FLUX.2 [klein] 4B — Black Forest Labs’ning matn tavsifidan tasvir yaratish va vizual namunalar bilan tasvirlarni tahrirlash uchun ixcham modeli. Uning to‘rt milliard parametrli rectified-flow transformeri yaratish va tahrirlashni bitta arxitekturaga joylashtiradi. Nomlangan 4B nashri qadamlar bo‘yicha distillatsiyalangan; ishlab chiqaruvchining namuna misolida to‘rtta inferens qadami ishlatiladi.
Modelning vazifasi — interaktiv vizual qoralama yoki tuzatish: mahsulot sahnasini sinash, qahramon kiyimini o‘zgartirish, obyektni muhit bilan birlashtirish yoki illyustratsiya ko‘rinishini aniqlashtirish. Muhim hodisa yoki kompozitsiyadan boshlang, keyin obyekt, material, yorug‘lik va ko‘rish nuqtasini tasvirlang. Aniq topshiriq och eman stolida xira ko‘k sopol piyolani, dastasi va siri ko‘rinadigan yon yorug‘ligidagi yaqin planda joylashtirishi mumkin. Natija shu qarorlarga solishtirib ko‘rib chiqiladigan tasvirdir.
Hujjatlashtirilgan 4B profili to‘rttagacha kirish tasvirini qabul qiladi. Har biriga aniq vazifa bering: mahsulot ko‘rinishi, qahramon, muhit yoki uslub. Tasvirlardan biri tahrirlanadigan sahna bo‘lsa, uni belgilang va o‘zgarishni ham, saqlanadigan detallarni ham ayting. Masalan, birinchi tasvirdagi piyola silueti va sirtini saqlang, ikkinchisidagi xonadan foydalaning va faqat stol qoplamasini almashtiring. Namuna tartibi va aniq o‘zgarish ko‘rsatmasi umumiy yaxshilash iltimosidan ko‘ra tuzatish uchun ravshanroq maqsad beradi.
Ishlab chiqaruvchi bu ixcham namuna byudjetini kattaroq FLUX.2 variantlaridan ajratadi. Shuningdek, [klein] da topshiriqni kengaytirish yo‘qligini bildiradi. Qisqa nomning avtomatik kengayishiga tayanmay, muhim tavsifni, jumladan namunadagi obyektlar orasidagi munosabatni o‘zingiz bering. Seriyada bir xil obyekt namunasi va vizual talablarni saqlab, har safar sahnaga oid bitta qarorni o‘zgartiring.
Ishlab chiqaruvchining aynan 4B profilida JPEG, PNG va WebP natijalari, standart sifatida JPEG ko‘rsatilgan. Aniq kenglik va balandlikning har biri kamida 64 piksel bo‘lishi hujjatlashtirilgan; model kartasidagi namuna 1024×1024 tasvirdan foydalanadi. Bu misol namuna olish konfiguratsiyasi bo‘lib, har bir vazifa kvadrat bo‘lishi kerakligini yoki 1024 piksel model maksimumi ekanini tasdiqlamaydi. Vizual topshiriqni tayyorlashdan oldin kerakli kesim va ko‘rsatish formatini tanlang, keyin mayda yozuv va xususiyatlarni shu o‘lchamda solishtiring.
E’lon qilingan to‘rt qadamli misolda guidance_scale 1.0 ishlatiladi. Bu distillatsiyalangan nashrni moslashtirish, LoRA o‘qitish va tadqiqot uchun mo‘ljallangan distillatsiyalanmagan o‘qitish signaliga ega FLUX.2 [klein] Base 4B dan alohida saqlang. Base 4B va 9B modellari tayyorgarlik hamda namuna olish jihatlari boshqa bo‘lgan alohida tanlovlardir. Ixcham modelning standart boshqaruvlari [flex] ning sozlanadigan qadamlari va guidance idan ham farq qiladi; [max] esa o‘z qidiruvga tayangan yaratish imkoniyatiga ega.
Aynan model kartasi ushbu model faktik axborot manbasi emasligini aytadi. Tasvir ichidagi yozma matn noto‘g‘ri yoki buzilgan bo‘lishi, yaratilgan sahna esa so‘rovdan og‘ishi mumkin. Topshiriq uslubi unga rioya qilishga sezilarli ta’sir qiladi. Imlo, miqdorlar, yorliqlar, obyekt qiyofasi va saqlanishi kerak bo‘lgan aniq buyumlarni tekshiring; jozibali kompozitsiya mahsulot xususiyati yoki tasvirlangan fakt to‘g‘riligini isbotlamaydi. Ishlab chiqaruvchi statistik natijalar o‘qitish ma’lumotlaridagi og‘ishlarni aks ettirishi mumkinligini ham qayd etadi.
Ko‘rib chiqilgan materialda manba namunalari, yakuniy so‘zlar va tanlangan model identifikatsiyasini tasvir bilan saqlang. Reliz hujjatlari namuna kodidagi piksel darajasidagi suv belgisini ishlab chiqaruvchining joylashtirilgan natija jarayonida qo‘llanadigan C2PA kelib chiqish metama’lumotlaridan ajratadi. Qaytgan kelib chiqish ma’lumotlarini saqlash material manbasini tushuntirishga yordam beradi; bu so‘ralgan vizual o‘zgarish muvaffaqiyatini tekshirishdan alohida masala.
", "aboutText": "FLUX.2 [klein] 4B — Black Forest Labs’ning matn tavsifidan tasvir yaratish va vizual namunalar bilan tasvirlarni tahrirlash uchun ixcham modeli. Uning to‘rt milliard parametrli rectified-flow transformeri yaratish va tahrirlashni bitta arxitekturaga joylashtiradi. Nomlangan 4B nashri qadamlar bo‘yicha distillatsiyalangan; ishlab chiqaruvchining namuna misolida to‘rtta inferens qadami ishlatiladi.\n\nModelning vazifasi — interaktiv vizual qoralama yoki tuzatish: mahsulot sahnasini sinash, qahramon kiyimini o‘zgartirish, obyektni muhit bilan birlashtirish yoki illyustratsiya ko‘rinishini aniqlashtirish. Muhim hodisa yoki kompozitsiyadan boshlang, keyin obyekt, material, yorug‘lik va ko‘rish nuqtasini tasvirlang. Aniq topshiriq och eman stolida xira ko‘k sopol piyolani, dastasi va siri ko‘rinadigan yon yorug‘ligidagi yaqin planda joylashtirishi mumkin. Natija shu qarorlarga solishtirib ko‘rib chiqiladigan tasvirdir.\n\n### Kichik namuna to‘plami bilan tahrirlash\n\nHujjatlashtirilgan 4B profili to‘rttagacha kirish tasvirini qabul qiladi. Har biriga aniq vazifa bering: mahsulot ko‘rinishi, qahramon, muhit yoki uslub. Tasvirlardan biri tahrirlanadigan sahna bo‘lsa, uni belgilang va o‘zgarishni ham, saqlanadigan detallarni ham ayting. Masalan, birinchi tasvirdagi piyola silueti va sirtini saqlang, ikkinchisidagi xonadan foydalaning va faqat stol qoplamasini almashtiring. Namuna tartibi va aniq o‘zgarish ko‘rsatmasi umumiy yaxshilash iltimosidan ko‘ra tuzatish uchun ravshanroq maqsad beradi.\n\nIshlab chiqaruvchi bu ixcham namuna byudjetini kattaroq FLUX.2 variantlaridan ajratadi. Shuningdek, [klein] da topshiriqni kengaytirish yo‘qligini bildiradi. Qisqa nomning avtomatik kengayishiga tayanmay, muhim tavsifni, jumladan namunadagi obyektlar orasidagi munosabatni o‘zingiz bering. Seriyada bir xil obyekt namunasi va vizual talablarni saqlab, har safar sahnaga oid bitta qarorni o‘zgartiring.\n\n### Natija sozlamalari va nashr chegaralari\n\nIshlab chiqaruvchining aynan 4B profilida JPEG, PNG va WebP natijalari, standart sifatida JPEG ko‘rsatilgan. Aniq kenglik va balandlikning har biri kamida 64 piksel bo‘lishi hujjatlashtirilgan; model kartasidagi namuna 1024×1024 tasvirdan foydalanadi. Bu misol namuna olish konfiguratsiyasi bo‘lib, har bir vazifa kvadrat bo‘lishi kerakligini yoki 1024 piksel model maksimumi ekanini tasdiqlamaydi. Vizual topshiriqni tayyorlashdan oldin kerakli kesim va ko‘rsatish formatini tanlang, keyin mayda yozuv va xususiyatlarni shu o‘lchamda solishtiring.\n\nE’lon qilingan to‘rt qadamli misolda guidance_scale 1.0 ishlatiladi. Bu distillatsiyalangan nashrni moslashtirish, LoRA o‘qitish va tadqiqot uchun mo‘ljallangan distillatsiyalanmagan o‘qitish signaliga ega FLUX.2 [klein] Base 4B dan alohida saqlang. Base 4B va 9B modellari tayyorgarlik hamda namuna olish jihatlari boshqa bo‘lgan alohida tanlovlardir. Ixcham modelning standart boshqaruvlari [flex] ning sozlanadigan qadamlari va guidance idan ham farq qiladi; [max] esa o‘z qidiruvga tayangan yaratish imkoniyatiga ega.\n\n### Tasvirda tekshiriladigan detallar\n\nAynan model kartasi ushbu model faktik axborot manbasi emasligini aytadi. Tasvir ichidagi yozma matn noto‘g‘ri yoki buzilgan bo‘lishi, yaratilgan sahna esa so‘rovdan og‘ishi mumkin. Topshiriq uslubi unga rioya qilishga sezilarli ta’sir qiladi. Imlo, miqdorlar, yorliqlar, obyekt qiyofasi va saqlanishi kerak bo‘lgan aniq buyumlarni tekshiring; jozibali kompozitsiya mahsulot xususiyati yoki tasvirlangan fakt to‘g‘riligini isbotlamaydi. Ishlab chiqaruvchi statistik natijalar o‘qitish ma’lumotlaridagi og‘ishlarni aks ettirishi mumkinligini ham qayd etadi.\n\nKo‘rib chiqilgan materialda manba namunalari, yakuniy so‘zlar va tanlangan model identifikatsiyasini tasvir bilan saqlang. Reliz hujjatlari namuna kodidagi piksel darajasidagi suv belgisini ishlab chiqaruvchining joylashtirilgan natija jarayonida qo‘llanadigan C2PA kelib chiqish metama’lumotlaridan ajratadi. Qaytgan kelib chiqish ma’lumotlarini saqlash material manbasini tushuntirishga yordam beradi; bu so‘ralgan vizual o‘zgarish muvaffaqiyatini tekshirishdan alohida masala.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "d9c7ee265bf7f630e26378dec41d3808d3260a2a6fed32ec5748239d7dab6d97", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "black-forest-labs/flux.2-klein-4bFLUX.2 [klein] 4B — Black Forest Labs’ning matndan yaratish va to‘rttagacha namuna bilan tahrirlash uchun qadamlari distillatsiyalangan ixcham tasvir modeli. Uning to‘rt qadamli tuzilishi interaktiv vizual ishni qo‘llaydi va distillatsiyalanmagan Base 4B nashridan alohida identifikatsiyasini saqlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
FLUX.2 [klein] 4B — Black Forest Labs’ning matn tavsifidan tasvir yaratish va vizual namunalar bilan tasvirlarni tahrirlash uchun ixcham modeli. Uning to‘rt milliard parametrli rectified-flow transformeri yaratish va tahrirlashni bitta arxitekturaga joylashtiradi. Nomlangan 4B nashri qadamlar bo‘yicha distillatsiyalangan; ishlab chiqaruvchining namuna misolida to‘rtta inferens qadami ishlatiladi.
Modelning vazifasi — interaktiv vizual qoralama yoki tuzatish: mahsulot sahnasini sinash, qahramon kiyimini o‘zgartirish, obyektni muhit bilan birlashtirish yoki illyustratsiya ko‘rinishini aniqlashtirish. Muhim hodisa yoki kompozitsiyadan boshlang, keyin obyekt, material, yorug‘lik va ko‘rish nuqtasini tasvirlang. Aniq topshiriq och eman stolida xira ko‘k sopol piyolani, dastasi va siri ko‘rinadigan yon yorug‘ligidagi yaqin planda joylashtirishi mumkin. Natija shu qarorlarga solishtirib ko‘rib chiqiladigan tasvirdir.
Hujjatlashtirilgan 4B profili to‘rttagacha kirish tasvirini qabul qiladi. Har biriga aniq vazifa bering: mahsulot ko‘rinishi, qahramon, muhit yoki uslub. Tasvirlardan biri tahrirlanadigan sahna bo‘lsa, uni belgilang va o‘zgarishni ham, saqlanadigan detallarni ham ayting. Masalan, birinchi tasvirdagi piyola silueti va sirtini saqlang, ikkinchisidagi xonadan foydalaning va faqat stol qoplamasini almashtiring. Namuna tartibi va aniq o‘zgarish ko‘rsatmasi umumiy yaxshilash iltimosidan ko‘ra tuzatish uchun ravshanroq maqsad beradi.
Ishlab chiqaruvchi bu ixcham namuna byudjetini kattaroq FLUX.2 variantlaridan ajratadi. Shuningdek, [klein] da topshiriqni kengaytirish yo‘qligini bildiradi. Qisqa nomning avtomatik kengayishiga tayanmay, muhim tavsifni, jumladan namunadagi obyektlar orasidagi munosabatni o‘zingiz bering. Seriyada bir xil obyekt namunasi va vizual talablarni saqlab, har safar sahnaga oid bitta qarorni o‘zgartiring.
Ishlab chiqaruvchining aynan 4B profilida JPEG, PNG va WebP natijalari, standart sifatida JPEG ko‘rsatilgan. Aniq kenglik va balandlikning har biri kamida 64 piksel bo‘lishi hujjatlashtirilgan; model kartasidagi namuna 1024×1024 tasvirdan foydalanadi. Bu misol namuna olish konfiguratsiyasi bo‘lib, har bir vazifa kvadrat bo‘lishi kerakligini yoki 1024 piksel model maksimumi ekanini tasdiqlamaydi. Vizual topshiriqni tayyorlashdan oldin kerakli kesim va ko‘rsatish formatini tanlang, keyin mayda yozuv va xususiyatlarni shu o‘lchamda solishtiring.
E’lon qilingan to‘rt qadamli misolda guidance_scale 1.0 ishlatiladi. Bu distillatsiyalangan nashrni moslashtirish, LoRA o‘qitish va tadqiqot uchun mo‘ljallangan distillatsiyalanmagan o‘qitish signaliga ega FLUX.2 [klein] Base 4B dan alohida saqlang. Base 4B va 9B modellari tayyorgarlik hamda namuna olish jihatlari boshqa bo‘lgan alohida tanlovlardir. Ixcham modelning standart boshqaruvlari [flex] ning sozlanadigan qadamlari va guidance idan ham farq qiladi; [max] esa o‘z qidiruvga tayangan yaratish imkoniyatiga ega.
Aynan model kartasi ushbu model faktik axborot manbasi emasligini aytadi. Tasvir ichidagi yozma matn noto‘g‘ri yoki buzilgan bo‘lishi, yaratilgan sahna esa so‘rovdan og‘ishi mumkin. Topshiriq uslubi unga rioya qilishga sezilarli ta’sir qiladi. Imlo, miqdorlar, yorliqlar, obyekt qiyofasi va saqlanishi kerak bo‘lgan aniq buyumlarni tekshiring; jozibali kompozitsiya mahsulot xususiyati yoki tasvirlangan fakt to‘g‘riligini isbotlamaydi. Ishlab chiqaruvchi statistik natijalar o‘qitish ma’lumotlaridagi og‘ishlarni aks ettirishi mumkinligini ham qayd etadi.
Ko‘rib chiqilgan materialda manba namunalari, yakuniy so‘zlar va tanlangan model identifikatsiyasini tasvir bilan saqlang. Reliz hujjatlari namuna kodidagi piksel darajasidagi suv belgisini ishlab chiqaruvchining joylashtirilgan natija jarayonida qo‘llanadigan C2PA kelib chiqish metama’lumotlaridan ajratadi. Qaytgan kelib chiqish ma’lumotlarini saqlash material manbasini tushuntirishga yordam beradi; bu so‘ralgan vizual o‘zgarish muvaffaqiyatini tekshirishdan alohida masala.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar black-forest-labs/flux.2-klein-4b | Standart— |
Maydonprompt | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam uzunlik: 1 | Standart— |
Maydonaspect_ratio | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standart— |
Maydonoutput_format | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar png, jpeg | Standart— |
Maydonn | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Eng ko‘p: 1 | Standart— |
Maydoninput_references | Turarray | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 0 Elementlarning eng ko‘p soni: 4 | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, prompt |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Hayot sikli: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Amalda qaytarilgan task_id yoki media kutubxonasidagi yozuv
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Ko‘rsatilgan tariflar xarajatni generatsiyadan oldin taxminiy hisoblash uchun xizmat qiladi. Yakuniy to‘lov dastlabki generatsiya uchun qayd etilgan xarajat asosida hisoblanadi. Natijaning o‘lchangan davomiyligi va oldindan taxmin qilingan miqdorlar haq undiriladigan yakuniy miqdor hisoblanmaydi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Prognoz miqdori | Hisob birligi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Prognoz miqdori— | Hisob birligi— | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token |
| SozlamaChiqish rasmining megapikseli | Tariflar jadvali— | Prognoz miqdori— | Hisob birligichiqish rasmining megapikseli uchun | To‘lov Chiqish · Chiqish rasmining megapikseli · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.028 chiqish rasmining megapikseli uchun |
| SozlamaYaratishning taxminiy qiymati | Tariflar jadvali— | Prognoz miqdoribir generatsiya uchun taxmin | Hisob birligi— | To‘lov Chiqish · Yaratishning taxminiy narxi · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.028 yaratishdan oldingi taxmin Bu taxmin qo‘shimcha to‘lov ham, tugallangan generatsiya uchun qat’iy tarif ham emas. |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-klein-4b', '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\nHar bir qaytarilgan rasmni yuklab oling yoki uning Base64 kontentini saqlang
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}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.\nHar bir tayyor rasmni saqlang; har bir qaytarilgan URL dan kontentni oling yoki uning Base64 kontentini dekodlang.
To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.
Qaytarilgan X-Client-Request-ID ni ma’lumotlarni solishtirib tekshirish uchun saqlang. Faqat amalda qaytarilgan task_id/asset_id qiymatlari bo‘yicha yoki o‘zingizga tegishli media kutubxonasidan ma’lumot o‘qing; operatsiya ID sidan vazifa URL manzilini hech qachon tuzmang va yaratish so‘rovini qayta yubormang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydoncreated | Tur |
Maydondata[].url | Tur |
Maydondata[].b64_json | Tur |
Maydonusage | Tur |
Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-klein-4b
/v1/images