Microsoft AI: MAI-Image-2.5
Microsoft AI MAI-Image-2.5 crea imágenes a partir de texto y realiza ediciones específicas en fotos o diseños proporcionados. Admite cambios de objetos y texto, corrección de artefactos y revisiones que conservan el rostro, con salida PNG y hasta cinco referencias visuales. Su ficha especifica un contexto de 32K y 1 048 576 píxeles de salida.
Sobre el modelo
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Microsoft AI MAI-Image-2.5 es la edición de generación general y edición controlada de la familia de imágenes 2.5. Su ficha describe un modelo de difusión que utiliza flow matching, con 20 mil millones de parámetros sin contar los de embeddings, entrada de texto e imagen y un contexto de 32K tokens. Produce imágenes para conceptos, retratos, imágenes de producto, ilustraciones y revisiones de diseños existentes. La elección inicial útil es si la tarea requiere una composición nueva o un cambio específico en un recurso que ya contiene el sujeto previsto.
Para generar, describe el sujeto principal, el estilo visual, la luz, el punto de vista y la disposición. El fabricante destaca las imágenes detalladas y coherentes, la representación de texto, las imágenes de producto y el seguimiento de prompts. Un encargo práctico para una ilustración de presentación puede especificar la función del sujeto, el énfasis visual previsto y la cantidad de espacio circundante. Un concepto de producto puede incluir el material, la escala y el acabado superficial. Mantén coherente la descripción para que los objetos compartan una escena y un plan de iluminación, en lugar de combinar varios tratamientos visuales incompatibles.
El razonamiento visual en esta edición se refiere a la estructura de la escena, la iluminación, la escala y las relaciones espaciales. El fabricante propone añadir un objeto con perspectiva y sombras adecuadas como uso de edición. Para editar un taller, coloca un pequeño taburete junto a un banco de trabajo y conserva el punto de vista y la luz existentes. La revisión debe comparar el tamaño del taburete, dónde toca el suelo y si su sombra sigue las de los demás objetos. Un objeto convincente de forma local aún debe encajar en la geometría de la imagen de origen completa.
Las ediciones dirigidas incluyen eliminar o sustituir objetos, cambiar atributos, rellenar zonas, adaptar la composición, actualizar texto y corregir problemas como artefactos de desenfoque de movimiento. Proporciona la imagen de origen e indica tanto la corrección como los detalles que deben conservarse. Una edición fotográfica enfocada podría eliminar un objeto que distrae en el fondo y mantener a la persona, el recorte y la disposición del primer plano. Una revisión de diseño podría actualizar una línea breve de texto y conservar la composición. Compara el resultado completo con la fuente en lugar de evaluar solo la zona editada.
Microsoft también destaca la coherencia de la identidad facial entre ediciones, incluidos cambios de pose, expresión o punto de vista. Utiliza una referencia clara del parecido y especifica el cambio previsto de forma que conserve los rasgos identificativos. La guía actual de edición del fabricante acepta hasta cinco imágenes JPEG o PNG, lo que permite que distintas referencias identifiquen a la persona, el objeto, la escena o el estilo. Nombra esas funciones en el prompt. En una revisión de retrato, inspecciona el rostro además de la ropa o el fondo modificados antes de dar la imagen por terminada.
La ficha exacta del modelo limita la salida a 1 048 576 píxeles totales, equivalente a un cuadrado de 1024×1024, y permite que un lado supere 1024 si el total permanece dentro de esa área. La guía de servicio exige además que ambas dimensiones sean de al menos 768 píxeles. Un objetivo rectangular como 1344×768 tiene 1 032 192 píxeles y cumple esas reglas documentadas de área y dimensiones mínimas. El límite útil es el producto de anchura y altura, por lo que debes preparar la forma de destino antes de pedir una composición horizontal o vertical.
La generación y la edición devuelven datos de imagen PNG en la interfaz de servicio del fabricante. La ficha nativa del modelo indica un contexto de 32K tokens, mientras que esa interfaz especifica un contexto máximo del prompt de 32 000 tokens. La cifra independiente de 4096 tokens de salida del catálogo es una asignación de tokens, no una dimensión de salida. Respeta esos ámbitos declarados al organizar un prompt detallado y la imagen terminada. Los recursos de origen, las características conservadas, las ediciones solicitadas y el tamaño objetivo forman un registro útil de revisión junto al PNG.
El alcance creativo del modelo abarca imágenes fotorrealistas y cinematográficas, retratos, conceptos de producto o marca, diseños con texto y otros estilos visuales. Para una etiqueta o un letrero, proporciona el texto exacto e inspecciona su ortografía al tamaño de visualización final. Una superficie fotográfica reconocible aún puede contener detalles inventados, un reflejo incoherente o letras inexactas. Una comprobación práctica sigue los requisitos del diseño: importan la identidad del objeto, la legibilidad, las relaciones espaciales y la escena conservada. Mantén una corrección específica separada de los cambios que ya han funcionado.
Dentro de la familia 2.5, Pro enfatiza una mayor fidelidad y relaciones estables en escenas densas, mientras que Flash sirve a una producción más ágil. La familia 2.6 introduce un área de píxeles documentada mayor, fundamentación web opcional y selección de aspecto dirigida por el modelo. El 2.5 estándar conserva su propio flujo de generación y edición sin esos controles posteriores. Selecciona la edición según la parte difícil de la tarea real de imagen y revisa el resultado terminado frente a ese encargo.
Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.5
microsoft/mai-image-2.5Primeros pasos
Microsoft AI MAI-Image-2.5 crea imágenes a partir de texto y realiza ediciones específicas en fotos o diseños proporcionados. Admite cambios de objetos y texto, corrección de artefactos y revisiones que conservan el rostro, con salida PNG y hasta cinco referencias visuales. Su ficha especifica un contexto de 32K y 1 048 576 píxeles de salida.
- Entradas aceptadas
- Texto · Imágenes
- Resultados
- Imágenes
Disponible en Ailoot · entradas y métodos
Ailoot Ultra · Imágenes POST /v1/images/generations
- Tipos de entrada
text,image- Tipos de salida
image
| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites microsoft/mai-image-2.5 | Predeterminado— |
Campoprompt | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Longitud mínima: 1 | Predeterminado— |
Campoaspect_ratio | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 1 | Predeterminado— |
Campoinput_references | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites Número mínimo de elementos: 0 Número máximo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, prompt |
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id real devuelto o registro de la biblioteca multimedia
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Planes
Cómo se calcula el cargo definitivo
Las tarifas mostradas estiman el coste antes de la generación. El cargo final se calcula a partir del coste registrado para la generación original. La duración medida del resultado y las cantidades previstas no constituyen la cantidad facturable final.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
- Modo rápido
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
- Modo flex
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
- Esfuerzo máximo de razonamiento
- Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Tarifas estimadas para comparar
Precios por configuración
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cantidad prevista | Cargo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cantidad prevista— | Cargo Entrada · Tokens de entrada · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Salida · Tokens de salida · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Lectura de caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché · Estimación solo para comparar — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora · Estimación solo para comparar — / 1K tokens |
| ConfiguraciónCoste estimado de generación | Tabla de tarifas— | Cantidad previstaestimación para una generación | Cargo Salida · Coste estimado de generación · Estimación solo para comparar $0.385024 estimación previa a la generación Esta estimación no es un cargo adicional ni una tarifa fija para la generación completada. |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Imágenes
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'microsoft/mai-image-2.5', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin
def save_images(items):
if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
for index, item in enumerate(items):
encoded=item.get("b64_json")
uri=item.get("url", "")
if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
header, separator, encoded=uri.partition(",")
if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
if encoded:
raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
elif uri:
uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
parsed=urlsplit(uri)
if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
raise SystemExit("Invalid returned image URL")
owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
temporary=Path(f"image-{index}.bin")
subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
raw=temporary.read_bytes()
temporary.unlink()
else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT
Recibir y guardar resultados
Ailoot Ultra · Imágenes
Descarga 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}
Otras consultas de contenido
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Conserva todos los resultados completados
Guarda todas las imágenes completadas; descarga cada URL recibida o decodifica su contenido Base64.
Conserva la respuesta completa y las cabeceras, todas las salidas reales, los identificadores originales devueltos y todos los campos de uso. Recupera la operación original sin volver a enviar la solicitud de creación.
Si es necesario revisar la respuesta original
Conserva el X-Client-Request-ID devuelto para la conciliación. Consulta únicamente los valores task_id/asset_id realmente devueltos o la biblioteca multimedia propia; nunca construyas una URL de tarea a partir del ID de la operación ni vuelvas a enviar la solicitud de creación.
Campos de respuesta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocreated | Tipo |
Campodata[].url | Tipo |
Campodata[].b64_json | Tipo |
Campousage | Tipo |
Alias
Alias del modelo
Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5
Alias de rutas de métodos
/v1/images
ID de modelo relacionados
FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.5
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5:text,image→image- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5:model,prompt,aspect_ratio,n,input_references,provider- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/images/generations·microsoft/mai-image-2.5:n.minimum:1;n.maximum:1