{ "aboutHtml": "

HY Image 3.5 Preview to ujednolicony model generowania i edycji obrazów firmy Tencent. Przyjmuje opis tekstowy z opcjonalnymi obrazami referencyjnymi i pozwala kontynuować to samo zadanie wizualne w kilku turach. Wynikiem jest obraz dla określonej sceny, kompozycji lub edycji. Przykłady Tencent obejmują zdjęcia produktów, plakaty kampanii, wizualizacje projektów interfejsów i koncepcje materiałów. Wybierz, czy zadanie wymaga nowego obrazu, kompozycji opartej na referencjach, czy ukierunkowanej zmiany istniejącego wyniku.

Producent oznacza tę edycję jako hy-image-v3.5-preview i dokumentuje limit promptu wynoszący 100 tys. tokenów. Wejściem jest chronologiczna rozmowa zawierająca tekst i obrazy, w której ostatnia wiadomość użytkownika podaje bieżącą instrukcję. Wcześniejsze wiadomości dostarczają kontekstu do kolejnych edycji. Różni się to od procesu z pojedynczym promptem w HY Image 3.0 i jego osobnych limitów wejścia. W ciągłym zadaniu projektowym zachowaj odpowiednie założenia, role referencji i wybrany obraz, aby kolejna instrukcja mogła rozwijać zamierzony stan wizualny.

Przygotuj obrazy referencyjne PNG lub JPEG/JPG. W udokumentowanym procesie wejście referencyjne może zawierać do 20 obrazów, każdy o rozmiarze nieprzekraczającym 20 MB. Obraz można dostarczyć jako wskazany lub zakodowany zasób. Jeśli rozmowa zawiera zbyt wiele obrazów, przewodnik producenta opisuje usuwanie w pierwszej kolejności starszych obrazów. Utrzymuj zwięzły aktywny zestaw referencji, zamiast zakładać, że każdy historyczny obraz pozostanie w kontekście. Ustawienie zmiany rozmiaru wejścia zachowuje mniejsze obrazy, a większe skaluje proporcjonalnie w kierunku docelowej powierzchni w pikselach; domyślny cel wynosi 1 048 576 pikseli. Zachowaj dość widocznych szczegółów produktu, materiału lub układu, które mają pokierować wynikiem.

Przygotowanie rozmiaru wyjścia ma dwie odrębne ścieżki. Przy automatycznym doborze generate_max_pixels określa docelową powierzchnię: 1 048 576 pikseli dla poziomu 1K, 2 359 296 dla domyślnego poziomu 1,5K lub 4 194 304 dla 2K. FAQ producenta podaje, że samo ustawienie docelowej powierzchni domyślnie wybiera proporcje kwadratu. Gdy pominięto oba ustawienia rozmiaru, model korzysta z opisu i domyślnego poziomu 1,5K. Poziomy te nie tworzą automatycznego ustawienia 4K. Użyj poziomu powierzchni, gdy zadaniu odpowiada kwadratowy obraz. Aby opis decydował o proporcjach przy domyślnym poziomie 1,5K, pomiń oba ustawienia rozmiaru; zażądaj konkretnych wymiarów, gdy układ wymaga określonego formatu pionowego lub szerokiego.

Dla jawnych wymiarów producent dopuszcza boki o dodatnich całkowitych długościach od 256 do 8192 pikseli, przy całkowitej powierzchni nieprzekraczającej 16 777 216 pikseli. Kwadrat 4096 × 4096 mieści się w tym limicie. Zakres długości boków i maksymalna powierzchnia obowiązują jednocześnie, więc bok długości 8192 pikseli nie pozwala uzyskać obrazu 8192 × 8192. Podaj wymaganą szerokość i wysokość wprost, gdy docelowy układ potrzebuje konkretnego rozmiaru, zamiast zakładać, że poziom docelowej powierzchni wyznacza te same wymiary. Uwzględnij w prompcie szczegóły wrażliwe na kadrowanie oraz potrzebną pustą przestrzeń.

Model obsługuje edycję w wielu turach przez zwracaną historię rozmowy. Tencent odróżnia ostatecznie dostarczony obraz od obrazu pośredniego używanego jako kontekst kolejnej edycji, a jego przykłady przy kontynuacji zachowują rozumowanie asystenta, żądanie narzędzia i wynik wygenerowanego obrazu. Przy kompozycji produktowej najpierw ustal obiekt i kadr, potem poproś o zmianę oświetlenia lub nowe tło, wskazując elementy, które powinny zachować wygląd. Przechowuj wybrany wynik wraz z jego historią, aby następna tura pracowała na tym obrazie, a nie na odrzuconym wariancie. W udokumentowanym procesie Tencent zarówno odnośniki do obrazu końcowego, jak i obrazów historii wygasają po 12 godzinach, dlatego zachowaj pliki obrazowe przed wykorzystaniem ich w późniejszej edycji.

Udokumentowane ustawienia obejmują ziarno losowe, własny dopisek znaku wodnego o długości do 16 znaków i opcjonalne wspomaganie wyszukiwaniem zewnętrznym, domyślnie wyłączone. Ziarno jest nieujemną liczbą całkowitą; zero lub pominięcie pozwala producentowi wybrać je losowo. Te ustawienia mają inne zadania niż sam opis. Dla wizualizacji produktu na podstawie referencji opisz wygląd produktu, kąt kamery, powierzchnię, światło i zamierzony układ, a następnie użyj referencji do określenia szczegółów identyfikujących. Dla plakatu podaj hierarchię i dokładne brzmienie tekstu, zamiast pozostawiać wymyślenie komunikatu modelowi.

Praktyczne wskazówki Tencent zalecają sprawdzanie tekstu i układu, zwłaszcza gdy znaczenie mają specyfikacje produktów, nazwy organizacji lub inne informacje faktograficzne. Sprawdź gotowy obraz pod kątem obiektu, proporcji, materiału, kadrowania i napisów. Zachowaj końcowy plik wraz z opisem i ustawieniami, a do następnej edycji użyj konkretnej instrukcji powiązanej z widocznym problemem.

", "aboutText": "HY Image 3.5 Preview to ujednolicony model generowania i edycji obrazów firmy Tencent. Przyjmuje opis tekstowy z opcjonalnymi obrazami referencyjnymi i pozwala kontynuować to samo zadanie wizualne w kilku turach. Wynikiem jest obraz dla określonej sceny, kompozycji lub edycji. Przykłady Tencent obejmują zdjęcia produktów, plakaty kampanii, wizualizacje projektów interfejsów i koncepcje materiałów. Wybierz, czy zadanie wymaga nowego obrazu, kompozycji opartej na referencjach, czy ukierunkowanej zmiany istniejącego wyniku.\n\nProducent oznacza tę edycję jako hy-image-v3.5-preview i dokumentuje limit promptu wynoszący 100 tys. tokenów. Wejściem jest chronologiczna rozmowa zawierająca tekst i obrazy, w której ostatnia wiadomość użytkownika podaje bieżącą instrukcję. Wcześniejsze wiadomości dostarczają kontekstu do kolejnych edycji. Różni się to od procesu z pojedynczym promptem w HY Image 3.0 i jego osobnych limitów wejścia. W ciągłym zadaniu projektowym zachowaj odpowiednie założenia, role referencji i wybrany obraz, aby kolejna instrukcja mogła rozwijać zamierzony stan wizualny.\n\nPrzygotuj obrazy referencyjne PNG lub JPEG/JPG. W udokumentowanym procesie wejście referencyjne może zawierać do 20 obrazów, każdy o rozmiarze nieprzekraczającym 20 MB. Obraz można dostarczyć jako wskazany lub zakodowany zasób. Jeśli rozmowa zawiera zbyt wiele obrazów, przewodnik producenta opisuje usuwanie w pierwszej kolejności starszych obrazów. Utrzymuj zwięzły aktywny zestaw referencji, zamiast zakładać, że każdy historyczny obraz pozostanie w kontekście. Ustawienie zmiany rozmiaru wejścia zachowuje mniejsze obrazy, a większe skaluje proporcjonalnie w kierunku docelowej powierzchni w pikselach; domyślny cel wynosi 1 048 576 pikseli. Zachowaj dość widocznych szczegółów produktu, materiału lub układu, które mają pokierować wynikiem.\n\nPrzygotowanie rozmiaru wyjścia ma dwie odrębne ścieżki. Przy automatycznym doborze generate_max_pixels określa docelową powierzchnię: 1 048 576 pikseli dla poziomu 1K, 2 359 296 dla domyślnego poziomu 1,5K lub 4 194 304 dla 2K. FAQ producenta podaje, że samo ustawienie docelowej powierzchni domyślnie wybiera proporcje kwadratu. Gdy pominięto oba ustawienia rozmiaru, model korzysta z opisu i domyślnego poziomu 1,5K. Poziomy te nie tworzą automatycznego ustawienia 4K. Użyj poziomu powierzchni, gdy zadaniu odpowiada kwadratowy obraz. Aby opis decydował o proporcjach przy domyślnym poziomie 1,5K, pomiń oba ustawienia rozmiaru; zażądaj konkretnych wymiarów, gdy układ wymaga określonego formatu pionowego lub szerokiego.\n\nDla jawnych wymiarów producent dopuszcza boki o dodatnich całkowitych długościach od 256 do 8192 pikseli, przy całkowitej powierzchni nieprzekraczającej 16 777 216 pikseli. Kwadrat 4096 × 4096 mieści się w tym limicie. Zakres długości boków i maksymalna powierzchnia obowiązują jednocześnie, więc bok długości 8192 pikseli nie pozwala uzyskać obrazu 8192 × 8192. Podaj wymaganą szerokość i wysokość wprost, gdy docelowy układ potrzebuje konkretnego rozmiaru, zamiast zakładać, że poziom docelowej powierzchni wyznacza te same wymiary. Uwzględnij w prompcie szczegóły wrażliwe na kadrowanie oraz potrzebną pustą przestrzeń.\n\nModel obsługuje edycję w wielu turach przez zwracaną historię rozmowy. Tencent odróżnia ostatecznie dostarczony obraz od obrazu pośredniego używanego jako kontekst kolejnej edycji, a jego przykłady przy kontynuacji zachowują rozumowanie asystenta, żądanie narzędzia i wynik wygenerowanego obrazu. Przy kompozycji produktowej najpierw ustal obiekt i kadr, potem poproś o zmianę oświetlenia lub nowe tło, wskazując elementy, które powinny zachować wygląd. Przechowuj wybrany wynik wraz z jego historią, aby następna tura pracowała na tym obrazie, a nie na odrzuconym wariancie. W udokumentowanym procesie Tencent zarówno odnośniki do obrazu końcowego, jak i obrazów historii wygasają po 12 godzinach, dlatego zachowaj pliki obrazowe przed wykorzystaniem ich w późniejszej edycji.\n\nUdokumentowane ustawienia obejmują ziarno losowe, własny dopisek znaku wodnego o długości do 16 znaków i opcjonalne wspomaganie wyszukiwaniem zewnętrznym, domyślnie wyłączone. Ziarno jest nieujemną liczbą całkowitą; zero lub pominięcie pozwala producentowi wybrać je losowo. Te ustawienia mają inne zadania niż sam opis. Dla wizualizacji produktu na podstawie referencji opisz wygląd produktu, kąt kamery, powierzchnię, światło i zamierzony układ, a następnie użyj referencji do określenia szczegółów identyfikujących. Dla plakatu podaj hierarchię i dokładne brzmienie tekstu, zamiast pozostawiać wymyślenie komunikatu modelowi.\n\nPraktyczne wskazówki Tencent zalecają sprawdzanie tekstu i układu, zwłaszcza gdy znaczenie mają specyfikacje produktów, nazwy organizacji lub inne informacje faktograficzne. Sprawdź gotowy obraz pod kątem obiektu, proporcji, materiału, kadrowania i napisów. Zachowaj końcowy plik wraz z opisem i ustawieniami, a do następnej edycji użyj konkretnej instrukcji powiązanej z widocznym problemem.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9c9d585aaa8d8fa11c0c03e949c81c5cc2178092af5805b0647516631609f248", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "
•

Tencent: Hy Image 3.5 Preview

Tencent /tencent/hy-image-v3.5-preview

Start

HY Image 3.5 Preview łączy generowanie obrazów z tekstu, tworzenie na podstawie referencji i edycję w wielu turach. Tencent dokumentuje obsługę do 20 obrazów referencyjnych, automatyczny dobór rozmiaru oraz jawnie określane wymiary wyjściowe sięgające 4096 × 4096 pikseli do szczegółowych prac wizualnych.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst · Obrazy
Wyniki
Obrazy
O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

HY Image 3.5 Preview to ujednolicony model generowania i edycji obrazów firmy Tencent. Przyjmuje opis tekstowy z opcjonalnymi obrazami referencyjnymi i pozwala kontynuować to samo zadanie wizualne w kilku turach. Wynikiem jest obraz dla określonej sceny, kompozycji lub edycji. Przykłady Tencent obejmują zdjęcia produktów, plakaty kampanii, wizualizacje projektów interfejsów i koncepcje materiałów. Wybierz, czy zadanie wymaga nowego obrazu, kompozycji opartej na referencjach, czy ukierunkowanej zmiany istniejącego wyniku.

Producent oznacza tę edycję jako hy-image-v3.5-preview i dokumentuje limit promptu wynoszący 100 tys. tokenów. Wejściem jest chronologiczna rozmowa zawierająca tekst i obrazy, w której ostatnia wiadomość użytkownika podaje bieżącą instrukcję. Wcześniejsze wiadomości dostarczają kontekstu do kolejnych edycji. Różni się to od procesu z pojedynczym promptem w HY Image 3.0 i jego osobnych limitów wejścia. W ciągłym zadaniu projektowym zachowaj odpowiednie założenia, role referencji i wybrany obraz, aby kolejna instrukcja mogła rozwijać zamierzony stan wizualny.

Przygotuj obrazy referencyjne PNG lub JPEG/JPG. W udokumentowanym procesie wejście referencyjne może zawierać do 20 obrazów, każdy o rozmiarze nieprzekraczającym 20 MB. Obraz można dostarczyć jako wskazany lub zakodowany zasób. Jeśli rozmowa zawiera zbyt wiele obrazów, przewodnik producenta opisuje usuwanie w pierwszej kolejności starszych obrazów. Utrzymuj zwięzły aktywny zestaw referencji, zamiast zakładać, że każdy historyczny obraz pozostanie w kontekście. Ustawienie zmiany rozmiaru wejścia zachowuje mniejsze obrazy, a większe skaluje proporcjonalnie w kierunku docelowej powierzchni w pikselach; domyślny cel wynosi 1 048 576 pikseli. Zachowaj dość widocznych szczegółów produktu, materiału lub układu, które mają pokierować wynikiem.

Przygotowanie rozmiaru wyjścia ma dwie odrębne ścieżki. Przy automatycznym doborze generate_max_pixels określa docelową powierzchnię: 1 048 576 pikseli dla poziomu 1K, 2 359 296 dla domyślnego poziomu 1,5K lub 4 194 304 dla 2K. FAQ producenta podaje, że samo ustawienie docelowej powierzchni domyślnie wybiera proporcje kwadratu. Gdy pominięto oba ustawienia rozmiaru, model korzysta z opisu i domyślnego poziomu 1,5K. Poziomy te nie tworzą automatycznego ustawienia 4K. Użyj poziomu powierzchni, gdy zadaniu odpowiada kwadratowy obraz. Aby opis decydował o proporcjach przy domyślnym poziomie 1,5K, pomiń oba ustawienia rozmiaru; zażądaj konkretnych wymiarów, gdy układ wymaga określonego formatu pionowego lub szerokiego.

Dla jawnych wymiarów producent dopuszcza boki o dodatnich całkowitych długościach od 256 do 8192 pikseli, przy całkowitej powierzchni nieprzekraczającej 16 777 216 pikseli. Kwadrat 4096 × 4096 mieści się w tym limicie. Zakres długości boków i maksymalna powierzchnia obowiązują jednocześnie, więc bok długości 8192 pikseli nie pozwala uzyskać obrazu 8192 × 8192. Podaj wymaganą szerokość i wysokość wprost, gdy docelowy układ potrzebuje konkretnego rozmiaru, zamiast zakładać, że poziom docelowej powierzchni wyznacza te same wymiary. Uwzględnij w prompcie szczegóły wrażliwe na kadrowanie oraz potrzebną pustą przestrzeń.

Model obsługuje edycję w wielu turach przez zwracaną historię rozmowy. Tencent odróżnia ostatecznie dostarczony obraz od obrazu pośredniego używanego jako kontekst kolejnej edycji, a jego przykłady przy kontynuacji zachowują rozumowanie asystenta, żądanie narzędzia i wynik wygenerowanego obrazu. Przy kompozycji produktowej najpierw ustal obiekt i kadr, potem poproś o zmianę oświetlenia lub nowe tło, wskazując elementy, które powinny zachować wygląd. Przechowuj wybrany wynik wraz z jego historią, aby następna tura pracowała na tym obrazie, a nie na odrzuconym wariancie. W udokumentowanym procesie Tencent zarówno odnośniki do obrazu końcowego, jak i obrazów historii wygasają po 12 godzinach, dlatego zachowaj pliki obrazowe przed wykorzystaniem ich w późniejszej edycji.

Udokumentowane ustawienia obejmują ziarno losowe, własny dopisek znaku wodnego o długości do 16 znaków i opcjonalne wspomaganie wyszukiwaniem zewnętrznym, domyślnie wyłączone. Ziarno jest nieujemną liczbą całkowitą; zero lub pominięcie pozwala producentowi wybrać je losowo. Te ustawienia mają inne zadania niż sam opis. Dla wizualizacji produktu na podstawie referencji opisz wygląd produktu, kąt kamery, powierzchnię, światło i zamierzony układ, a następnie użyj referencji do określenia szczegółów identyfikujących. Dla plakatu podaj hierarchię i dokładne brzmienie tekstu, zamiast pozostawiać wymyślenie komunikatu modelowi.

Praktyczne wskazówki Tencent zalecają sprawdzanie tekstu i układu, zwłaszcza gdy znaczenie mają specyfikacje produktów, nazwy organizacji lub inne informacje faktograficzne. Sprawdź gotowy obraz pod kątem obiektu, proporcji, materiału, kadrowania i napisów. Zachowaj końcowy plik wraz z opisem i ustawieniami, a do następnej edycji użyj konkretnej instrukcji powiązanej z widocznym problemem.

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Obrazy POST /v1/images/generations
Wejście
text, image
Wyjście
image
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
tencent/hy-image-v3.5-preview
Domyślnie—
PolepromptTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna długość: 1
Domyślnie—
PoleresolutionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
1K, 1.5K, 2K, 4K
Domyślnie—
Poleaspect_ratioTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
1:1, 1:2, 1:4, 2:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9
Domyślnie—
PolenTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Maksimum: 1
Domyślnie—
Poleinput_referencesTyparrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 0
Maksymalna liczba elementów: 20
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, prompt
Parametrmaterial_typesKontrakttext, image

Cykl życia: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Cennik

Jak obliczana jest ostateczna opłata

Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Szacunkowe stawki do porównania

Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekPrzewidywana ilośćJednostka rozliczeniowaOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaPrzewidywana ilość—Jednostka rozliczeniowa—Opłata
Wejście · Tokeny wejściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. · Szacunek tylko do porównania — / 1K tokenów
Konfiguracjatoken obrazu wyjściowegoTabela stawek—Przewidywana ilość—Jednostka rozliczeniowa/ 1K tokenów obrazuOpłata
Wyjście · token obrazu wyjściowego · Szacunek tylko do porównania $0.0032 / 1K tokenów obrazu
KonfiguracjaSzacowany koszt generowaniaTabela stawek—Przewidywana ilośćszacunek dla jednego generowaniaJednostka rozliczeniowa—Opłata
Wyjście · Szacowany koszt generowania · Szacunek tylko do porównania $0.0131072 szacunek przed generowaniem

Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie.

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Obrazy

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'tencent/hy-image-v3.5-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n    for index, item in enumerate(items):\n        encoded=item.get("b64_json")\n        uri=item.get("url", "")\n        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n            header, separator, encoded=uri.partition(",")\n            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n        if encoded:\n            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n        elif uri:\n            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n            parsed=urlsplit(uri)\n            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n                raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n            temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n            raw=temporary.read_bytes()\n            temporary.unlink()\n        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n        ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\n

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Obrazy

Pobierz każdy zwrócony obraz lub zapisz jego zawartość Base64

Inne odczyty treści
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
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zapisz każdy ukończony obraz; pobierz każdy zwrócony URL lub zdekoduj zawartość Base64.

Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PolecreatedTyp
Poledata[].urlTyp
Poledata[].b64_jsonTyp
PoleusageTyp

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra tencent/hy-image-v3.5-preview

Aliasy ścieżek metod

/v1/images

Powiązane ID modeli

tencent/hy-image-v3.5-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "tencent/hy-image-v3.5-preview", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "tencent/hy-image-v3.5-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|tencent%2Fhy-image-v3.5-preview", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.", "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": "Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia." }, "outputs": { "all_results": "Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] }, "parameters": [ { "enum": [ "tencent/hy-image-v3.5-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "min_length": 1, "name": "prompt", "required": true, "type": "string" }, { "enum": [ "1K", "1.5K", "2K", "4K" ], "enum_known": true, "name": "resolution", "required": false, "type": "string" }, { "enum": [ "1:1", "1:2", "1:4", "2:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:1", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9" ], "enum_known": true, "name": "aspect_ratio", "required": false, "type": "string" }, { "maximum": 1, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "items": { "properties": { "image_url": { "properties": { "url": { "type": "string" } }, "required": [ "url" ], "type": "object" }, "type": { "const": "image_url" } }, "required": [ "type", "image_url" ], "type": "object" }, "maximum_items": 20, "minimum_items": 0, "name": "input_references", "required": false, "type": "array" }, { "name": "provider", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "aspect_ratio": { "enum": [ "1:1", "1:2", "1:4", "2:1", "2:3", "3:2", "3:4", "4:1", "4:3", "4:5", "5:4", "9:16", "16:9" ], "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": 20, "minItems": 0, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "tencent/hy-image-v3.5-preview" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 1, "minimum": 1, "type": "integer" }, "prompt": { "minLength": 1, "type": "string" }, "provider": { "description": "Exact image provider preferences from the documented image request schema.", "type": "object" }, "resolution": { "enum": [ "1K", "1.5K", "2K", "4K" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "prompt" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": false, "body": { "model": "tencent/hy-image-v3.5-preview", "prompt": "a red panda astronaut floating in space, studio lighting" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text", "image" ], "required": [ "model", "prompt" ] }, "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": "Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/images/generations" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "image", "fields": [ { "description": null, "name": "created", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].url", "type": null }, { "description": null, "name": "data[].b64_json", "type": null }, { "description": null, "name": "usage", "type": null } ] } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K image tokens" }, "label": "image output token", "units": [ { "amount": "0.0032000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "image_output_token", "label": "image output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000032", "native_quantity": 1, "native_unit": "image_output_token", "public_unit_label": "/ 1K image tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "image_output_token" } ] }, { "basis": "Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie.", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "Szacowany koszt generowania", "units": [ { "amount": "0.0131072", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": false, "estimate_only": true, "key": "forecast_usd", "label": "Estimated generation cost", "native_amount_usd_per_unit": "0.0131072", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "estimate before generation", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": true, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "request_estimate" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'tencent/hy-image-v3.5-preview', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit(\"No completed images; retain the full response\")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get(\"b64_json\")\n uri=item.get(\"url\", \"\")\n if not encoded and uri.startswith(\"data:image/\"):\n header, separator, encoded=uri.partition(\",\")\n if not separator or \";base64\" not in header: raise SystemExit(\"Unsupported image data URI\")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin(\"https://api.ailoot.ai\",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!=\"https\" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit(\"Invalid returned image URL\")\n owned=parsed.netloc==\"api.ailoot.ai\" and parsed.path.startswith(\"/v1/media/assets/\") and parsed.path.endswith(\"/content\")\n args=[\"curl\",\"--fail-with-body\",\"--silent\",\"--show-error\",uri]\n if owned: args += [\"-H\",\"Authorization: Bearer \"+os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"]]\n temporary=Path(f\"image-{index}.bin\")\n subprocess.run(args+[\"-o\",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit(\"Image has neither bytes nor URL\")\n if not raw: raise SystemExit(\"Empty image result\")\n ext=\"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4]==b\"RIFF\" and raw[8:12]==b\"WEBP\" else \"svg\" if raw.lstrip().startswith((b\"