{
  "aboutHtml": "<p>FLUX.2 [flex] ialah edisi penjanaan dan penyuntingan imej Black Forest Labs yang mengkhusus dalam tipografi, pemaparan teks dan pemeliharaan butiran kecil. Ia menggunakan arahan adegan bertulis serta rujukan imej untuk menghasilkan imej. Kawalan utamanya ialah pensampelan boleh laras: profil yang didokumenkan menyediakan langkah inferens serta guidance, membolehkan arahan visual diperhalus melalui tetapan dan perkataan.</p><h4>Tulisan dan butiran halus</h4><p>Tugas tipografi perlu bermula dengan teks sebenar. Apit setiap baris dengan tanda petikan, tentukan tempatnya dan bezakan tajuk utama, teks sokongan serta label. Huraikan gaya, skala dan warna huruf mengikut adegan. Contoh arahan poster asli boleh menunjukkan basikal biru kobalt di studio pucat, dengan tajuk besar di atas bingkai dan baris spesifikasi lebih kecil di bawahnya. Imej mesti menjelaskan produk dan urutan bacaan bersama-sama.</p><p>Untuk visual produk terperinci, kenal pasti bahagian yang menentukan kegunaan hasil: muka dail, label kawalan, jahitan, pinggir bahan atau tanda bungkusan. Berikan rujukan yang boleh dibaca dan jelaskan ciri yang ditetapkannya. Adegan yang secara umum kelihatan serupa masih boleh mengubah aksara atau komponen penting, jadi bandingkan butiran terjana pada saiz paparan yang dimaksudkan. Pengkhususan model menjadi sebab untuk memberikan keperluan tepat, bukannya jaminan bahawa semakan teks atau pemeriksaan visual tidak lagi diperlukan.</p><h4>Langkah dan guidance mempunyai tujuan berbeza</h4><p>Profil pengeluar yang tepat menerima satu hingga lima puluh langkah inferens, dengan lima puluh sebagai lalai. Penerangannya mengaitkan lebih banyak langkah dengan perincian dan realisme lebih tinggi. Julat guidance ialah 1.5 hingga 10, dengan lalai 5. Guidance lebih tinggi menguatkan pematuhan kepada prompt tetapi boleh mengurangkan realisme. Maka, imej dengan arahan reka bentuk tepat dan imej yang mengutamakan rupa foto semula jadi boleh memerlukan pilihan berbeza dalam profil itu.</p><p>Kekalkan perkataan, rujukan dan bentuk output ketika membandingkan perubahan tetapan. Perhatikan ciri yang mendorong perubahan: bentuk huruf, kedudukan objek atau tekstur bahan. Ubah tetapan atas sebab visual tertentu tanpa menganggap angka besar secara automatik lebih baik. Ini ialah kawalan pensampelan pengeluar; profil [klein] tersuling empat langkah dan kawalan standard [pro] atau [max] ialah pilihan model berbeza.</p><p>Pengembangan prompt diaktifkan secara lalai dalam spesifikasi [flex] dan boleh dimatikan melalui kawalan prompt_upsampling tersendiri. Ini membolehkan arahan terperinci kekal sebagai teks yang diberikan apabila sesuai. Panduan bersama pengeluar mengesyorkan subjek utama dan tindakan penting diletakkan sebelum hiasan sekunder, serta menerangkan prompt berstruktur JSON di samping arahan bahasa semula jadi. Gunakan struktur yang paling memudahkan penetapan hubungan yang diperlukan.</p><h4>Pindaan berpandukan rujukan</h4><p>Profil permintaan tepat mengandungi lapan kedudukan imej rujukan. Aliran interaktif pengeluar secara berasingan membenarkan sehingga sepuluh imej; jumlah itu menerangkan antara muka berbeza. Tentukan sama ada gambar membekalkan adegan untuk disunting, produk, watak, pakaian atau gaya. Untuk pindaan, kenal pasti objek dan perubahan, kemudian nyatakan komposisi sekeliling, bahan atau cahaya yang perlu kekal.</p><p>Contoh tugas bungkusan asli boleh menggunakan kotak karton daripada imej pertama dan kemasan daripada imej kedua, menggantikan label hadapan dengan teks diluluskan, serta mengekalkan perkadaran kotak. Komposisi berkumpulan boleh memberikan rujukan berbeza kepada setiap subjek dan mengekalkan penugasan itu secara konsisten. Contoh keluarga ini merangkumi perubahan objek dan latar belakang, penggabungan, suntingan teks dan transformasi gaya. Minta satu pindaan yang saling berkaitan dengan sasaran jelas, kemudian bandingkan kawasan yang disunting serta bahagian yang sepatutnya stabil.</p><h4>Saiz, warna dan imej yang dikembalikan</h4><p>Panduan FLUX.2 mendokumenkan minimum 64×64 piksel, dimensi dalam gandaan 16 dan output sehingga 4 megapiksel, dengan sehingga 2 megapiksel disyorkan untuk kegunaan biasa. Spesifikasi [flex] yang tepat menyenaraikan output JPEG, PNG dan WebP, dengan JPEG sebagai lalai. Ia juga menyediakan seed rawak pilihan. Simpan model sebenar, seed dan tetapan pensampelan bersama rujukan sumber ketika membandingkan versi; nama keluarga sahaja tidak mengenal pasti konfigurasi penjanaan penuh.</p><p>Untuk kerja sensitif warna, kaitkan setiap kod heks dengan objek atau unsur teks bernama. Untuk komposisi, tentukan nisbah bidang yang dimaksudkan melalui dimensi imej dan sediakan ruang mencukupi untuk tulisan yang boleh dibaca. Panduan bersama tidak mempunyai mekanisme prompt negatif, jadi huraikan rupa dikehendaki secara positif: fokus tajam, latar belakang bersih atau kawasan kosong jelas untuk teks. Contoh pelbagai bahasanya menyokong penulisan arahan khusus budaya dalam bahasa sesuai tanpa menetapkan jaminan jumlah bahasa tetap.</p><p>Aliran FLUX.2 pengeluar mengembalikan imej selepas pemprosesan dan menggunakan pautan bertandatangan sementara dengan tempoh pengambilan sepuluh minit. Simpan imej sebenar bersama arahan. Semak tipografi, butiran halus, identiti rujukan dan olahan visual sebelum meletakkan aset dalam susun atur. Hasil akhir boleh berupa poster pilihan, imej produk atau komposisi disunting dengan tetapan tepatnya disimpan untuk pindaan seterusnya.</p>",
  "aboutText": "FLUX.2 [flex] ialah edisi penjanaan dan penyuntingan imej Black Forest Labs yang mengkhusus dalam tipografi, pemaparan teks dan pemeliharaan butiran kecil. Ia menggunakan arahan adegan bertulis serta rujukan imej untuk menghasilkan imej. Kawalan utamanya ialah pensampelan boleh laras: profil yang didokumenkan menyediakan langkah inferens serta guidance, membolehkan arahan visual diperhalus melalui tetapan dan perkataan.\n\n### Tulisan dan butiran halus\n\nTugas tipografi perlu bermula dengan teks sebenar. Apit setiap baris dengan tanda petikan, tentukan tempatnya dan bezakan tajuk utama, teks sokongan serta label. Huraikan gaya, skala dan warna huruf mengikut adegan. Contoh arahan poster asli boleh menunjukkan basikal biru kobalt di studio pucat, dengan tajuk besar di atas bingkai dan baris spesifikasi lebih kecil di bawahnya. Imej mesti menjelaskan produk dan urutan bacaan bersama-sama.\n\nUntuk visual produk terperinci, kenal pasti bahagian yang menentukan kegunaan hasil: muka dail, label kawalan, jahitan, pinggir bahan atau tanda bungkusan. Berikan rujukan yang boleh dibaca dan jelaskan ciri yang ditetapkannya. Adegan yang secara umum kelihatan serupa masih boleh mengubah aksara atau komponen penting, jadi bandingkan butiran terjana pada saiz paparan yang dimaksudkan. Pengkhususan model menjadi sebab untuk memberikan keperluan tepat, bukannya jaminan bahawa semakan teks atau pemeriksaan visual tidak lagi diperlukan.\n\n### Langkah dan guidance mempunyai tujuan berbeza\n\nProfil pengeluar yang tepat menerima satu hingga lima puluh langkah inferens, dengan lima puluh sebagai lalai. Penerangannya mengaitkan lebih banyak langkah dengan perincian dan realisme lebih tinggi. Julat guidance ialah 1.5 hingga 10, dengan lalai 5. Guidance lebih tinggi menguatkan pematuhan kepada prompt tetapi boleh mengurangkan realisme. Maka, imej dengan arahan reka bentuk tepat dan imej yang mengutamakan rupa foto semula jadi boleh memerlukan pilihan berbeza dalam profil itu.\n\nKekalkan perkataan, rujukan dan bentuk output ketika membandingkan perubahan tetapan. Perhatikan ciri yang mendorong perubahan: bentuk huruf, kedudukan objek atau tekstur bahan. Ubah tetapan atas sebab visual tertentu tanpa menganggap angka besar secara automatik lebih baik. Ini ialah kawalan pensampelan pengeluar; profil [klein] tersuling empat langkah dan kawalan standard [pro] atau [max] ialah pilihan model berbeza.\n\nPengembangan prompt diaktifkan secara lalai dalam spesifikasi [flex] dan boleh dimatikan melalui kawalan prompt_upsampling tersendiri. Ini membolehkan arahan terperinci kekal sebagai teks yang diberikan apabila sesuai. Panduan bersama pengeluar mengesyorkan subjek utama dan tindakan penting diletakkan sebelum hiasan sekunder, serta menerangkan prompt berstruktur JSON di samping arahan bahasa semula jadi. Gunakan struktur yang paling memudahkan penetapan hubungan yang diperlukan.\n\n### Pindaan berpandukan rujukan\n\nProfil permintaan tepat mengandungi lapan kedudukan imej rujukan. Aliran interaktif pengeluar secara berasingan membenarkan sehingga sepuluh imej; jumlah itu menerangkan antara muka berbeza. Tentukan sama ada gambar membekalkan adegan untuk disunting, produk, watak, pakaian atau gaya. Untuk pindaan, kenal pasti objek dan perubahan, kemudian nyatakan komposisi sekeliling, bahan atau cahaya yang perlu kekal.\n\nContoh tugas bungkusan asli boleh menggunakan kotak karton daripada imej pertama dan kemasan daripada imej kedua, menggantikan label hadapan dengan teks diluluskan, serta mengekalkan perkadaran kotak. Komposisi berkumpulan boleh memberikan rujukan berbeza kepada setiap subjek dan mengekalkan penugasan itu secara konsisten. Contoh keluarga ini merangkumi perubahan objek dan latar belakang, penggabungan, suntingan teks dan transformasi gaya. Minta satu pindaan yang saling berkaitan dengan sasaran jelas, kemudian bandingkan kawasan yang disunting serta bahagian yang sepatutnya stabil.\n\n### Saiz, warna dan imej yang dikembalikan\n\nPanduan FLUX.2 mendokumenkan minimum 64×64 piksel, dimensi dalam gandaan 16 dan output sehingga 4 megapiksel, dengan sehingga 2 megapiksel disyorkan untuk kegunaan biasa. Spesifikasi [flex] yang tepat menyenaraikan output JPEG, PNG dan WebP, dengan JPEG sebagai lalai. Ia juga menyediakan seed rawak pilihan. Simpan model sebenar, seed dan tetapan pensampelan bersama rujukan sumber ketika membandingkan versi; nama keluarga sahaja tidak mengenal pasti konfigurasi penjanaan penuh.\n\nUntuk kerja sensitif warna, kaitkan setiap kod heks dengan objek atau unsur teks bernama. Untuk komposisi, tentukan nisbah bidang yang dimaksudkan melalui dimensi imej dan sediakan ruang mencukupi untuk tulisan yang boleh dibaca. Panduan bersama tidak mempunyai mekanisme prompt negatif, jadi huraikan rupa dikehendaki secara positif: fokus tajam, latar belakang bersih atau kawasan kosong jelas untuk teks. Contoh pelbagai bahasanya menyokong penulisan arahan khusus budaya dalam bahasa sesuai tanpa menetapkan jaminan jumlah bahasa tetap.\n\nAliran FLUX.2 pengeluar mengembalikan imej selepas pemprosesan dan menggunakan pautan bertandatangan sementara dengan tempoh pengambilan sepuluh minit. Simpan imej sebenar bersama arahan. Semak tipografi, butiran halus, identiti rujukan dan olahan visual sebelum meletakkan aset dalam susun atur. Hasil akhir boleh berupa poster pilihan, imej produk atau komposisi disunting dengan tetapan tepatnya disimpan untuk pindaan seterusnya.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "238c3209a93bd08e0595236f7daecbbc951fc9704d92bfa0be3508ab9e0b9fc3",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Black Forest Labs: FLUX.2 Flex</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Black Forest Labs /</span><code>black-forest-labs/flux.2-flex</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Salin ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bahagian kad model\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pengenalan</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Input &amp; kaedah</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Pelan harga</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Contoh</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Hasil</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kaedah API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|images|/v1/images/generations|black-forest-labs%2Fflux.2-flex\">Imej</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Pengenalan</h3><p class=\"mdesc-full\">FLUX.2 [flex] mengkhusus dalam tipografi imej dan butiran visual kecil, dengan langkah pensampelan serta guidance boleh laras. Gunakan rujukan teks dan imej untuk membangunkan poster, susun atur produk atau pindaan tepat sambil mengimbangi pematuhan dan realisme.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input yang diterima</dt><dd>Teks · Imej</dd></div><div><dt>Hasil</dt><dd>Imej</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tentang model</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>FLUX.2 [flex] ialah edisi penjanaan dan penyuntingan imej Black Forest Labs yang mengkhusus dalam tipografi, pemaparan teks dan pemeliharaan butiran kecil. Ia menggunakan arahan adegan bertulis serta rujukan imej untuk menghasilkan imej. Kawalan utamanya ialah pensampelan boleh laras: profil yang didokumenkan menyediakan langkah inferens serta guidance, membolehkan arahan visual diperhalus melalui tetapan dan perkataan.</p><h4>Tulisan dan butiran halus</h4><p>Tugas tipografi perlu bermula dengan teks sebenar. Apit setiap baris dengan tanda petikan, tentukan tempatnya dan bezakan tajuk utama, teks sokongan serta label. Huraikan gaya, skala dan warna huruf mengikut adegan. Contoh arahan poster asli boleh menunjukkan basikal biru kobalt di studio pucat, dengan tajuk besar di atas bingkai dan baris spesifikasi lebih kecil di bawahnya. Imej mesti menjelaskan produk dan urutan bacaan bersama-sama.</p><p>Untuk visual produk terperinci, kenal pasti bahagian yang menentukan kegunaan hasil: muka dail, label kawalan, jahitan, pinggir bahan atau tanda bungkusan. Berikan rujukan yang boleh dibaca dan jelaskan ciri yang ditetapkannya. Adegan yang secara umum kelihatan serupa masih boleh mengubah aksara atau komponen penting, jadi bandingkan butiran terjana pada saiz paparan yang dimaksudkan. Pengkhususan model menjadi sebab untuk memberikan keperluan tepat, bukannya jaminan bahawa semakan teks atau pemeriksaan visual tidak lagi diperlukan.</p><h4>Langkah dan guidance mempunyai tujuan berbeza</h4><p>Profil pengeluar yang tepat menerima satu hingga lima puluh langkah inferens, dengan lima puluh sebagai lalai. Penerangannya mengaitkan lebih banyak langkah dengan perincian dan realisme lebih tinggi. Julat guidance ialah 1.5 hingga 10, dengan lalai 5. Guidance lebih tinggi menguatkan pematuhan kepada prompt tetapi boleh mengurangkan realisme. Maka, imej dengan arahan reka bentuk tepat dan imej yang mengutamakan rupa foto semula jadi boleh memerlukan pilihan berbeza dalam profil itu.</p><p>Kekalkan perkataan, rujukan dan bentuk output ketika membandingkan perubahan tetapan. Perhatikan ciri yang mendorong perubahan: bentuk huruf, kedudukan objek atau tekstur bahan. Ubah tetapan atas sebab visual tertentu tanpa menganggap angka besar secara automatik lebih baik. Ini ialah kawalan pensampelan pengeluar; profil [klein] tersuling empat langkah dan kawalan standard [pro] atau [max] ialah pilihan model berbeza.</p><p>Pengembangan prompt diaktifkan secara lalai dalam spesifikasi [flex] dan boleh dimatikan melalui kawalan prompt_upsampling tersendiri. Ini membolehkan arahan terperinci kekal sebagai teks yang diberikan apabila sesuai. Panduan bersama pengeluar mengesyorkan subjek utama dan tindakan penting diletakkan sebelum hiasan sekunder, serta menerangkan prompt berstruktur JSON di samping arahan bahasa semula jadi. Gunakan struktur yang paling memudahkan penetapan hubungan yang diperlukan.</p><h4>Pindaan berpandukan rujukan</h4><p>Profil permintaan tepat mengandungi lapan kedudukan imej rujukan. Aliran interaktif pengeluar secara berasingan membenarkan sehingga sepuluh imej; jumlah itu menerangkan antara muka berbeza. Tentukan sama ada gambar membekalkan adegan untuk disunting, produk, watak, pakaian atau gaya. Untuk pindaan, kenal pasti objek dan perubahan, kemudian nyatakan komposisi sekeliling, bahan atau cahaya yang perlu kekal.</p><p>Contoh tugas bungkusan asli boleh menggunakan kotak karton daripada imej pertama dan kemasan daripada imej kedua, menggantikan label hadapan dengan teks diluluskan, serta mengekalkan perkadaran kotak. Komposisi berkumpulan boleh memberikan rujukan berbeza kepada setiap subjek dan mengekalkan penugasan itu secara konsisten. Contoh keluarga ini merangkumi perubahan objek dan latar belakang, penggabungan, suntingan teks dan transformasi gaya. Minta satu pindaan yang saling berkaitan dengan sasaran jelas, kemudian bandingkan kawasan yang disunting serta bahagian yang sepatutnya stabil.</p><h4>Saiz, warna dan imej yang dikembalikan</h4><p>Panduan FLUX.2 mendokumenkan minimum 64×64 piksel, dimensi dalam gandaan 16 dan output sehingga 4 megapiksel, dengan sehingga 2 megapiksel disyorkan untuk kegunaan biasa. Spesifikasi [flex] yang tepat menyenaraikan output JPEG, PNG dan WebP, dengan JPEG sebagai lalai. Ia juga menyediakan seed rawak pilihan. Simpan model sebenar, seed dan tetapan pensampelan bersama rujukan sumber ketika membandingkan versi; nama keluarga sahaja tidak mengenal pasti konfigurasi penjanaan penuh.</p><p>Untuk kerja sensitif warna, kaitkan setiap kod heks dengan objek atau unsur teks bernama. Untuk komposisi, tentukan nisbah bidang yang dimaksudkan melalui dimensi imej dan sediakan ruang mencukupi untuk tulisan yang boleh dibaca. Panduan bersama tidak mempunyai mekanisme prompt negatif, jadi huraikan rupa dikehendaki secara positif: fokus tajam, latar belakang bersih atau kawasan kosong jelas untuk teks. Contoh pelbagai bahasanya menyokong penulisan arahan khusus budaya dalam bahasa sesuai tanpa menetapkan jaminan jumlah bahasa tetap.</p><p>Aliran FLUX.2 pengeluar mengembalikan imej selepas pemprosesan dan menggunakan pautan bertandatangan sementara dengan tempoh pengambilan sepuluh minit. Simpan imej sebenar bersama arahan. Semak tipografi, butiran halus, identiti rujukan dan olahan visual sebelum meletakkan aset dalam susun atur. Hasil akhir boleh berupa poster pilihan, imej produk atau komposisi disunting dengan tetapan tepatnya disimpan untuk pindaan seterusnya.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tersedia di Ailoot · input &amp; kaedah</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Imej</b> <code>POST /v1/images/generations</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>image</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th><th>Keperluan</th><th>Nilai &amp; had</th><th>Lalai</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>black-forest-labs/flux.2-flex</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">prompt</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Panjang minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">aspect_ratio</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">output_format</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>png, jpeg</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">n</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Minimum: 1</div><div>Maksimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">input_references</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Item minimum: 0</div><div>Item maksimum: 8</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parameter kaedah dan kitar hayat</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Kontrak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>model, prompt</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>text, image</td></tr></tbody></table></div><p>Kitar hayat: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media</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\">Pelan harga</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Cara caj akhir dikira</h5><p class=\"note-s\">Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.</p><dl data-price-conditions><dt>Mod pantas</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod pantas dipilih</span></dd><dt>Mod flex</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod flex dipilih</span></dd><dt>Usaha penaakulan maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Anggaran kadar untuk perbandingan</h4><h4>Harga mengikut konfigurasi</h4><p class=\"note-s\">Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasi</th><th>Jadual kadar</th><th>Kuantiti ramalan</th><th>Unit pengebilan</th><th>Caj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Kadar asas token</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>Kadar asas</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>—</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>—</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>megapiksel imej input</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>—</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>—</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>bagi setiap megapiksel imej masukan</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · megapiksel imej input · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.12</b> <span class=\"price-unit\">bagi setiap megapiksel imej masukan</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>megapiksel imej keluaran</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>—</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>—</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>bagi setiap megapiksel imej keluaran</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Output · megapiksel imej keluaran · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.12</b> <span class=\"price-unit\">bagi setiap megapiksel imej keluaran</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Anggaran kos penjanaan</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>—</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>anggaran untuk satu penjanaan</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>—</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.12</b> <span class=\"price-unit\">anggaran sebelum penjanaan</span></div><p class=\"note-s\">Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Imej</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1099-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1099-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1099-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1099-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;black-forest-labs/flux.2-flex&#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\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Imej</h4><p class=\"note-s\">Muat turun setiap imej yang dikembalikan atau simpan kandungan Base64-nya</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>Pembacaan kandungan lain</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1100-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1100-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><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-1100-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1100-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>Simpan semua hasil yang selesai</h5><p class=\"note-s\">Simpan setiap imej yang selesai; dapatkan setiap URL yang dikembalikan atau nyahkod kandungan Base64-nya.</p><p class=\"note-s\">Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jika respons asal perlu disemak</h5><p class=\"note-s\">Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Medan respons</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">created</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">data[].url</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">data[].b64_json</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias model</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=black-forest-labs%2Fflux.2-flex&amp;route=Ultra&amp;caller=black-forest-labs%2Fflux.2-flex&amp;fmt=images\"><code>black-forest-labs/flux.2-flex</code></a></span></p><h4>Alias laluan kaedah</h4><p class=\"note-s\"><code>/v1/images</code></p><h4>ID pemanggil berkaitan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=black-forest-labs%2Fflux.2-flex&amp;route=Ultra&amp;caller=black-forest-labs%2Fflux.2-flex&amp;fmt=images\"><code>black-forest-labs/flux.2-flex</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "fmt": "images",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/images/generations",
        "request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|black-forest-labs%2Fflux.2-flex",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.",
          "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": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.",
              "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": [
                  "black-forest-labs/flux.2-flex"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "21:9",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "png",
                  "jpeg"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "output_format",
                "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": 8,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "21:9",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 8,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "black-forest-labs/flux.2-flex"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_format": {
                  "enum": [
                    "png",
                    "jpeg"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "black-forest-labs/flux.2-flex",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input image megapixel"
            },
            "label": "input image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_input_megapixel",
                "label": "input image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "image_input_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image megapixel"
            },
            "label": "output image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_megapixel",
                "label": "output image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anggaran kos penjanaan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'black-forest-labs/flux.2-flex', '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": "Imej",
        "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 input image megapixel"
            },
            "label": "input image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_input_megapixel",
                "label": "input image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "image_input_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image megapixel"
            },
            "label": "output image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_megapixel",
                "label": "output image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "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": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "image_input_megapixel",
            "label": "input image megapixel",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input image megapixel",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "image_input_megapixel"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "image_output_megapixel",
            "label": "output image megapixel",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per output image megapixel",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "image_output_megapixel"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "9afe9a724dd24c61de816a0cc6ee36020e0dbf1b850c428b2949c2ffb026679f",
    "input_html_sha256": "ec0fd669cfdf8c35ce95fba3434722f2e514d26262f2f1459b1a4dc502a84d8a",
    "private_audit_sha256": "f1ed8102917e28a1d2cb3feb2e5048e1c4a00315f6081dda6428daf22c348089",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/black-forest-labs-flux-2-flex/",
    "description": "FLUX.2 [flex] mengkhusus dalam tipografi imej dan butiran visual kecil, dengan langkah pensampelan serta guidance boleh laras. Gunakan rujukan teks dan imej untuk membangunkan poster, susun atur produk atau pindaan tepat sambil mengimbangi pematuhan dan realisme.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/black-forest-labs-flux-2-flex/index.md",
    "title": "Black Forest Labs: FLUX.2 Flex — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/black-forest-labs-flux-2-flex/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "FLUX.2 [flex] ialah edisi penjanaan dan penyuntingan imej Black Forest Labs yang mengkhusus dalam tipografi, pemaparan teks dan pemeliharaan butiran kecil. Ia menggunakan arahan adegan bertulis serta rujukan imej untuk menghasilkan imej. Kawalan utamanya ialah pensampelan boleh laras: profil yang didokumenkan menyediakan langkah inferens serta guidance, membolehkan arahan visual diperhalus melalui tetapan dan perkataan.\n\n### Tulisan dan butiran halus\n\nTugas tipografi perlu bermula dengan teks sebenar. Apit setiap baris dengan tanda petikan, tentukan tempatnya dan bezakan tajuk utama, teks sokongan serta label. Huraikan gaya, skala dan warna huruf mengikut adegan. Contoh arahan poster asli boleh menunjukkan basikal biru kobalt di studio pucat, dengan tajuk besar di atas bingkai dan baris spesifikasi lebih kecil di bawahnya. Imej mesti menjelaskan produk dan urutan bacaan bersama-sama.\n\nUntuk visual produk terperinci, kenal pasti bahagian yang menentukan kegunaan hasil: muka dail, label kawalan, jahitan, pinggir bahan atau tanda bungkusan. Berikan rujukan yang boleh dibaca dan jelaskan ciri yang ditetapkannya. Adegan yang secara umum kelihatan serupa masih boleh mengubah aksara atau komponen penting, jadi bandingkan butiran terjana pada saiz paparan yang dimaksudkan. Pengkhususan model menjadi sebab untuk memberikan keperluan tepat, bukannya jaminan bahawa semakan teks atau pemeriksaan visual tidak lagi diperlukan.\n\n### Langkah dan guidance mempunyai tujuan berbeza\n\nProfil pengeluar yang tepat menerima satu hingga lima puluh langkah inferens, dengan lima puluh sebagai lalai. Penerangannya mengaitkan lebih banyak langkah dengan perincian dan realisme lebih tinggi. Julat guidance ialah 1.5 hingga 10, dengan lalai 5. Guidance lebih tinggi menguatkan pematuhan kepada prompt tetapi boleh mengurangkan realisme. Maka, imej dengan arahan reka bentuk tepat dan imej yang mengutamakan rupa foto semula jadi boleh memerlukan pilihan berbeza dalam profil itu.\n\nKekalkan perkataan, rujukan dan bentuk output ketika membandingkan perubahan tetapan. Perhatikan ciri yang mendorong perubahan: bentuk huruf, kedudukan objek atau tekstur bahan. Ubah tetapan atas sebab visual tertentu tanpa menganggap angka besar secara automatik lebih baik. Ini ialah kawalan pensampelan pengeluar; profil [klein] tersuling empat langkah dan kawalan standard [pro] atau [max] ialah pilihan model berbeza.\n\nPengembangan prompt diaktifkan secara lalai dalam spesifikasi [flex] dan boleh dimatikan melalui kawalan prompt_upsampling tersendiri. Ini membolehkan arahan terperinci kekal sebagai teks yang diberikan apabila sesuai. Panduan bersama pengeluar mengesyorkan subjek utama dan tindakan penting diletakkan sebelum hiasan sekunder, serta menerangkan prompt berstruktur JSON di samping arahan bahasa semula jadi. Gunakan struktur yang paling memudahkan penetapan hubungan yang diperlukan.\n\n### Pindaan berpandukan rujukan\n\nProfil permintaan tepat mengandungi lapan kedudukan imej rujukan. Aliran interaktif pengeluar secara berasingan membenarkan sehingga sepuluh imej; jumlah itu menerangkan antara muka berbeza. Tentukan sama ada gambar membekalkan adegan untuk disunting, produk, watak, pakaian atau gaya. Untuk pindaan, kenal pasti objek dan perubahan, kemudian nyatakan komposisi sekeliling, bahan atau cahaya yang perlu kekal.\n\nContoh tugas bungkusan asli boleh menggunakan kotak karton daripada imej pertama dan kemasan daripada imej kedua, menggantikan label hadapan dengan teks diluluskan, serta mengekalkan perkadaran kotak. Komposisi berkumpulan boleh memberikan rujukan berbeza kepada setiap subjek dan mengekalkan penugasan itu secara konsisten. Contoh keluarga ini merangkumi perubahan objek dan latar belakang, penggabungan, suntingan teks dan transformasi gaya. Minta satu pindaan yang saling berkaitan dengan sasaran jelas, kemudian bandingkan kawasan yang disunting serta bahagian yang sepatutnya stabil.\n\n### Saiz, warna dan imej yang dikembalikan\n\nPanduan FLUX.2 mendokumenkan minimum 64×64 piksel, dimensi dalam gandaan 16 dan output sehingga 4 megapiksel, dengan sehingga 2 megapiksel disyorkan untuk kegunaan biasa. Spesifikasi [flex] yang tepat menyenaraikan output JPEG, PNG dan WebP, dengan JPEG sebagai lalai. Ia juga menyediakan seed rawak pilihan. Simpan model sebenar, seed dan tetapan pensampelan bersama rujukan sumber ketika membandingkan versi; nama keluarga sahaja tidak mengenal pasti konfigurasi penjanaan penuh.\n\nUntuk kerja sensitif warna, kaitkan setiap kod heks dengan objek atau unsur teks bernama. Untuk komposisi, tentukan nisbah bidang yang dimaksudkan melalui dimensi imej dan sediakan ruang mencukupi untuk tulisan yang boleh dibaca. Panduan bersama tidak mempunyai mekanisme prompt negatif, jadi huraikan rupa dikehendaki secara positif: fokus tajam, latar belakang bersih atau kawasan kosong jelas untuk teks. Contoh pelbagai bahasanya menyokong penulisan arahan khusus budaya dalam bahasa sesuai tanpa menetapkan jaminan jumlah bahasa tetap.\n\nAliran FLUX.2 pengeluar mengembalikan imej selepas pemprosesan dan menggunakan pautan bertandatangan sementara dengan tempoh pengambilan sepuluh minit. Simpan imej sebenar bersama arahan. Semak tipografi, butiran halus, identiti rujukan dan olahan visual sebelum meletakkan aset dalam susun atur. Hasil akhir boleh berupa poster pilihan, imej produk atau komposisi disunting dengan tetapan tepatnya disimpan untuk pindaan seterusnya.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Black Forest Labs",
    "capabilities": {
      "context_length": 67344,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "image"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Maklumat lengkap tentang harga konfigurasi terdapat dalam butiran."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "images"
    ],
    "id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "image",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.",
          "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": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.",
              "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": [
                  "black-forest-labs/flux.2-flex"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "prompt",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "1:1",
                  "4:3",
                  "3:4",
                  "3:2",
                  "2:3",
                  "16:9",
                  "9:16",
                  "21:9",
                  "auto"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "aspect_ratio",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "png",
                  "jpeg"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "output_format",
                "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": 8,
                "minimum_items": 0,
                "name": "input_references",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "aspect_ratio": {
                  "enum": [
                    "1:1",
                    "4:3",
                    "3:4",
                    "3:2",
                    "2:3",
                    "16:9",
                    "9:16",
                    "21:9",
                    "auto"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "input_references": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "image_url": {
                        "properties": {
                          "url": {
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "required": [
                          "url"
                        ],
                        "type": "object"
                      },
                      "type": {
                        "const": "image_url"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "type",
                      "image_url"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "maxItems": 8,
                  "minItems": 0,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "black-forest-labs/flux.2-flex"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "output_format": {
                  "enum": [
                    "png",
                    "jpeg"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "prompt": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.",
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "prompt"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "model": "black-forest-labs/flux.2-flex",
                "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "required": [
              "model",
              "prompt"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/images/generations"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "image",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "created",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].url",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "data[].b64_json",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input image megapixel"
            },
            "label": "input image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_input_megapixel",
                "label": "input image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "image_input_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image megapixel"
            },
            "label": "output image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_megapixel",
                "label": "output image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anggaran kos penjanaan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'black-forest-labs/flux.2-flex', '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": "Imej",
        "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 input image megapixel"
            },
            "label": "input image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_input_megapixel",
                "label": "input image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "image_input_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per output image megapixel"
            },
            "label": "output image megapixel",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "image_output_megapixel",
                "label": "output image megapixel",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per output image megapixel",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "image_output_megapixel"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.12",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "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": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "image_input_megapixel",
            "label": "input image megapixel",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input image megapixel",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "image_input_megapixel"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "image_output_megapixel",
            "label": "output image megapixel",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per output image megapixel",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "image_output_megapixel"
          },
          {
            "amount": "0.12",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.12",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-flex",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Black Forest Labs: FLUX.2 Flex",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.12,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.12,
      "varies": false
    },
    "short": "FLUX.2 [flex] mengkhusus dalam tipografi imej dan butiran visual kecil, dengan langkah pensampelan serta guidance boleh laras. Gunakan rujukan teks dan imej untuk membangunkan poster, susun atur produk atau pindaan tepat sambil mengimbangi pematuhan dan realisme."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "FLUX.2 [flex] mengkhusus dalam tipografi imej dan butiran visual kecil, dengan langkah pensampelan serta guidance boleh laras. Gunakan rujukan teks dan imej untuk membangunkan poster, susun atur produk atau pindaan tepat sambil mengimbangi pematuhan dan realisme.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "93b753095bbe69b031f532061c888ff43c47884e8b22ed8ecfcc1da68859a41c",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "eb8c3f4ce6ee18231bd506050d60b398108bf5c2ffd5d4b3a5e40ce1e1cdfa8b"
}
