{
  "aboutHtml": "<h4>表現豊かな写実性</h4><p>Krea 2 Largeは、Kreaの元の二つのKrea 2画像モデルのうち大型のもので、広い視覚表現に向け一から学習されています。KreaはMediumの2倍超の規模と穏やかな事後学習を持ち、より生の質感を残し、写真スタイルに柔軟性があると説明します。フィルム粒子、モーションブラー、意図的に狭いダイナミックレンジを持つ画像や、より整った写真表現が強みです。</p><p>被写体と同じくらい画像の個性が重要な、エディトリアル写真のコンセプト、商品シーン、キャンペーンのアートディレクション、ビジュアル開発に使えます。被写体、場所、構図、照明、素材、写真処理を指定します。例えば「閉じたリネンのノートの隣にヘアライン仕上げの真ちゅう製の卓上ランプ。低い夕日の光、近い斜め前の視点、微かな粒子、控えめな暖色」。これは画像指示で、出力は動画シーケンスでなく静止画です。</p><h4>テキスト、元画像、ビジュアル参照</h4><p>生成リクエストはテキストプロンプト、アスペクト比、解像度が必須です。任意の元画像は画像から画像の生成を可能にし、モデルは純粋なノイズでなく画像から始めます。別のノイズ除去強度は0〜1で、0は入力保持、1は完全置換、文書化された既定は0.99です。引き継ぐ構図と内容を中心に元画像を準備し、変換を説明します。この制御はスタイル参照の影響とは別です。</p><p>スタイル参照は入力画像で外観を導きます。リクエストスキーマは参照最大10個、各強度0〜1、既定0.5です。一つの写真の光、別の表面処理など視覚目的を明確にし、階層を明示せず相容れない方針を混ぜません。参照は画像の場所、符号化画像データ、アップロード済み素材で入力できます。モデル固有スキーマは元画像・スタイル参照URI文字列を1,024文字に制限します。</p><p>ムードボードは一貫した視覚方針を再利用可能な一つの参照にまとめます。Kreaのフローは先に作成し、生成では既存識別子を参照します。一件にムードボード一つ、影響0〜1、既定0.23です。通常LoRAである学習済みスタイルも別の制御で、各識別子と-2〜2の強度があります。画像参照、ムードボード、学習済みスタイルは異なる入力なので、役割に合う準備をします。</p><h4>プロンプト解釈と視覚制御</h4><p>Creativityはプロンプト拡張を管理します。rawは拡張を無効にし、low、medium、highは追加解釈量を段階的に変えます。モデル固有スキーマの既定はlowです。文面で全方針を伝えるならraw、緩い案の探索なら解釈を増やします。</p><p>Intensity、Complexity、Movementは-100〜100の独立した整数制御で、0が中立です。低Intensityは抑えた処理、高い値は大胆なスタイルです。低Complexityは簡潔な構図、高い値は密度を増します。Movementは視覚的な勢い、ポーズ、暗示される動きを変えます。静止画内に動きやぼけを示せますが、動画生成にはなりません。これらはCreativityのプロンプト拡張動作を変えません。</p><p>制御した比較では、指示、参照、任意シードを保ち、一度に一つの視覚制御を変えます。まず構図、写真処理、質感や勢い、被写体細部の確認という順が実用的です。シードは完成画像の保存の代用でなく、全設定に添える生成入力として記録します。</p><h4>フレームの選択と完成結果</h4><p>モデル固有生成スキーマは1K解像度と、1:1、4:3、3:2、16:9、2.35:1、4:5、3:4、2:3、9:16の9比率です。横長キャンペーン構成や縦の商品ストーリーなど、使用先の比率を生成前に選びます。1Kは生成設定で、強化した書き出しは別の出力操作です。</p><p>Kreaの文書化されたフローは、待機中の場合もあるジョブを返します。完了まで状態を取得し、結果画像の場所を集めます。選んだ方向を発展させられるよう、最終画像とプロンプト、参照、設定を保ちます。完成レイアウトで使う前に細部、見える文字、物体形状、指示との一致を確認します。</p><p>Largeの写真重視は版の特性で、すべての指示で特定の美的表現を保証しません。スタイルの影響は厳密な被写体識別や配置の固定ではなく、強い画像から画像の変換は元素材の多くを置き換えることがあります。制作素材では必要な構図と文字を明示し、完成結果を指示と比較し、最終配置や文字修正を適切な編集ソフトで行います。</p>",
  "aboutText": "### 表現豊かな写実性\n\nKrea 2 Largeは、Kreaの元の二つのKrea 2画像モデルのうち大型のもので、広い視覚表現に向け一から学習されています。KreaはMediumの2倍超の規模と穏やかな事後学習を持ち、より生の質感を残し、写真スタイルに柔軟性があると説明します。フィルム粒子、モーションブラー、意図的に狭いダイナミックレンジを持つ画像や、より整った写真表現が強みです。\n\n被写体と同じくらい画像の個性が重要な、エディトリアル写真のコンセプト、商品シーン、キャンペーンのアートディレクション、ビジュアル開発に使えます。被写体、場所、構図、照明、素材、写真処理を指定します。例えば「閉じたリネンのノートの隣にヘアライン仕上げの真ちゅう製の卓上ランプ。低い夕日の光、近い斜め前の視点、微かな粒子、控えめな暖色」。これは画像指示で、出力は動画シーケンスでなく静止画です。\n\n### テキスト、元画像、ビジュアル参照\n\n生成リクエストはテキストプロンプト、アスペクト比、解像度が必須です。任意の元画像は画像から画像の生成を可能にし、モデルは純粋なノイズでなく画像から始めます。別のノイズ除去強度は0〜1で、0は入力保持、1は完全置換、文書化された既定は0.99です。引き継ぐ構図と内容を中心に元画像を準備し、変換を説明します。この制御はスタイル参照の影響とは別です。\n\nスタイル参照は入力画像で外観を導きます。リクエストスキーマは参照最大10個、各強度0〜1、既定0.5です。一つの写真の光、別の表面処理など視覚目的を明確にし、階層を明示せず相容れない方針を混ぜません。参照は画像の場所、符号化画像データ、アップロード済み素材で入力できます。モデル固有スキーマは元画像・スタイル参照URI文字列を1,024文字に制限します。\n\nムードボードは一貫した視覚方針を再利用可能な一つの参照にまとめます。Kreaのフローは先に作成し、生成では既存識別子を参照します。一件にムードボード一つ、影響0〜1、既定0.23です。通常LoRAである学習済みスタイルも別の制御で、各識別子と-2〜2の強度があります。画像参照、ムードボード、学習済みスタイルは異なる入力なので、役割に合う準備をします。\n\n### プロンプト解釈と視覚制御\n\nCreativityはプロンプト拡張を管理します。rawは拡張を無効にし、low、medium、highは追加解釈量を段階的に変えます。モデル固有スキーマの既定はlowです。文面で全方針を伝えるならraw、緩い案の探索なら解釈を増やします。\n\nIntensity、Complexity、Movementは-100〜100の独立した整数制御で、0が中立です。低Intensityは抑えた処理、高い値は大胆なスタイルです。低Complexityは簡潔な構図、高い値は密度を増します。Movementは視覚的な勢い、ポーズ、暗示される動きを変えます。静止画内に動きやぼけを示せますが、動画生成にはなりません。これらはCreativityのプロンプト拡張動作を変えません。\n\n制御した比較では、指示、参照、任意シードを保ち、一度に一つの視覚制御を変えます。まず構図、写真処理、質感や勢い、被写体細部の確認という順が実用的です。シードは完成画像の保存の代用でなく、全設定に添える生成入力として記録します。\n\n### フレームの選択と完成結果\n\nモデル固有生成スキーマは1K解像度と、1:1、4:3、3:2、16:9、2.35:1、4:5、3:4、2:3、9:16の9比率です。横長キャンペーン構成や縦の商品ストーリーなど、使用先の比率を生成前に選びます。1Kは生成設定で、強化した書き出しは別の出力操作です。\n\nKreaの文書化されたフローは、待機中の場合もあるジョブを返します。完了まで状態を取得し、結果画像の場所を集めます。選んだ方向を発展させられるよう、最終画像とプロンプト、参照、設定を保ちます。完成レイアウトで使う前に細部、見える文字、物体形状、指示との一致を確認します。\n\nLargeの写真重視は版の特性で、すべての指示で特定の美的表現を保証しません。スタイルの影響は厳密な被写体識別や配置の固定ではなく、強い画像から画像の変換は元素材の多くを置き換えることがあります。制作素材では必要な構図と文字を明示し、完成結果を指示と比較し、最終配置や文字修正を適切な編集ソフトで行います。",
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id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|krea%2Fkrea-2-large\">画像</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">はじめに</h3><p class=\"mdesc-full\">Krea 2 Largeは、テキストと任意の元画像、スタイル参照、ムードボードから、表現豊かな写実的画像を作成します。穏やかな事後学習で質感と視覚的個性を保ち、別々の制御でプロンプト解釈、細部、暗示される動きを調整します。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト · 画像</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>画像</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>モデルについて</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><h4>表現豊かな写実性</h4><p>Krea 2 Largeは、Kreaの元の二つのKrea 2画像モデルのうち大型のもので、広い視覚表現に向け一から学習されています。KreaはMediumの2倍超の規模と穏やかな事後学習を持ち、より生の質感を残し、写真スタイルに柔軟性があると説明します。フィルム粒子、モーションブラー、意図的に狭いダイナミックレンジを持つ画像や、より整った写真表現が強みです。</p><p>被写体と同じくらい画像の個性が重要な、エディトリアル写真のコンセプト、商品シーン、キャンペーンのアートディレクション、ビジュアル開発に使えます。被写体、場所、構図、照明、素材、写真処理を指定します。例えば「閉じたリネンのノートの隣にヘアライン仕上げの真ちゅう製の卓上ランプ。低い夕日の光、近い斜め前の視点、微かな粒子、控えめな暖色」。これは画像指示で、出力は動画シーケンスでなく静止画です。</p><h4>テキスト、元画像、ビジュアル参照</h4><p>生成リクエストはテキストプロンプト、アスペクト比、解像度が必須です。任意の元画像は画像から画像の生成を可能にし、モデルは純粋なノイズでなく画像から始めます。別のノイズ除去強度は0〜1で、0は入力保持、1は完全置換、文書化された既定は0.99です。引き継ぐ構図と内容を中心に元画像を準備し、変換を説明します。この制御はスタイル参照の影響とは別です。</p><p>スタイル参照は入力画像で外観を導きます。リクエストスキーマは参照最大10個、各強度0〜1、既定0.5です。一つの写真の光、別の表面処理など視覚目的を明確にし、階層を明示せず相容れない方針を混ぜません。参照は画像の場所、符号化画像データ、アップロード済み素材で入力できます。モデル固有スキーマは元画像・スタイル参照URI文字列を1,024文字に制限します。</p><p>ムードボードは一貫した視覚方針を再利用可能な一つの参照にまとめます。Kreaのフローは先に作成し、生成では既存識別子を参照します。一件にムードボード一つ、影響0〜1、既定0.23です。通常LoRAである学習済みスタイルも別の制御で、各識別子と-2〜2の強度があります。画像参照、ムードボード、学習済みスタイルは異なる入力なので、役割に合う準備をします。</p><h4>プロンプト解釈と視覚制御</h4><p>Creativityはプロンプト拡張を管理します。rawは拡張を無効にし、low、medium、highは追加解釈量を段階的に変えます。モデル固有スキーマの既定はlowです。文面で全方針を伝えるならraw、緩い案の探索なら解釈を増やします。</p><p>Intensity、Complexity、Movementは-100〜100の独立した整数制御で、0が中立です。低Intensityは抑えた処理、高い値は大胆なスタイルです。低Complexityは簡潔な構図、高い値は密度を増します。Movementは視覚的な勢い、ポーズ、暗示される動きを変えます。静止画内に動きやぼけを示せますが、動画生成にはなりません。これらはCreativityのプロンプト拡張動作を変えません。</p><p>制御した比較では、指示、参照、任意シードを保ち、一度に一つの視覚制御を変えます。まず構図、写真処理、質感や勢い、被写体細部の確認という順が実用的です。シードは完成画像の保存の代用でなく、全設定に添える生成入力として記録します。</p><h4>フレームの選択と完成結果</h4><p>モデル固有生成スキーマは1K解像度と、1:1、4:3、3:2、16:9、2.35:1、4:5、3:4、2:3、9:16の9比率です。横長キャンペーン構成や縦の商品ストーリーなど、使用先の比率を生成前に選びます。1Kは生成設定で、強化した書き出しは別の出力操作です。</p><p>Kreaの文書化されたフローは、待機中の場合もあるジョブを返します。完了まで状態を取得し、結果画像の場所を集めます。選んだ方向を発展させられるよう、最終画像とプロンプト、参照、設定を保ちます。完成レイアウトで使う前に細部、見える文字、物体形状、指示との一致を確認します。</p><p>Largeの写真重視は版の特性で、すべての指示で特定の美的表現を保証しません。スタイルの影響は厳密な被写体識別や配置の固定ではなく、強い画像から画像の変換は元素材の多くを置き換えることがあります。制作素材では必要な構図と文字を明示し、完成結果を指示と比較し、最終配置や文字修正を適切な編集ソフトで行います。</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailootで利用可能 · 入力とメソッド</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 画像</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th><th>要件</th><th>値と制限</th><th>デフォルト</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>必須</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>krea/krea-2-large</div></td><td 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class=\"card-cell-label\">種類</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>最小項目数: 0</div><div>最大項目数: 1</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>メソッドのパラメータとライフサイクル</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>パラメータ</th><th>仕様</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>ライフサイクル: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード</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\">料金</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>最終料金の計算方法</h5><p class=\"note-s\">表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。</p><dl data-price-conditions><dt>高速モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">高速モードが選択されている場合</span></dd><dt>Flex モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">flex モードが選択されている場合</span></dd><dt>最大推論量</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>比較用の推定料金</h4><h4>設定別の価格</h4><p class=\"note-s\">各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>予測数量</th><th>料金</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>基本トークン料金</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>基本料金</td><td data-cell-label=\"予測数量\"><span class=\"card-cell-label\">予測数量</span>—</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>生成費用の見積もり</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>—</td><td data-cell-label=\"予測数量\"><span class=\"card-cell-label\">予測数量</span>生成1回分の概算</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり</span> <b>$0.12</b> <span class=\"price-unit\">生成前の見積もり</span></div><p class=\"note-s\">この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 画像</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1773-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1773-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1773-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1773-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={&#39;model&#39;: &#39;krea/krea-2-large&#39;, &#39;prompt&#39;: &#39;a red panda astronaut floating in space, studio lighting&#39;}\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit(&quot;No completed images; retain the full response&quot;)\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(&quot;b64_json&quot;)\n        uri=item.get(&quot;url&quot;, &quot;&quot;)\n        if not encoded and uri.startswith(&quot;data:image/&quot;):\n            header, separator, encoded=uri.partition(&quot;,&quot;)\n            if not separator or &quot;;base64&quot; not in header: raise SystemExit(&quot;Unsupported image data URI&quot;)\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(&quot;https://api.ailoot.ai&quot;,uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=&quot;https&quot; or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(&quot;Invalid returned image URL&quot;)\n            owned=parsed.netloc==&quot;api.ailoot.ai&quot; and parsed.path.startswith(&quot;/v1/media/assets/&quot;) and parsed.path.endswith(&quot;/content&quot;)\n            args=[&quot;curl&quot;,&quot;--fail-with-body&quot;,&quot;--silent&quot;,&quot;--show-error&quot;,uri]\n            if owned: args += [&quot;-H&quot;,&quot;Authorization: Bearer &quot;+os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;]]\n            temporary=Path(f&quot;image-{index}.bin&quot;)\n            subprocess.run(args+[&quot;-o&quot;,str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(&quot;Image has neither bytes nor URL&quot;)\n        if not raw: raise SystemExit(&quot;Empty image result&quot;)\n        ext=&quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4]==b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12]==b&quot;WEBP&quot; else &quot;svg&quot; if raw.lstrip().startswith((b&quot;&lt;svg&quot;,b&quot;&lt;?xml&quot;)) else &quot;bin&quot;\n        Path(f&quot;image-{index}.{ext}&quot;).write_bytes(raw)\n    print(&quot;Every returned image saved; complete response metadata retained&quot;)\nsave_images(json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())[&quot;data&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · 画像</h4><p class=\"note-s\">返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存</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>その他のコンテンツ取得</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1774-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1774-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">自分が所有する既存のアセットを読み取る</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1774-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1774-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>完了した結果をすべて保存</h5><p class=\"note-s\">完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。</p><p class=\"note-s\">レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>元のレスポンスを確認する場合</h5><p class=\"note-s\">照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>レスポンスのフィールド</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">エイリアス</h3><h4>モデルのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=krea%2Fkrea-2-large&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-large&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-large</code></a></span></p><h4>メソッドパスのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>関連する呼び出し用ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=krea%2Fkrea-2-large&amp;route=Ultra&amp;caller=krea%2Fkrea-2-large&amp;fmt=images\"><code>krea/krea-2-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|krea%2Fkrea-2-large",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。",
          "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": "照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。"
            },
            "outputs": {
              "all_results": "レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。",
              "family": "image",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "created",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].url",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "krea/krea-2-large"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1K"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "resolution",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:2",
                  "16:9",
                  "4:5",
                  "2:3",
                  "9:16"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 1,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
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                    "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"
                      }
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                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 1,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "krea/krea-2-large"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "krea/krea-2-large",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
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            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
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                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
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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": "実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
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            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
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                "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,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "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": "この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "生成費用の見積もり",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'krea/krea-2-large', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(\"b64_json\")\n        uri=item.get(\"url\", \"\")\n        if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n            if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n            owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n            args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n            if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n            temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n            subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n        if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n        ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"<svg\",b\"<?xml\")) else \"bin\"\n        Path(f\"image-{index}.{ext}\").write_bytes(raw)\n    print(\"Every returned image saved; complete response metadata retained\")\nsave_images(json.loads(Path(\"result.json\").read_text())[\"data\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "画像",
        "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,
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  "page": {
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    "description": "Krea 2 Largeは、テキストと任意の元画像、スタイル参照、ムードボードから、表現豊かな写実的画像を作成します。穏やかな事後学習で質感と視覚的個性を保ち、別々の制御でプロンプト解釈、細部、暗示される動きを調整します。",
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    "title": "Krea: Krea 2 Large — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "### 表現豊かな写実性\n\nKrea 2 Largeは、Kreaの元の二つのKrea 2画像モデルのうち大型のもので、広い視覚表現に向け一から学習されています。KreaはMediumの2倍超の規模と穏やかな事後学習を持ち、より生の質感を残し、写真スタイルに柔軟性があると説明します。フィルム粒子、モーションブラー、意図的に狭いダイナミックレンジを持つ画像や、より整った写真表現が強みです。\n\n被写体と同じくらい画像の個性が重要な、エディトリアル写真のコンセプト、商品シーン、キャンペーンのアートディレクション、ビジュアル開発に使えます。被写体、場所、構図、照明、素材、写真処理を指定します。例えば「閉じたリネンのノートの隣にヘアライン仕上げの真ちゅう製の卓上ランプ。低い夕日の光、近い斜め前の視点、微かな粒子、控えめな暖色」。これは画像指示で、出力は動画シーケンスでなく静止画です。\n\n### テキスト、元画像、ビジュアル参照\n\n生成リクエストはテキストプロンプト、アスペクト比、解像度が必須です。任意の元画像は画像から画像の生成を可能にし、モデルは純粋なノイズでなく画像から始めます。別のノイズ除去強度は0〜1で、0は入力保持、1は完全置換、文書化された既定は0.99です。引き継ぐ構図と内容を中心に元画像を準備し、変換を説明します。この制御はスタイル参照の影響とは別です。\n\nスタイル参照は入力画像で外観を導きます。リクエストスキーマは参照最大10個、各強度0〜1、既定0.5です。一つの写真の光、別の表面処理など視覚目的を明確にし、階層を明示せず相容れない方針を混ぜません。参照は画像の場所、符号化画像データ、アップロード済み素材で入力できます。モデル固有スキーマは元画像・スタイル参照URI文字列を1,024文字に制限します。\n\nムードボードは一貫した視覚方針を再利用可能な一つの参照にまとめます。Kreaのフローは先に作成し、生成では既存識別子を参照します。一件にムードボード一つ、影響0〜1、既定0.23です。通常LoRAである学習済みスタイルも別の制御で、各識別子と-2〜2の強度があります。画像参照、ムードボード、学習済みスタイルは異なる入力なので、役割に合う準備をします。\n\n### プロンプト解釈と視覚制御\n\nCreativityはプロンプト拡張を管理します。rawは拡張を無効にし、low、medium、highは追加解釈量を段階的に変えます。モデル固有スキーマの既定はlowです。文面で全方針を伝えるならraw、緩い案の探索なら解釈を増やします。\n\nIntensity、Complexity、Movementは-100〜100の独立した整数制御で、0が中立です。低Intensityは抑えた処理、高い値は大胆なスタイルです。低Complexityは簡潔な構図、高い値は密度を増します。Movementは視覚的な勢い、ポーズ、暗示される動きを変えます。静止画内に動きやぼけを示せますが、動画生成にはなりません。これらはCreativityのプロンプト拡張動作を変えません。\n\n制御した比較では、指示、参照、任意シードを保ち、一度に一つの視覚制御を変えます。まず構図、写真処理、質感や勢い、被写体細部の確認という順が実用的です。シードは完成画像の保存の代用でなく、全設定に添える生成入力として記録します。\n\n### フレームの選択と完成結果\n\nモデル固有生成スキーマは1K解像度と、1:1、4:3、3:2、16:9、2.35:1、4:5、3:4、2:3、9:16の9比率です。横長キャンペーン構成や縦の商品ストーリーなど、使用先の比率を生成前に選びます。1Kは生成設定で、強化した書き出しは別の出力操作です。\n\nKreaの文書化されたフローは、待機中の場合もあるジョブを返します。完了まで状態を取得し、結果画像の場所を集めます。選んだ方向を発展させられるよう、最終画像とプロンプト、参照、設定を保ちます。完成レイアウトで使う前に細部、見える文字、物体形状、指示との一致を確認します。\n\nLargeの写真重視は版の特性で、すべての指示で特定の美的表現を保証しません。スタイルの影響は厳密な被写体識別や配置の固定ではなく、強い画像から画像の変換は元素材の多くを置き換えることがあります。制作素材では必要な構図と文字を明示し、完成結果を指示と比較し、最終配置や文字修正を適切な編集ソフトで行います。",
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    "author": "Krea",
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                "min_length": 1,
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                  "1K"
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              },
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                    "2:3",
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                  ],
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                },
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                    "required": [
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                  "maxItems": 1,
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                  "minLength": 1,
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                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
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                  "enum": [
                    "1K"
                  ],
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              "required": [
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              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "krea/krea-2-large",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
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          "lifecycle": {
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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": "実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード",
                "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,
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                "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,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
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                "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,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "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": "この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "生成費用の見積もり",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'krea/krea-2-large', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get(\"b64_json\")\n        uri=item.get(\"url\", \"\")\n        if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n            if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n            owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n            args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n            if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n            temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n            subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n        if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n        ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"<svg\",b\"<?xml\")) else \"bin\"\n        Path(f\"image-{index}.{ext}\").write_bytes(raw)\n    print(\"Every returned image saved; complete response metadata retained\")\nsave_images(json.loads(Path(\"result.json\").read_text())[\"data\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · exact creation/save all outputs",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "images",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "label": "画像",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/v1/images"
        ],
        "native_endpoint": "images",
        "out": null,
        "output": [
          "image"
        ],
        "path": "/v1/images/generations",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
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            "label": "Input tokens",
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            "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",
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            "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",
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            "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",
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            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
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            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "krea/krea-2-large",
        "request_model_id": "krea/krea-2-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Krea: Krea 2 Large",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.12,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.12,
      "varies": false
    },
    "short": "Krea 2 Largeは、テキストと任意の元画像、スタイル参照、ムードボードから、表現豊かな写実的画像を作成します。穏やかな事後学習で質感と視覚的個性を保ち、別々の制御でプロンプト解釈、細部、暗示される動きを調整します。"
  },
  "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 Largeは、テキストと任意の元画像、スタイル参照、ムードボードから、表現豊かな写実的画像を作成します。穏やかな事後学習で質感と視覚的個性を保ち、別々の制御でプロンプト解釈、細部、暗示される動きを調整します。",
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