{ "aboutHtml": "

HY Image 3.5 Preview — Tencent’ning tasvir yaratish va tahrirlashni birlashtirgan modeli. U ixtiyoriy namuna tasvirlari bilan yozma topshiriqni qabul qiladi va bir xil vizual vazifani bir necha suhbat bosqichi bo‘ylab davom ettirishni qo‘llaydi. Natija — belgilangan sahna, kompozitsiya yoki tahrir uchun tasvir. Tencent misollariga mahsulot tasvirlari, kampaniya plakatlari, interfeys dizayni vizuallari va material g‘oyalari kiradi. Vazifaga yangi tasvirmi, namunalar yo‘naltirgan kompozitsiyami yoki mavjud natijaga aniq o‘zgarishmi kerakligini tanlang.

Ishlab chiqaruvchi nashrni hy-image-v3.5-preview deb belgilaydi va 100K tokenlik topshiriq chegarasini hujjatlashtiradi. Kirish — matn va tasvirlarni o‘z ichiga olgan xronologik suhbat; oxirgi foydalanuvchi xabari joriy ko‘rsatmani beradi. Avvalgi xabarlar bosqichma-bosqich tahrirlash uchun kontekst beradi. Bu HY Image 3.0 ning bitta topshiriqli jarayoni va alohida kirish chegaralaridan farq qiladi. Uzluksiz dizayn vazifasida keyingi ko‘rsatma kerakli vizual holat ustiga qurilishi uchun tegishli topshiriq, namuna vazifalari va tanlangan tasvirni saqlang.

PNG yoki JPEG/JPG namuna tasvirlarini tayyorlang. Hujjatlashtirilgan jarayonda namuna kirishlari 20 tagacha tasvirni qamrab olishi mumkin, har biri 20 MB dan katta bo‘lmasligi kerak. Tasvir havola qilingan yoki kodlangan material sifatida berilishi mumkin. Suhbatda tasvirlar haddan ko‘p bo‘lsa, ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi avval eskilarini qisqartirishni tasvirlaydi. Har bir tarixiy tasvir kontekstda qolishiga tayanmasdan, faol namuna to‘plamini maqsadli tuting. Kirish o‘lchamini o‘zgartirish boshqaruvi kichikroq tasvirlarni saqlaydi va kattalarini piksel maydoni maqsadiga mutanosib kichraytiradi; standart maqsad 1,048,576 piksel. Natijani yo‘naltirishi kerak bo‘lgan mahsulot, material yoki maket uchun yetarli ko‘rinadigan detalni saqlang.

Chiqish o‘lchami uchun ikki alohida tayyorgarlik yo‘li bor. Avtomatik o‘lchamlashda generate_max_pixels maqsad maydonni belgilaydi: 1K darajasi uchun 1,048,576 piksel, standart 1.5K uchun 2,359,296 yoki 2K uchun 4,194,304. Ishlab chiqaruvchi FAQ siga ko‘ra faqat maydon maqsadi berilsa standart nisbat kvadrat bo‘ladi. Ikkala o‘lcham boshqaruvi ham berilmasa, model topshiriq va standart 1.5K darajasidan foydalanadi. Bu darajalar avtomatik 4K sozlamasini yaratmaydi. Kvadrat tasvir vazifaga mos bo‘lsa maydon darajasidan foydalaning. Standart 1.5K da nisbatlarni topshiriq yo‘naltirishi uchun ikkala o‘lcham boshqaruvini ham tashlab keting; maket aniq vertikal yoki keng o‘lcham talab qilsa, aniq o‘lchamlarni so‘rang.

Aniq o‘lchamlar uchun ishlab chiqaruvchi tomonlarni 256 dan 8192 pikselgacha musbat butun sonlar bilan, umumiy maydonni esa ko‘pi bilan 16,777,216 piksel deb belgilaydi. 4096 × 4096 kvadrat shu chegaraga mos. Tomon oralig‘i va maydon chegarasi birga amal qiladi, shuning uchun 8192 pikselli qirra 8192 × 8192 tasvirga ruxsat bermaydi. Yakuniy maket aniq o‘lcham talab qilsa, maydon maqsadi darajasi ayni o‘lchamlarni belgilaydi deb o‘ylamasdan kerakli kenglik va balandlikni bevosita so‘rang. Kesimga sezgir detallar va kerakli bo‘sh joyni topshiriqda ochiq saqlang.

Model qaytgan suhbat tarixi orqali ko‘p bosqichli tahrirlashni qo‘llaydi. Tencent yakuniy yetkazilgan tasvirni keyingi tahrir konteksti sifatida ishlatiladigan oraliq tasvirdan ajratadi; misollarida davom ettirishda yordamchining mulohazasi, vosita so‘rovi va yaratilgan tasvir natijasi saqlanadi. Mahsulot kompozitsiyasida avval obyekt va kadr kompozitsiyasini belgilang; keyin nimaning ko‘rinishi saqlanishini aytib, yoritish o‘zgarishi yoki yangi fonni so‘rang. Keyingi bosqich tashlab yuborilgan variantda emas, shu tasvirda ishlashi uchun tanlangan natija va tarixini birga saqlang. Tencent’ning hujjatlashtirilgan jarayonida yakuniy va tarix tasvirlari havolalari 12 soatdan keyin tugaydi, shuning uchun keyingi tahrirda ularga tayanishdan avval tasvir materiallarini saqlang.

Hujjatlashtirilgan boshqaruvlarga seed, 16 belgigacha maxsus suv belgisi izohi va odatda o‘chirilgan ixtiyoriy tashqi qidiruv bilan boyitish kiradi. Seed manfiy bo‘lmagan butun son; nol yoki uning berilmasligi ishlab chiqaruvchiga tasodifiy tanlashga imkon beradi. Bu boshqaruvlar topshiriqning o‘zidan boshqa vazifalarni bajaradi. Namunaga asoslangan mahsulot vizualida mahsulot ko‘rinishi, kamera burchagi, sirt, yoritish va kerakli maketni tasvirlang, keyin tanituvchi detallarni yo‘naltirish uchun namunadan foydalaning. Plakat uchun uning xabari o‘ylab topilishiga yo‘l qo‘ymay, iyerarxiya va aniq so‘zlarni bering.

Tencent’ning amaliy tavsiyasi, ayniqsa mahsulot xususiyatlari, tashkilot nomlari yoki boshqa faktik so‘zlar muhim bo‘lganda matn va maketni tekshirishdir. Tayyor tasvirda obyekt, nisbatlar, material, kesim va yozuvni tekshiring. Yakuniy materialni topshirig‘i va sozlamalari bilan saqlang, keyingi tahrir uchun esa ko‘rinadigan muammoga bog‘langan aniq ko‘rsatmadan foydalaning.

", "aboutText": "HY Image 3.5 Preview — Tencent’ning tasvir yaratish va tahrirlashni birlashtirgan modeli. U ixtiyoriy namuna tasvirlari bilan yozma topshiriqni qabul qiladi va bir xil vizual vazifani bir necha suhbat bosqichi bo‘ylab davom ettirishni qo‘llaydi. Natija — belgilangan sahna, kompozitsiya yoki tahrir uchun tasvir. Tencent misollariga mahsulot tasvirlari, kampaniya plakatlari, interfeys dizayni vizuallari va material g‘oyalari kiradi. Vazifaga yangi tasvirmi, namunalar yo‘naltirgan kompozitsiyami yoki mavjud natijaga aniq o‘zgarishmi kerakligini tanlang.\n\nIshlab chiqaruvchi nashrni hy-image-v3.5-preview deb belgilaydi va 100K tokenlik topshiriq chegarasini hujjatlashtiradi. Kirish — matn va tasvirlarni o‘z ichiga olgan xronologik suhbat; oxirgi foydalanuvchi xabari joriy ko‘rsatmani beradi. Avvalgi xabarlar bosqichma-bosqich tahrirlash uchun kontekst beradi. Bu HY Image 3.0 ning bitta topshiriqli jarayoni va alohida kirish chegaralaridan farq qiladi. Uzluksiz dizayn vazifasida keyingi ko‘rsatma kerakli vizual holat ustiga qurilishi uchun tegishli topshiriq, namuna vazifalari va tanlangan tasvirni saqlang.\n\nPNG yoki JPEG/JPG namuna tasvirlarini tayyorlang. Hujjatlashtirilgan jarayonda namuna kirishlari 20 tagacha tasvirni qamrab olishi mumkin, har biri 20 MB dan katta bo‘lmasligi kerak. Tasvir havola qilingan yoki kodlangan material sifatida berilishi mumkin. Suhbatda tasvirlar haddan ko‘p bo‘lsa, ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi avval eskilarini qisqartirishni tasvirlaydi. Har bir tarixiy tasvir kontekstda qolishiga tayanmasdan, faol namuna to‘plamini maqsadli tuting. Kirish o‘lchamini o‘zgartirish boshqaruvi kichikroq tasvirlarni saqlaydi va kattalarini piksel maydoni maqsadiga mutanosib kichraytiradi; standart maqsad 1,048,576 piksel. Natijani yo‘naltirishi kerak bo‘lgan mahsulot, material yoki maket uchun yetarli ko‘rinadigan detalni saqlang.\n\nChiqish o‘lchami uchun ikki alohida tayyorgarlik yo‘li bor. Avtomatik o‘lchamlashda generate_max_pixels maqsad maydonni belgilaydi: 1K darajasi uchun 1,048,576 piksel, standart 1.5K uchun 2,359,296 yoki 2K uchun 4,194,304. Ishlab chiqaruvchi FAQ siga ko‘ra faqat maydon maqsadi berilsa standart nisbat kvadrat bo‘ladi. Ikkala o‘lcham boshqaruvi ham berilmasa, model topshiriq va standart 1.5K darajasidan foydalanadi. Bu darajalar avtomatik 4K sozlamasini yaratmaydi. Kvadrat tasvir vazifaga mos bo‘lsa maydon darajasidan foydalaning. Standart 1.5K da nisbatlarni topshiriq yo‘naltirishi uchun ikkala o‘lcham boshqaruvini ham tashlab keting; maket aniq vertikal yoki keng o‘lcham talab qilsa, aniq o‘lchamlarni so‘rang.\n\nAniq o‘lchamlar uchun ishlab chiqaruvchi tomonlarni 256 dan 8192 pikselgacha musbat butun sonlar bilan, umumiy maydonni esa ko‘pi bilan 16,777,216 piksel deb belgilaydi. 4096 × 4096 kvadrat shu chegaraga mos. Tomon oralig‘i va maydon chegarasi birga amal qiladi, shuning uchun 8192 pikselli qirra 8192 × 8192 tasvirga ruxsat bermaydi. Yakuniy maket aniq o‘lcham talab qilsa, maydon maqsadi darajasi ayni o‘lchamlarni belgilaydi deb o‘ylamasdan kerakli kenglik va balandlikni bevosita so‘rang. Kesimga sezgir detallar va kerakli bo‘sh joyni topshiriqda ochiq saqlang.\n\nModel qaytgan suhbat tarixi orqali ko‘p bosqichli tahrirlashni qo‘llaydi. Tencent yakuniy yetkazilgan tasvirni keyingi tahrir konteksti sifatida ishlatiladigan oraliq tasvirdan ajratadi; misollarida davom ettirishda yordamchining mulohazasi, vosita so‘rovi va yaratilgan tasvir natijasi saqlanadi. Mahsulot kompozitsiyasida avval obyekt va kadr kompozitsiyasini belgilang; keyin nimaning ko‘rinishi saqlanishini aytib, yoritish o‘zgarishi yoki yangi fonni so‘rang. Keyingi bosqich tashlab yuborilgan variantda emas, shu tasvirda ishlashi uchun tanlangan natija va tarixini birga saqlang. Tencent’ning hujjatlashtirilgan jarayonida yakuniy va tarix tasvirlari havolalari 12 soatdan keyin tugaydi, shuning uchun keyingi tahrirda ularga tayanishdan avval tasvir materiallarini saqlang.\n\nHujjatlashtirilgan boshqaruvlarga seed, 16 belgigacha maxsus suv belgisi izohi va odatda o‘chirilgan ixtiyoriy tashqi qidiruv bilan boyitish kiradi. Seed manfiy bo‘lmagan butun son; nol yoki uning berilmasligi ishlab chiqaruvchiga tasodifiy tanlashga imkon beradi. Bu boshqaruvlar topshiriqning o‘zidan boshqa vazifalarni bajaradi. Namunaga asoslangan mahsulot vizualida mahsulot ko‘rinishi, kamera burchagi, sirt, yoritish va kerakli maketni tasvirlang, keyin tanituvchi detallarni yo‘naltirish uchun namunadan foydalaning. Plakat uchun uning xabari o‘ylab topilishiga yo‘l qo‘ymay, iyerarxiya va aniq so‘zlarni bering.\n\nTencent’ning amaliy tavsiyasi, ayniqsa mahsulot xususiyatlari, tashkilot nomlari yoki boshqa faktik so‘zlar muhim bo‘lganda matn va maketni tekshirishdir. Tayyor tasvirda obyekt, nisbatlar, material, kesim va yozuvni tekshiring. Yakuniy materialni topshirig‘i va sozlamalari bilan saqlang, keyingi tahrir uchun esa ko‘rinadigan muammoga bog‘langan aniq ko‘rsatmadan foydalaning.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "ef1ae22720718eb1b6e26cd6d23020af60f58b7f011b494680a35a8b0806a945", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "
•

Tencent: Hy Image 3.5 Preview

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

Boshlash

HY Image 3.5 Preview matndan tasvir yaratish, namunaga asoslangan yaratish va ko‘p bosqichli suhbatda tahrirlashni birlashtiradi. Tencent batafsil vizual ishlar uchun 20 tagacha namuna tasviri, avtomatik o‘lcham tanlash va 4096 × 4096 tasvirgacha aniq chiqish o‘lchamlarini hujjatlashtiradi.

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.

HY Image 3.5 Preview — Tencent’ning tasvir yaratish va tahrirlashni birlashtirgan modeli. U ixtiyoriy namuna tasvirlari bilan yozma topshiriqni qabul qiladi va bir xil vizual vazifani bir necha suhbat bosqichi bo‘ylab davom ettirishni qo‘llaydi. Natija — belgilangan sahna, kompozitsiya yoki tahrir uchun tasvir. Tencent misollariga mahsulot tasvirlari, kampaniya plakatlari, interfeys dizayni vizuallari va material g‘oyalari kiradi. Vazifaga yangi tasvirmi, namunalar yo‘naltirgan kompozitsiyami yoki mavjud natijaga aniq o‘zgarishmi kerakligini tanlang.

Ishlab chiqaruvchi nashrni hy-image-v3.5-preview deb belgilaydi va 100K tokenlik topshiriq chegarasini hujjatlashtiradi. Kirish — matn va tasvirlarni o‘z ichiga olgan xronologik suhbat; oxirgi foydalanuvchi xabari joriy ko‘rsatmani beradi. Avvalgi xabarlar bosqichma-bosqich tahrirlash uchun kontekst beradi. Bu HY Image 3.0 ning bitta topshiriqli jarayoni va alohida kirish chegaralaridan farq qiladi. Uzluksiz dizayn vazifasida keyingi ko‘rsatma kerakli vizual holat ustiga qurilishi uchun tegishli topshiriq, namuna vazifalari va tanlangan tasvirni saqlang.

PNG yoki JPEG/JPG namuna tasvirlarini tayyorlang. Hujjatlashtirilgan jarayonda namuna kirishlari 20 tagacha tasvirni qamrab olishi mumkin, har biri 20 MB dan katta bo‘lmasligi kerak. Tasvir havola qilingan yoki kodlangan material sifatida berilishi mumkin. Suhbatda tasvirlar haddan ko‘p bo‘lsa, ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi avval eskilarini qisqartirishni tasvirlaydi. Har bir tarixiy tasvir kontekstda qolishiga tayanmasdan, faol namuna to‘plamini maqsadli tuting. Kirish o‘lchamini o‘zgartirish boshqaruvi kichikroq tasvirlarni saqlaydi va kattalarini piksel maydoni maqsadiga mutanosib kichraytiradi; standart maqsad 1,048,576 piksel. Natijani yo‘naltirishi kerak bo‘lgan mahsulot, material yoki maket uchun yetarli ko‘rinadigan detalni saqlang.

Chiqish o‘lchami uchun ikki alohida tayyorgarlik yo‘li bor. Avtomatik o‘lchamlashda generate_max_pixels maqsad maydonni belgilaydi: 1K darajasi uchun 1,048,576 piksel, standart 1.5K uchun 2,359,296 yoki 2K uchun 4,194,304. Ishlab chiqaruvchi FAQ siga ko‘ra faqat maydon maqsadi berilsa standart nisbat kvadrat bo‘ladi. Ikkala o‘lcham boshqaruvi ham berilmasa, model topshiriq va standart 1.5K darajasidan foydalanadi. Bu darajalar avtomatik 4K sozlamasini yaratmaydi. Kvadrat tasvir vazifaga mos bo‘lsa maydon darajasidan foydalaning. Standart 1.5K da nisbatlarni topshiriq yo‘naltirishi uchun ikkala o‘lcham boshqaruvini ham tashlab keting; maket aniq vertikal yoki keng o‘lcham talab qilsa, aniq o‘lchamlarni so‘rang.

Aniq o‘lchamlar uchun ishlab chiqaruvchi tomonlarni 256 dan 8192 pikselgacha musbat butun sonlar bilan, umumiy maydonni esa ko‘pi bilan 16,777,216 piksel deb belgilaydi. 4096 × 4096 kvadrat shu chegaraga mos. Tomon oralig‘i va maydon chegarasi birga amal qiladi, shuning uchun 8192 pikselli qirra 8192 × 8192 tasvirga ruxsat bermaydi. Yakuniy maket aniq o‘lcham talab qilsa, maydon maqsadi darajasi ayni o‘lchamlarni belgilaydi deb o‘ylamasdan kerakli kenglik va balandlikni bevosita so‘rang. Kesimga sezgir detallar va kerakli bo‘sh joyni topshiriqda ochiq saqlang.

Model qaytgan suhbat tarixi orqali ko‘p bosqichli tahrirlashni qo‘llaydi. Tencent yakuniy yetkazilgan tasvirni keyingi tahrir konteksti sifatida ishlatiladigan oraliq tasvirdan ajratadi; misollarida davom ettirishda yordamchining mulohazasi, vosita so‘rovi va yaratilgan tasvir natijasi saqlanadi. Mahsulot kompozitsiyasida avval obyekt va kadr kompozitsiyasini belgilang; keyin nimaning ko‘rinishi saqlanishini aytib, yoritish o‘zgarishi yoki yangi fonni so‘rang. Keyingi bosqich tashlab yuborilgan variantda emas, shu tasvirda ishlashi uchun tanlangan natija va tarixini birga saqlang. Tencent’ning hujjatlashtirilgan jarayonida yakuniy va tarix tasvirlari havolalari 12 soatdan keyin tugaydi, shuning uchun keyingi tahrirda ularga tayanishdan avval tasvir materiallarini saqlang.

Hujjatlashtirilgan boshqaruvlarga seed, 16 belgigacha maxsus suv belgisi izohi va odatda o‘chirilgan ixtiyoriy tashqi qidiruv bilan boyitish kiradi. Seed manfiy bo‘lmagan butun son; nol yoki uning berilmasligi ishlab chiqaruvchiga tasodifiy tanlashga imkon beradi. Bu boshqaruvlar topshiriqning o‘zidan boshqa vazifalarni bajaradi. Namunaga asoslangan mahsulot vizualida mahsulot ko‘rinishi, kamera burchagi, sirt, yoritish va kerakli maketni tasvirlang, keyin tanituvchi detallarni yo‘naltirish uchun namunadan foydalaning. Plakat uchun uning xabari o‘ylab topilishiga yo‘l qo‘ymay, iyerarxiya va aniq so‘zlarni bering.

Tencent’ning amaliy tavsiyasi, ayniqsa mahsulot xususiyatlari, tashkilot nomlari yoki boshqa faktik so‘zlar muhim bo‘lganda matn va maketni tekshirishdir. Tayyor tasvirda obyekt, nisbatlar, material, kesim va yozuvni tekshiring. Yakuniy materialni topshirig‘i va sozlamalari bilan saqlang, keyingi tahrir uchun esa ko‘rinadigan muammoga bog‘langan aniq ko‘rsatmadan foydalaning.

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
tencent/hy-image-v3.5-preview
Standart—
MaydonpromptTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam uzunlik: 1
Standart—
MaydonresolutionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
1K, 1.5K, 2K, 4K
Standart—
Maydonaspect_ratioTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
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
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: 20
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 miqdoriHisob birligiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifPrognoz 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 rasmi tokeniTariflar jadvali—Prognoz miqdori—Hisob birligi/ 1K rasm tokeniTo‘lov
Chiqish · Chiqish rasmi tokeni · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.0032 / 1K rasm tokeni
SozlamaYaratishning taxminiy qiymatiTariflar jadvali—Prognoz miqdoribir generatsiya uchun taxminHisob birligi—To‘lov
Chiqish · Yaratishning taxminiy narxi · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.0131072 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': '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

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 tencent/hy-image-v3.5-preview

Usul yo‘llari taxalluslari

/v1/images

Chaqirish uchun tegishli ID lar

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": "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": [ "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": "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" } ] }, { "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": "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": "0.0131072", "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\"