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  "aboutHtml": "<p>Riverflow 2.5 Fast는 Sourceful의 Riverflow 2.5 이미지 생성 및 편집 제품군의 Fast 프로필입니다. 지시서에 맞는 유용한 이미지 후보를 빠르게 얻어야 하는 초기 창작 반복과 반복 가능한 애플리케이션 단계에 적합합니다. 이 제품군은 작성한 지시와 원본 이미지를 후보 검토 및 수정이 이루어지는 추론 기반 편집 과정과 결합합니다. Pro는 같은 세대의 별도 품질 중심 프로필입니다.</p><p>탐색에서는 지시서마다 배경 환경, 구도, 제품 배치, 기존 이미지의 특정 변경 등 하나의 시각적 질문을 정하세요. 환경이나 잘림이 바뀌어도 원래 제품 참조가 기준점으로 남아야 합니다. 유용한 카탈로그 작업은 병을 놓을 탁상 장면을 탐색한 뒤 승인된 제목을 위한 공간이 충분한지 비교하는 것입니다. 후보 간 제품 정체성과 사용 위치를 일정하게 유지하면 우발적인 대상 변경이 아니라 창작 선택을 비교할 수 있습니다.</p><p>2.5 제품군의 사용자 지정 평가는 평가표로 후보의 유용성을 정의할 수 있게 합니다. 알아볼 수 있는 패키지, 읽기 쉬운 글자, 일관된 조명, 실용적인 잘림 같은 기준을 지정하세요. 평가표와 생성 지시는 구분해야 합니다. 하나는 만들 이미지를 설명하고 다른 하나는 검토 관점을 정합니다. 초기 탐색에는 낮은 추론 노력이 유용하며, 추가 검토는 첫 후보가 충족하지 못한 기준에 집중할 수 있습니다.</p><p>참조 준비는 특정 부분 편집의 핵심입니다. 어떤 이미지가 제품을 제공하고 어떤 이미지가 환경, 아트워크, 분위기를 제공하는지 식별하세요. 뚜껑 형태, 라벨 색상, 읽을 수 있는 제품명처럼 변경할 요소와 유지할 특성을 명시하세요. 관련 변형 세트에서는 조명 방향과 스타일 설명을 일정하게 유지하고 각 자료를 구별하는 속성 하나만 바꾸세요. 이 제품군의 맥락 인식이 제품 및 캠페인 이미지를 지원하더라도 지시서에는 품목을 식별할 사실과 참조가 필요합니다.</p><p>2.5 작업의 Font Control은 제공한 사용자 지정 글꼴 파일 최대 두 개를 사용할 수 있습니다. 정확한 제목과 캡션, 위치, 각각의 글꼴 역할을 지정하세요. 서로 충돌하는 지시가 많은 빽빽한 캔버스보다 적은 수의 명확한 텍스트 블록이 위계를 평가하기 쉽습니다. 실제 사용할 크기에서 결과 이미지의 철자, 숫자, 줄바꿈, 굵기를 검토하세요. 이미지는 렌더링된 결과물이며 편집 가능한 조판 파일이나 작동하는 인터페이스가 아닙니다.</p><p>제품군에는 일반 배경, 단색 배경, 투명 배경 작업이 포함됩니다. 다른 레이아웃에 합성할 이미지라면 투명한 누끼 이미지를, 제품 세트에 공통 시각 기반이 필요하면 통제된 단색 배경을 준비하세요. 캠페인 이미지에는 완성된 장면을 사용하세요. 실제 출력 배치에 맞는 사용 가능한 해상도와 잘림을 선택한 다음, 큰 캔버스만으로 정확성이 입증된다고 가정하지 말고 눈에 보이는 제품과 텍스트 디테일을 확인하세요.</p><p>Fast는 Pro 및 2.0 세대와 구분됩니다. Riverflow 2.5는 이전의 다단계 방식에 더 깊은 추론, 사용자 지정 검토 기준, 개선된 글꼴 및 배경 설정을 추가합니다. 유용한 반복을 위해 구도에 맞는 후보를 유지하고 남은 문제를 정확히 찾아 지시서나 평가표의 해당 부분을 수정하세요. 선택한 이미지, 원본 참조, 검토 기준을 함께 보관하면 후속 변경이 같은 크리에이티브를 발전시키며 정체성을 처음부터 다시 만들지 않습니다.</p>",
  "aboutText": "Riverflow 2.5 Fast는 Sourceful의 Riverflow 2.5 이미지 생성 및 편집 제품군의 Fast 프로필입니다. 지시서에 맞는 유용한 이미지 후보를 빠르게 얻어야 하는 초기 창작 반복과 반복 가능한 애플리케이션 단계에 적합합니다. 이 제품군은 작성한 지시와 원본 이미지를 후보 검토 및 수정이 이루어지는 추론 기반 편집 과정과 결합합니다. Pro는 같은 세대의 별도 품질 중심 프로필입니다.\n\n탐색에서는 지시서마다 배경 환경, 구도, 제품 배치, 기존 이미지의 특정 변경 등 하나의 시각적 질문을 정하세요. 환경이나 잘림이 바뀌어도 원래 제품 참조가 기준점으로 남아야 합니다. 유용한 카탈로그 작업은 병을 놓을 탁상 장면을 탐색한 뒤 승인된 제목을 위한 공간이 충분한지 비교하는 것입니다. 후보 간 제품 정체성과 사용 위치를 일정하게 유지하면 우발적인 대상 변경이 아니라 창작 선택을 비교할 수 있습니다.\n\n2.5 제품군의 사용자 지정 평가는 평가표로 후보의 유용성을 정의할 수 있게 합니다. 알아볼 수 있는 패키지, 읽기 쉬운 글자, 일관된 조명, 실용적인 잘림 같은 기준을 지정하세요. 평가표와 생성 지시는 구분해야 합니다. 하나는 만들 이미지를 설명하고 다른 하나는 검토 관점을 정합니다. 초기 탐색에는 낮은 추론 노력이 유용하며, 추가 검토는 첫 후보가 충족하지 못한 기준에 집중할 수 있습니다.\n\n참조 준비는 특정 부분 편집의 핵심입니다. 어떤 이미지가 제품을 제공하고 어떤 이미지가 환경, 아트워크, 분위기를 제공하는지 식별하세요. 뚜껑 형태, 라벨 색상, 읽을 수 있는 제품명처럼 변경할 요소와 유지할 특성을 명시하세요. 관련 변형 세트에서는 조명 방향과 스타일 설명을 일정하게 유지하고 각 자료를 구별하는 속성 하나만 바꾸세요. 이 제품군의 맥락 인식이 제품 및 캠페인 이미지를 지원하더라도 지시서에는 품목을 식별할 사실과 참조가 필요합니다.\n\n2.5 작업의 Font Control은 제공한 사용자 지정 글꼴 파일 최대 두 개를 사용할 수 있습니다. 정확한 제목과 캡션, 위치, 각각의 글꼴 역할을 지정하세요. 서로 충돌하는 지시가 많은 빽빽한 캔버스보다 적은 수의 명확한 텍스트 블록이 위계를 평가하기 쉽습니다. 실제 사용할 크기에서 결과 이미지의 철자, 숫자, 줄바꿈, 굵기를 검토하세요. 이미지는 렌더링된 결과물이며 편집 가능한 조판 파일이나 작동하는 인터페이스가 아닙니다.\n\n제품군에는 일반 배경, 단색 배경, 투명 배경 작업이 포함됩니다. 다른 레이아웃에 합성할 이미지라면 투명한 누끼 이미지를, 제품 세트에 공통 시각 기반이 필요하면 통제된 단색 배경을 준비하세요. 캠페인 이미지에는 완성된 장면을 사용하세요. 실제 출력 배치에 맞는 사용 가능한 해상도와 잘림을 선택한 다음, 큰 캔버스만으로 정확성이 입증된다고 가정하지 말고 눈에 보이는 제품과 텍스트 디테일을 확인하세요.\n\nFast는 Pro 및 2.0 세대와 구분됩니다. Riverflow 2.5는 이전의 다단계 방식에 더 깊은 추론, 사용자 지정 검토 기준, 개선된 글꼴 및 배경 설정을 추가합니다. 유용한 반복을 위해 구도에 맞는 후보를 유지하고 남은 문제를 정확히 찾아 지시서나 평가표의 해당 부분을 수정하세요. 선택한 이미지, 원본 참조, 검토 기준을 함께 보관하면 후속 변경이 같은 크리에이티브를 발전시키며 정체성을 처음부터 다시 만들지 않습니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Riverflow 2.5 Fast는 Sourceful의 Riverflow 2.5 이미지 생성 및 편집 제품군의 Fast 프로필입니다. 지시서에 맞는 유용한 이미지 후보를 빠르게 얻어야 하는 초기 창작 반복과 반복 가능한 애플리케이션 단계에 적합합니다. 이 제품군은 작성한 지시와 원본 이미지를 후보 검토 및 수정이 이루어지는 추론 기반 편집 과정과 결합합니다. Pro는 같은 세대의 별도 품질 중심 프로필입니다.</p><p>탐색에서는 지시서마다 배경 환경, 구도, 제품 배치, 기존 이미지의 특정 변경 등 하나의 시각적 질문을 정하세요. 환경이나 잘림이 바뀌어도 원래 제품 참조가 기준점으로 남아야 합니다. 유용한 카탈로그 작업은 병을 놓을 탁상 장면을 탐색한 뒤 승인된 제목을 위한 공간이 충분한지 비교하는 것입니다. 후보 간 제품 정체성과 사용 위치를 일정하게 유지하면 우발적인 대상 변경이 아니라 창작 선택을 비교할 수 있습니다.</p><p>2.5 제품군의 사용자 지정 평가는 평가표로 후보의 유용성을 정의할 수 있게 합니다. 알아볼 수 있는 패키지, 읽기 쉬운 글자, 일관된 조명, 실용적인 잘림 같은 기준을 지정하세요. 평가표와 생성 지시는 구분해야 합니다. 하나는 만들 이미지를 설명하고 다른 하나는 검토 관점을 정합니다. 초기 탐색에는 낮은 추론 노력이 유용하며, 추가 검토는 첫 후보가 충족하지 못한 기준에 집중할 수 있습니다.</p><p>참조 준비는 특정 부분 편집의 핵심입니다. 어떤 이미지가 제품을 제공하고 어떤 이미지가 환경, 아트워크, 분위기를 제공하는지 식별하세요. 뚜껑 형태, 라벨 색상, 읽을 수 있는 제품명처럼 변경할 요소와 유지할 특성을 명시하세요. 관련 변형 세트에서는 조명 방향과 스타일 설명을 일정하게 유지하고 각 자료를 구별하는 속성 하나만 바꾸세요. 이 제품군의 맥락 인식이 제품 및 캠페인 이미지를 지원하더라도 지시서에는 품목을 식별할 사실과 참조가 필요합니다.</p><p>2.5 작업의 Font Control은 제공한 사용자 지정 글꼴 파일 최대 두 개를 사용할 수 있습니다. 정확한 제목과 캡션, 위치, 각각의 글꼴 역할을 지정하세요. 서로 충돌하는 지시가 많은 빽빽한 캔버스보다 적은 수의 명확한 텍스트 블록이 위계를 평가하기 쉽습니다. 실제 사용할 크기에서 결과 이미지의 철자, 숫자, 줄바꿈, 굵기를 검토하세요. 이미지는 렌더링된 결과물이며 편집 가능한 조판 파일이나 작동하는 인터페이스가 아닙니다.</p><p>제품군에는 일반 배경, 단색 배경, 투명 배경 작업이 포함됩니다. 다른 레이아웃에 합성할 이미지라면 투명한 누끼 이미지를, 제품 세트에 공통 시각 기반이 필요하면 통제된 단색 배경을 준비하세요. 캠페인 이미지에는 완성된 장면을 사용하세요. 실제 출력 배치에 맞는 사용 가능한 해상도와 잘림을 선택한 다음, 큰 캔버스만으로 정확성이 입증된다고 가정하지 말고 눈에 보이는 제품과 텍스트 디테일을 확인하세요.</p><p>Fast는 Pro 및 2.0 세대와 구분됩니다. Riverflow 2.5는 이전의 다단계 방식에 더 깊은 추론, 사용자 지정 검토 기준, 개선된 글꼴 및 배경 설정을 추가합니다. 유용한 반복을 위해 구도에 맞는 후보를 유지하고 남은 문제를 정확히 찾아 지시서나 평가표의 해당 부분을 수정하세요. 선택한 이미지, 원본 참조, 검토 기준을 함께 보관하면 후속 변경이 같은 크리에이티브를 발전시키며 정체성을 처음부터 다시 만들지 않습니다.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 이미지</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span 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data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록</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\">요금</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>최종 요금 계산 방식</h5><p class=\"note-s\">표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>비교용 예상 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><p class=\"note-s\">각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>예측 수량</th><th>과금 단위</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>기본 토큰 요금</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"예측 수량\"><span class=\"card-cell-label\">예측 수량</span>—</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>—</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>출력 이미지</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>—</td><td data-cell-label=\"예측 수량\"><span class=\"card-cell-label\">예측 수량</span>—</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>출력 이미지당</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>출력 · 출력 이미지 · 비교 전용 추정치</span> <b>$0.038</b> <span class=\"price-unit\">출력 이미지당</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>예상 생성 비용</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>—</td><td data-cell-label=\"예측 수량\"><span class=\"card-cell-label\">예측 수량</span>1회 생성 예상치</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>—</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치</span> <b>$0.038</b> <span class=\"price-unit\">생성 전 추정치</span></div><p class=\"note-s\">이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 이미지</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2611-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2611-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2611-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2611-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;sourceful/riverflow-v2.5-fast&#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\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · 이미지</h4><p class=\"note-s\">반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요</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>기타 콘텐츠 조회</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2612-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2612-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">내 소유의 기존 자산 조회</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><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-2612-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2612-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>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.</p><p class=\"note-s\">전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">정산 대조를 위해 반환된 X-Client-Request-ID를 보관하세요. 실제로 반환된 task_id/asset_id 값이나 소유한 미디어 라이브러리만 조회하세요. 작업 ID로 태스크 URL을 만들거나 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=sourceful%2Friverflow-v2.5-fast&amp;route=Ultra&amp;caller=sourceful%2Friverflow-v2.5-fast&amp;fmt=images\"><code>sourceful/riverflow-v2.5-fast</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=sourceful%2Friverflow-v2.5-fast&amp;route=Ultra&amp;caller=sourceful%2Friverflow-v2.5-fast&amp;fmt=images\"><code>sourceful/riverflow-v2.5-fast</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sourceful/riverflow-v2.5-fast",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "sourceful/riverflow-v2.5-fast",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|sourceful%2Friverflow-v2.5-fast",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.",
          "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": "정산 대조를 위해 반환된 X-Client-Request-ID를 보관하세요. 실제로 반환된 task_id/asset_id 값이나 소유한 미디어 라이브러리만 조회하세요. 작업 ID로 태스크 URL을 만들거나 생성 요청을 다시 제출하지 마세요."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.",
              "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": [
                  "sourceful/riverflow-v2.5-fast"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1K",
                  "2K"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "resolution",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "21:9",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "jpeg"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "output_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "auto",
                  "transparent",
                  "opaque"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "background",
                "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": 4,
                "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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                    "1:1",
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                    "3:2",
                    "2:3",
                    "16:9",
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                  ],
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                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
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                  },
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                  "enum": [
                    "sourceful/riverflow-v2.5-fast"
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                "n": {
                  "maximum": 1,
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                    "jpeg"
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                  "minLength": 1,
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                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
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                    "1K",
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                  "type": "string"
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              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "sourceful/riverflow-v2.5-fast",
                "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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              },
              {
                "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": "실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록",
                "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,
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                "type": null
              },
              {
                "description": null,
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                "type": null
              },
              {
                "description": null,
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                "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",
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                "quantity": 1000,
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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,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image"
            },
            "label": "output image",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output",
                "label": "output image",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.038",
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                "public_unit_label": "per output image",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "예상 생성 비용",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "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": "0.038",
                "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': 'sourceful/riverflow-v2.5-fast', '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": "이미지",
        "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image"
            },
            "label": "output image",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output",
                "label": "output image",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.038",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "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": "0.038",
                "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": "sourceful/riverflow-v2.5-fast",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.038",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "image_output",
            "label": "output image",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.038",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per output image",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "image_output"
          },
          {
            "amount": "0.038",
            "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": "0.038",
            "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
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    "description": "Riverflow 2.5 Fast는 제품 및 마케팅 이미지 생성과 편집을 위한 Sourceful의 Fast 프로필입니다. 명확한 참조, 서체, 검토 기준과 함께 추론 기반 작업 흐름 안에서 구도와 특정 부분 편집을 탐색할 수 있습니다.",
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    "title": "Sourceful: Riverflow V2.5 Fast — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Riverflow 2.5 Fast는 Sourceful의 Riverflow 2.5 이미지 생성 및 편집 제품군의 Fast 프로필입니다. 지시서에 맞는 유용한 이미지 후보를 빠르게 얻어야 하는 초기 창작 반복과 반복 가능한 애플리케이션 단계에 적합합니다. 이 제품군은 작성한 지시와 원본 이미지를 후보 검토 및 수정이 이루어지는 추론 기반 편집 과정과 결합합니다. Pro는 같은 세대의 별도 품질 중심 프로필입니다.\n\n탐색에서는 지시서마다 배경 환경, 구도, 제품 배치, 기존 이미지의 특정 변경 등 하나의 시각적 질문을 정하세요. 환경이나 잘림이 바뀌어도 원래 제품 참조가 기준점으로 남아야 합니다. 유용한 카탈로그 작업은 병을 놓을 탁상 장면을 탐색한 뒤 승인된 제목을 위한 공간이 충분한지 비교하는 것입니다. 후보 간 제품 정체성과 사용 위치를 일정하게 유지하면 우발적인 대상 변경이 아니라 창작 선택을 비교할 수 있습니다.\n\n2.5 제품군의 사용자 지정 평가는 평가표로 후보의 유용성을 정의할 수 있게 합니다. 알아볼 수 있는 패키지, 읽기 쉬운 글자, 일관된 조명, 실용적인 잘림 같은 기준을 지정하세요. 평가표와 생성 지시는 구분해야 합니다. 하나는 만들 이미지를 설명하고 다른 하나는 검토 관점을 정합니다. 초기 탐색에는 낮은 추론 노력이 유용하며, 추가 검토는 첫 후보가 충족하지 못한 기준에 집중할 수 있습니다.\n\n참조 준비는 특정 부분 편집의 핵심입니다. 어떤 이미지가 제품을 제공하고 어떤 이미지가 환경, 아트워크, 분위기를 제공하는지 식별하세요. 뚜껑 형태, 라벨 색상, 읽을 수 있는 제품명처럼 변경할 요소와 유지할 특성을 명시하세요. 관련 변형 세트에서는 조명 방향과 스타일 설명을 일정하게 유지하고 각 자료를 구별하는 속성 하나만 바꾸세요. 이 제품군의 맥락 인식이 제품 및 캠페인 이미지를 지원하더라도 지시서에는 품목을 식별할 사실과 참조가 필요합니다.\n\n2.5 작업의 Font Control은 제공한 사용자 지정 글꼴 파일 최대 두 개를 사용할 수 있습니다. 정확한 제목과 캡션, 위치, 각각의 글꼴 역할을 지정하세요. 서로 충돌하는 지시가 많은 빽빽한 캔버스보다 적은 수의 명확한 텍스트 블록이 위계를 평가하기 쉽습니다. 실제 사용할 크기에서 결과 이미지의 철자, 숫자, 줄바꿈, 굵기를 검토하세요. 이미지는 렌더링된 결과물이며 편집 가능한 조판 파일이나 작동하는 인터페이스가 아닙니다.\n\n제품군에는 일반 배경, 단색 배경, 투명 배경 작업이 포함됩니다. 다른 레이아웃에 합성할 이미지라면 투명한 누끼 이미지를, 제품 세트에 공통 시각 기반이 필요하면 통제된 단색 배경을 준비하세요. 캠페인 이미지에는 완성된 장면을 사용하세요. 실제 출력 배치에 맞는 사용 가능한 해상도와 잘림을 선택한 다음, 큰 캔버스만으로 정확성이 입증된다고 가정하지 말고 눈에 보이는 제품과 텍스트 디테일을 확인하세요.\n\nFast는 Pro 및 2.0 세대와 구분됩니다. Riverflow 2.5는 이전의 다단계 방식에 더 깊은 추론, 사용자 지정 검토 기준, 개선된 글꼴 및 배경 설정을 추가합니다. 유용한 반복을 위해 구도에 맞는 후보를 유지하고 남은 문제를 정확히 찾아 지시서나 평가표의 해당 부분을 수정하세요. 선택한 이미지, 원본 참조, 검토 기준을 함께 보관하면 후속 변경이 같은 크리에이티브를 발전시키며 정체성을 처음부터 다시 만들지 않습니다.",
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                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1K",
                    "2K"
                  ],
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              "required": [
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                "prompt"
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                "model": "sourceful/riverflow-v2.5-fast",
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              "image"
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              }
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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": [
              {
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                "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,
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              },
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                "description": null,
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                "description": null,
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                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
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                "amount": null,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
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              {
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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              {
                "amount": null,
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                "billing_input": false,
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "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",
                "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": "per output image"
            },
            "label": "output image",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output",
                "label": "output image",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.038",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "예상 생성 비용",
            "units": [
              {
                "amount": "0.038",
                "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": "0.038",
                "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': 'sourceful/riverflow-v2.5-fast', '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": "이미지",
        "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,
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