se aplican a este modo.
La resolución 4K se admite en generación normal a partir de texto, sin referencias ni serie secuencial. La edición de imágenes y las series secuenciales están limitadas a 2K. Estas denominaciones definen la superficie de píxeles, no una misma longitud para cada lado. El formato puede elegirse de 1:8 a 8:1; al editar con una resolución predefinida, la relación de aspecto sigue la de la última referencia. Los resultados se guardan en PNG.
Para los métodos con imágenes de entrada, Alibaba admite JPEG, JPG, PNG sin transparencia, BMP y WEBP. Los límites son de 20 MB por archivo, entre 240 y 8000 píxeles por lado y una relación de aspecto de 1:8 a 8:1. La instrucción de texto admite chino e inglés; el máximo es de 5000 caracteres y se descarta el exceso. Esta versión no contempla descripción negativa ni ampliación de la instrucción. La semilla aleatoria inicial ayuda a mantener el parecido entre variantes, pero no garantiza una repetición exacta.
POST /v1/images/generationstextimage| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites wan-image-latest | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado1 |
Camporesponse_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites url, b64_json | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Camposize | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campopartial_images | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoimages[].image_url | Tipostring | RequisitoNo compatible | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Máximo de imágenes por matriz: 9 Condiciones: Una URL real por objeto de images[]. La cantidad de elementos del arreglo es distinta de este valor hoja de tipo cadena. Se aplica cuando: Solo JSON images/edits; JSON images/generations no analiza referencias images. | Predeterminado— |
Campoimage | Tipofile | RequisitoOpcional | Valores y límites Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Campoimage[] | Tipofile[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Número máximo de elementos: 9 Máximo de bytes decodificados: 20,971,520 Tipos MIME: image/png, image/jpeg Se aplica cuando: generación con multipart/form-data | Predeterminado— |
Texto a imagen · Obligatorio: prompt
reference_images_generation · Obligatorio: prompt
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · El task_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.
POST /v1/images/generationsAiloot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.
| Configuración | Condiciones de facturación | Cargo |
|---|---|---|
| Configuraciónwan2.7-image-pro · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Entrada USD 0.00 por llamada Salida · Salida USD 0.16 por llamada |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image-latest", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image-latest', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image-latest", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\nDescarga cada imagen recibida o guarda su contenido Base64
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Guarda cada elemento de data. Decodifica cada b64_json o descarga el contenido de cada URL firmada devuelta. Elige la extensión del archivo según el MIME y los bytes reales.
Si el resultado de una generación o edición de imágenes requiere una revisión, conserva el operation_id/X-Client-Request-ID original y la información del resultado devuelto. Recupera los resultados existentes de tu propiedad mediante la biblioteca multimedia usando valores reales de task_id o asset_id. No vuelvas a enviar la solicitud de generación o edición ni construyas una URL de consulta de estado a partir de operation_id.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipointeger |
Campodata[].url | Tipostring |
Campodata[].b64_json | Tipobase64 string |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Respuestaserver_error | CondiciónLa respuesta devuelta indica que la operación o el resultado requiere una revisión | Siguiente pasoConserva el ID original de operación o tarea devuelto, los encabezados de la solicitud y la respuesta; continúa con las consultas admitidas de esa operación original. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
Usa las rutas de método indicadas arriba.