{
  "aboutHtml": "<p>Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro est l’édition axée sur la fidélité de la série d’images 2.5. Elle génère des images à partir de briefs en langage naturel et réalise des montages dirigés de ressources existantes. Microsoft identifie les grands visuels, le montage détaillé et le texte précis dans l’image comme des usages centraux, et sa comparaison des modèles souligne la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les compositions complexes. Le résultat final est une image pour un processus de design ou de production, comme une image clé de produit ou une scène éditoriale soigneusement agencée.</p><p>Pour la génération, décrivez la composition au moyen de relations plutôt que d’une liste d’objets sans lien. Identifiez le sujet principal, son échelle par rapport aux objets voisins, les matières et la direction de la lumière. Le raisonnement visuel documenté de l’édition Pro est utile lorsque ces relations déterminent si une scène dense est crédible. Pour une composition de produits, placez un pichet en céramique, des verres transparents et un tissu plié sur une table en bois, avec des reflets cohérents et une seule lumière de fenêtre. Vérifiez les contacts, les ombres et les propriétés visibles des matières dans l’image obtenue.</p><p>Pour le travail sur les produits et les personnages, fournissez l’identité visuelle qui doit survivre au montage. Microsoft décrit la cohérence des objets dans les scènes complexes et celle des personnages entre les vues et les moments comme des forces de Pro. Précisez les caractéristiques qui identifient l’article ou la personne et l’aspect de la scène à changer. Par exemple, conservez la silhouette et les détails de fermeture d’une veste en plaçant le personnage dans un autre arrière-plan. La vérification utile compare ces détails conservés à la référence source; un résultat visuellement attrayant ne constitue pas à lui seul la preuve d’une correspondance exacte.</p><p>L’interface de montage d’images du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Séparez leurs rôles dans le brief : le produit, la personne, le décor ou le traitement visuel. Les tâches de montage comprennent le retrait et le remplacement d’objets, les changements d’attributs, la retouche localisée, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et le nettoyage d’artefacts. Pour un montage local, décrivez la cible et les éléments environnants à préserver. Pour un réagencement plus substantiel, expliquez comment la composition doit fonctionner après le changement afin de donner au modèle un objectif spatial cohérent.</p><p>Le rendu de texte est particulièrement pertinent pour une composition principale ou un concept d’emballage. Fournissez la phrase exacte, sa position et sa relation avec l’objet ou l’image. Gardez les noms récurrents et les étiquettes cohérents entre le brief et les références. Inspectez chaque caractère rendu à la taille d’affichage prévue et comparez-le à la formulation fournie. Un montage ultérieur peut cibler le texte ou son placement tout en conservant la composition de produit réussie. La sortie PNG peut ensuite être intégrée à la mise en page dont les exigences finales de typographie et de recadrage sont connues.</p><p>Le guide d’image Microsoft actuel applique une surface de sortie maximale de 1 048 576 pixels aux modèles 2.5, équivalente à 1024×1024. Les deux dimensions doivent mesurer au moins 768 pixels dans cette interface, et un côté plus long est permis lorsque la surface totale reste dans la limite. Cela permet des compositions rectangulaires comme 1344×768, qui totalisent 1 032 192 pixels. Cette contrainte de surface diffère d’un maximum de 1024 sur chaque côté. Préparez le format cible pour la composition au lieu d’attendre d’une étiquette générique de ratio qu’elle détermine correctement le recadrage.</p><p>Le guide de service précise un contexte de prompt maximal de 32 000 jetons et renvoie des données d’image PNG pour la génération et le montage. La page exacte du catalogue Pro indique séparément une fenêtre de contexte de 131,072K et 4 096 jetons de sortie. Ces quantités de jetons publiées ont leur propre portée de catalogue ou de service; la préparation pratique des requêtes d’image suit les limites de prompt et de pixels du service. Conservez l’image, les références sources et le brief comme un dossier de révision. Vérifiez dans le résultat visuel lui-même les contraintes détaillées d’identité, de matière et de géométrie qui ont motivé le choix de Pro.</p><p>Le choix de version doit suivre la composition. MAI-Image-2.5 standard couvre la génération générale et les montages localisés; Pro ajoute l’accent de la série sur la fidélité et les relations cohérentes dans les scènes visuellement denses. La famille 2.6 augmente la limite documentée de surface de sortie et ajoute l’ancrage Web facultatif et la sélection automatique du format. Ces commandes ultérieures sont propres à 2.6 et ne définissent pas le processus de cette édition Pro. Choisissez Pro lorsque la difficulté du brief concerne la stabilité de l’identité des objets, de l’apparence des matières ou de la structure spatiale dans une image détaillée.</p><p>Vérifiez la modification demandée et le contenu conservé. Les mains tenant des objets, les intersections, les petits caractères, la ressemblance faciale et les reflets sont des zones utiles à inspecter dans une composition complexe. Une image plausible peut quand même contenir une marque trompeuse ou une relation physique incorrecte. Rendez la correction suivante concrète et préservez les parties du brief qui ont produit la mise en page voulue. Cela favorise une séquence contrôlée de révisions de design plutôt qu’une redéfinition répétée de toute la scène.</p>",
  "aboutText": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro est l’édition axée sur la fidélité de la série d’images 2.5. Elle génère des images à partir de briefs en langage naturel et réalise des montages dirigés de ressources existantes. Microsoft identifie les grands visuels, le montage détaillé et le texte précis dans l’image comme des usages centraux, et sa comparaison des modèles souligne la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les compositions complexes. Le résultat final est une image pour un processus de design ou de production, comme une image clé de produit ou une scène éditoriale soigneusement agencée.\n\nPour la génération, décrivez la composition au moyen de relations plutôt que d’une liste d’objets sans lien. Identifiez le sujet principal, son échelle par rapport aux objets voisins, les matières et la direction de la lumière. Le raisonnement visuel documenté de l’édition Pro est utile lorsque ces relations déterminent si une scène dense est crédible. Pour une composition de produits, placez un pichet en céramique, des verres transparents et un tissu plié sur une table en bois, avec des reflets cohérents et une seule lumière de fenêtre. Vérifiez les contacts, les ombres et les propriétés visibles des matières dans l’image obtenue.\n\nPour le travail sur les produits et les personnages, fournissez l’identité visuelle qui doit survivre au montage. Microsoft décrit la cohérence des objets dans les scènes complexes et celle des personnages entre les vues et les moments comme des forces de Pro. Précisez les caractéristiques qui identifient l’article ou la personne et l’aspect de la scène à changer. Par exemple, conservez la silhouette et les détails de fermeture d’une veste en plaçant le personnage dans un autre arrière-plan. La vérification utile compare ces détails conservés à la référence source; un résultat visuellement attrayant ne constitue pas à lui seul la preuve d’une correspondance exacte.\n\nL’interface de montage d’images du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Séparez leurs rôles dans le brief : le produit, la personne, le décor ou le traitement visuel. Les tâches de montage comprennent le retrait et le remplacement d’objets, les changements d’attributs, la retouche localisée, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et le nettoyage d’artefacts. Pour un montage local, décrivez la cible et les éléments environnants à préserver. Pour un réagencement plus substantiel, expliquez comment la composition doit fonctionner après le changement afin de donner au modèle un objectif spatial cohérent.\n\nLe rendu de texte est particulièrement pertinent pour une composition principale ou un concept d’emballage. Fournissez la phrase exacte, sa position et sa relation avec l’objet ou l’image. Gardez les noms récurrents et les étiquettes cohérents entre le brief et les références. Inspectez chaque caractère rendu à la taille d’affichage prévue et comparez-le à la formulation fournie. Un montage ultérieur peut cibler le texte ou son placement tout en conservant la composition de produit réussie. La sortie PNG peut ensuite être intégrée à la mise en page dont les exigences finales de typographie et de recadrage sont connues.\n\nLe guide d’image Microsoft actuel applique une surface de sortie maximale de 1 048 576 pixels aux modèles 2.5, équivalente à 1024×1024. Les deux dimensions doivent mesurer au moins 768 pixels dans cette interface, et un côté plus long est permis lorsque la surface totale reste dans la limite. Cela permet des compositions rectangulaires comme 1344×768, qui totalisent 1 032 192 pixels. Cette contrainte de surface diffère d’un maximum de 1024 sur chaque côté. Préparez le format cible pour la composition au lieu d’attendre d’une étiquette générique de ratio qu’elle détermine correctement le recadrage.\n\nLe guide de service précise un contexte de prompt maximal de 32 000 jetons et renvoie des données d’image PNG pour la génération et le montage. La page exacte du catalogue Pro indique séparément une fenêtre de contexte de 131,072K et 4 096 jetons de sortie. Ces quantités de jetons publiées ont leur propre portée de catalogue ou de service; la préparation pratique des requêtes d’image suit les limites de prompt et de pixels du service. Conservez l’image, les références sources et le brief comme un dossier de révision. Vérifiez dans le résultat visuel lui-même les contraintes détaillées d’identité, de matière et de géométrie qui ont motivé le choix de Pro.\n\nLe choix de version doit suivre la composition. MAI-Image-2.5 standard couvre la génération générale et les montages localisés; Pro ajoute l’accent de la série sur la fidélité et les relations cohérentes dans les scènes visuellement denses. La famille 2.6 augmente la limite documentée de surface de sortie et ajoute l’ancrage Web facultatif et la sélection automatique du format. Ces commandes ultérieures sont propres à 2.6 et ne définissent pas le processus de cette édition Pro. Choisissez Pro lorsque la difficulté du brief concerne la stabilité de l’identité des objets, de l’apparence des matières ou de la structure spatiale dans une image détaillée.\n\nVérifiez la modification demandée et le contenu conservé. Les mains tenant des objets, les intersections, les petits caractères, la ressemblance faciale et les reflets sont des zones utiles à inspecter dans une composition complexe. Une image plausible peut quand même contenir une marque trompeuse ou une relation physique incorrecte. 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L’édition Pro met l’accent sur la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les scènes denses, en utilisant le texte et les références visuelles pour produire une image PNG.</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\"><p>Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro est l’édition axée sur la fidélité de la série d’images 2.5. Elle génère des images à partir de briefs en langage naturel et réalise des montages dirigés de ressources existantes. Microsoft identifie les grands visuels, le montage détaillé et le texte précis dans l’image comme des usages centraux, et sa comparaison des modèles souligne la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les compositions complexes. Le résultat final est une image pour un processus de design ou de production, comme une image clé de produit ou une scène éditoriale soigneusement agencée.</p><p>Pour la génération, décrivez la composition au moyen de relations plutôt que d’une liste d’objets sans lien. Identifiez le sujet principal, son échelle par rapport aux objets voisins, les matières et la direction de la lumière. Le raisonnement visuel documenté de l’édition Pro est utile lorsque ces relations déterminent si une scène dense est crédible. Pour une composition de produits, placez un pichet en céramique, des verres transparents et un tissu plié sur une table en bois, avec des reflets cohérents et une seule lumière de fenêtre. Vérifiez les contacts, les ombres et les propriétés visibles des matières dans l’image obtenue.</p><p>Pour le travail sur les produits et les personnages, fournissez l’identité visuelle qui doit survivre au montage. Microsoft décrit la cohérence des objets dans les scènes complexes et celle des personnages entre les vues et les moments comme des forces de Pro. Précisez les caractéristiques qui identifient l’article ou la personne et l’aspect de la scène à changer. Par exemple, conservez la silhouette et les détails de fermeture d’une veste en plaçant le personnage dans un autre arrière-plan. La vérification utile compare ces détails conservés à la référence source; un résultat visuellement attrayant ne constitue pas à lui seul la preuve d’une correspondance exacte.</p><p>L’interface de montage d’images du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Séparez leurs rôles dans le brief : le produit, la personne, le décor ou le traitement visuel. Les tâches de montage comprennent le retrait et le remplacement d’objets, les changements d’attributs, la retouche localisée, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et le nettoyage d’artefacts. Pour un montage local, décrivez la cible et les éléments environnants à préserver. Pour un réagencement plus substantiel, expliquez comment la composition doit fonctionner après le changement afin de donner au modèle un objectif spatial cohérent.</p><p>Le rendu de texte est particulièrement pertinent pour une composition principale ou un concept d’emballage. Fournissez la phrase exacte, sa position et sa relation avec l’objet ou l’image. Gardez les noms récurrents et les étiquettes cohérents entre le brief et les références. Inspectez chaque caractère rendu à la taille d’affichage prévue et comparez-le à la formulation fournie. Un montage ultérieur peut cibler le texte ou son placement tout en conservant la composition de produit réussie. La sortie PNG peut ensuite être intégrée à la mise en page dont les exigences finales de typographie et de recadrage sont connues.</p><p>Le guide d’image Microsoft actuel applique une surface de sortie maximale de 1 048 576 pixels aux modèles 2.5, équivalente à 1024×1024. Les deux dimensions doivent mesurer au moins 768 pixels dans cette interface, et un côté plus long est permis lorsque la surface totale reste dans la limite. Cela permet des compositions rectangulaires comme 1344×768, qui totalisent 1 032 192 pixels. Cette contrainte de surface diffère d’un maximum de 1024 sur chaque côté. Préparez le format cible pour la composition au lieu d’attendre d’une étiquette générique de ratio qu’elle détermine correctement le recadrage.</p><p>Le guide de service précise un contexte de prompt maximal de 32 000 jetons et renvoie des données d’image PNG pour la génération et le montage. La page exacte du catalogue Pro indique séparément une fenêtre de contexte de 131,072K et 4 096 jetons de sortie. Ces quantités de jetons publiées ont leur propre portée de catalogue ou de service; la préparation pratique des requêtes d’image suit les limites de prompt et de pixels du service. Conservez l’image, les références sources et le brief comme un dossier de révision. Vérifiez dans le résultat visuel lui-même les contraintes détaillées d’identité, de matière et de géométrie qui ont motivé le choix de Pro.</p><p>Le choix de version doit suivre la composition. MAI-Image-2.5 standard couvre la génération générale et les montages localisés; Pro ajoute l’accent de la série sur la fidélité et les relations cohérentes dans les scènes visuellement denses. La famille 2.6 augmente la limite documentée de surface de sortie et ajoute l’ancrage Web facultatif et la sélection automatique du format. Ces commandes ultérieures sont propres à 2.6 et ne définissent pas le processus de cette édition Pro. Choisissez Pro lorsque la difficulté du brief concerne la stabilité de l’identité des objets, de l’apparence des matières ou de la structure spatiale dans une image détaillée.</p><p>Vérifiez la modification demandée et le contenu conservé. Les mains tenant des objets, les intersections, les petits caractères, la ressemblance faciale et les reflets sont des zones utiles à inspecter dans une composition complexe. Une image plausible peut quand même contenir une marque trompeuse ou une relation physique incorrecte. Rendez la correction suivante concrète et préservez les parties du brief qui ont produit la mise en page voulue. Cela favorise une séquence contrôlée de révisions de design plutôt qu’une redéfinition répétée de toute la scène.</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 data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span 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/v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">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>$0.884736</b> <span class=\"price-unit\">estimation avant génération</span></div><p class=\"note-s\">Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-ca/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · Génération d’images</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1839-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1839-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1839-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1839-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={&#39;model&#39;: &#39;microsoft/mai-image-2.5-pro&#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-1840-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1840-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-1840-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1840-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=microsoft%2Fmai-image-2.5-pro&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-image-2.5-pro&amp;fmt=images\"><code>microsoft/mai-image-2.5-pro</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=microsoft%2Fmai-image-2.5-pro&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-image-2.5-pro&amp;fmt=images\"><code>microsoft/mai-image-2.5-pro</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|microsoft%2Fmai-image-2.5-pro",
      "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": [
                  "microsoft/mai-image-2.5-pro"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 1,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-image-2.5-pro"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
                "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": [
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                "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": "0.884736",
                "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": "0.884736",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'microsoft/mai-image-2.5-pro', '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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    "about": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro est l’édition axée sur la fidélité de la série d’images 2.5. Elle génère des images à partir de briefs en langage naturel et réalise des montages dirigés de ressources existantes. Microsoft identifie les grands visuels, le montage détaillé et le texte précis dans l’image comme des usages centraux, et sa comparaison des modèles souligne la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les compositions complexes. Le résultat final est une image pour un processus de design ou de production, comme une image clé de produit ou une scène éditoriale soigneusement agencée.\n\nPour la génération, décrivez la composition au moyen de relations plutôt que d’une liste d’objets sans lien. Identifiez le sujet principal, son échelle par rapport aux objets voisins, les matières et la direction de la lumière. Le raisonnement visuel documenté de l’édition Pro est utile lorsque ces relations déterminent si une scène dense est crédible. Pour une composition de produits, placez un pichet en céramique, des verres transparents et un tissu plié sur une table en bois, avec des reflets cohérents et une seule lumière de fenêtre. Vérifiez les contacts, les ombres et les propriétés visibles des matières dans l’image obtenue.\n\nPour le travail sur les produits et les personnages, fournissez l’identité visuelle qui doit survivre au montage. Microsoft décrit la cohérence des objets dans les scènes complexes et celle des personnages entre les vues et les moments comme des forces de Pro. Précisez les caractéristiques qui identifient l’article ou la personne et l’aspect de la scène à changer. Par exemple, conservez la silhouette et les détails de fermeture d’une veste en plaçant le personnage dans un autre arrière-plan. La vérification utile compare ces détails conservés à la référence source; un résultat visuellement attrayant ne constitue pas à lui seul la preuve d’une correspondance exacte.\n\nL’interface de montage d’images du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Séparez leurs rôles dans le brief : le produit, la personne, le décor ou le traitement visuel. Les tâches de montage comprennent le retrait et le remplacement d’objets, les changements d’attributs, la retouche localisée, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et le nettoyage d’artefacts. Pour un montage local, décrivez la cible et les éléments environnants à préserver. Pour un réagencement plus substantiel, expliquez comment la composition doit fonctionner après le changement afin de donner au modèle un objectif spatial cohérent.\n\nLe rendu de texte est particulièrement pertinent pour une composition principale ou un concept d’emballage. Fournissez la phrase exacte, sa position et sa relation avec l’objet ou l’image. Gardez les noms récurrents et les étiquettes cohérents entre le brief et les références. Inspectez chaque caractère rendu à la taille d’affichage prévue et comparez-le à la formulation fournie. Un montage ultérieur peut cibler le texte ou son placement tout en conservant la composition de produit réussie. La sortie PNG peut ensuite être intégrée à la mise en page dont les exigences finales de typographie et de recadrage sont connues.\n\nLe guide d’image Microsoft actuel applique une surface de sortie maximale de 1 048 576 pixels aux modèles 2.5, équivalente à 1024×1024. Les deux dimensions doivent mesurer au moins 768 pixels dans cette interface, et un côté plus long est permis lorsque la surface totale reste dans la limite. Cela permet des compositions rectangulaires comme 1344×768, qui totalisent 1 032 192 pixels. Cette contrainte de surface diffère d’un maximum de 1024 sur chaque côté. Préparez le format cible pour la composition au lieu d’attendre d’une étiquette générique de ratio qu’elle détermine correctement le recadrage.\n\nLe guide de service précise un contexte de prompt maximal de 32 000 jetons et renvoie des données d’image PNG pour la génération et le montage. La page exacte du catalogue Pro indique séparément une fenêtre de contexte de 131,072K et 4 096 jetons de sortie. Ces quantités de jetons publiées ont leur propre portée de catalogue ou de service; la préparation pratique des requêtes d’image suit les limites de prompt et de pixels du service. Conservez l’image, les références sources et le brief comme un dossier de révision. Vérifiez dans le résultat visuel lui-même les contraintes détaillées d’identité, de matière et de géométrie qui ont motivé le choix de Pro.\n\nLe choix de version doit suivre la composition. MAI-Image-2.5 standard couvre la génération générale et les montages localisés; Pro ajoute l’accent de la série sur la fidélité et les relations cohérentes dans les scènes visuellement denses. La famille 2.6 augmente la limite documentée de surface de sortie et ajoute l’ancrage Web facultatif et la sélection automatique du format. Ces commandes ultérieures sont propres à 2.6 et ne définissent pas le processus de cette édition Pro. Choisissez Pro lorsque la difficulté du brief concerne la stabilité de l’identité des objets, de l’apparence des matières ou de la structure spatiale dans une image détaillée.\n\nVérifiez la modification demandée et le contenu conservé. Les mains tenant des objets, les intersections, les petits caractères, la ressemblance faciale et les reflets sont des zones utiles à inspecter dans une composition complexe. Une image plausible peut quand même contenir une marque trompeuse ou une relation physique incorrecte. Rendez la correction suivante concrète et préservez les parties du brief qui ont produit la mise en page voulue. Cela favorise une séquence contrôlée de révisions de design plutôt qu’une redéfinition répétée de toute la scène.",
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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": [
                  "microsoft/mai-image-2.5-pro"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 1,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-image-2.5-pro"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
                "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 de génération estimé",
            "units": [
              {
                "amount": "0.884736",
                "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": "0.884736",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'microsoft/mai-image-2.5-pro', '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": "0.884736",
                "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": "0.884736",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
        "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,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.884736",
            "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": "0.884736",
            "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": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
        "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5-pro",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro",
    "price": {
      "estimate_only": true,
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    "short": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro génère et monte des images détaillées pour les grands visuels, les compositions de produits et le texte précis dans l’image. L’édition Pro met l’accent sur la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les scènes denses, en utilisant le texte et les références visuelles pour produire une image PNG."
  },
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    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
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  "shortText": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro génère et monte des images détaillées pour les grands visuels, les compositions de produits et le texte précis dans l’image. L’édition Pro met l’accent sur la cohérence des objets, des personnages, des matières et des relations spatiales dans les scènes denses, en utilisant le texte et les références visuelles pour produire une image PNG.",
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