Wan2.7-Image-Pro는 텍스트를 바탕으로 이미지를 만드는 Alibaba 모델입니다. 현재 Ailoot 카드는 텍스트 입력과 이미지 결과를 공개합니다. 개발사는 편집, 참고 이미지 결합, 부분 변경도 제공하지만, 이러한 방식에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요하며 현재 카드의 호출 방식에는 포함되어 있지 않습니다.
개발사의 참고 이미지 모드에서는 원본 이미지 최대 9개를 전달하고 각 이미지의 어떤 요소를 사용할지 설명할 수 있습니다. 편집 시 모델은 주요 대상을 유지하면서 선택한 세부 사항을 바꾸거나 여러 자료로 새 구도를 구성합니다. 변경 방향을 더 정확히 지정하기 위해 하나의 입력 이미지에 직사각형 영역을 최대 두 개 표시할 수 있습니다.
연속 시리즈 이외의 모드에서는 3~10개 색상의 팔레트를 지정할 수 있습니다. 추론 모드는 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 것으로, 모델이 장면 설명을 미리 분석합니다.
Alibaba 사양에서 일반 출력은 이미지 1~4개입니다. 이야기 시리즈에서는 상한을 최대 12개로 설정할 수 있으며, 실제 수량은 지시에 따라 모델이 선택합니다. 시리즈는 텍스트와 참고 이미지를 고려해 캐릭터의 공통 특징과 일관된 이야기 전개를 유지할 수 있습니다. 이 모드에는 팔레트와 추론이 적용되지 않습니다.
4K 수준은 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 지원됩니다. 이미지 기반 편집과 연속 시리즈는 2K 수준으로 제한됩니다. 이 표기는 각 변의 동일한 길이가 아니라 픽셀 면적을 나타냅니다. 화면 비율은 1:8~8:1에서 선택할 수 있습니다. 미리 정한 해상도로 편집하면 화면 비율은 마지막 참고 이미지를 따릅니다. 결과는 PNG로 저장됩니다.
입력 이미지를 사용하는 방식에서 Alibaba는 JPEG, JPG, 투명도가 없는 PNG, BMP, WEBP를 허용합니다. 제한은 파일당 20MB, 각 변 240~8000픽셀, 비율 1:8~8:1입니다. 텍스트 지시는 중국어와 영어를 지원하고 최대 5000자이며, 초과한 부분은 잘립니다. 이 버전은 부정 지시문과 프롬프트 확장을 제공하지 않습니다. 초기 난수 시드는 여러 결과의 유사성을 유지하는 데 도움이 되지만 정확한 재현을 보장하지는 않습니다.
", "aboutText": "Wan2.7-Image-Pro는 텍스트를 바탕으로 이미지를 만드는 Alibaba 모델입니다. 현재 Ailoot 카드는 텍스트 입력과 이미지 결과를 공개합니다. 개발사는 편집, 참고 이미지 결합, 부분 변경도 제공하지만, 이러한 방식에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요하며 현재 카드의 호출 방식에는 포함되어 있지 않습니다.\n\n개발사의 참고 이미지 모드에서는 원본 이미지 최대 9개를 전달하고 각 이미지의 어떤 요소를 사용할지 설명할 수 있습니다. 편집 시 모델은 주요 대상을 유지하면서 선택한 세부 사항을 바꾸거나 여러 자료로 새 구도를 구성합니다. 변경 방향을 더 정확히 지정하기 위해 하나의 입력 이미지에 직사각형 영역을 최대 두 개 표시할 수 있습니다.\n\n### 팔레트와 복잡한 지시\n\n연속 시리즈 이외의 모드에서는 3~10개 색상의 팔레트를 지정할 수 있습니다. 추론 모드는 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 것으로, 모델이 장면 설명을 미리 분석합니다.\n\nAlibaba 사양에서 일반 출력은 이미지 1~4개입니다. 이야기 시리즈에서는 상한을 최대 12개로 설정할 수 있으며, 실제 수량은 지시에 따라 모델이 선택합니다. 시리즈는 텍스트와 참고 이미지를 고려해 캐릭터의 공통 특징과 일관된 이야기 전개를 유지할 수 있습니다. 이 모드에는 팔레트와 추론이 적용되지 않습니다.\n\n### 모드에 따라 달라지는 해상도\n\n4K 수준은 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 지원됩니다. 이미지 기반 편집과 연속 시리즈는 2K 수준으로 제한됩니다. 이 표기는 각 변의 동일한 길이가 아니라 픽셀 면적을 나타냅니다. 화면 비율은 1:8~8:1에서 선택할 수 있습니다. 미리 정한 해상도로 편집하면 화면 비율은 마지막 참고 이미지를 따릅니다. 결과는 PNG로 저장됩니다.\n\n입력 이미지를 사용하는 방식에서 Alibaba는 JPEG, JPG, 투명도가 없는 PNG, BMP, WEBP를 허용합니다. 제한은 파일당 20MB, 각 변 240~8000픽셀, 비율 1:8~8:1입니다. 텍스트 지시는 중국어와 영어를 지원하고 최대 5000자이며, 초과한 부분은 잘립니다. 이 버전은 부정 지시문과 프롬프트 확장을 제공하지 않습니다. 초기 난수 시드는 여러 결과의 유사성을 유지하는 데 도움이 되지만 정확한 재현을 보장하지는 않습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "33137b88e1dc938a720ece0fdab5bf54391001cd8c577cd357cb1d7db8fd895f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "wan2.7-image-pro텍스트 지시에 따라 이미지를 만드는 모델입니다. 개발사는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 색상 팔레트 제어와 최대 4K 해상도를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Wan2.7-Image-Pro는 텍스트를 바탕으로 이미지를 만드는 Alibaba 모델입니다. 현재 Ailoot 카드는 텍스트 입력과 이미지 결과를 공개합니다. 개발사는 편집, 참고 이미지 결합, 부분 변경도 제공하지만, 이러한 방식에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요하며 현재 카드의 호출 방식에는 포함되어 있지 않습니다.
개발사의 참고 이미지 모드에서는 원본 이미지 최대 9개를 전달하고 각 이미지의 어떤 요소를 사용할지 설명할 수 있습니다. 편집 시 모델은 주요 대상을 유지하면서 선택한 세부 사항을 바꾸거나 여러 자료로 새 구도를 구성합니다. 변경 방향을 더 정확히 지정하기 위해 하나의 입력 이미지에 직사각형 영역을 최대 두 개 표시할 수 있습니다.
연속 시리즈 이외의 모드에서는 3~10개 색상의 팔레트를 지정할 수 있습니다. 추론 모드는 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 것으로, 모델이 장면 설명을 미리 분석합니다.
Alibaba 사양에서 일반 출력은 이미지 1~4개입니다. 이야기 시리즈에서는 상한을 최대 12개로 설정할 수 있으며, 실제 수량은 지시에 따라 모델이 선택합니다. 시리즈는 텍스트와 참고 이미지를 고려해 캐릭터의 공통 특징과 일관된 이야기 전개를 유지할 수 있습니다. 이 모드에는 팔레트와 추론이 적용되지 않습니다.
4K 수준은 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 지원됩니다. 이미지 기반 편집과 연속 시리즈는 2K 수준으로 제한됩니다. 이 표기는 각 변의 동일한 길이가 아니라 픽셀 면적을 나타냅니다. 화면 비율은 1:8~8:1에서 선택할 수 있습니다. 미리 정한 해상도로 편집하면 화면 비율은 마지막 참고 이미지를 따릅니다. 결과는 PNG로 저장됩니다.
입력 이미지를 사용하는 방식에서 Alibaba는 JPEG, JPG, 투명도가 없는 PNG, BMP, WEBP를 허용합니다. 제한은 파일당 20MB, 각 변 240~8000픽셀, 비율 1:8~8:1입니다. 텍스트 지시는 중국어와 영어를 지원하고 최대 5000자이며, 초과한 부분은 잘립니다. 이 버전은 부정 지시문과 프롬프트 확장을 제공하지 않습니다. 초기 난수 시드는 여러 결과의 유사성을 유지하는 데 도움이 되지만 정확한 재현을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 wan2.7-image-pro | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드images[].image_url | 유형string | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 배열당 최대 이미지 수: 9 조건: images[] 객체마다 실제 URL 하나를 사용합니다. 배열 항목 수와 이 문자열 말단 값은 서로 다릅니다. 적용 조건: JSON images/edits만 해당합니다. JSON images/generations는 images 참조 자료를 파싱하지 않습니다. | 기본값— |
필드image | 유형file | 요건선택 사항 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
필드image[] | 유형file[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 최대 항목 수: 9 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
reference_images_generation · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 과금 조건 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정wan2.7-image-pro · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 US$0.00 호출당 출력 · 출력 US$0.16 호출당 |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan2.7-image-pro', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan2.7-image-pro", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
wan-image텍스트 지시에 따라 이미지를 만드는 모델입니다. 개발사는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 색상 팔레트 제어와 최대 4K 해상도를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Wan2.7-Image-Pro는 텍스트를 바탕으로 이미지를 만드는 Alibaba 모델입니다. 현재 Ailoot 카드는 텍스트 입력과 이미지 결과를 공개합니다. 개발사는 편집, 참고 이미지 결합, 부분 변경도 제공하지만, 이러한 방식에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요하며 현재 카드의 호출 방식에는 포함되어 있지 않습니다.
개발사의 참고 이미지 모드에서는 원본 이미지 최대 9개를 전달하고 각 이미지의 어떤 요소를 사용할지 설명할 수 있습니다. 편집 시 모델은 주요 대상을 유지하면서 선택한 세부 사항을 바꾸거나 여러 자료로 새 구도를 구성합니다. 변경 방향을 더 정확히 지정하기 위해 하나의 입력 이미지에 직사각형 영역을 최대 두 개 표시할 수 있습니다.
연속 시리즈 이외의 모드에서는 3~10개 색상의 팔레트를 지정할 수 있습니다. 추론 모드는 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 것으로, 모델이 장면 설명을 미리 분석합니다.
Alibaba 사양에서 일반 출력은 이미지 1~4개입니다. 이야기 시리즈에서는 상한을 최대 12개로 설정할 수 있으며, 실제 수량은 지시에 따라 모델이 선택합니다. 시리즈는 텍스트와 참고 이미지를 고려해 캐릭터의 공통 특징과 일관된 이야기 전개를 유지할 수 있습니다. 이 모드에는 팔레트와 추론이 적용되지 않습니다.
4K 수준은 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 지원됩니다. 이미지 기반 편집과 연속 시리즈는 2K 수준으로 제한됩니다. 이 표기는 각 변의 동일한 길이가 아니라 픽셀 면적을 나타냅니다. 화면 비율은 1:8~8:1에서 선택할 수 있습니다. 미리 정한 해상도로 편집하면 화면 비율은 마지막 참고 이미지를 따릅니다. 결과는 PNG로 저장됩니다.
입력 이미지를 사용하는 방식에서 Alibaba는 JPEG, JPG, 투명도가 없는 PNG, BMP, WEBP를 허용합니다. 제한은 파일당 20MB, 각 변 240~8000픽셀, 비율 1:8~8:1입니다. 텍스트 지시는 중국어와 영어를 지원하고 최대 5000자이며, 초과한 부분은 잘립니다. 이 버전은 부정 지시문과 프롬프트 확장을 제공하지 않습니다. 초기 난수 시드는 여러 결과의 유사성을 유지하는 데 도움이 되지만 정확한 재현을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 wan-image | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드images[].image_url | 유형string | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 배열당 최대 이미지 수: 9 조건: images[] 객체마다 실제 URL 하나를 사용합니다. 배열 항목 수와 이 문자열 말단 값은 서로 다릅니다. 적용 조건: JSON images/edits만 해당합니다. JSON images/generations는 images 참조 자료를 파싱하지 않습니다. | 기본값— |
필드image | 유형file | 요건선택 사항 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
필드image[] | 유형file[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 최대 항목 수: 9 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
reference_images_generation · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 과금 조건 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정wan2.7-image-pro · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 US$0.00 호출당 출력 · 출력 US$0.16 호출당 |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
wan-image-latest텍스트 지시에 따라 이미지를 만드는 모델입니다. 개발사는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 색상 팔레트 제어와 최대 4K 해상도를 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Wan2.7-Image-Pro는 텍스트를 바탕으로 이미지를 만드는 Alibaba 모델입니다. 현재 Ailoot 카드는 텍스트 입력과 이미지 결과를 공개합니다. 개발사는 편집, 참고 이미지 결합, 부분 변경도 제공하지만, 이러한 방식에는 별도의 입력 이미지 지원이 필요하며 현재 카드의 호출 방식에는 포함되어 있지 않습니다.
개발사의 참고 이미지 모드에서는 원본 이미지 최대 9개를 전달하고 각 이미지의 어떤 요소를 사용할지 설명할 수 있습니다. 편집 시 모델은 주요 대상을 유지하면서 선택한 세부 사항을 바꾸거나 여러 자료로 새 구도를 구성합니다. 변경 방향을 더 정확히 지정하기 위해 하나의 입력 이미지에 직사각형 영역을 최대 두 개 표시할 수 있습니다.
연속 시리즈 이외의 모드에서는 3~10개 색상의 팔레트를 지정할 수 있습니다. 추론 모드는 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 것으로, 모델이 장면 설명을 미리 분석합니다.
Alibaba 사양에서 일반 출력은 이미지 1~4개입니다. 이야기 시리즈에서는 상한을 최대 12개로 설정할 수 있으며, 실제 수량은 지시에 따라 모델이 선택합니다. 시리즈는 텍스트와 참고 이미지를 고려해 캐릭터의 공통 특징과 일관된 이야기 전개를 유지할 수 있습니다. 이 모드에는 팔레트와 추론이 적용되지 않습니다.
4K 수준은 참고 이미지와 연속 시리즈를 사용하지 않는 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성에서 지원됩니다. 이미지 기반 편집과 연속 시리즈는 2K 수준으로 제한됩니다. 이 표기는 각 변의 동일한 길이가 아니라 픽셀 면적을 나타냅니다. 화면 비율은 1:8~8:1에서 선택할 수 있습니다. 미리 정한 해상도로 편집하면 화면 비율은 마지막 참고 이미지를 따릅니다. 결과는 PNG로 저장됩니다.
입력 이미지를 사용하는 방식에서 Alibaba는 JPEG, JPG, 투명도가 없는 PNG, BMP, WEBP를 허용합니다. 제한은 파일당 20MB, 각 변 240~8000픽셀, 비율 1:8~8:1입니다. 텍스트 지시는 중국어와 영어를 지원하고 최대 5000자이며, 초과한 부분은 잘립니다. 이 버전은 부정 지시문과 프롬프트 확장을 제공하지 않습니다. 초기 난수 시드는 여러 결과의 유사성을 유지하는 데 도움이 되지만 정확한 재현을 보장하지는 않습니다.
POST /v1/images/generationstextimage| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 wan-image-latest | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 최소 길이: 1 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 | 기본값1 |
필드response_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 url, b64_json | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드size | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드partial_images | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드images[].image_url | 유형string | 요건지원되지 않음 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 배열당 최대 이미지 수: 9 조건: images[] 객체마다 실제 URL 하나를 사용합니다. 배열 항목 수와 이 문자열 말단 값은 서로 다릅니다. 적용 조건: JSON images/edits만 해당합니다. JSON images/generations는 images 참조 자료를 파싱하지 않습니다. | 기본값— |
필드image | 유형file | 요건선택 사항 | 값과 한도 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
필드image[] | 유형file[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 최대 항목 수: 9 디코딩 후 최대 바이트 수: 20,971,520 MIME 유형: image/png, image/jpeg 적용 조건: multipart/form-data 생성 | 기본값— |
텍스트로 이미지 생성 · 필수: prompt
reference_images_generation · 필수: prompt
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · 실제로 반환된 task_id 또는 미디어 라이브러리 기록
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.
POST /v1/images/generationsAiloot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.
| 설정 | 과금 조건 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정wan2.7-image-pro · 기본 설정 | 과금 조건기본 설정 | 요금 입력 · 입력 US$0.00 호출당 출력 · 출력 US$0.16 호출당 |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_PROMPT_FILE:?Set your actual UTF-8 image brief}"\nexport AILOOT_PROMPT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "wan-image-latest", "prompt": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 brief")\np['prompt']=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not p['prompt'].strip():raise SystemExit("Brief must contain text")\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\nfrom openai import OpenAI\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")\n\nf=Path(os.environ["AILOOT_PROMPT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Set your actual UTF-8 image brief file")\nrequest={'model': 'wan-image-latest', 'prompt': ''}\nrequest["prompt"]=f.read_text(encoding="utf-8")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.images.generate(**request)\nPath("sdk-result.txt").write_text(str(result),encoding="utf-8")\nsave_images([{"b64_json":getattr(item,"b64_json",None),"url":getattr(item,"url",None)} for item in result.data])\nimport OpenAI from "openai";\nimport { readFileSync, writeFileSync } from "node:fs";\nconst key=process.env.AILOOT_API_KEY;\nif(!key) throw new Error("Set your actual Ailoot API key");\nconst client=new OpenAI({baseURL:"https://api.ailoot.ai/v1",apiKey:key,maxRetries:0});\nconst request={"model": "wan-image-latest", "prompt": ""};\nif(!process.env.AILOOT_PROMPT_FILE)throw new Error("Set your actual UTF-8 image brief file");\nrequest.prompt=readFileSync(process.env.AILOOT_PROMPT_FILE,"utf8");\nconst result=await client.images.generate(request);\nwriteFileSync("sdk-result.json",JSON.stringify(result,null,2));\nif(!result.data?.length) throw new Error("No completed images");\nfor(let index=0;index<result.data.length;index++) {\n const item=result.data[index];let encoded=item.b64_json,uri=item.url||"",raw;\n if(!encoded && uri.startsWith("data:image/")) {\n const comma=uri.indexOf(",");if(comma<0 || !uri.slice(0,comma).includes(";base64")) throw new Error("Unsupported image data URI");\n encoded=uri.slice(comma+1);\n }\n if(encoded) {\n if(encoded.length%4!==0 || !/^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/.test(encoded)) throw new Error("Invalid Base64");\n raw=Buffer.from(encoded,"base64");\n } else if(uri) {\n const u=new URL(uri,"https://api.ailoot.ai");\n if(u.protocol!=="https:" || u.username || u.password) throw new Error("Invalid returned URL");\n const owned=u.origin==="https://api.ailoot.ai" && u.pathname.startsWith("/v1/media/assets/") && u.pathname.endsWith("/content");\n const response=await fetch(u,{headers:owned?{Authorization:"Bearer "+key}:{},redirect:"manual"});\n if(!response.ok) throw new Error("Image content download failed: "+response.status);\n raw=Buffer.from(await response.arrayBuffer());\n } else throw new Error("Image has neither bytes nor URL");\n if(!raw.length) throw new Error("Empty image result");\n const ext=raw.subarray(0,4).equals(Buffer.from([137,80,78,71]))?"png":raw[0]===255&&raw[1]===216?"jpg":raw.toString("ascii",0,4)==="RIFF"&&raw.toString("ascii",8,12)==="WEBP"?"webp":raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<svg")||raw.toString("utf8").trimStart().startsWith("<?xml")?"svg":"bin";\n writeFileSync(`image-${index}.${ext}`,raw);\n}\nconsole.log("Every returned image saved; sdk-result.json retains complete metadata");\n반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
모든 데이터 항목을 저장하세요. 각 b64_json을 디코딩하거나 반환된 모든 서명된 URL에서 가져오세요. 실제 MIME/바이트에 따라 파일 확장자를 선택하세요.
이미지 생성 또는 편집 결과를 확인해야 하는 경우 최초 operation_id/X-Client-Request-ID와 반환된 결과 정보를 보관하세요. 실제 task_id 또는 asset_id 값으로 미디어 라이브러리에서 기존의 소유한 결과를 복구하세요. 생성/편집 요청을 다시 제출하거나 operation_id로 폴링 URL을 구성하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드created | 유형integer |
필드data[].url | 유형string |
필드data[].b64_json | 유형base64 string |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답server_error | 조건반환된 응답에 작업 또는 결과 확인이 필요하다고 표시되어 있습니다 | 다음 단계최초로 반환된 작업/태스크 ID, 요청 헤더와 응답을 보관하고, 지원되는 조회 방식으로 해당 최초 작업을 계속 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요. |
Ailoot wan2.7-image-pro, wan-image, wan-image-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.