{ "aboutHtml": "

Microsoft AI MAI-Image-2.5 — 2.5 tasvir oilasining umumiy yaratish va boshqariladigan tahrirlash nashri. Uning model kartasi flow matching dan foydalanadigan, embeddinglardan tashqari 20 milliard parametrli, matn va tasvir kirishli hamda 32K token kontekstli diffuziya modelini tasvirlaydi. U g‘oyalar, portretlar, mahsulot vizuallari, illyustratsiyalar va mavjud dizayn tuzatishlari uchun tasvir natijasini beradi. Foydali boshlang‘ich tanlov — vazifaga yangi kompozitsiyami yoki ko‘zlangan obyekt allaqachon mavjud materialga aniq o‘zgarishmi kerakligini hal qilish.

Yaratishda asosiy obyekt, vizual uslub, yorug‘lik, ko‘rish nuqtasi va joylashuvni tasvirlang. Ishlab chiqaruvchi batafsil, uyg‘un tasvirlar, matn tasvirlash, mahsulot vizuallari va topshiriqqa rioyani ta’kidlaydi. Taqdimot illyustratsiyasi uchun amaliy topshiriq obyekt vazifasi, kerakli vizual urg‘u va atrofdagi bo‘sh joy miqdorini belgilashi mumkin. Mahsulot g‘oyasi material, ko‘lam va sirt qoplamasini qamrab olishi mumkin. Bir nechta nomuvofiq vizual ishlovni qo‘shish o‘rniga obyektlar bitta sahna va bitta yoritish rejasini bo‘lishishi uchun tavsifni yaxlit saqlang.

Bu nashrda vizual anglash sahna tuzilishi, yoritish, ko‘lam va fazoviy munosabatlarga tegishli. Ishlab chiqaruvchi mos perspektiva va soyalar bilan obyekt qo‘shishni tahrirlash misoli sifatida beradi. Ustaxona tahririda mavjud ko‘rish nuqtasi va yorug‘likni saqlab, ish stoli yoniga kichik kursi qo‘ying. Tekshiruvda kursi o‘lchami, polga tegish joyi va soyasining boshqa buyumlarga mosligi solishtirilishi kerak. Mahalliy jihatdan ishonarli obyekt ham butun manba tasviri geometriyasiga mos tushishi zarur.

Yo‘naltirilgan tahrirlar obyekt olib tashlash yoki almashtirish, xususiyat o‘zgarishlari, inpainting, maket moslashtirish, matn yangilash va harakat xiraligi artefaktlarini kamaytirish kabi tozalashni qamrab oladi. Manba tasvirini bering va tuzatish hamda saqlanadigan detallarni birga ayting. Diqqatli foto tahriri shaxs, kesim va oldingi plan joylashuvini saqlab, fondagi chalg‘ituvchi obyektni olib tashlashi mumkin. Dizayn tuzatishi kompozitsiyani saqlab, qisqa matn satrini yangilashi mumkin. Faqat tahrirlangan hududga baho bermasdan butun natijani manba bilan solishtiring.

Microsoft poza, ifoda yoki rakurs o‘zgarishlarida ham tahrirlar bo‘ylab yuz qiyofasi izchilligini ta’kidlaydi. O‘xshashlik uchun tiniq namuna ishlating va kerakli o‘zgarishni tanituvchi xususiyatlarni saqlaydigan tarzda belgilang. Ishlab chiqaruvchining hozirgi tahrirlash qo‘llanmasi beshtagacha JPEG yoki PNG tasvirga ruxsat beradi; turli namunalar shaxs, obyekt, sahna yoki uslubni belgilashi mumkin. Bu vazifalarni topshiriqda nomlang. Portret tuzatishida tasvirni tugagan deb hisoblashdan avval yuzni ham, o‘zgargan kiyim yoki fonni ham tekshiring.

Aniq model kartasi chiqishni jami 1,048,576 piksel, ya’ni 1024×1024 kvadratga teng maydon bilan cheklaydi; umumiy maydon shu chegarada qolsa bir tomon 1024 dan oshishi mumkin. Xizmat ko‘rsatish qo‘llanmasi qo‘shimcha ravishda ikkala o‘lcham kamida 768 piksel bo‘lishini talab qiladi. 1344×768 kabi to‘rtburchak maqsad 1,032,192 pikselga ega va hujjatlashtirilgan maydon hamda minimal o‘lcham qoidalariga mos. Foydali chegara kenglik va balandlik ko‘paytmasidir, shuning uchun gorizontal yoki vertikal kompozitsiyani so‘rashdan avval mo‘ljallangan formatni tayyorlang.

Ishlab chiqaruvchining xizmat interfeysida yaratish va tahrirlash PNG tasvir ma’lumotlarini qaytaradi. Asl model kartasi 32K token kontekstni bildiradi, interfeys esa 32,000 token maksimal topshiriq kontekstini belgilaydi. Katalogdagi alohida 4,096 chiqish tokeni qiymati chiqish o‘lchami emas, token ruxsatidir. Batafsil topshiriq va tayyor tasvirni tartiblashda bu qiymatlarning e’lon qilingan doiralarini saqlang. Manba materiallari, saqlanadigan xususiyatlar, so‘ralgan tahrirlar va maqsad o‘lcham PNG yonida foydali tuzatish qaydini hosil qiladi.

Modelning ijodiy doirasi fotorealistik va kinematografik tasvirlar, portretlar, mahsulot yoki brend g‘oyalari, matnli dizaynlar hamda boshqa vizual uslublarni qamrab oladi. Yorliq yoki belgi uchun aniq so‘zlarni bering va imlosini yakuniy ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Tanish fotografik sirtda ham to‘qilgan detal, nomuvofiq aks yoki xato yozuv bo‘lishi mumkin. Amaliy tekshiruv dizayn talablariga ergashadi: obyekt qiyofasi, o‘qiluvchanlik, fazoviy munosabatlar va saqlangan sahnaning barchasi muhim. Aniq tuzatishni allaqachon ishlagan o‘zgarishlardan alohida saqlang.

2.5 oilasida Pro yuqoriroq sodiqlik va zich sahnalardagi barqaror munosabatlarga, Flash esa tezroq javobli ishlab chiqarishga yo‘naltirilgan. 2.6 oilasi kattaroq hujjatlashtirilgan piksel maydoni, ixtiyoriy vebga tayanish va model boshqaradigan nisbat tanlashni kiritadi. Standart 2.5 shu keyingi boshqaruvlarsiz o‘z yaratish va tahrirlash jarayonini saqlaydi. Nashrni haqiqiy tasvir vazifasining murakkab jihatiga qarab tanlang va tayyor natijani shu topshiriqqa solishtiring.

", "aboutText": "Microsoft AI MAI-Image-2.5 — 2.5 tasvir oilasining umumiy yaratish va boshqariladigan tahrirlash nashri. Uning model kartasi flow matching dan foydalanadigan, embeddinglardan tashqari 20 milliard parametrli, matn va tasvir kirishli hamda 32K token kontekstli diffuziya modelini tasvirlaydi. U g‘oyalar, portretlar, mahsulot vizuallari, illyustratsiyalar va mavjud dizayn tuzatishlari uchun tasvir natijasini beradi. Foydali boshlang‘ich tanlov — vazifaga yangi kompozitsiyami yoki ko‘zlangan obyekt allaqachon mavjud materialga aniq o‘zgarishmi kerakligini hal qilish.\n\nYaratishda asosiy obyekt, vizual uslub, yorug‘lik, ko‘rish nuqtasi va joylashuvni tasvirlang. Ishlab chiqaruvchi batafsil, uyg‘un tasvirlar, matn tasvirlash, mahsulot vizuallari va topshiriqqa rioyani ta’kidlaydi. Taqdimot illyustratsiyasi uchun amaliy topshiriq obyekt vazifasi, kerakli vizual urg‘u va atrofdagi bo‘sh joy miqdorini belgilashi mumkin. Mahsulot g‘oyasi material, ko‘lam va sirt qoplamasini qamrab olishi mumkin. Bir nechta nomuvofiq vizual ishlovni qo‘shish o‘rniga obyektlar bitta sahna va bitta yoritish rejasini bo‘lishishi uchun tavsifni yaxlit saqlang.\n\nBu nashrda vizual anglash sahna tuzilishi, yoritish, ko‘lam va fazoviy munosabatlarga tegishli. Ishlab chiqaruvchi mos perspektiva va soyalar bilan obyekt qo‘shishni tahrirlash misoli sifatida beradi. Ustaxona tahririda mavjud ko‘rish nuqtasi va yorug‘likni saqlab, ish stoli yoniga kichik kursi qo‘ying. Tekshiruvda kursi o‘lchami, polga tegish joyi va soyasining boshqa buyumlarga mosligi solishtirilishi kerak. Mahalliy jihatdan ishonarli obyekt ham butun manba tasviri geometriyasiga mos tushishi zarur.\n\nYo‘naltirilgan tahrirlar obyekt olib tashlash yoki almashtirish, xususiyat o‘zgarishlari, inpainting, maket moslashtirish, matn yangilash va harakat xiraligi artefaktlarini kamaytirish kabi tozalashni qamrab oladi. Manba tasvirini bering va tuzatish hamda saqlanadigan detallarni birga ayting. Diqqatli foto tahriri shaxs, kesim va oldingi plan joylashuvini saqlab, fondagi chalg‘ituvchi obyektni olib tashlashi mumkin. Dizayn tuzatishi kompozitsiyani saqlab, qisqa matn satrini yangilashi mumkin. Faqat tahrirlangan hududga baho bermasdan butun natijani manba bilan solishtiring.\n\nMicrosoft poza, ifoda yoki rakurs o‘zgarishlarida ham tahrirlar bo‘ylab yuz qiyofasi izchilligini ta’kidlaydi. O‘xshashlik uchun tiniq namuna ishlating va kerakli o‘zgarishni tanituvchi xususiyatlarni saqlaydigan tarzda belgilang. Ishlab chiqaruvchining hozirgi tahrirlash qo‘llanmasi beshtagacha JPEG yoki PNG tasvirga ruxsat beradi; turli namunalar shaxs, obyekt, sahna yoki uslubni belgilashi mumkin. Bu vazifalarni topshiriqda nomlang. Portret tuzatishida tasvirni tugagan deb hisoblashdan avval yuzni ham, o‘zgargan kiyim yoki fonni ham tekshiring.\n\nAniq model kartasi chiqishni jami 1,048,576 piksel, ya’ni 1024×1024 kvadratga teng maydon bilan cheklaydi; umumiy maydon shu chegarada qolsa bir tomon 1024 dan oshishi mumkin. Xizmat ko‘rsatish qo‘llanmasi qo‘shimcha ravishda ikkala o‘lcham kamida 768 piksel bo‘lishini talab qiladi. 1344×768 kabi to‘rtburchak maqsad 1,032,192 pikselga ega va hujjatlashtirilgan maydon hamda minimal o‘lcham qoidalariga mos. Foydali chegara kenglik va balandlik ko‘paytmasidir, shuning uchun gorizontal yoki vertikal kompozitsiyani so‘rashdan avval mo‘ljallangan formatni tayyorlang.\n\nIshlab chiqaruvchining xizmat interfeysida yaratish va tahrirlash PNG tasvir ma’lumotlarini qaytaradi. Asl model kartasi 32K token kontekstni bildiradi, interfeys esa 32,000 token maksimal topshiriq kontekstini belgilaydi. Katalogdagi alohida 4,096 chiqish tokeni qiymati chiqish o‘lchami emas, token ruxsatidir. Batafsil topshiriq va tayyor tasvirni tartiblashda bu qiymatlarning e’lon qilingan doiralarini saqlang. Manba materiallari, saqlanadigan xususiyatlar, so‘ralgan tahrirlar va maqsad o‘lcham PNG yonida foydali tuzatish qaydini hosil qiladi.\n\nModelning ijodiy doirasi fotorealistik va kinematografik tasvirlar, portretlar, mahsulot yoki brend g‘oyalari, matnli dizaynlar hamda boshqa vizual uslublarni qamrab oladi. Yorliq yoki belgi uchun aniq so‘zlarni bering va imlosini yakuniy ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Tanish fotografik sirtda ham to‘qilgan detal, nomuvofiq aks yoki xato yozuv bo‘lishi mumkin. Amaliy tekshiruv dizayn talablariga ergashadi: obyekt qiyofasi, o‘qiluvchanlik, fazoviy munosabatlar va saqlangan sahnaning barchasi muhim. Aniq tuzatishni allaqachon ishlagan o‘zgarishlardan alohida saqlang.\n\n2.5 oilasida Pro yuqoriroq sodiqlik va zich sahnalardagi barqaror munosabatlarga, Flash esa tezroq javobli ishlab chiqarishga yo‘naltirilgan. 2.6 oilasi kattaroq hujjatlashtirilgan piksel maydoni, ixtiyoriy vebga tayanish va model boshqaradigan nisbat tanlashni kiritadi. Standart 2.5 shu keyingi boshqaruvlarsiz o‘z yaratish va tahrirlash jarayonini saqlaydi. Nashrni haqiqiy tasvir vazifasining murakkab jihatiga qarab tanlang va tayyor natijani shu topshiriqqa solishtiring.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "181eb08f1c0afac621be418d3cddf6eb881376ccde3c5399d08412ee09cf9d16", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "
•

Microsoft AI: MAI-Image-2.5

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.5

Boshlash

Microsoft AI MAI-Image-2.5 matndan tasvirlar yaratadi va berilgan fotosurat yoki dizaynlarni aniq maqsad bilan tahrirlaydi. U obyekt va matn o‘zgarishlari, artefakt tozalash va yuzni saqlaydigan tuzatishlarni, PNG natija hamda beshtagacha vizual namunani qo‘llaydi. Model kartasi 32K kontekst va 1,048,576 chiqish pikselini belgilaydi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn · Rasmlar
Natijalar
Rasmlar
Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Microsoft AI MAI-Image-2.5 — 2.5 tasvir oilasining umumiy yaratish va boshqariladigan tahrirlash nashri. Uning model kartasi flow matching dan foydalanadigan, embeddinglardan tashqari 20 milliard parametrli, matn va tasvir kirishli hamda 32K token kontekstli diffuziya modelini tasvirlaydi. U g‘oyalar, portretlar, mahsulot vizuallari, illyustratsiyalar va mavjud dizayn tuzatishlari uchun tasvir natijasini beradi. Foydali boshlang‘ich tanlov — vazifaga yangi kompozitsiyami yoki ko‘zlangan obyekt allaqachon mavjud materialga aniq o‘zgarishmi kerakligini hal qilish.

Yaratishda asosiy obyekt, vizual uslub, yorug‘lik, ko‘rish nuqtasi va joylashuvni tasvirlang. Ishlab chiqaruvchi batafsil, uyg‘un tasvirlar, matn tasvirlash, mahsulot vizuallari va topshiriqqa rioyani ta’kidlaydi. Taqdimot illyustratsiyasi uchun amaliy topshiriq obyekt vazifasi, kerakli vizual urg‘u va atrofdagi bo‘sh joy miqdorini belgilashi mumkin. Mahsulot g‘oyasi material, ko‘lam va sirt qoplamasini qamrab olishi mumkin. Bir nechta nomuvofiq vizual ishlovni qo‘shish o‘rniga obyektlar bitta sahna va bitta yoritish rejasini bo‘lishishi uchun tavsifni yaxlit saqlang.

Bu nashrda vizual anglash sahna tuzilishi, yoritish, ko‘lam va fazoviy munosabatlarga tegishli. Ishlab chiqaruvchi mos perspektiva va soyalar bilan obyekt qo‘shishni tahrirlash misoli sifatida beradi. Ustaxona tahririda mavjud ko‘rish nuqtasi va yorug‘likni saqlab, ish stoli yoniga kichik kursi qo‘ying. Tekshiruvda kursi o‘lchami, polga tegish joyi va soyasining boshqa buyumlarga mosligi solishtirilishi kerak. Mahalliy jihatdan ishonarli obyekt ham butun manba tasviri geometriyasiga mos tushishi zarur.

Yo‘naltirilgan tahrirlar obyekt olib tashlash yoki almashtirish, xususiyat o‘zgarishlari, inpainting, maket moslashtirish, matn yangilash va harakat xiraligi artefaktlarini kamaytirish kabi tozalashni qamrab oladi. Manba tasvirini bering va tuzatish hamda saqlanadigan detallarni birga ayting. Diqqatli foto tahriri shaxs, kesim va oldingi plan joylashuvini saqlab, fondagi chalg‘ituvchi obyektni olib tashlashi mumkin. Dizayn tuzatishi kompozitsiyani saqlab, qisqa matn satrini yangilashi mumkin. Faqat tahrirlangan hududga baho bermasdan butun natijani manba bilan solishtiring.

Microsoft poza, ifoda yoki rakurs o‘zgarishlarida ham tahrirlar bo‘ylab yuz qiyofasi izchilligini ta’kidlaydi. O‘xshashlik uchun tiniq namuna ishlating va kerakli o‘zgarishni tanituvchi xususiyatlarni saqlaydigan tarzda belgilang. Ishlab chiqaruvchining hozirgi tahrirlash qo‘llanmasi beshtagacha JPEG yoki PNG tasvirga ruxsat beradi; turli namunalar shaxs, obyekt, sahna yoki uslubni belgilashi mumkin. Bu vazifalarni topshiriqda nomlang. Portret tuzatishida tasvirni tugagan deb hisoblashdan avval yuzni ham, o‘zgargan kiyim yoki fonni ham tekshiring.

Aniq model kartasi chiqishni jami 1,048,576 piksel, ya’ni 1024×1024 kvadratga teng maydon bilan cheklaydi; umumiy maydon shu chegarada qolsa bir tomon 1024 dan oshishi mumkin. Xizmat ko‘rsatish qo‘llanmasi qo‘shimcha ravishda ikkala o‘lcham kamida 768 piksel bo‘lishini talab qiladi. 1344×768 kabi to‘rtburchak maqsad 1,032,192 pikselga ega va hujjatlashtirilgan maydon hamda minimal o‘lcham qoidalariga mos. Foydali chegara kenglik va balandlik ko‘paytmasidir, shuning uchun gorizontal yoki vertikal kompozitsiyani so‘rashdan avval mo‘ljallangan formatni tayyorlang.

Ishlab chiqaruvchining xizmat interfeysida yaratish va tahrirlash PNG tasvir ma’lumotlarini qaytaradi. Asl model kartasi 32K token kontekstni bildiradi, interfeys esa 32,000 token maksimal topshiriq kontekstini belgilaydi. Katalogdagi alohida 4,096 chiqish tokeni qiymati chiqish o‘lchami emas, token ruxsatidir. Batafsil topshiriq va tayyor tasvirni tartiblashda bu qiymatlarning e’lon qilingan doiralarini saqlang. Manba materiallari, saqlanadigan xususiyatlar, so‘ralgan tahrirlar va maqsad o‘lcham PNG yonida foydali tuzatish qaydini hosil qiladi.

Modelning ijodiy doirasi fotorealistik va kinematografik tasvirlar, portretlar, mahsulot yoki brend g‘oyalari, matnli dizaynlar hamda boshqa vizual uslublarni qamrab oladi. Yorliq yoki belgi uchun aniq so‘zlarni bering va imlosini yakuniy ko‘rsatish o‘lchamida tekshiring. Tanish fotografik sirtda ham to‘qilgan detal, nomuvofiq aks yoki xato yozuv bo‘lishi mumkin. Amaliy tekshiruv dizayn talablariga ergashadi: obyekt qiyofasi, o‘qiluvchanlik, fazoviy munosabatlar va saqlangan sahnaning barchasi muhim. Aniq tuzatishni allaqachon ishlagan o‘zgarishlardan alohida saqlang.

2.5 oilasida Pro yuqoriroq sodiqlik va zich sahnalardagi barqaror munosabatlarga, Flash esa tezroq javobli ishlab chiqarishga yo‘naltirilgan. 2.6 oilasi kattaroq hujjatlashtirilgan piksel maydoni, ixtiyoriy vebga tayanish va model boshqaradigan nisbat tanlashni kiritadi. Standart 2.5 shu keyingi boshqaruvlarsiz o‘z yaratish va tahrirlash jarayonini saqlaydi. Nashrni haqiqiy tasvir vazifasining murakkab jihatiga qarab tanlang va tayyor natijani shu topshiriqqa solishtiring.

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Rasmlar POST /v1/images/generations
Kirish
text, image
Chiqish
image
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
microsoft/mai-image-2.5
Standart—
MaydonpromptTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam uzunlik: 1
Standart—
Maydonaspect_ratioTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto
Standart—
MaydonnTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Eng ko‘p: 1
Standart—
Maydoninput_referencesTurarrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 0
Elementlarning eng ko‘p soni: 1
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, prompt
Parametrmaterial_typesParametr 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}

Tariflar

Yakuniy to‘lov qanday hisoblanadi

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.

Tezkor rejim
Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Taqqoslash uchun taxminiy tariflar

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliPrognoz miqdoriTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifPrognoz miqdori—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
SozlamaYaratishning taxminiy qiymatiTariflar jadvali—Prognoz miqdoribir generatsiya uchun taxminTo‘lov
Chiqish · Yaratishning taxminiy narxi · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.385024 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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Rasmlar

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': 'microsoft/mai-image-2.5', '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

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Rasmlar

Har bir qaytarilgan rasmni yuklab oling yoki uning Base64 kontentini saqlang

Boshqa kontentni o‘qish
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
Barcha tayyor natijalarni saqlash

Har 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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

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.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydoncreatedTur
Maydondata[].urlTur
Maydondata[].b64_jsonTur
MaydonusageTur

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5

Usul yo‘llari taxalluslari

/v1/images

Chaqirish uchun tegishli ID lar

microsoft/mai-image-2.5

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5", "fmt": "images", "http": "POST", "path": "/v1/images/generations", "request_model_id": "microsoft/mai-image-2.5", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|images|/v1/images/generations|microsoft%2Fmai-image-2.5", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "billing_basis": { "basis": "original_invoice_usd", "description": "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.", "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": "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." }, "outputs": { "all_results": "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.", "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": [ "microsoft/mai-image-2.5" ], "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", "16:9", "9:16", "3:2", "2:3", "auto" ], "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": 1, "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", "16:9", "9:16", "3:2", "2:3", "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": 1, "minItems": 0, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "microsoft/mai-image-2.5" ], "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" } }, "required": [ "model", "prompt" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": false, "body": { "model": "microsoft/mai-image-2.5", "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": "Amalda qaytarilgan task_id yoki media kutubxonasidagi yozuv", "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" } ] }, { "basis": "Bu taxmin qo‘shimcha to‘lov ham, tugallangan generatsiya uchun qat’iy tarif ham emas.", "dimensions": { "forecast_quantity": "one generation estimate" }, "label": "Yaratishning taxminiy qiymati", "units": [ { "amount": "0.385024", "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": "0.385024", "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': 'microsoft/mai-image-2.5', '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\"