{
  "aboutHtml": "<p>Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、2.5画像シリーズの忠実度重視エディションです。自然言語の指示から画像を生成し、既存素材に指定した編集を行います。Microsoftはヒーロー画像、詳細編集、精密な画像内文字を主用途とし、モデル比較では複雑な構成での物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を強調しています。主要商品画像や丁寧に配置したエディトリアル調のシーンなど、デザイン・制作工程用の画像が最終成果物です。</p><p>生成では、無関係な物体の一覧でなく、関係によって構図を説明します。主要被写体、近くの物との縮尺、素材、光の向きを特定します。密なシーンの信憑性がこれらの関係で決まる場合、Proの文書化された視覚推論が役立ちます。商品構成なら、陶器の水差し、透明なグラス、折り畳んだ布を木のテーブルに置き、一つの窓からの光と一貫した反射にできます。結果の接触、影、見える素材特性を確認します。</p><p>商品やキャラクターでは、編集後も残す識別情報を与えます。Microsoftは、複雑なシーンでの物体の一貫性、異なる視点・瞬間でのキャラクターの一貫性をProの強みと説明しています。物や人物を識別する特徴と、シーンの変更点を述べます。例えば、ジャケットのシルエットと留め具の細部を保ち、人物を別の背景へ配置します。保持した細部を元参照と比較します。見た目が魅力的なだけでは正確な一致の証拠になりません。</p><p>メーカーの画像編集インターフェースはJPEGまたはPNG参照を最大5枚受け付けます。商品、人物、場所、視覚処理の役割を分けます。編集には物体の除去・置換、属性変更、インペインティング、レイアウト調整、文字更新、アーティファクト除去があります。局所編集では対象と周囲の保持要素を記述します。大きく再配置する場合は変更後の構成の働きを説明し、一貫した空間目標を与えます。</p><p>文字描画はヒーロー構成や包装案で特に重要です。正確な語句、位置、物体や画像との関係を示します。繰り返す名前やラベル文言を指示と参照で揃えます。想定表示サイズで各文字を確認し、入力文面と比較します。後の編集は成功した商品構成を保ち、文言や配置に絞れます。PNG出力を、最終的な文字組みとトリミング要件が分かったレイアウトへ組み込めます。</p><p>現行Microsoft画像ガイドの2.5モデルの最大出力面積は1,048,576ピクセル、1024×1024相当です。そのインターフェースでは両寸法768ピクセル以上で、総面積内なら長辺を伸ばせます。1344×768は1,032,192ピクセルで、長方形構図が可能です。各辺1024が上限という制約とは異なります。一般的なアスペクト比名が正しくトリミングを決めると期待せず、構図に合う形を準備します。</p><p>提供ガイドはプロンプトコンテキスト最大32,000トークンとし、生成・編集ともPNG画像データを返します。一方、正確なProカタログページはコンテキスト131.072K、出力4,096トークンと別に記載しています。それぞれカタログ・提供の範囲を持つ公開トークン数であり、実際の画像リクエスト準備は提供側のプロンプト・ピクセル制限に従います。画像、元参照、指示を一つの修正記録として保持します。Proを選んだ理由となる識別性、素材、形状の詳細条件を、視覚結果自体で確認します。</p><p>版は構成に応じて選びます。標準MAI-Image-2.5は一般生成と局所編集、Proは密なシーンの忠実度と一貫した関係を重視します。2.6は文書化された出力面積を拡大し、任意のウェブによる根拠づけと自動アスペクト選択を追加します。それらは2.6固有で、このPro版のフローを定めません。詳しい画像内で安定した物体識別、素材外観、空間構造が難しい課題ならProを選びます。</p><p>要求した変更と保持内容を両方確認します。物を持つ手、交差部、小さな文字、顔の類似、反射は複雑な構成で確認すべき箇所です。もっともらしい画像でも誤解を招く印字や不正確な物理関係があり得ます。次の修正を具体化し、意図した配置を生んだ指示は保ちます。シーン全体を毎回定義し直さず、制御されたデザイン修正を続けられます。</p>",
  "aboutText": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、2.5画像シリーズの忠実度重視エディションです。自然言語の指示から画像を生成し、既存素材に指定した編集を行います。Microsoftはヒーロー画像、詳細編集、精密な画像内文字を主用途とし、モデル比較では複雑な構成での物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を強調しています。主要商品画像や丁寧に配置したエディトリアル調のシーンなど、デザイン・制作工程用の画像が最終成果物です。\n\n生成では、無関係な物体の一覧でなく、関係によって構図を説明します。主要被写体、近くの物との縮尺、素材、光の向きを特定します。密なシーンの信憑性がこれらの関係で決まる場合、Proの文書化された視覚推論が役立ちます。商品構成なら、陶器の水差し、透明なグラス、折り畳んだ布を木のテーブルに置き、一つの窓からの光と一貫した反射にできます。結果の接触、影、見える素材特性を確認します。\n\n商品やキャラクターでは、編集後も残す識別情報を与えます。Microsoftは、複雑なシーンでの物体の一貫性、異なる視点・瞬間でのキャラクターの一貫性をProの強みと説明しています。物や人物を識別する特徴と、シーンの変更点を述べます。例えば、ジャケットのシルエットと留め具の細部を保ち、人物を別の背景へ配置します。保持した細部を元参照と比較します。見た目が魅力的なだけでは正確な一致の証拠になりません。\n\nメーカーの画像編集インターフェースはJPEGまたはPNG参照を最大5枚受け付けます。商品、人物、場所、視覚処理の役割を分けます。編集には物体の除去・置換、属性変更、インペインティング、レイアウト調整、文字更新、アーティファクト除去があります。局所編集では対象と周囲の保持要素を記述します。大きく再配置する場合は変更後の構成の働きを説明し、一貫した空間目標を与えます。\n\n文字描画はヒーロー構成や包装案で特に重要です。正確な語句、位置、物体や画像との関係を示します。繰り返す名前やラベル文言を指示と参照で揃えます。想定表示サイズで各文字を確認し、入力文面と比較します。後の編集は成功した商品構成を保ち、文言や配置に絞れます。PNG出力を、最終的な文字組みとトリミング要件が分かったレイアウトへ組み込めます。\n\n現行Microsoft画像ガイドの2.5モデルの最大出力面積は1,048,576ピクセル、1024×1024相当です。そのインターフェースでは両寸法768ピクセル以上で、総面積内なら長辺を伸ばせます。1344×768は1,032,192ピクセルで、長方形構図が可能です。各辺1024が上限という制約とは異なります。一般的なアスペクト比名が正しくトリミングを決めると期待せず、構図に合う形を準備します。\n\n提供ガイドはプロンプトコンテキスト最大32,000トークンとし、生成・編集ともPNG画像データを返します。一方、正確なProカタログページはコンテキスト131.072K、出力4,096トークンと別に記載しています。それぞれカタログ・提供の範囲を持つ公開トークン数であり、実際の画像リクエスト準備は提供側のプロンプト・ピクセル制限に従います。画像、元参照、指示を一つの修正記録として保持します。Proを選んだ理由となる識別性、素材、形状の詳細条件を、視覚結果自体で確認します。\n\n版は構成に応じて選びます。標準MAI-Image-2.5は一般生成と局所編集、Proは密なシーンの忠実度と一貫した関係を重視します。2.6は文書化された出力面積を拡大し、任意のウェブによる根拠づけと自動アスペクト選択を追加します。それらは2.6固有で、このPro版のフローを定めません。詳しい画像内で安定した物体識別、素材外観、空間構造が難しい課題ならProを選びます。\n\n要求した変更と保持内容を両方確認します。物を持つ手、交差部、小さな文字、顔の類似、反射は複雑な構成で確認すべき箇所です。もっともらしい画像でも誤解を招く印字や不正確な物理関係があり得ます。次の修正を具体化し、意図した配置を生んだ指示は保ちます。シーン全体を毎回定義し直さず、制御されたデザイン修正を続けられます。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|microsoft%2Fmai-image-2.5-pro\">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\">Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、ヒーロービジュアル、商品構成、精密な画像内文字向けに精細な画像を生成・編集します。Proは密なシーンで物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を重視し、テキストとビジュアル参照からPNG画像を作ります。</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\"><p>Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、2.5画像シリーズの忠実度重視エディションです。自然言語の指示から画像を生成し、既存素材に指定した編集を行います。Microsoftはヒーロー画像、詳細編集、精密な画像内文字を主用途とし、モデル比較では複雑な構成での物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を強調しています。主要商品画像や丁寧に配置したエディトリアル調のシーンなど、デザイン・制作工程用の画像が最終成果物です。</p><p>生成では、無関係な物体の一覧でなく、関係によって構図を説明します。主要被写体、近くの物との縮尺、素材、光の向きを特定します。密なシーンの信憑性がこれらの関係で決まる場合、Proの文書化された視覚推論が役立ちます。商品構成なら、陶器の水差し、透明なグラス、折り畳んだ布を木のテーブルに置き、一つの窓からの光と一貫した反射にできます。結果の接触、影、見える素材特性を確認します。</p><p>商品やキャラクターでは、編集後も残す識別情報を与えます。Microsoftは、複雑なシーンでの物体の一貫性、異なる視点・瞬間でのキャラクターの一貫性をProの強みと説明しています。物や人物を識別する特徴と、シーンの変更点を述べます。例えば、ジャケットのシルエットと留め具の細部を保ち、人物を別の背景へ配置します。保持した細部を元参照と比較します。見た目が魅力的なだけでは正確な一致の証拠になりません。</p><p>メーカーの画像編集インターフェースはJPEGまたはPNG参照を最大5枚受け付けます。商品、人物、場所、視覚処理の役割を分けます。編集には物体の除去・置換、属性変更、インペインティング、レイアウト調整、文字更新、アーティファクト除去があります。局所編集では対象と周囲の保持要素を記述します。大きく再配置する場合は変更後の構成の働きを説明し、一貫した空間目標を与えます。</p><p>文字描画はヒーロー構成や包装案で特に重要です。正確な語句、位置、物体や画像との関係を示します。繰り返す名前やラベル文言を指示と参照で揃えます。想定表示サイズで各文字を確認し、入力文面と比較します。後の編集は成功した商品構成を保ち、文言や配置に絞れます。PNG出力を、最終的な文字組みとトリミング要件が分かったレイアウトへ組み込めます。</p><p>現行Microsoft画像ガイドの2.5モデルの最大出力面積は1,048,576ピクセル、1024×1024相当です。そのインターフェースでは両寸法768ピクセル以上で、総面積内なら長辺を伸ばせます。1344×768は1,032,192ピクセルで、長方形構図が可能です。各辺1024が上限という制約とは異なります。一般的なアスペクト比名が正しくトリミングを決めると期待せず、構図に合う形を準備します。</p><p>提供ガイドはプロンプトコンテキスト最大32,000トークンとし、生成・編集ともPNG画像データを返します。一方、正確なProカタログページはコンテキスト131.072K、出力4,096トークンと別に記載しています。それぞれカタログ・提供の範囲を持つ公開トークン数であり、実際の画像リクエスト準備は提供側のプロンプト・ピクセル制限に従います。画像、元参照、指示を一つの修正記録として保持します。Proを選んだ理由となる識別性、素材、形状の詳細条件を、視覚結果自体で確認します。</p><p>版は構成に応じて選びます。標準MAI-Image-2.5は一般生成と局所編集、Proは密なシーンの忠実度と一貫した関係を重視します。2.6は文書化された出力面積を拡大し、任意のウェブによる根拠づけと自動アスペクト選択を追加します。それらは2.6固有で、このPro版のフローを定めません。詳しい画像内で安定した物体識別、素材外観、空間構造が難しい課題ならProを選びます。</p><p>要求した変更と保持内容を両方確認します。物を持つ手、交差部、小さな文字、顔の類似、反射は複雑な構成で確認すべき箇所です。もっともらしい画像でも誤解を招く印字や不正確な物理関係があり得ます。次の修正を具体化し、意図した配置を生んだ指示は保ちます。シーン全体を毎回定義し直さず、制御されたデザイン修正を続けられます。</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>microsoft/mai-image-2.5-pro</div></td><td 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data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto</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\">n</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>integer</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>最小値: 1</div><div>最大値: 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\">input_references</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span 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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>$0.884736</b> <span class=\"price-unit\">生成前の見積もり</span></div><p class=\"note-s\">この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 画像</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1839-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1839-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1839-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1839-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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\">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-1840-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1840-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-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>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=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>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=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": "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": [
                  "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": {
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                        "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": {
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                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
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                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
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                        "const": "image_url"
                      }
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                    "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,
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                },
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                  "minLength": 1,
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                },
                "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",
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              },
              "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": "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": [
          {
            "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": "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": "0.884736",
                "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": "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,
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    "about": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、2.5画像シリーズの忠実度重視エディションです。自然言語の指示から画像を生成し、既存素材に指定した編集を行います。Microsoftはヒーロー画像、詳細編集、精密な画像内文字を主用途とし、モデル比較では複雑な構成での物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を強調しています。主要商品画像や丁寧に配置したエディトリアル調のシーンなど、デザイン・制作工程用の画像が最終成果物です。\n\n生成では、無関係な物体の一覧でなく、関係によって構図を説明します。主要被写体、近くの物との縮尺、素材、光の向きを特定します。密なシーンの信憑性がこれらの関係で決まる場合、Proの文書化された視覚推論が役立ちます。商品構成なら、陶器の水差し、透明なグラス、折り畳んだ布を木のテーブルに置き、一つの窓からの光と一貫した反射にできます。結果の接触、影、見える素材特性を確認します。\n\n商品やキャラクターでは、編集後も残す識別情報を与えます。Microsoftは、複雑なシーンでの物体の一貫性、異なる視点・瞬間でのキャラクターの一貫性をProの強みと説明しています。物や人物を識別する特徴と、シーンの変更点を述べます。例えば、ジャケットのシルエットと留め具の細部を保ち、人物を別の背景へ配置します。保持した細部を元参照と比較します。見た目が魅力的なだけでは正確な一致の証拠になりません。\n\nメーカーの画像編集インターフェースはJPEGまたはPNG参照を最大5枚受け付けます。商品、人物、場所、視覚処理の役割を分けます。編集には物体の除去・置換、属性変更、インペインティング、レイアウト調整、文字更新、アーティファクト除去があります。局所編集では対象と周囲の保持要素を記述します。大きく再配置する場合は変更後の構成の働きを説明し、一貫した空間目標を与えます。\n\n文字描画はヒーロー構成や包装案で特に重要です。正確な語句、位置、物体や画像との関係を示します。繰り返す名前やラベル文言を指示と参照で揃えます。想定表示サイズで各文字を確認し、入力文面と比較します。後の編集は成功した商品構成を保ち、文言や配置に絞れます。PNG出力を、最終的な文字組みとトリミング要件が分かったレイアウトへ組み込めます。\n\n現行Microsoft画像ガイドの2.5モデルの最大出力面積は1,048,576ピクセル、1024×1024相当です。そのインターフェースでは両寸法768ピクセル以上で、総面積内なら長辺を伸ばせます。1344×768は1,032,192ピクセルで、長方形構図が可能です。各辺1024が上限という制約とは異なります。一般的なアスペクト比名が正しくトリミングを決めると期待せず、構図に合う形を準備します。\n\n提供ガイドはプロンプトコンテキスト最大32,000トークンとし、生成・編集ともPNG画像データを返します。一方、正確なProカタログページはコンテキスト131.072K、出力4,096トークンと別に記載しています。それぞれカタログ・提供の範囲を持つ公開トークン数であり、実際の画像リクエスト準備は提供側のプロンプト・ピクセル制限に従います。画像、元参照、指示を一つの修正記録として保持します。Proを選んだ理由となる識別性、素材、形状の詳細条件を、視覚結果自体で確認します。\n\n版は構成に応じて選びます。標準MAI-Image-2.5は一般生成と局所編集、Proは密なシーンの忠実度と一貫した関係を重視します。2.6は文書化された出力面積を拡大し、任意のウェブによる根拠づけと自動アスペクト選択を追加します。それらは2.6固有で、このPro版のフローを定めません。詳しい画像内で安定した物体識別、素材外観、空間構造が難しい課題ならProを選びます。\n\n要求した変更と保持内容を両方確認します。物を持つ手、交差部、小さな文字、顔の類似、反射は複雑な構成で確認すべき箇所です。もっともらしい画像でも誤解を招く印字や不正確な物理関係があり得ます。次の修正を具体化し、意図した配置を生んだ指示は保ちます。シーン全体を毎回定義し直さず、制御されたデザイン修正を続けられます。",
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                "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": "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": [
          {
            "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": "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": "0.884736",
                "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": "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": [
              {
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                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
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                "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",
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            "quantity": 1000,
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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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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "side": "in",
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          },
          {
            "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,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.884736,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.884736,
      "varies": false
    },
    "short": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、ヒーロービジュアル、商品構成、精密な画像内文字向けに精細な画像を生成・編集します。Proは密なシーンで物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を重視し、テキストとビジュアル参照からPNG画像を作ります。"
  },
  "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": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 Proは、ヒーロービジュアル、商品構成、精密な画像内文字向けに精細な画像を生成・編集します。Proは密なシーンで物体、キャラクター、素材、空間関係の一貫性を重視し、テキストとビジュアル参照からPNG画像を作ります。",
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