{
  "aboutHtml": "<h4>Exploration rapide dans la famille Krea 2</h4><p>Krea 2 Medium Turbo est l’édition de génération que Krea présente comme Krea 2 Turbo. Son interface propre au modèle identifie la variante Medium Turbo, et le guide utilisateur de Krea décrit un calendrier d’échantillonnage distillé qui réduit le travail nécessaire pour générer une image. Krea la présente comme l’option la plus rapide de la famille pour explorer largement des idées créatives, produire des ébauches expressives et chercher des directions d’illustration ou de graphisme.</p><p>Utilisez-la lorsque l’objectif immédiat est de comparer des idées : différentes compositions de couverture, des traitements visuels de campagne ou plusieurs styles d’illustration pour une même scène. Une consigne initiale concise et concrète facilite la comparaison. Par exemple : « Un oiseau plié en papier rouge au-dessus d’un bureau bleu pâle, illustration éditoriale affirmée, ombre nette de l’après-midi, formes géométriques simples, composition verticale avec un espace dégagé en bas. » Gardez le sujet et le cadrage stables pendant l’exploration du traitement visuel, puis développez la direction choisie.</p><p>Les conseils de Krea privilégient Medium pour un traitement d’illustration plus stable et Large pour une direction finale photographique ou aux textures brutes. Turbo reste une édition distincte; un passage ultérieur dans un autre modèle constitue une nouvelle génération, et non une amélioration automatique de la qualité ou une continuation identique.</p><h4>Préparer le prompt et les entrées visuelles</h4><p>Le schéma de génération exige un prompt, un rapport d’aspect et une résolution. L’entrée image-to-image facultative commence la génération à partir d’une image source plutôt que d’un bruit pur. Son intensité de débruitage va de 0 à 1 : 0 conserve l’entrée, 1 la remplace entièrement et la valeur par défaut documentée est 0.99. Préparez soigneusement la composition de départ et décrivez ce qui doit changer; une intensité élevée autorise un remplacement important de la source.</p><p>Les références de style apportent une apparence par des images plutôt que de modifier l’intensité de l’image de départ. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI de l’image source et des références de style à 1 024 caractères. Le schéma de requête accepte jusqu’à dix références, chacune avec une influence de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références aux rôles clairs, comme une palette, un traitement de dessin ou un éclairage. Le guide distinct de l’espace de travail Krea décrit jusqu’à quatre références de style dans cette interface; préparez chaque interface selon ses propres limites.</p><p>Les moodboards organisent une direction visuelle cohérente en entrée réutilisable. Créez d’abord le moodboard et utilisez son identifiant existant pendant la génération. Le schéma accepte un seul moodboard, avec une influence de 0 à 1 et 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRAs, constituent une autre entrée choisie par identifiant et par intensité de -2 à 2. Une image source, une référence de style, un moodboard et un style entraîné remplissent des rôles différents : ne les traitez pas comme des moyens interchangeables de conserver tous les détails.</p><h4>Régler la créativité et les trois curseurs visuels</h4><p>La créativité contrôle l’enrichissement du prompt. Raw le désactive; low, medium et high règlent l’interprétation ajoutée à la consigne. Le schéma propre au modèle utilise low par défaut. Choisissez un réglage modéré pour comparer une consigne précise, ou augmentez l’interprétation afin de découvrir une gamme d’idées plus large.</p><p>L’intensité, la complexité et le mouvement sont des curseurs entiers indépendants de -100 à 100, avec 0 neutre. L’intensité va d’un traitement discret à un traitement affirmé. La complexité va de compositions plus simples à des détails plus denses. Le mouvement modifie la pose, l’énergie visuelle et le mouvement suggéré. Ces curseurs peuvent se combiner aux références et aux moodboards; ils sont distincts de l’enrichissement du prompt par la créativité.</p><p>Pour la consigne de l’oiseau en papier, comparez d’abord une composition épurée et une autre plus détaillée en maintenant les autres réglages. Explorez ensuite un traitement plus affirmé ou une pose plus énergique. Modifiez un seul réglage à la fois et conservez le seed facultatif, le prompt et les références. Le mouvement influence le caractère d’une image fixe; il ne produit ni oiseau animé, ni mouvement de caméra, ni séquence vidéo.</p><h4>Cadrages, lots et images terminées</h4><p>Le schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’aspect : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Le guide de l’espace de travail Turbo décrit aussi la génération d’au plus quatre images par lot. Ce réglage appartient au flux de travail documenté de l’espace de travail; il est distinct du schéma de requête de génération individuelle.</p><p>Choisissez le cadre selon le livrable prévu avant de générer. Une couverture verticale exige un équilibre entre le sujet et l’espace libre différent d’une image éditoriale large. Distinguez l’échelle de génération des améliorations ultérieures ou de l’exportation de la mise en page finale.</p><p>Le flux documenté de Krea renvoie une tâche qui peut d’abord être en attente. Suivez-la jusqu’à son achèvement et récupérez les emplacements des images produites. Comparez les propositions réellement terminées selon leur composition, leurs formes, leurs textures, leur palette et leur texte visible, puis conservez l’image choisie avec ses entrées et ses réglages. Si le livrable exige des lettres précises, placez-les ou corrigez-les dans le design final.</p><p>Le rôle d’exploration rapide de Turbo ne garantit ni un délai d’achèvement précis, ni un lettrage parfait, ni une reconstruction exacte d’une référence. L’intensité de l’image source et l’influence des références exigent toujours d’examiner le résultat. Utilisez cette édition pour préciser efficacement une direction visuelle et sélectionner une proposition concrète, puis apportez les corrections finales de détails, de mise en page ou de production nécessaires à l’usage prévu.</p>",
  "aboutText": "### Exploration rapide dans la famille Krea 2\n\nKrea 2 Medium Turbo est l’édition de génération que Krea présente comme Krea 2 Turbo. Son interface propre au modèle identifie la variante Medium Turbo, et le guide utilisateur de Krea décrit un calendrier d’échantillonnage distillé qui réduit le travail nécessaire pour générer une image. Krea la présente comme l’option la plus rapide de la famille pour explorer largement des idées créatives, produire des ébauches expressives et chercher des directions d’illustration ou de graphisme.\n\nUtilisez-la lorsque l’objectif immédiat est de comparer des idées : différentes compositions de couverture, des traitements visuels de campagne ou plusieurs styles d’illustration pour une même scène. Une consigne initiale concise et concrète facilite la comparaison. Par exemple : « Un oiseau plié en papier rouge au-dessus d’un bureau bleu pâle, illustration éditoriale affirmée, ombre nette de l’après-midi, formes géométriques simples, composition verticale avec un espace dégagé en bas. » Gardez le sujet et le cadrage stables pendant l’exploration du traitement visuel, puis développez la direction choisie.\n\nLes conseils de Krea privilégient Medium pour un traitement d’illustration plus stable et Large pour une direction finale photographique ou aux textures brutes. Turbo reste une édition distincte; un passage ultérieur dans un autre modèle constitue une nouvelle génération, et non une amélioration automatique de la qualité ou une continuation identique.\n\n### Préparer le prompt et les entrées visuelles\n\nLe schéma de génération exige un prompt, un rapport d’aspect et une résolution. L’entrée image-to-image facultative commence la génération à partir d’une image source plutôt que d’un bruit pur. Son intensité de débruitage va de 0 à 1 : 0 conserve l’entrée, 1 la remplace entièrement et la valeur par défaut documentée est 0.99. Préparez soigneusement la composition de départ et décrivez ce qui doit changer; une intensité élevée autorise un remplacement important de la source.\n\nLes références de style apportent une apparence par des images plutôt que de modifier l’intensité de l’image de départ. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI de l’image source et des références de style à 1 024 caractères. Le schéma de requête accepte jusqu’à dix références, chacune avec une influence de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références aux rôles clairs, comme une palette, un traitement de dessin ou un éclairage. Le guide distinct de l’espace de travail Krea décrit jusqu’à quatre références de style dans cette interface; préparez chaque interface selon ses propres limites.\n\nLes moodboards organisent une direction visuelle cohérente en entrée réutilisable. Créez d’abord le moodboard et utilisez son identifiant existant pendant la génération. Le schéma accepte un seul moodboard, avec une influence de 0 à 1 et 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRAs, constituent une autre entrée choisie par identifiant et par intensité de -2 à 2. Une image source, une référence de style, un moodboard et un style entraîné remplissent des rôles différents : ne les traitez pas comme des moyens interchangeables de conserver tous les détails.\n\n### Régler la créativité et les trois curseurs visuels\n\nLa créativité contrôle l’enrichissement du prompt. Raw le désactive; low, medium et high règlent l’interprétation ajoutée à la consigne. Le schéma propre au modèle utilise low par défaut. Choisissez un réglage modéré pour comparer une consigne précise, ou augmentez l’interprétation afin de découvrir une gamme d’idées plus large.\n\nL’intensité, la complexité et le mouvement sont des curseurs entiers indépendants de -100 à 100, avec 0 neutre. L’intensité va d’un traitement discret à un traitement affirmé. La complexité va de compositions plus simples à des détails plus denses. Le mouvement modifie la pose, l’énergie visuelle et le mouvement suggéré. Ces curseurs peuvent se combiner aux références et aux moodboards; ils sont distincts de l’enrichissement du prompt par la créativité.\n\nPour la consigne de l’oiseau en papier, comparez d’abord une composition épurée et une autre plus détaillée en maintenant les autres réglages. Explorez ensuite un traitement plus affirmé ou une pose plus énergique. Modifiez un seul réglage à la fois et conservez le seed facultatif, le prompt et les références. Le mouvement influence le caractère d’une image fixe; il ne produit ni oiseau animé, ni mouvement de caméra, ni séquence vidéo.\n\n### Cadrages, lots et images terminées\n\nLe schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’aspect : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Le guide de l’espace de travail Turbo décrit aussi la génération d’au plus quatre images par lot. Ce réglage appartient au flux de travail documenté de l’espace de travail; il est distinct du schéma de requête de génération individuelle.\n\nChoisissez le cadre selon le livrable prévu avant de générer. Une couverture verticale exige un équilibre entre le sujet et l’espace libre différent d’une image éditoriale large. Distinguez l’échelle de génération des améliorations ultérieures ou de l’exportation de la mise en page finale.\n\nLe flux documenté de Krea renvoie une tâche qui peut d’abord être en attente. Suivez-la jusqu’à son achèvement et récupérez les emplacements des images produites. Comparez les propositions réellement terminées selon leur composition, leurs formes, leurs textures, leur palette et leur texte visible, puis conservez l’image choisie avec ses entrées et ses réglages. Si le livrable exige des lettres précises, placez-les ou corrigez-les dans le design final.\n\nLe rôle d’exploration rapide de Turbo ne garantit ni un délai d’achèvement précis, ni un lettrage parfait, ni une reconstruction exacte d’une référence. L’intensité de l’image source et l’influence des références exigent toujours d’examiner le résultat. Utilisez cette édition pour préciser efficacement une direction visuelle et sélectionner une proposition concrète, puis apportez les corrections finales de détails, de mise en page ou de production nécessaires à l’usage prévu.",
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Elle combine un schéma d’échantillonnage obtenu par distillation avec des commandes de texte, d’image source et de style, y compris des réglages indépendants d’intensité, de complexité et de 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>Exploration rapide dans la famille Krea 2</h4><p>Krea 2 Medium Turbo est l’édition de génération que Krea présente comme Krea 2 Turbo. Son interface propre au modèle identifie la variante Medium Turbo, et le guide utilisateur de Krea décrit un calendrier d’échantillonnage distillé qui réduit le travail nécessaire pour générer une image. Krea la présente comme l’option la plus rapide de la famille pour explorer largement des idées créatives, produire des ébauches expressives et chercher des directions d’illustration ou de graphisme.</p><p>Utilisez-la lorsque l’objectif immédiat est de comparer des idées : différentes compositions de couverture, des traitements visuels de campagne ou plusieurs styles d’illustration pour une même scène. Une consigne initiale concise et concrète facilite la comparaison. Par exemple : « Un oiseau plié en papier rouge au-dessus d’un bureau bleu pâle, illustration éditoriale affirmée, ombre nette de l’après-midi, formes géométriques simples, composition verticale avec un espace dégagé en bas. » Gardez le sujet et le cadrage stables pendant l’exploration du traitement visuel, puis développez la direction choisie.</p><p>Les conseils de Krea privilégient Medium pour un traitement d’illustration plus stable et Large pour une direction finale photographique ou aux textures brutes. Turbo reste une édition distincte; un passage ultérieur dans un autre modèle constitue une nouvelle génération, et non une amélioration automatique de la qualité ou une continuation identique.</p><h4>Préparer le prompt et les entrées visuelles</h4><p>Le schéma de génération exige un prompt, un rapport d’aspect et une résolution. L’entrée image-to-image facultative commence la génération à partir d’une image source plutôt que d’un bruit pur. Son intensité de débruitage va de 0 à 1 : 0 conserve l’entrée, 1 la remplace entièrement et la valeur par défaut documentée est 0.99. Préparez soigneusement la composition de départ et décrivez ce qui doit changer; une intensité élevée autorise un remplacement important de la source.</p><p>Les références de style apportent une apparence par des images plutôt que de modifier l’intensité de l’image de départ. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI de l’image source et des références de style à 1 024 caractères. Le schéma de requête accepte jusqu’à dix références, chacune avec une influence de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références aux rôles clairs, comme une palette, un traitement de dessin ou un éclairage. Le guide distinct de l’espace de travail Krea décrit jusqu’à quatre références de style dans cette interface; préparez chaque interface selon ses propres limites.</p><p>Les moodboards organisent une direction visuelle cohérente en entrée réutilisable. Créez d’abord le moodboard et utilisez son identifiant existant pendant la génération. Le schéma accepte un seul moodboard, avec une influence de 0 à 1 et 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRAs, constituent une autre entrée choisie par identifiant et par intensité de -2 à 2. Une image source, une référence de style, un moodboard et un style entraîné remplissent des rôles différents : ne les traitez pas comme des moyens interchangeables de conserver tous les détails.</p><h4>Régler la créativité et les trois curseurs visuels</h4><p>La créativité contrôle l’enrichissement du prompt. Raw le désactive; low, medium et high règlent l’interprétation ajoutée à la consigne. Le schéma propre au modèle utilise low par défaut. Choisissez un réglage modéré pour comparer une consigne précise, ou augmentez l’interprétation afin de découvrir une gamme d’idées plus large.</p><p>L’intensité, la complexité et le mouvement sont des curseurs entiers indépendants de -100 à 100, avec 0 neutre. L’intensité va d’un traitement discret à un traitement affirmé. La complexité va de compositions plus simples à des détails plus denses. Le mouvement modifie la pose, l’énergie visuelle et le mouvement suggéré. Ces curseurs peuvent se combiner aux références et aux moodboards; ils sont distincts de l’enrichissement du prompt par la créativité.</p><p>Pour la consigne de l’oiseau en papier, comparez d’abord une composition épurée et une autre plus détaillée en maintenant les autres réglages. Explorez ensuite un traitement plus affirmé ou une pose plus énergique. Modifiez un seul réglage à la fois et conservez le seed facultatif, le prompt et les références. Le mouvement influence le caractère d’une image fixe; il ne produit ni oiseau animé, ni mouvement de caméra, ni séquence vidéo.</p><h4>Cadrages, lots et images terminées</h4><p>Le schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’aspect : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Le guide de l’espace de travail Turbo décrit aussi la génération d’au plus quatre images par lot. Ce réglage appartient au flux de travail documenté de l’espace de travail; il est distinct du schéma de requête de génération individuelle.</p><p>Choisissez le cadre selon le livrable prévu avant de générer. Une couverture verticale exige un équilibre entre le sujet et l’espace libre différent d’une image éditoriale large. Distinguez l’échelle de génération des améliorations ultérieures ou de l’exportation de la mise en page finale.</p><p>Le flux documenté de Krea renvoie une tâche qui peut d’abord être en attente. Suivez-la jusqu’à son achèvement et récupérez les emplacements des images produites. Comparez les propositions réellement terminées selon leur composition, leurs formes, leurs textures, leur palette et leur texte visible, puis conservez l’image choisie avec ses entrées et ses réglages. Si le livrable exige des lettres précises, placez-les ou corrigez-les dans le design final.</p><p>Le rôle d’exploration rapide de Turbo ne garantit ni un délai d’achèvement précis, ni un lettrage parfait, ni une reconstruction exacte d’une référence. L’intensité de l’image source et l’influence des références exigent toujours d’examiner le résultat. Utilisez cette édition pour préciser efficacement une direction visuelle et sélectionner une proposition concrète, puis apportez les corrections finales de détails, de mise en page ou de production nécessaires à l’usage prévu.</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 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class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>content_type</code></th><td 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 · Jetons en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K jetons</span></div><div><span>Sortie · Jetons en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K jetons</span></div><div><span>Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K jetons</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K jetons</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 jetons</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Configuration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuration</span>Coût de génération estimé</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>$0.03</b> <span class=\"price-unit\">estimation avant génération</span></div><p class=\"note-s\">Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-ca/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · Génération d’images</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1777-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1777-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1777-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1777-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-medium-turbo&#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-1778-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1778-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-1778-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1778-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-medium-turbo&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-medium-turbo&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-medium-turbo</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-medium-turbo&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-medium-turbo&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-medium-turbo</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "krea/krea-2-medium-turbo",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "krea/krea-2-medium-turbo",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|krea%2Fkrea-2-medium-turbo",
      "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-medium-turbo"
                ],
                "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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                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "krea/krea-2-medium-turbo"
                  ],
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                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K"
                  ],
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                }
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              "required": [
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              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "krea/krea-2-medium-turbo",
                "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": {
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                "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": {
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            },
            "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 de génération estimé",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03",
                "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": "0.03",
                "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-medium-turbo', '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,
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    "description": "Krea 2 Medium Turbo est l’édition rapide de génération d’images de Krea pour explorer des idées visuelles et produire des ébauches expressives. Elle combine un schéma d’échantillonnage obtenu par distillation avec des commandes de texte, d’image source et de style, y compris des réglages indépendants d’intensité, de complexité et de mouvement suggéré.",
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    "title": "Krea: Krea 2 Medium Turbo — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "### Exploration rapide dans la famille Krea 2\n\nKrea 2 Medium Turbo est l’édition de génération que Krea présente comme Krea 2 Turbo. Son interface propre au modèle identifie la variante Medium Turbo, et le guide utilisateur de Krea décrit un calendrier d’échantillonnage distillé qui réduit le travail nécessaire pour générer une image. Krea la présente comme l’option la plus rapide de la famille pour explorer largement des idées créatives, produire des ébauches expressives et chercher des directions d’illustration ou de graphisme.\n\nUtilisez-la lorsque l’objectif immédiat est de comparer des idées : différentes compositions de couverture, des traitements visuels de campagne ou plusieurs styles d’illustration pour une même scène. Une consigne initiale concise et concrète facilite la comparaison. Par exemple : « Un oiseau plié en papier rouge au-dessus d’un bureau bleu pâle, illustration éditoriale affirmée, ombre nette de l’après-midi, formes géométriques simples, composition verticale avec un espace dégagé en bas. » Gardez le sujet et le cadrage stables pendant l’exploration du traitement visuel, puis développez la direction choisie.\n\nLes conseils de Krea privilégient Medium pour un traitement d’illustration plus stable et Large pour une direction finale photographique ou aux textures brutes. Turbo reste une édition distincte; un passage ultérieur dans un autre modèle constitue une nouvelle génération, et non une amélioration automatique de la qualité ou une continuation identique.\n\n### Préparer le prompt et les entrées visuelles\n\nLe schéma de génération exige un prompt, un rapport d’aspect et une résolution. L’entrée image-to-image facultative commence la génération à partir d’une image source plutôt que d’un bruit pur. Son intensité de débruitage va de 0 à 1 : 0 conserve l’entrée, 1 la remplace entièrement et la valeur par défaut documentée est 0.99. Préparez soigneusement la composition de départ et décrivez ce qui doit changer; une intensité élevée autorise un remplacement important de la source.\n\nLes références de style apportent une apparence par des images plutôt que de modifier l’intensité de l’image de départ. Le schéma propre au modèle limite les chaînes URI de l’image source et des références de style à 1 024 caractères. Le schéma de requête accepte jusqu’à dix références, chacune avec une influence de 0 à 1 et 0.5 par défaut. Choisissez des références aux rôles clairs, comme une palette, un traitement de dessin ou un éclairage. Le guide distinct de l’espace de travail Krea décrit jusqu’à quatre références de style dans cette interface; préparez chaque interface selon ses propres limites.\n\nLes moodboards organisent une direction visuelle cohérente en entrée réutilisable. Créez d’abord le moodboard et utilisez son identifiant existant pendant la génération. Le schéma accepte un seul moodboard, avec une influence de 0 à 1 et 0.23 par défaut. Les styles entraînés, généralement des LoRAs, constituent une autre entrée choisie par identifiant et par intensité de -2 à 2. Une image source, une référence de style, un moodboard et un style entraîné remplissent des rôles différents : ne les traitez pas comme des moyens interchangeables de conserver tous les détails.\n\n### Régler la créativité et les trois curseurs visuels\n\nLa créativité contrôle l’enrichissement du prompt. Raw le désactive; low, medium et high règlent l’interprétation ajoutée à la consigne. Le schéma propre au modèle utilise low par défaut. Choisissez un réglage modéré pour comparer une consigne précise, ou augmentez l’interprétation afin de découvrir une gamme d’idées plus large.\n\nL’intensité, la complexité et le mouvement sont des curseurs entiers indépendants de -100 à 100, avec 0 neutre. L’intensité va d’un traitement discret à un traitement affirmé. La complexité va de compositions plus simples à des détails plus denses. Le mouvement modifie la pose, l’énergie visuelle et le mouvement suggéré. Ces curseurs peuvent se combiner aux références et aux moodboards; ils sont distincts de l’enrichissement du prompt par la créativité.\n\nPour la consigne de l’oiseau en papier, comparez d’abord une composition épurée et une autre plus détaillée en maintenant les autres réglages. Explorez ensuite un traitement plus affirmé ou une pose plus énergique. Modifiez un seul réglage à la fois et conservez le seed facultatif, le prompt et les références. Le mouvement influence le caractère d’une image fixe; il ne produit ni oiseau animé, ni mouvement de caméra, ni séquence vidéo.\n\n### Cadrages, lots et images terminées\n\nLe schéma de génération propre au modèle propose une échelle de résolution 1K et neuf rapports d’aspect : 1:1, 4:3, 3:2, 16:9, 2.35:1, 4:5, 3:4, 2:3 et 9:16. Le guide de l’espace de travail Turbo décrit aussi la génération d’au plus quatre images par lot. Ce réglage appartient au flux de travail documenté de l’espace de travail; il est distinct du schéma de requête de génération individuelle.\n\nChoisissez le cadre selon le livrable prévu avant de générer. Une couverture verticale exige un équilibre entre le sujet et l’espace libre différent d’une image éditoriale large. Distinguez l’échelle de génération des améliorations ultérieures ou de l’exportation de la mise en page finale.\n\nLe flux documenté de Krea renvoie une tâche qui peut d’abord être en attente. Suivez-la jusqu’à son achèvement et récupérez les emplacements des images produites. Comparez les propositions réellement terminées selon leur composition, leurs formes, leurs textures, leur palette et leur texte visible, puis conservez l’image choisie avec ses entrées et ses réglages. Si le livrable exige des lettres précises, placez-les ou corrigez-les dans le design final.\n\nLe rôle d’exploration rapide de Turbo ne garantit ni un délai d’achèvement précis, ni un lettrage parfait, ni une reconstruction exacte d’une référence. L’intensité de l’image source et l’influence des références exigent toujours d’examiner le résultat. Utilisez cette édition pour préciser efficacement une direction visuelle et sélectionner une proposition concrète, puis apportez les corrections finales de détails, de mise en page ou de production nécessaires à l’usage prévu.",
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    "author": "Krea",
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                {
                  "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-medium-turbo"
                ],
                "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-medium-turbo"
                  ],
                  "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-medium-turbo",
                "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",
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              },
              {
                "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 de génération estimé",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03",
                "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": "0.03",
                "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-medium-turbo', '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,
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                "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": "0.03",
                "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": "0.03",
                "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-medium-turbo",
        "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",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
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            "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,
            "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,
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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": "0.03",
            "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": "0.03",
            "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-medium-turbo",
        "request_model_id": "krea/krea-2-medium-turbo",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Krea: Krea 2 Medium Turbo",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.03,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.03,
      "varies": false
    },
    "short": "Krea 2 Medium Turbo est l’édition rapide de génération d’images de Krea pour explorer des idées visuelles et produire des ébauches expressives. Elle combine un schéma d’échantillonnage obtenu par distillation avec des commandes de texte, d’image source et de style, y compris des réglages indépendants d’intensité, de complexité et de 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": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "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"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Krea 2 Medium Turbo est l’édition rapide de génération d’images de Krea pour explorer des idées visuelles et produire des ébauches expressives. Elle combine un schéma d’échantillonnage obtenu par distillation avec des commandes de texte, d’image source et de style, y compris des réglages indépendants d’intensité, de complexité et de mouvement suggéré.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "649842435fa6a251ed8095ffac306714496b604a31f59d72e7c2ad54a6e89d87",
    "renderer_sha256": "98cb81b9c4ef4923c22e586170e7cdf67056351148a1666fb03dd6a4a26716a3"
  },
  "sourceRevision": "97e7a6d888992e5909573ebf6aeb2d8510eae6df36d7267b75a38889a9d0c68e"
}
