{ "aboutHtml": "

FLUX.2 [pro] — модель Black Forest Labs для генерации и редактирования изображений, ориентированная на производственную работу. Разработчик предлагает её как выбор по умолчанию для большинства визуальных задач FLUX.2: создать новое изображение по тексту или изменить сцену по визуальным референсам. Возможности семейства включают фотореалистичные материалы и свет, читаемый текст, указания точного цвета и постоянство объектов в связанных правках. Результат — изображение для товарной сцены, редакционной композиции, дизайн-концепции или визуальной коммуникации.

Подготовьте производственное задание

Начните с объекта, его действия или расположения, стиля и обстановки либо света. Руководство разработчика уделяет больше внимания первым словам и рекомендует ставить главный объект и действие перед декоративными деталями. Оно предлагает 10–30 слов для быстрых концепций, 30–80 для обычных проектов и более длинные описания для сложных сцен. Эти диапазоны — советы по написанию промптов, а не ограничение текстового контекста.

Авторское каталожное задание может показывать лампу из шлифованной стали на столешнице тёплого серого цвета, в ракурсе три четверти, открывающем выключатель и плафон. Задайте поверхность, освещение и точку обзора, делающие товар узнаваемым. Для инфографики или маркетингового изображения сначала определите видимый текст и его иерархию: заключите точный заголовок в кавычки, укажите размещение, стиль и размер букв. Проверяйте надписи, количества и детали товара в конечном размере показа.

Руководство семейства документирует промпты на естественном языке и в структуре JSON. Структурированное описание сцены может разделять объект, фон, свет и композицию по полям, чтобы ясно менять отдельное требование. Также поддерживаются описания цвета в hex: привязывайте код к конкретному предмету или тексту. Позитивно описывайте нужный вид, поскольку документированный процесс промптинга FLUX.2 не предусматривает негативных промптов.

Редактирование по референсам и общий пиксельный бюджет

Конкретный профиль запроса [pro] предлагает восемь позиций референсных изображений; интерактивный интерфейс разработчика отдельно поддерживает десять. Назначьте каждой картинке роль: внешность объекта, одежда, дизайн товара, комната или стиль. Для существующей сцены укажите изменяемый элемент и сохраняемые композицию, окружение и визуальные детали. Опубликованные примеры включают композиции с мебелью, смену фона или погоды, замену предметов и правку текста.

Количество референсов также зависит от размера результата. Руководство [pro] разработчика задаёт общий бюджет входа и выхода 9 мегапикселей. В примерах допустимы восемь референсов при результате 1 мегапиксель и семь при 2 мегапикселях; с ростом результата вместимость референсов снижается. Планируйте исходный набор и результат совместно, не считая максимальное число позиций доступным при любом размере. Используйте референсы с необходимой информацией и обозначайте их вклад.

В товарной композиции первое изображение может задавать товар, второе — комнату, третье — отделку материала. Объясните, как объединить их в согласованную сцену. Если результат меняет форму, маркировку или идентичность, которые нужно сохранить, следующей правкой устраните именно эту проблему, не заменяя всё задание. Практический результат — изменённая картинка, у которой точность референсов и конкретная правка сопоставлены с входными материалами.

Расширение промпта и фиксированный профиль в сравнении с Preview

В конкретной спецификации [pro] расширение промпта включено по умолчанию. Настройка disable_pup отключает его, если тщательно написанную инструкцию нужно использовать как есть. Сохраняйте выбранную настройку при сравнении версий: короткая идея и расширенное описание — разные входы генерации. Это настройка профиля разработчика, а не гарантия правильного появления каждой детали.

Документация различает обычную конечную точку [pro] как фиксированный снимок модели и [pro] Preview, куда вводятся последующие улучшения. Формы запросов и ответов одинаковы, но базовые веса различаются. Сохраняйте точный выбранный профиль вместе с изображением и референсами. Отдельная метка Preview не должна незаметно заменять обычный [pro], когда правка зависит от того же документированного выбора модели.

Размеры, форматы и выбранный материал

Руководство семейства документирует результат до 4 мегапикселей, явные размеры не менее 64×64 и кратность 16. Для большинства задач рекомендуется до 2 мегапикселей. Ширина и высота задают кадрирование: квадратный товарный снимок, вертикальный макет и широкая редакционная сцена по-разному распределяют пространство. Конкретный запрос перечисляет JPEG, PNG и WebP, по умолчанию JPEG, и необязательный seed.

Профиль [max] имеет отдельный поиск для привязки к источникам, [flex] предоставляет шаги сэмплирования и guidance, а [klein] — меньший профиль с четырьмя референсами. Выбирайте версию под задачу, не перенося эти настройки в [pro]. Для выбранного материала сохраняйте само изображение, конечный промпт, референсы, размеры и метку модели. Подписанные ссылки результатов FLUX.2 разработчика истекают через десять минут, поэтому получайте изображение, не полагаясь на временный адрес. Проверяйте идентичность объектов, цвета, текст, композицию и изменённые детали перед размещением в материалах для клиентов.

", "aboutText": "FLUX.2 [pro] — модель Black Forest Labs для генерации и редактирования изображений, ориентированная на производственную работу. Разработчик предлагает её как выбор по умолчанию для большинства визуальных задач FLUX.2: создать новое изображение по тексту или изменить сцену по визуальным референсам. Возможности семейства включают фотореалистичные материалы и свет, читаемый текст, указания точного цвета и постоянство объектов в связанных правках. Результат — изображение для товарной сцены, редакционной композиции, дизайн-концепции или визуальной коммуникации.\n\n### Подготовьте производственное задание\n\nНачните с объекта, его действия или расположения, стиля и обстановки либо света. Руководство разработчика уделяет больше внимания первым словам и рекомендует ставить главный объект и действие перед декоративными деталями. Оно предлагает 10–30 слов для быстрых концепций, 30–80 для обычных проектов и более длинные описания для сложных сцен. Эти диапазоны — советы по написанию промптов, а не ограничение текстового контекста.\n\nАвторское каталожное задание может показывать лампу из шлифованной стали на столешнице тёплого серого цвета, в ракурсе три четверти, открывающем выключатель и плафон. Задайте поверхность, освещение и точку обзора, делающие товар узнаваемым. Для инфографики или маркетингового изображения сначала определите видимый текст и его иерархию: заключите точный заголовок в кавычки, укажите размещение, стиль и размер букв. Проверяйте надписи, количества и детали товара в конечном размере показа.\n\nРуководство семейства документирует промпты на естественном языке и в структуре JSON. Структурированное описание сцены может разделять объект, фон, свет и композицию по полям, чтобы ясно менять отдельное требование. Также поддерживаются описания цвета в hex: привязывайте код к конкретному предмету или тексту. Позитивно описывайте нужный вид, поскольку документированный процесс промптинга FLUX.2 не предусматривает негативных промптов.\n\n### Редактирование по референсам и общий пиксельный бюджет\n\nКонкретный профиль запроса [pro] предлагает восемь позиций референсных изображений; интерактивный интерфейс разработчика отдельно поддерживает десять. Назначьте каждой картинке роль: внешность объекта, одежда, дизайн товара, комната или стиль. Для существующей сцены укажите изменяемый элемент и сохраняемые композицию, окружение и визуальные детали. Опубликованные примеры включают композиции с мебелью, смену фона или погоды, замену предметов и правку текста.\n\nКоличество референсов также зависит от размера результата. Руководство [pro] разработчика задаёт общий бюджет входа и выхода 9 мегапикселей. В примерах допустимы восемь референсов при результате 1 мегапиксель и семь при 2 мегапикселях; с ростом результата вместимость референсов снижается. Планируйте исходный набор и результат совместно, не считая максимальное число позиций доступным при любом размере. Используйте референсы с необходимой информацией и обозначайте их вклад.\n\nВ товарной композиции первое изображение может задавать товар, второе — комнату, третье — отделку материала. Объясните, как объединить их в согласованную сцену. Если результат меняет форму, маркировку или идентичность, которые нужно сохранить, следующей правкой устраните именно эту проблему, не заменяя всё задание. Практический результат — изменённая картинка, у которой точность референсов и конкретная правка сопоставлены с входными материалами.\n\n### Расширение промпта и фиксированный профиль в сравнении с Preview\n\nВ конкретной спецификации [pro] расширение промпта включено по умолчанию. Настройка disable_pup отключает его, если тщательно написанную инструкцию нужно использовать как есть. Сохраняйте выбранную настройку при сравнении версий: короткая идея и расширенное описание — разные входы генерации. Это настройка профиля разработчика, а не гарантия правильного появления каждой детали.\n\nДокументация различает обычную конечную точку [pro] как фиксированный снимок модели и [pro] Preview, куда вводятся последующие улучшения. Формы запросов и ответов одинаковы, но базовые веса различаются. Сохраняйте точный выбранный профиль вместе с изображением и референсами. Отдельная метка Preview не должна незаметно заменять обычный [pro], когда правка зависит от того же документированного выбора модели.\n\n### Размеры, форматы и выбранный материал\n\nРуководство семейства документирует результат до 4 мегапикселей, явные размеры не менее 64×64 и кратность 16. Для большинства задач рекомендуется до 2 мегапикселей. Ширина и высота задают кадрирование: квадратный товарный снимок, вертикальный макет и широкая редакционная сцена по-разному распределяют пространство. Конкретный запрос перечисляет JPEG, PNG и WebP, по умолчанию JPEG, и необязательный seed.\n\nПрофиль [max] имеет отдельный поиск для привязки к источникам, [flex] предоставляет шаги сэмплирования и guidance, а [klein] — меньший профиль с четырьмя референсами. Выбирайте версию под задачу, не перенося эти настройки в [pro]. Для выбранного материала сохраняйте само изображение, конечный промпт, референсы, размеры и метку модели. Подписанные ссылки результатов FLUX.2 разработчика истекают через десять минут, поэтому получайте изображение, не полагаясь на временный адрес. Проверяйте идентичность объектов, цвета, текст, композицию и изменённые детали перед размещением в материалах для клиентов.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "2ec9b838b7bb982d96b50a0c2ec033bdd544daa52ef34ed4ae4095e0a557c2c3", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "
•

Black Forest Labs: FLUX.2 Pro

Black Forest Labs /black-forest-labs/flux.2-pro

Начало

FLUX.2 [pro] — производственная модель изображений Black Forest Labs для создания по тексту и редактирования по референсам. Её документированный профиль сочетает фотореалистичные детали, управление текстом и цветом с общим пиксельным бюджетом референсов и результата и изображениями до 4 мегапикселей.

Допустимые входные данные
Текст · Картинки
Результаты
Картинки
О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

FLUX.2 [pro] — модель Black Forest Labs для генерации и редактирования изображений, ориентированная на производственную работу. Разработчик предлагает её как выбор по умолчанию для большинства визуальных задач FLUX.2: создать новое изображение по тексту или изменить сцену по визуальным референсам. Возможности семейства включают фотореалистичные материалы и свет, читаемый текст, указания точного цвета и постоянство объектов в связанных правках. Результат — изображение для товарной сцены, редакционной композиции, дизайн-концепции или визуальной коммуникации.

Подготовьте производственное задание

Начните с объекта, его действия или расположения, стиля и обстановки либо света. Руководство разработчика уделяет больше внимания первым словам и рекомендует ставить главный объект и действие перед декоративными деталями. Оно предлагает 10–30 слов для быстрых концепций, 30–80 для обычных проектов и более длинные описания для сложных сцен. Эти диапазоны — советы по написанию промптов, а не ограничение текстового контекста.

Авторское каталожное задание может показывать лампу из шлифованной стали на столешнице тёплого серого цвета, в ракурсе три четверти, открывающем выключатель и плафон. Задайте поверхность, освещение и точку обзора, делающие товар узнаваемым. Для инфографики или маркетингового изображения сначала определите видимый текст и его иерархию: заключите точный заголовок в кавычки, укажите размещение, стиль и размер букв. Проверяйте надписи, количества и детали товара в конечном размере показа.

Руководство семейства документирует промпты на естественном языке и в структуре JSON. Структурированное описание сцены может разделять объект, фон, свет и композицию по полям, чтобы ясно менять отдельное требование. Также поддерживаются описания цвета в hex: привязывайте код к конкретному предмету или тексту. Позитивно описывайте нужный вид, поскольку документированный процесс промптинга FLUX.2 не предусматривает негативных промптов.

Редактирование по референсам и общий пиксельный бюджет

Конкретный профиль запроса [pro] предлагает восемь позиций референсных изображений; интерактивный интерфейс разработчика отдельно поддерживает десять. Назначьте каждой картинке роль: внешность объекта, одежда, дизайн товара, комната или стиль. Для существующей сцены укажите изменяемый элемент и сохраняемые композицию, окружение и визуальные детали. Опубликованные примеры включают композиции с мебелью, смену фона или погоды, замену предметов и правку текста.

Количество референсов также зависит от размера результата. Руководство [pro] разработчика задаёт общий бюджет входа и выхода 9 мегапикселей. В примерах допустимы восемь референсов при результате 1 мегапиксель и семь при 2 мегапикселях; с ростом результата вместимость референсов снижается. Планируйте исходный набор и результат совместно, не считая максимальное число позиций доступным при любом размере. Используйте референсы с необходимой информацией и обозначайте их вклад.

В товарной композиции первое изображение может задавать товар, второе — комнату, третье — отделку материала. Объясните, как объединить их в согласованную сцену. Если результат меняет форму, маркировку или идентичность, которые нужно сохранить, следующей правкой устраните именно эту проблему, не заменяя всё задание. Практический результат — изменённая картинка, у которой точность референсов и конкретная правка сопоставлены с входными материалами.

Расширение промпта и фиксированный профиль в сравнении с Preview

В конкретной спецификации [pro] расширение промпта включено по умолчанию. Настройка disable_pup отключает его, если тщательно написанную инструкцию нужно использовать как есть. Сохраняйте выбранную настройку при сравнении версий: короткая идея и расширенное описание — разные входы генерации. Это настройка профиля разработчика, а не гарантия правильного появления каждой детали.

Документация различает обычную конечную точку [pro] как фиксированный снимок модели и [pro] Preview, куда вводятся последующие улучшения. Формы запросов и ответов одинаковы, но базовые веса различаются. Сохраняйте точный выбранный профиль вместе с изображением и референсами. Отдельная метка Preview не должна незаметно заменять обычный [pro], когда правка зависит от того же документированного выбора модели.

Размеры, форматы и выбранный материал

Руководство семейства документирует результат до 4 мегапикселей, явные размеры не менее 64×64 и кратность 16. Для большинства задач рекомендуется до 2 мегапикселей. Ширина и высота задают кадрирование: квадратный товарный снимок, вертикальный макет и широкая редакционная сцена по-разному распределяют пространство. Конкретный запрос перечисляет JPEG, PNG и WebP, по умолчанию JPEG, и необязательный seed.

Профиль [max] имеет отдельный поиск для привязки к источникам, [flex] предоставляет шаги сэмплирования и guidance, а [klein] — меньший профиль с четырьмя референсами. Выбирайте версию под задачу, не перенося эти настройки в [pro]. Для выбранного материала сохраняйте само изображение, конечный промпт, референсы, размеры и метку модели. Подписанные ссылки результатов FLUX.2 разработчика истекают через десять минут, поэтому получайте изображение, не полагаясь на временный адрес. Проверяйте идентичность объектов, цвета, текст, композицию и изменённые детали перед размещением в материалах для клиентов.

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Картинки POST /v1/images/generations
Входные данные
text, image
Результат
image
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
black-forest-labs/flux.2-pro
По умолчанию—
ПолеpromptТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимальная длина: 1
По умолчанию—
Полеaspect_ratioТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto
По умолчанию—
Полеoutput_formatТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
png, jpeg
По умолчанию—
ПолеnТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Максимум: 1
По умолчанию—
Полеinput_referencesТипarrayТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 0
Максимум элементов: 8
По умолчанию—
ПолеproviderТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, prompt
Параметрmaterial_typesКонтрактtext, image

Жизненный цикл: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Тарифы

Как рассчитывается итоговая плата

Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex
Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Оценочные ставки для сравнения

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокПрогноз количестваРасчётная единицаПлата
КонфигурацияБазовые тарифы на токеныШкала ставокБазовая ставкаПрогноз количества—Расчётная единица—Плата
Вход · Входные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов
Выход · Выходные токены · Оценка только для сравнения — / 1K токенов
Вход · Чтение кэша · Оценка только для сравнения — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш · Оценка только для сравнения — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час · Оценка только для сравнения — / 1K токенов
Конфигурациямегапиксель выходного изображенияШкала ставок—Прогноз количества—Расчётная единицаза мегапиксель выходного изображенияПлата
Выход · мегапиксель выходного изображения · Оценка только для сравнения $0.06 за мегапиксель выходного изображения
КонфигурацияОриентировочная стоимость генерацииШкала ставок—Прогноз количестваОценка для одной генерацииРасчётная единица—Плата
Выход · Оценочная стоимость генерации · Оценка только для сравнения $0.06 оценка до генерации

Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Картинки

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-pro', '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

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Картинки

Загрузите каждое полученное изображение или сохраните его содержимое Base64

Чтение другого содержимого
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
Сохраняйте все готовые результаты

Сохраните каждое готовое изображение; загрузите содержимое по каждому полученному URL или декодируйте его содержимое Base64.

Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно.

Поля ответа
ПолеТип
ПолеcreatedТип
Полеdata[].urlТип
Полеdata[].b64_jsonТип
ПолеusageТип

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-pro

Псевдонимы путей метода

/v1/images

Связанные ID для вызова

black-forest-labs/flux.2-pro

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-pro", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "black-forest-labs/flux.2-pro", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|black-forest-labs%2Fflux.2-pro", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.", "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": "Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно." }, "outputs": { "all_results": "Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.", "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-pro" ], "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-pro" ], "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-pro", "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": "Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке", "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 output image megapixel" }, "label": "output image megapixel", "units": [ { "amount": "0.06", "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": "0.06", "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": "Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "Ориентировочная стоимость генерации", "units": [ { "amount": "0.06", "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": "0.06", "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-pro', '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\"