{
  "aboutHtml": "<p>HY Image 3.5 Previewは、Tencentの統合型画像生成・編集モデルです。文章の制作指示と任意の参照画像を受け取り、複数ターンにわたって同じビジュアルの制作を続けられます。結果は、定めたシーン、構図、編集に対応する画像です。Tencentの例には商品画像、キャンペーンポスター、インターフェースデザインのビジュアル、素材のコンセプトがあります。新規画像、参照に基づく構図、既存の結果への特定の変更のどれが必要かを選びます。</p><p>開発元はこのエディションをhy-image-v3.5-previewとし、プロンプト上限を100Kトークンと記載しています。入力はテキストと画像を含む時系列の会話で、最後のユーザーメッセージが現在の指示を与えます。以前のメッセージは反復編集の文脈となります。これは、単一プロンプトで処理するHY Image 3.0のワークフローや、その入力制限とは異なります。継続するデザイン作業では、関連する制作指示、参照の役割、採用画像を保持し、次の指示が意図した視覚状態を引き継げるようにします。</p><p>参照画像にはPNGまたはJPEG/JPGを用意します。記載されたワークフローでは最大20枚、各20 MB以下を入力できます。画像は参照先またはエンコード済み素材として提供できます。会話内の画像が多すぎる場合、開発元のガイドは古い画像から削減する処理を説明しています。過去のすべての画像が文脈に残ると期待せず、現在使う参照を絞ります。入力のリサイズ制御は、小さい画像を保ち、大きい画像を目標ピクセル面積へ向けて縦横比を維持して縮小します。標準の目標は1,048,576ピクセルです。結果を導く商品、素材、レイアウトについて、十分に見える細部を残します。</p><p>出力サイズの準備方法は二つあります。自動サイズではgenerate_max_pixelsが目標面積を定め、1K区分は1,048,576ピクセル、標準の1.5K区分は2,359,296、2Kは4,194,304です。開発元のFAQによれば、面積の設定だけを指定すると正方形の比率になります。サイズ制御を両方省略すると、モデルは制作指示と標準の1.5K区分を使います。これらの区分に自動4K設定はありません。正方形が適する作業では面積区分を使います。標準の1.5Kで制作指示に比率を判断させる場合は両方のサイズ制御を省略し、特定の縦長や横長レイアウトが必要なら寸法を明示します。</p><p>寸法を明示する場合、開発元は各辺256～8192ピクセルの正の整数と、総面積16,777,216ピクセル以下を認めています。4096 × 4096の正方形はこの上限内です。辺の範囲と面積の上限は同時に適用されるため、8192ピクセルの辺が認められても8192 × 8192画像は認められません。完成レイアウトに特定のサイズが必要なら、目標面積の区分で同じ寸法が得られると仮定せず、幅と高さを明示します。切り取りで失いたくない細部と必要な余白は、プロンプトで明確にします。</p><p>モデルは、返された会話履歴を通じた複数ターン編集に対応します。Tencentは最終納品画像と、次の編集の文脈に使う中間画像を区別しています。継続の例では、アシスタントの推論、ツールのリクエスト、生成画像の結果を保持しています。商品構図なら、まず被写体とフレーミングを確立し、次に維持したい外観を指定しながら、照明変更や新しい背景を依頼します。採用した結果と履歴を一緒に残し、次のターンが不採用の案ではなくその画像を扱うようにします。Tencentの記載されたワークフローでは、最終画像と履歴画像のリンクはどちらも12時間で期限切れになるため、後の編集に利用する前に実画像を保存します。</p><p>記載された制御には、シード、最大16文字のカスタム透かし脚注、標準では無効の任意の外部検索による補強があります。シードは非負整数で、0または省略時は開発元がランダムに選びます。これらの制御は制作指示自体とは別の目的を持ちます。参照に基づく商品ビジュアルでは、商品の外観、カメラアングル、設置面、照明、想定レイアウトを記述し、識別に必要な細部は参照で誘導します。ポスターでは、メッセージをモデルに考えさせず、優先順位と正確な文言を提供します。</p><p>Tencentの実用ガイドは、特に商品仕様、組織名などの事実に関する文言が重要な場合、文字とレイアウトの確認を勧めています。完成画像の被写体、比率、素材、切り取り、文字を点検します。最終素材を制作指示と設定とともに保存し、次の編集では目に見える問題に結びついた具体的な指示を使います。</p>",
  "aboutText": "HY Image 3.5 Previewは、Tencentの統合型画像生成・編集モデルです。文章の制作指示と任意の参照画像を受け取り、複数ターンにわたって同じビジュアルの制作を続けられます。結果は、定めたシーン、構図、編集に対応する画像です。Tencentの例には商品画像、キャンペーンポスター、インターフェースデザインのビジュアル、素材のコンセプトがあります。新規画像、参照に基づく構図、既存の結果への特定の変更のどれが必要かを選びます。\n\n開発元はこのエディションをhy-image-v3.5-previewとし、プロンプト上限を100Kトークンと記載しています。入力はテキストと画像を含む時系列の会話で、最後のユーザーメッセージが現在の指示を与えます。以前のメッセージは反復編集の文脈となります。これは、単一プロンプトで処理するHY Image 3.0のワークフローや、その入力制限とは異なります。継続するデザイン作業では、関連する制作指示、参照の役割、採用画像を保持し、次の指示が意図した視覚状態を引き継げるようにします。\n\n参照画像にはPNGまたはJPEG/JPGを用意します。記載されたワークフローでは最大20枚、各20 MB以下を入力できます。画像は参照先またはエンコード済み素材として提供できます。会話内の画像が多すぎる場合、開発元のガイドは古い画像から削減する処理を説明しています。過去のすべての画像が文脈に残ると期待せず、現在使う参照を絞ります。入力のリサイズ制御は、小さい画像を保ち、大きい画像を目標ピクセル面積へ向けて縦横比を維持して縮小します。標準の目標は1,048,576ピクセルです。結果を導く商品、素材、レイアウトについて、十分に見える細部を残します。\n\n出力サイズの準備方法は二つあります。自動サイズではgenerate_max_pixelsが目標面積を定め、1K区分は1,048,576ピクセル、標準の1.5K区分は2,359,296、2Kは4,194,304です。開発元のFAQによれば、面積の設定だけを指定すると正方形の比率になります。サイズ制御を両方省略すると、モデルは制作指示と標準の1.5K区分を使います。これらの区分に自動4K設定はありません。正方形が適する作業では面積区分を使います。標準の1.5Kで制作指示に比率を判断させる場合は両方のサイズ制御を省略し、特定の縦長や横長レイアウトが必要なら寸法を明示します。\n\n寸法を明示する場合、開発元は各辺256～8192ピクセルの正の整数と、総面積16,777,216ピクセル以下を認めています。4096 × 4096の正方形はこの上限内です。辺の範囲と面積の上限は同時に適用されるため、8192ピクセルの辺が認められても8192 × 8192画像は認められません。完成レイアウトに特定のサイズが必要なら、目標面積の区分で同じ寸法が得られると仮定せず、幅と高さを明示します。切り取りで失いたくない細部と必要な余白は、プロンプトで明確にします。\n\nモデルは、返された会話履歴を通じた複数ターン編集に対応します。Tencentは最終納品画像と、次の編集の文脈に使う中間画像を区別しています。継続の例では、アシスタントの推論、ツールのリクエスト、生成画像の結果を保持しています。商品構図なら、まず被写体とフレーミングを確立し、次に維持したい外観を指定しながら、照明変更や新しい背景を依頼します。採用した結果と履歴を一緒に残し、次のターンが不採用の案ではなくその画像を扱うようにします。Tencentの記載されたワークフローでは、最終画像と履歴画像のリンクはどちらも12時間で期限切れになるため、後の編集に利用する前に実画像を保存します。\n\n記載された制御には、シード、最大16文字のカスタム透かし脚注、標準では無効の任意の外部検索による補強があります。シードは非負整数で、0または省略時は開発元がランダムに選びます。これらの制御は制作指示自体とは別の目的を持ちます。参照に基づく商品ビジュアルでは、商品の外観、カメラアングル、設置面、照明、想定レイアウトを記述し、識別に必要な細部は参照で誘導します。ポスターでは、メッセージをモデルに考えさせず、優先順位と正確な文言を提供します。\n\nTencentの実用ガイドは、特に商品仕様、組織名などの事実に関する文言が重要な場合、文字とレイアウトの確認を勧めています。完成画像の被写体、比率、素材、切り取り、文字を点検します。最終素材を制作指示と設定とともに保存し、次の編集では目に見える問題に結びついた具体的な指示を使います。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|tencent%2Fhy-image-v3.5-preview\">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\">HY Image 3.5 Previewは、テキストからの画像生成、参照に基づく制作、複数ターンの編集を統合しています。Tencentの仕様では参照画像は最大20枚、サイズの自動選択に対応し、詳細なビジュアル制作向けに4096 × 4096までの画像サイズを明示指定できます。</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>HY Image 3.5 Previewは、Tencentの統合型画像生成・編集モデルです。文章の制作指示と任意の参照画像を受け取り、複数ターンにわたって同じビジュアルの制作を続けられます。結果は、定めたシーン、構図、編集に対応する画像です。Tencentの例には商品画像、キャンペーンポスター、インターフェースデザインのビジュアル、素材のコンセプトがあります。新規画像、参照に基づく構図、既存の結果への特定の変更のどれが必要かを選びます。</p><p>開発元はこのエディションをhy-image-v3.5-previewとし、プロンプト上限を100Kトークンと記載しています。入力はテキストと画像を含む時系列の会話で、最後のユーザーメッセージが現在の指示を与えます。以前のメッセージは反復編集の文脈となります。これは、単一プロンプトで処理するHY Image 3.0のワークフローや、その入力制限とは異なります。継続するデザイン作業では、関連する制作指示、参照の役割、採用画像を保持し、次の指示が意図した視覚状態を引き継げるようにします。</p><p>参照画像にはPNGまたはJPEG/JPGを用意します。記載されたワークフローでは最大20枚、各20 MB以下を入力できます。画像は参照先またはエンコード済み素材として提供できます。会話内の画像が多すぎる場合、開発元のガイドは古い画像から削減する処理を説明しています。過去のすべての画像が文脈に残ると期待せず、現在使う参照を絞ります。入力のリサイズ制御は、小さい画像を保ち、大きい画像を目標ピクセル面積へ向けて縦横比を維持して縮小します。標準の目標は1,048,576ピクセルです。結果を導く商品、素材、レイアウトについて、十分に見える細部を残します。</p><p>出力サイズの準備方法は二つあります。自動サイズではgenerate_max_pixelsが目標面積を定め、1K区分は1,048,576ピクセル、標準の1.5K区分は2,359,296、2Kは4,194,304です。開発元のFAQによれば、面積の設定だけを指定すると正方形の比率になります。サイズ制御を両方省略すると、モデルは制作指示と標準の1.5K区分を使います。これらの区分に自動4K設定はありません。正方形が適する作業では面積区分を使います。標準の1.5Kで制作指示に比率を判断させる場合は両方のサイズ制御を省略し、特定の縦長や横長レイアウトが必要なら寸法を明示します。</p><p>寸法を明示する場合、開発元は各辺256～8192ピクセルの正の整数と、総面積16,777,216ピクセル以下を認めています。4096 × 4096の正方形はこの上限内です。辺の範囲と面積の上限は同時に適用されるため、8192ピクセルの辺が認められても8192 × 8192画像は認められません。完成レイアウトに特定のサイズが必要なら、目標面積の区分で同じ寸法が得られると仮定せず、幅と高さを明示します。切り取りで失いたくない細部と必要な余白は、プロンプトで明確にします。</p><p>モデルは、返された会話履歴を通じた複数ターン編集に対応します。Tencentは最終納品画像と、次の編集の文脈に使う中間画像を区別しています。継続の例では、アシスタントの推論、ツールのリクエスト、生成画像の結果を保持しています。商品構図なら、まず被写体とフレーミングを確立し、次に維持したい外観を指定しながら、照明変更や新しい背景を依頼します。採用した結果と履歴を一緒に残し、次のターンが不採用の案ではなくその画像を扱うようにします。Tencentの記載されたワークフローでは、最終画像と履歴画像のリンクはどちらも12時間で期限切れになるため、後の編集に利用する前に実画像を保存します。</p><p>記載された制御には、シード、最大16文字のカスタム透かし脚注、標準では無効の任意の外部検索による補強があります。シードは非負整数で、0または省略時は開発元がランダムに選びます。これらの制御は制作指示自体とは別の目的を持ちます。参照に基づく商品ビジュアルでは、商品の外観、カメラアングル、設置面、照明、想定レイアウトを記述し、識別に必要な細部は参照で誘導します。ポスターでは、メッセージをモデルに考えさせず、優先順位と正確な文言を提供します。</p><p>Tencentの実用ガイドは、特に商品仕様、組織名などの事実に関する文言が重要な場合、文字とレイアウトの確認を勧めています。完成画像の被写体、比率、素材、切り取り、文字を点検します。最終素材を制作指示と設定とともに保存し、次の編集では目に見える問題に結びついた具体的な指示を使います。</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>tencent/hy-image-v3.5-preview</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 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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>課金単位</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=\"課金単位\"><span class=\"card-cell-label\">課金単位</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>出力画像トークン</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>—</td><td data-cell-label=\"課金単位\"><span class=\"card-cell-label\">課金単位</span>/ 1K 画像トークン</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>出力 · 出力画像トークン · 比較専用の見積もり</span> <b>$0.0032</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 画像トークン</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=\"課金単位\"><span class=\"card-cell-label\">課金単位</span>—</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>$0.0131072</b> <span class=\"price-unit\">生成前の見積もり</span></div><p class=\"note-s\">この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 画像</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2641-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2641-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2641-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2641-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;tencent/hy-image-v3.5-preview&#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-2642-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2642-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-2642-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2642-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=tencent%2Fhy-image-v3.5-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2Fhy-image-v3.5-preview&amp;fmt=images\"><code>tencent/hy-image-v3.5-preview</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=tencent%2Fhy-image-v3.5-preview&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2Fhy-image-v3.5-preview&amp;fmt=images\"><code>tencent/hy-image-v3.5-preview</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|tencent%2Fhy-image-v3.5-preview",
      "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": [
                  "tencent/hy-image-v3.5-preview"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1K",
                  "1.5K",
                  "2K",
                  "4K"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "resolution",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "1:2",
                  "1:4",
                  "2:1",
                  "2:3",
                  "3:2",
                  "3:4",
                  "4:1",
                  "4:3",
                  "4:5",
                  "5:4",
                  "9:16",
                  "16:9"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "items": {
                  "properties": {
                    "image_url": {
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "maximum_items": 20,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "1:2",
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                    "2:1",
                    "2:3",
                    "3:2",
                    "3:4",
                    "4:1",
                    "4:3",
                    "4:5",
                    "5:4",
                    "9:16",
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                  "type": "string"
                },
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                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
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                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
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                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 20,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/hy-image-v3.5-preview"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
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                  "minLength": 1,
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                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                },
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K",
                    "1.5K",
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                  ],
                  "type": "string"
                }
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              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
                "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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              }
            ],
            "content": [
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                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "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,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
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                "side": "in",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "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",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K image tokens"
            },
            "label": "image output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0032000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_token",
                "label": "image output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000032",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "image_output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K image tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_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": "0.0131072",
                "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": "0.0131072",
                "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': 'tencent/hy-image-v3.5-preview', '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,
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    "about": "HY Image 3.5 Previewは、Tencentの統合型画像生成・編集モデルです。文章の制作指示と任意の参照画像を受け取り、複数ターンにわたって同じビジュアルの制作を続けられます。結果は、定めたシーン、構図、編集に対応する画像です。Tencentの例には商品画像、キャンペーンポスター、インターフェースデザインのビジュアル、素材のコンセプトがあります。新規画像、参照に基づく構図、既存の結果への特定の変更のどれが必要かを選びます。\n\n開発元はこのエディションをhy-image-v3.5-previewとし、プロンプト上限を100Kトークンと記載しています。入力はテキストと画像を含む時系列の会話で、最後のユーザーメッセージが現在の指示を与えます。以前のメッセージは反復編集の文脈となります。これは、単一プロンプトで処理するHY Image 3.0のワークフローや、その入力制限とは異なります。継続するデザイン作業では、関連する制作指示、参照の役割、採用画像を保持し、次の指示が意図した視覚状態を引き継げるようにします。\n\n参照画像にはPNGまたはJPEG/JPGを用意します。記載されたワークフローでは最大20枚、各20 MB以下を入力できます。画像は参照先またはエンコード済み素材として提供できます。会話内の画像が多すぎる場合、開発元のガイドは古い画像から削減する処理を説明しています。過去のすべての画像が文脈に残ると期待せず、現在使う参照を絞ります。入力のリサイズ制御は、小さい画像を保ち、大きい画像を目標ピクセル面積へ向けて縦横比を維持して縮小します。標準の目標は1,048,576ピクセルです。結果を導く商品、素材、レイアウトについて、十分に見える細部を残します。\n\n出力サイズの準備方法は二つあります。自動サイズではgenerate_max_pixelsが目標面積を定め、1K区分は1,048,576ピクセル、標準の1.5K区分は2,359,296、2Kは4,194,304です。開発元のFAQによれば、面積の設定だけを指定すると正方形の比率になります。サイズ制御を両方省略すると、モデルは制作指示と標準の1.5K区分を使います。これらの区分に自動4K設定はありません。正方形が適する作業では面積区分を使います。標準の1.5Kで制作指示に比率を判断させる場合は両方のサイズ制御を省略し、特定の縦長や横長レイアウトが必要なら寸法を明示します。\n\n寸法を明示する場合、開発元は各辺256～8192ピクセルの正の整数と、総面積16,777,216ピクセル以下を認めています。4096 × 4096の正方形はこの上限内です。辺の範囲と面積の上限は同時に適用されるため、8192ピクセルの辺が認められても8192 × 8192画像は認められません。完成レイアウトに特定のサイズが必要なら、目標面積の区分で同じ寸法が得られると仮定せず、幅と高さを明示します。切り取りで失いたくない細部と必要な余白は、プロンプトで明確にします。\n\nモデルは、返された会話履歴を通じた複数ターン編集に対応します。Tencentは最終納品画像と、次の編集の文脈に使う中間画像を区別しています。継続の例では、アシスタントの推論、ツールのリクエスト、生成画像の結果を保持しています。商品構図なら、まず被写体とフレーミングを確立し、次に維持したい外観を指定しながら、照明変更や新しい背景を依頼します。採用した結果と履歴を一緒に残し、次のターンが不採用の案ではなくその画像を扱うようにします。Tencentの記載されたワークフローでは、最終画像と履歴画像のリンクはどちらも12時間で期限切れになるため、後の編集に利用する前に実画像を保存します。\n\n記載された制御には、シード、最大16文字のカスタム透かし脚注、標準では無効の任意の外部検索による補強があります。シードは非負整数で、0または省略時は開発元がランダムに選びます。これらの制御は制作指示自体とは別の目的を持ちます。参照に基づく商品ビジュアルでは、商品の外観、カメラアングル、設置面、照明、想定レイアウトを記述し、識別に必要な細部は参照で誘導します。ポスターでは、メッセージをモデルに考えさせず、優先順位と正確な文言を提供します。\n\nTencentの実用ガイドは、特に商品仕様、組織名などの事実に関する文言が重要な場合、文字とレイアウトの確認を勧めています。完成画像の被写体、比率、素材、切り取り、文字を点検します。最終素材を制作指示と設定とともに保存し、次の編集では目に見える問題に結びついた具体的な指示を使います。",
    "alias_of": null,
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    "author": "Tencent",
    "capabilities": {
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        "image"
      ],
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        "image"
      ]
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        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
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          "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,
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        "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": {
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              "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。",
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              "fields": [
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                {
                  "description": null,
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                  "type": null
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                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].b64_json",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
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            "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K image tokens"
            },
            "label": "image output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0032000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_token",
                "label": "image output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000032",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "image_output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K image tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_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": "0.0131072",
                "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": "0.0131072",
                "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': 'tencent/hy-image-v3.5-preview', '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",
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