{
  "aboutHtml": "<h4>Photoréalisme expressif</h4><p>Krea 2 Large est le plus grand des deux modèles d’image Krea 2 originaux de Krea, entraînés de zéro pour une large gamme visuelle. Krea décrit Large comme faisant plus du double de la taille de Medium et bénéficiant d’un post-entraînement plus doux : il conserve un caractère plus brut et texturé et offre davantage de souplesse dans les styles photographiques. Ses atouts visés comprennent le grain argentique, le flou de mouvement et une plage dynamique volontairement limitée, mais aussi des travaux photographiques plus nets.</p><p>Utilisez-le pour des concepts de photographie éditoriale, des scènes produit, la direction artistique de campagnes et le développement visuel lorsque le caractère de l’image compte autant que son sujet. Un brief utile précise le sujet, le décor, le cadrage, la lumière, les matériaux et le traitement photographique. Par exemple : « Une lampe de bureau en laiton brossé près d’un carnet fermé en lin, lumière basse de fin de journée, vue rapprochée de trois quarts, grain subtil, tons chauds retenus. » C’est un brief d’image ; la sortie est une image fixe plutôt qu’une séquence vidéo.</p><h4>Texte, images sources et références visuelles</h4><p>La requête de génération exige un prompt textuel, un rapport d’image et une résolution. Une image source facultative permet la génération image-vers-image : le modèle part de cette image plutôt que de bruit pur. La force distincte de débruitage va de 0 à 1 ; 0 préserve l’entrée et 1 la remplace entièrement, tandis que la valeur documentée par défaut est 0.99. Préparez la source autour de la composition et du contenu à conserver, puis décrivez la transformation voulue. Ce réglage est distinct de l’influence d’une référence de style.</p><p>Les références de style guident l’apparence au moyen d’images fournies. Le schéma de requête du modèle accepte jusqu’à dix références, chacune avec une force de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références ayant un objectif visuel clair, comme la lumière d’une photographie ou le traitement de surface d’une autre, et évitez de mélanger des directions incompatibles sans hiérarchie explicite. Les références peuvent être fournies par des emplacements d’images, des données d’image encodées ou des visuels déjà téléversés. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI d’image source et de référence de style à 1 024 caractères.</p><p>Un moodboard réunit une direction visuelle cohérente en une référence réutilisable. Le processus Krea crée d’abord le moodboard puis utilise son identifiant existant pour la génération ; une requête de génération accepte un moodboard. Son schéma utilise une influence de 0 à 1, avec 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRA, constituent une autre commande : chaque style a un identifiant et une force de -2 à 2. Références d’images, moodboards et styles entraînés sont des entrées distinctes : préparez chacun pour son rôle prévu.</p><h4>Interprétation du prompt et commandes visuelles</h4><p>Creativity gouverne l’expansion du prompt. Le réglage raw désactive l’expansion ; low, medium et high modifient progressivement la quantité d’interprétation ajoutée au brief écrit. Le schéma de requête propre au modèle utilise low par défaut. Utilisez raw lorsque le texte doit porter à lui seul toute la direction, ou augmentez l’interprétation lors de l’exploration d’un concept plus libre.</p><p>Intensity, Complexity et Movement sont des commandes entières indépendantes de -100 à 100, avec 0 comme valeur neutre. Une intensité plus basse produit un traitement plus discret ; une intensité plus élevée pousse vers un style plus affirmé. Une complexité basse favorise les compositions simples, tandis qu’une valeur élevée ajoute de la densité. Movement change l’énergie visuelle, la pose et le mouvement suggéré. Il peut suggérer du mouvement ou du flou dans une image fixe ; il ne transforme pas la requête en génération vidéo. Ces commandes ne changent pas le comportement d’expansion du prompt du réglage Creativity.</p><p>Pour une comparaison maîtrisée, gardez le brief, les références et la graine facultative identiques et changez une commande visuelle à la fois. Une séquence pratique consiste à établir la composition, choisir le traitement photographique, ajuster la texture ou l’énergie, puis vérifier les détails du sujet. Traitez la graine comme une entrée de génération enregistrée avec tous les réglages, pas comme un substitut à la conservation de l’image terminée.</p><h4>Choix de cadrage et résultats terminés</h4><p>Le schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’image : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Choisissez le rapport en fonction de l’emplacement prévu avant la génération, par exemple une composition de campagne large ou une histoire produit verticale. L’échelle 1K est un réglage de génération ; un export amélioré constitue une opération de sortie distincte.</p><p>Le processus documenté de Krea renvoie une tâche qui peut encore être en attente. Récupérez son statut jusqu’à la fin, puis collectez les emplacements des images obtenues. Conservez l’image finale avec son prompt, ses références et ses réglages afin de poursuivre le développement d’une direction sélectionnée. Vérifiez les détails fins, les caractères visibles, la géométrie des objets et la correspondance au brief avant d’utiliser un résultat dans une mise en page terminée.</p><p>L’orientation photographique de Large est une caractéristique d’édition, pas la garantie que chaque prompt produira une esthétique précise. L’influence du style ne verrouille pas exactement l’identité du sujet ou la mise en page, et une transformation image-vers-image forte peut remplacer une grande partie de la source. Pour un visuel de production, rendez explicites la composition et le texte requis, comparez le résultat terminé au brief et corrigez la mise en page ou les caractères finaux dans l’éditeur approprié.</p>",
  "aboutText": "### Photoréalisme expressif\n\nKrea 2 Large est le plus grand des deux modèles d’image Krea 2 originaux de Krea, entraînés de zéro pour une large gamme visuelle. Krea décrit Large comme faisant plus du double de la taille de Medium et bénéficiant d’un post-entraînement plus doux : il conserve un caractère plus brut et texturé et offre davantage de souplesse dans les styles photographiques. Ses atouts visés comprennent le grain argentique, le flou de mouvement et une plage dynamique volontairement limitée, mais aussi des travaux photographiques plus nets.\n\nUtilisez-le pour des concepts de photographie éditoriale, des scènes produit, la direction artistique de campagnes et le développement visuel lorsque le caractère de l’image compte autant que son sujet. Un brief utile précise le sujet, le décor, le cadrage, la lumière, les matériaux et le traitement photographique. Par exemple : « Une lampe de bureau en laiton brossé près d’un carnet fermé en lin, lumière basse de fin de journée, vue rapprochée de trois quarts, grain subtil, tons chauds retenus. » C’est un brief d’image ; la sortie est une image fixe plutôt qu’une séquence vidéo.\n\n### Texte, images sources et références visuelles\n\nLa requête de génération exige un prompt textuel, un rapport d’image et une résolution. Une image source facultative permet la génération image-vers-image : le modèle part de cette image plutôt que de bruit pur. La force distincte de débruitage va de 0 à 1 ; 0 préserve l’entrée et 1 la remplace entièrement, tandis que la valeur documentée par défaut est 0.99. Préparez la source autour de la composition et du contenu à conserver, puis décrivez la transformation voulue. Ce réglage est distinct de l’influence d’une référence de style.\n\nLes références de style guident l’apparence au moyen d’images fournies. Le schéma de requête du modèle accepte jusqu’à dix références, chacune avec une force de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références ayant un objectif visuel clair, comme la lumière d’une photographie ou le traitement de surface d’une autre, et évitez de mélanger des directions incompatibles sans hiérarchie explicite. Les références peuvent être fournies par des emplacements d’images, des données d’image encodées ou des visuels déjà téléversés. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI d’image source et de référence de style à 1 024 caractères.\n\nUn moodboard réunit une direction visuelle cohérente en une référence réutilisable. Le processus Krea crée d’abord le moodboard puis utilise son identifiant existant pour la génération ; une requête de génération accepte un moodboard. Son schéma utilise une influence de 0 à 1, avec 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRA, constituent une autre commande : chaque style a un identifiant et une force de -2 à 2. Références d’images, moodboards et styles entraînés sont des entrées distinctes : préparez chacun pour son rôle prévu.\n\n### Interprétation du prompt et commandes visuelles\n\nCreativity gouverne l’expansion du prompt. Le réglage raw désactive l’expansion ; low, medium et high modifient progressivement la quantité d’interprétation ajoutée au brief écrit. Le schéma de requête propre au modèle utilise low par défaut. Utilisez raw lorsque le texte doit porter à lui seul toute la direction, ou augmentez l’interprétation lors de l’exploration d’un concept plus libre.\n\nIntensity, Complexity et Movement sont des commandes entières indépendantes de -100 à 100, avec 0 comme valeur neutre. Une intensité plus basse produit un traitement plus discret ; une intensité plus élevée pousse vers un style plus affirmé. Une complexité basse favorise les compositions simples, tandis qu’une valeur élevée ajoute de la densité. Movement change l’énergie visuelle, la pose et le mouvement suggéré. Il peut suggérer du mouvement ou du flou dans une image fixe ; il ne transforme pas la requête en génération vidéo. Ces commandes ne changent pas le comportement d’expansion du prompt du réglage Creativity.\n\nPour une comparaison maîtrisée, gardez le brief, les références et la graine facultative identiques et changez une commande visuelle à la fois. Une séquence pratique consiste à établir la composition, choisir le traitement photographique, ajuster la texture ou l’énergie, puis vérifier les détails du sujet. Traitez la graine comme une entrée de génération enregistrée avec tous les réglages, pas comme un substitut à la conservation de l’image terminée.\n\n### Choix de cadrage et résultats terminés\n\nLe schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’image : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Choisissez le rapport en fonction de l’emplacement prévu avant la génération, par exemple une composition de campagne large ou une histoire produit verticale. L’échelle 1K est un réglage de génération ; un export amélioré constitue une opération de sortie distincte.\n\nLe processus documenté de Krea renvoie une tâche qui peut encore être en attente. Récupérez son statut jusqu’à la fin, puis collectez les emplacements des images obtenues. Conservez l’image finale avec son prompt, ses références et ses réglages afin de poursuivre le développement d’une direction sélectionnée. Vérifiez les détails fins, les caractères visibles, la géométrie des objets et la correspondance au brief avant d’utiliser un résultat dans une mise en page terminée.\n\nL’orientation photographique de Large est une caractéristique d’édition, pas la garantie que chaque prompt produira une esthétique précise. L’influence du style ne verrouille pas exactement l’identité du sujet ou la mise en page, et une transformation image-vers-image forte peut remplacer une grande partie de la source. Pour un visuel de production, rendez explicites la composition et le texte requis, comparez le résultat terminé au brief et corrigez la mise en page ou les caractères finaux dans l’éditeur approprié.",
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Son post-entraînement plus doux préserve la texture et le caractère visuel, tandis que des commandes distinctes façonnent l’interprétation du prompt, le détail et le mouvement suggéré.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Entrées acceptées</dt><dd>Texte · Images</dd></div><div><dt>Résultats</dt><dd>Images</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>À propos du modèle</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><h4>Photoréalisme expressif</h4><p>Krea 2 Large est le plus grand des deux modèles d’image Krea 2 originaux de Krea, entraînés de zéro pour une large gamme visuelle. Krea décrit Large comme faisant plus du double de la taille de Medium et bénéficiant d’un post-entraînement plus doux : il conserve un caractère plus brut et texturé et offre davantage de souplesse dans les styles photographiques. Ses atouts visés comprennent le grain argentique, le flou de mouvement et une plage dynamique volontairement limitée, mais aussi des travaux photographiques plus nets.</p><p>Utilisez-le pour des concepts de photographie éditoriale, des scènes produit, la direction artistique de campagnes et le développement visuel lorsque le caractère de l’image compte autant que son sujet. Un brief utile précise le sujet, le décor, le cadrage, la lumière, les matériaux et le traitement photographique. Par exemple : « Une lampe de bureau en laiton brossé près d’un carnet fermé en lin, lumière basse de fin de journée, vue rapprochée de trois quarts, grain subtil, tons chauds retenus. » C’est un brief d’image ; la sortie est une image fixe plutôt qu’une séquence vidéo.</p><h4>Texte, images sources et références visuelles</h4><p>La requête de génération exige un prompt textuel, un rapport d’image et une résolution. Une image source facultative permet la génération image-vers-image : le modèle part de cette image plutôt que de bruit pur. La force distincte de débruitage va de 0 à 1 ; 0 préserve l’entrée et 1 la remplace entièrement, tandis que la valeur documentée par défaut est 0.99. Préparez la source autour de la composition et du contenu à conserver, puis décrivez la transformation voulue. Ce réglage est distinct de l’influence d’une référence de style.</p><p>Les références de style guident l’apparence au moyen d’images fournies. Le schéma de requête du modèle accepte jusqu’à dix références, chacune avec une force de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références ayant un objectif visuel clair, comme la lumière d’une photographie ou le traitement de surface d’une autre, et évitez de mélanger des directions incompatibles sans hiérarchie explicite. Les références peuvent être fournies par des emplacements d’images, des données d’image encodées ou des visuels déjà téléversés. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI d’image source et de référence de style à 1 024 caractères.</p><p>Un moodboard réunit une direction visuelle cohérente en une référence réutilisable. Le processus Krea crée d’abord le moodboard puis utilise son identifiant existant pour la génération ; une requête de génération accepte un moodboard. Son schéma utilise une influence de 0 à 1, avec 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRA, constituent une autre commande : chaque style a un identifiant et une force de -2 à 2. Références d’images, moodboards et styles entraînés sont des entrées distinctes : préparez chacun pour son rôle prévu.</p><h4>Interprétation du prompt et commandes visuelles</h4><p>Creativity gouverne l’expansion du prompt. Le réglage raw désactive l’expansion ; low, medium et high modifient progressivement la quantité d’interprétation ajoutée au brief écrit. Le schéma de requête propre au modèle utilise low par défaut. Utilisez raw lorsque le texte doit porter à lui seul toute la direction, ou augmentez l’interprétation lors de l’exploration d’un concept plus libre.</p><p>Intensity, Complexity et Movement sont des commandes entières indépendantes de -100 à 100, avec 0 comme valeur neutre. Une intensité plus basse produit un traitement plus discret ; une intensité plus élevée pousse vers un style plus affirmé. Une complexité basse favorise les compositions simples, tandis qu’une valeur élevée ajoute de la densité. Movement change l’énergie visuelle, la pose et le mouvement suggéré. Il peut suggérer du mouvement ou du flou dans une image fixe ; il ne transforme pas la requête en génération vidéo. Ces commandes ne changent pas le comportement d’expansion du prompt du réglage Creativity.</p><p>Pour une comparaison maîtrisée, gardez le brief, les références et la graine facultative identiques et changez une commande visuelle à la fois. Une séquence pratique consiste à établir la composition, choisir le traitement photographique, ajuster la texture ou l’énergie, puis vérifier les détails du sujet. Traitez la graine comme une entrée de génération enregistrée avec tous les réglages, pas comme un substitut à la conservation de l’image terminée.</p><h4>Choix de cadrage et résultats terminés</h4><p>Le schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’image : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Choisissez le rapport en fonction de l’emplacement prévu avant la génération, par exemple une composition de campagne large ou une histoire produit verticale. L’échelle 1K est un réglage de génération ; un export amélioré constitue une opération de sortie distincte.</p><p>Le processus documenté de Krea renvoie une tâche qui peut encore être en attente. Récupérez son statut jusqu’à la fin, puis collectez les emplacements des images obtenues. Conservez l’image finale avec son prompt, ses références et ses réglages afin de poursuivre le développement d’une direction sélectionnée. Vérifiez les détails fins, les caractères visibles, la géométrie des objets et la correspondance au brief avant d’utiliser un résultat dans une mise en page terminée.</p><p>L’orientation photographique de Large est une caractéristique d’édition, pas la garantie que chaque prompt produira une esthétique précise. L’influence du style ne verrouille pas exactement l’identité du sujet ou la mise en page, et une transformation image-vers-image forte peut remplacer une grande partie de la source. Pour un visuel de production, rendez explicites la composition et le texte requis, comparez le résultat terminé au brief et corrigez la mise en page ou les caractères finaux dans l’éditeur approprié.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Génération d’images</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Entrée</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Sortie</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Champ</th><th>Type</th><th>Exigence</th><th>Valeurs et limites</th><th>Par défaut</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td 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data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>Cycle de vie : <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarifs</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Calcul du coût final</h5><p class=\"note-s\">Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.</p><dl data-price-conditions><dt>Mode rapide</dt><dd>Non précisé <span class=\"note-s\">Lorsque le mode rapide est sélectionné</span></dd><dt>Mode Flex</dt><dd>Non précisé <span class=\"note-s\">Lorsque le mode flex est sélectionné</span></dd><dt>Effort de raisonnement maximal</dt><dd>Non précisé <span class=\"note-s\">Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tarifs estimés à des fins de comparaison</h4><h4>Prix par configuration</h4><p class=\"note-s\">Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configuration</th><th>Barème tarifaire</th><th>Quantité prévisionnelle</th><th>Coût</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configuration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuration</span>Tarifs de base des jetons</th><td data-cell-label=\"Barème tarifaire\"><span class=\"card-cell-label\">Barème tarifaire</span>Tarif de base</td><td data-cell-label=\"Quantité prévisionnelle\"><span class=\"card-cell-label\">Quantité prévisionnelle</span>—</td><td data-cell-label=\"Coût\"><span class=\"card-cell-label\">Coût</span><div><span>Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Configuration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuration</span>Coût estimé de la génération</th><td data-cell-label=\"Barème tarifaire\"><span class=\"card-cell-label\">Barème tarifaire</span>—</td><td data-cell-label=\"Quantité prévisionnelle\"><span class=\"card-cell-label\">Quantité prévisionnelle</span>Estimation pour une génération</td><td data-cell-label=\"Coût\"><span class=\"card-cell-label\">Coût</span><div><span>Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>$0.12</b> <span class=\"price-unit\">estimation avant génération</span></div><p class=\"note-s\">Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-be/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · Génération d’images</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1773-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1773-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1773-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1773-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;krea/krea-2-large&#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\">Recevoir et enregistrer les résultats</h3><h4>Ailoot Ultra · Génération d’images</h4><p class=\"note-s\">Téléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64</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>Autres lectures de contenu</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1774-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1774-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Lire les ressources existantes dont vous êtes propriétaire</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><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-1774-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1774-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>Conserver tous les résultats terminés</h5><p class=\"note-s\">Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.</p><p class=\"note-s\">Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Si la réponse d’origine doit être vérifiée</h5><p class=\"note-s\">Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Champs de la réponse</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Champ</th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias du modèle</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=krea%2Fkrea-2-large&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-large&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-large</code></a></span></p><h4>Alias des chemins de méthode</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>ID d’appel associés</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=krea%2Fkrea-2-large&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-large&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|krea%2Fkrea-2-large",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.",
          "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": "Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.",
              "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": [
                  "krea/krea-2-large"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1K"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "resolution",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:2",
                  "16:9",
                  "4:5",
                  "2:3",
                  "9:16"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "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",
                    "3:2",
                    "16:9",
                    "4:5",
                    "2:3",
                    "9:16"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
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                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
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                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
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                  "enum": [
                    "krea/krea-2-large"
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                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
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                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K"
                  ],
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            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "krea/krea-2-large",
                "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"
            ]
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          "lifecycle": {
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              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
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                "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": "task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia",
                "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": [
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            "dimensions": {
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            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "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",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "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,
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                "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": "Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Coût estimé de la génération",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "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": "0.12",
                "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': 'krea/krea-2-large', '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": "Génération d’images",
        "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,
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          {
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    "description": "Krea 2 Large crée des images photoréalistes expressives à partir de texte, avec des images sources, références de style et moodboards facultatifs. Son post-entraînement plus doux préserve la texture et le caractère visuel, tandis que des commandes distinctes façonnent l’interprétation du prompt, le détail et le mouvement suggéré.",
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    "title": "Krea: Krea 2 Large — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "### Photoréalisme expressif\n\nKrea 2 Large est le plus grand des deux modèles d’image Krea 2 originaux de Krea, entraînés de zéro pour une large gamme visuelle. Krea décrit Large comme faisant plus du double de la taille de Medium et bénéficiant d’un post-entraînement plus doux : il conserve un caractère plus brut et texturé et offre davantage de souplesse dans les styles photographiques. Ses atouts visés comprennent le grain argentique, le flou de mouvement et une plage dynamique volontairement limitée, mais aussi des travaux photographiques plus nets.\n\nUtilisez-le pour des concepts de photographie éditoriale, des scènes produit, la direction artistique de campagnes et le développement visuel lorsque le caractère de l’image compte autant que son sujet. Un brief utile précise le sujet, le décor, le cadrage, la lumière, les matériaux et le traitement photographique. Par exemple : « Une lampe de bureau en laiton brossé près d’un carnet fermé en lin, lumière basse de fin de journée, vue rapprochée de trois quarts, grain subtil, tons chauds retenus. » C’est un brief d’image ; la sortie est une image fixe plutôt qu’une séquence vidéo.\n\n### Texte, images sources et références visuelles\n\nLa requête de génération exige un prompt textuel, un rapport d’image et une résolution. Une image source facultative permet la génération image-vers-image : le modèle part de cette image plutôt que de bruit pur. La force distincte de débruitage va de 0 à 1 ; 0 préserve l’entrée et 1 la remplace entièrement, tandis que la valeur documentée par défaut est 0.99. Préparez la source autour de la composition et du contenu à conserver, puis décrivez la transformation voulue. Ce réglage est distinct de l’influence d’une référence de style.\n\nLes références de style guident l’apparence au moyen d’images fournies. Le schéma de requête du modèle accepte jusqu’à dix références, chacune avec une force de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références ayant un objectif visuel clair, comme la lumière d’une photographie ou le traitement de surface d’une autre, et évitez de mélanger des directions incompatibles sans hiérarchie explicite. Les références peuvent être fournies par des emplacements d’images, des données d’image encodées ou des visuels déjà téléversés. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI d’image source et de référence de style à 1 024 caractères.\n\nUn moodboard réunit une direction visuelle cohérente en une référence réutilisable. Le processus Krea crée d’abord le moodboard puis utilise son identifiant existant pour la génération ; une requête de génération accepte un moodboard. Son schéma utilise une influence de 0 à 1, avec 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRA, constituent une autre commande : chaque style a un identifiant et une force de -2 à 2. Références d’images, moodboards et styles entraînés sont des entrées distinctes : préparez chacun pour son rôle prévu.\n\n### Interprétation du prompt et commandes visuelles\n\nCreativity gouverne l’expansion du prompt. Le réglage raw désactive l’expansion ; low, medium et high modifient progressivement la quantité d’interprétation ajoutée au brief écrit. Le schéma de requête propre au modèle utilise low par défaut. Utilisez raw lorsque le texte doit porter à lui seul toute la direction, ou augmentez l’interprétation lors de l’exploration d’un concept plus libre.\n\nIntensity, Complexity et Movement sont des commandes entières indépendantes de -100 à 100, avec 0 comme valeur neutre. Une intensité plus basse produit un traitement plus discret ; une intensité plus élevée pousse vers un style plus affirmé. Une complexité basse favorise les compositions simples, tandis qu’une valeur élevée ajoute de la densité. Movement change l’énergie visuelle, la pose et le mouvement suggéré. Il peut suggérer du mouvement ou du flou dans une image fixe ; il ne transforme pas la requête en génération vidéo. Ces commandes ne changent pas le comportement d’expansion du prompt du réglage Creativity.\n\nPour une comparaison maîtrisée, gardez le brief, les références et la graine facultative identiques et changez une commande visuelle à la fois. Une séquence pratique consiste à établir la composition, choisir le traitement photographique, ajuster la texture ou l’énergie, puis vérifier les détails du sujet. Traitez la graine comme une entrée de génération enregistrée avec tous les réglages, pas comme un substitut à la conservation de l’image terminée.\n\n### Choix de cadrage et résultats terminés\n\nLe schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’image : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Choisissez le rapport en fonction de l’emplacement prévu avant la génération, par exemple une composition de campagne large ou une histoire produit verticale. L’échelle 1K est un réglage de génération ; un export amélioré constitue une opération de sortie distincte.\n\nLe processus documenté de Krea renvoie une tâche qui peut encore être en attente. Récupérez son statut jusqu’à la fin, puis collectez les emplacements des images obtenues. Conservez l’image finale avec son prompt, ses références et ses réglages afin de poursuivre le développement d’une direction sélectionnée. Vérifiez les détails fins, les caractères visibles, la géométrie des objets et la correspondance au brief avant d’utiliser un résultat dans une mise en page terminée.\n\nL’orientation photographique de Large est une caractéristique d’édition, pas la garantie que chaque prompt produira une esthétique précise. L’influence du style ne verrouille pas exactement l’identité du sujet ou la mise en page, et une transformation image-vers-image forte peut remplacer une grande partie de la source. Pour un visuel de production, rendez explicites la composition et le texte requis, comparez le résultat terminé au brief et corrigez la mise en page ou les caractères finaux dans l’éditeur approprié.",
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    "author": "Krea",
    "capabilities": {
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          "description": "Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.",
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              ],
              "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": "Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.",
              "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": [
                  "krea/krea-2-large"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1K"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "resolution",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:2",
                  "16:9",
                  "4:5",
                  "2:3",
                  "9:16"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "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",
                    "3:2",
                    "16:9",
                    "4:5",
                    "2:3",
                    "9:16"
                  ],
                  "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": [
                    "krea/krea-2-large"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "krea/krea-2-large",
                "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": "task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia",
                "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": "Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Coût estimé de la génération",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "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": "0.12",
                "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': 'krea/krea-2-large', '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": "Génération d’images",
        "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",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "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": "0.12",
                "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": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
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            "native_quantity": 1,
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "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",
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          },
          {
            "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,
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            "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"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "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": "0.12",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "krea/krea-2-large",
        "request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Krea: Krea 2 Large",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.12,
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    "short": "Krea 2 Large crée des images photoréalistes expressives à partir de texte, avec des images sources, références de style et moodboards facultatifs. Son post-entraînement plus doux préserve la texture et le caractère visuel, tandis que des commandes distinctes façonnent l’interprétation du prompt, le détail et le mouvement suggéré."
  },
  "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": {
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      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
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          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
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          "method_ordinal": 0
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Krea 2 Large crée des images photoréalistes expressives à partir de texte, avec des images sources, références de style et moodboards facultatifs. Son post-entraînement plus doux préserve la texture et le caractère visuel, tandis que des commandes distinctes façonnent l’interprétation du prompt, le détail et le mouvement suggéré.",
  "source": {
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