z-image/turbo

teks-ke-gambar

TURBO

Z-Image Turbo API by Alibaba

z-image/turbo

Turbo

Z-Image-Turbo is a 6 billion parameter text-to-image model that generates photorealistic images in sub-second time. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

INPUT

Memuat konfigurasi parameter...

OUTPUT

Menunggu

Gambar yang dihasilkan akan muncul di sini

Konfigurasikan pengaturan Anda dan klik Jalankan untuk memulai

Permintaan Anda akan dikenakan biaya $0.01 per eksekusi. Dengan $10 Anda dapat menjalankan model ini sekitar 1000 kali.

Berikut yang dapat Anda lakukan selanjutnya:

Gambar ke Video Gambar ke Gambar

Parameter

Contoh kode
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "z-image/turbo",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Instalasi

Instal paket dependensi yang diperlukan.

pip install requests

Autentikasi

Semua permintaan API memerlukan autentikasi melalui API key. Anda bisa mendapatkan API key dari dasbor Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Jaga keamanan API key Anda

Jangan pernah mengekspos API key Anda di kode sisi klien atau repositori publik. Gunakan variabel lingkungan atau proxy backend sebagai gantinya.

Kirim permintaan

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Kirim Permintaan

Kirim permintaan pembuatan asinkron. API mengembalikan prediction ID yang dapat Anda gunakan untuk memeriksa status dan mengambil hasil.

POST/api/v1/model/generateImage

Isi Permintaan

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "z-image/turbo",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

Respons

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

Periksa Status

Polling prediction endpoint untuk memeriksa status permintaan Anda saat ini.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Contoh Polling

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Nilai Status

processingPermintaan masih diproses.

completedPembuatan selesai. Output tersedia.

succeededPembuatan berhasil. Output tersedia.

failedPembuatan gagal. Periksa field error.

Respons Selesai

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Unggah File

Unggah file ke penyimpanan Atlas Cloud dan dapatkan URL yang dapat Anda gunakan dalam permintaan API Anda. Gunakan multipart/form-data untuk mengunggah.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Contoh Unggah

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Respons

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

Parameter berikut diterima di isi permintaan.

Total: 0Wajib: 0Opsional: 0

Tidak ada parameter yang tersedia.

Contoh Isi Permintaan

{
  "model": "z-image/turbo"
}

Output Schema

API mengembalikan respons prediction dengan URL output yang dihasilkan.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for image generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Contoh Respons

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills mengintegrasikan 300+ model AI langsung ke asisten pengkodean AI Anda. Satu perintah untuk menginstal, lalu gunakan bahasa alami untuk menghasilkan gambar, video, dan mengobrol dengan LLM.

Klien yang Didukung

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ klien yang didukung

Instalasi

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Atur API Key

Dapatkan API key dari dasbor Atlas Cloud dan atur sebagai variabel lingkungan.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Kemampuan

Setelah diinstal, Anda dapat menggunakan bahasa alami di asisten AI Anda untuk mengakses semua model Atlas Cloud.

Pembuatan GambarBuat gambar dengan model seperti Nano Banana 2, Z-Image, dan lainnya.

Pembuatan VideoBuat video dari teks atau gambar dengan Kling, Vidu, Veo, dll.

Obrolan LLMMengobrol dengan Qwen, DeepSeek, dan model bahasa besar lainnya.

Unggah MediaUnggah file lokal untuk pengeditan gambar dan alur kerja gambar-ke-video.

Pelajari lebih lanjut

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server menghubungkan IDE Anda dengan 300+ model AI melalui Model Context Protocol. Berfungsi dengan klien apa pun yang kompatibel dengan MCP.

Klien yang Didukung

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ klien yang didukung

Instalasi

npx -y atlascloud-mcp

Konfigurasi

Tambahkan konfigurasi berikut ke file pengaturan MCP di IDE Anda.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Alat yang Tersedia

atlas_generate_imageBuat gambar dari prompt teks.

atlas_generate_videoBuat video dari teks atau gambar.

atlas_chatMengobrol dengan model bahasa besar.

atlas_list_modelsJelajahi 300+ model AI yang tersedia.

atlas_quick_generatePembuatan konten satu langkah dengan pemilihan model terbaik otomatis.

atlas_upload_mediaUnggah file lokal untuk alur kerja API.

Pelajari lebih lanjut

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schema API

Schema tidak tersedia

Tidak ada contoh yang tersedia

Memuat...

Z-Image Turbo - Generasi Teks ke Gambar Secepat Kilat

BARU

Model 6 Miliar Parameter dari Alibaba TONGYIMAI

Z-Image Turbo adalah model teks ke gambar open source peringkat #1, melampaui FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0, dan Qwen-Image di Artificial Analysis Image Arena. Dibangun oleh tim Tongyi-MAI Alibaba (divisi terpisah dari Qwen/Wan), model 6 miliar parameter ini mencapai generasi di bawah satu detik melalui distilasi Decoupled-DMD canggih sambil mempertahankan kualitas fotorealistik. Dengan hanya 8 langkah inferensi, muat dalam VRAM 16GB dan memberikan hasil profesional yang dioptimalkan untuk lingkungan produksi yang kritis terhadap kecepatan.

Generasi Ultra Cepat

Hanya 8 langkah inferensi (vs 20-50 untuk kompetitor)
Generasi di bawah satu detik pada GPU H800
1.31-1.41× lebih cepat dari Qwen Image per langkah
Muat dalam VRAM 16GB (RTX 3060/4090)

Kualitas Fotorealistik

Model open source peringkat #1 di AI Arena
Rendering teks bilingual (Inggris & Mandarin)
Kepatuhan instruksi yang kuat
Mengalahkan FLUX.1 [dev] dan Qwen di semua kategori

Portofolio Model Strategis Alibaba

Alibaba menawarkan tiga sistem generasi gambar AI khusus, masing-masing dioptimalkan untuk kasus penggunaan yang berbeda

Juara Kecepatan

Z-Image Turbo

Tim Tongyi-MAI

Best For: Beban kerja produksi yang kritis terhadap kecepatan

⚡ Tercepat: 8 langkah, generasi di bawah satu detik
🏆 Model open source peringkat #1
💰 Paling hemat biaya ($0.005/gambar)
🎯 Dioptimalkan untuk iterasi cepat

Raja Kualitas

Qwen-Image

Tim Qwen

Best For: Render akhir kualitas maksimum

🎨 Fotorealisme & tekstur kulit yang tak tertandingi
💡 Interaksi pencahayaan superior
⏱️ Lebih lambat (20dtk vs 5-10dtk untuk Z-Image)
🎯 Terbaik untuk pekerjaan produksi kelas atas

Pro Serbaguna

Wan 2.5/2.6

Tim Wan

Best For: Keserbagunaan multimedia

🎬 Teks ke Video + Gambar ke Video
📹 Dukungan multi-resolusi (480P-720P)
🔄 Sinkronisasi audio-visual
🎯 Generasi konten lintas modal

Key Insight: Z-Image Turbo 1.31-1.41× lebih cepat dari Qwen-Image per langkah, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang memerlukan generasi cepat. Meskipun Qwen-Image menawarkan fotorealisme sedikit lebih baik untuk render akhir, Z-Image Turbo memberikan keseimbangan terbaik antara kecepatan dan kualitas untuk lingkungan produksi.

Sorotan Teknis

Kinerja

Arsitektur S3-DiT

Mengadopsi arsitektur Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) yang menyatukan pemrosesan berbagai input kondisional. Desain 6 miliar parameter ini mencapai hasil profesional tanpa overhead komputasi model yang lebih besar sambil mempertahankan kualitas terkini.

Kecepatan

Distilasi Decoupled-DMD

Algoritma distilasi canggih dengan mekanisme CFG Augmentation dan Distribution Matching memungkinkan inferensi 8 langkah (vs 20-50 untuk kompetitor). Mencapai generasi di bawah satu detik pada GPU H800 dan berjalan lancar pada RTX 3060/4090 konsumen dengan VRAM 16GB.

Kualitas

Kinerja Open Source Terdepan

Diperingkat sebagai model open source #1 di Artificial Analysis Image Arena, mengalahkan FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0, dan Qwen-Image. Unggul dalam rendering teks bilingual (Inggris & Mandarin), generasi fotorealistik, dan mengikuti instruksi yang kuat. Dirilis di bawah lisensi Apache 2.0 untuk penggunaan komersial.

Sempurna Untuk

🎨

Pembuatan Seni Digital

📸

Fotografi Produk

📊

Materi Pemasaran

🎬

Desain Konsep

📱

Konten Media Sosial

🖼️

Fotografi Stok

🎮

Aset Game

✨

Prototipe Kreatif

Mengapa Memilih Z-Image Turbo

⚡

Hasil Instan

Generasi di bawah satu detik dengan latensi cold start nol. Dapatkan gambar Anda segera tanpa menunggu.

💰

Hemat Biaya

Harga terjangkau $0.005 per gambar. Skalakan proyek kreatif Anda tanpa merusak anggaran.

🔌

API Siap Pakai

Integrasi REST API sederhana. Mulai menghasilkan gambar dalam hitungan menit dengan dokumentasi komprehensif kami.

Spesifikasi Teknis

Arsitektur Model6 Miliar Parameter

Langkah Inferensi8 NFEs (Jumlah Evaluasi Fungsi)

Kecepatan GenerasiDi bawah satu detik pada H800, 5-10dtk pada GPU konsumen

Kebutuhan VRAM16GB (kompatibel RTX 3060/4090)

ArsitekturSingle-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)

Metode DistilasiDecoupled-DMD dengan CFG Augmentation

LisensiApache 2.0 (Penggunaan Komersial Diizinkan)

Peringkat#1 Open Source di Artificial Analysis Arena

Harga$0.005 per Gambar

Mulai Berkreasi dengan Z-Image Turbo

Rasakan generasi gambar fotorealistik secepat kilat hari ini. Tanpa pengaturan, cukup panggil API kami dan mulai berkreasi.

Tanpa cold start - generasi instan

Harga terjangkau - $0.005 per gambar

Hasil kualitas profesional

Z-Image-Turbo — 6B-parameter, ultra-fast text-to-image

Z-Image-Turbo is a 6B-parameter text-to-image model from Tongyi-MAI, engineered for production workloads where latency and throughput really matter. It uses only 8 sampling steps to render a full image, achieving sub-second latency on data-center GPUs and running comfortably on many 16 GB VRAM consumer cards.

Ultra-fast generation with production-ready quality

Where many diffusion models need dozens of steps, Z-Image-Turbo is aggressively optimised around an 8-step sampler. That keeps inference extremely fast while still delivering photorealistic images and reliable on-image text, making it a strong fit for interactive products, dashboards, and large-scale backends—not just offline batch jobs.

Why it looks so good?

Photorealistic output at speed Generates high-fidelity, realistic images that work for product photos, hero banners, and UI visuals without multi-second waits.
Bilingual prompts and text Understands prompts in English and Chinese, and can render multilingual text directly in the image—helpful for cross-market campaigns, posters, and screenshots.
Low-latency, low-step design Only 8 function evaluations per image deliver extremely low latency, ideal for chatbots, configuration tools, design assistants, and any “click → image” experience.
Friendly VRAM footprint Runs well in 16 GB VRAM environments, reducing hardware costs and making local or edge deployments more realistic.
Scales for bulk generation Its efficiency makes large jobs—catalogues, continuous feed images, or auto-generated thumbnails—practical without blowing up compute budgets.
Reproducible generations A controllable seed parameter lets you recreate a previous image or generate small, controlled variations for brand safety and experimentation.

How to use

prompt – natural-language description of the scene, style, and any on-image text (English or Chinese).
size (width / height) – choose the output resolution; supports square and rectangular images up to high resolutions (for example, 1536 × 1536).
seed – set to -1 for random results, or use a fixed integer to make outputs reproducible.

Pricing

Simple per-image billing:

Without prompt rewriting (prompt_extend=false): $0.015 per generated image
With prompt rewriting (prompt_extend=true): $0.03 per generated image

Try more models and see their difference!

Nano Banana Pro – Text-to-Image – Google’s Nano Banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image family) delivers high-quality multi-image generation with extremely low cost per image, ideal for large-scale applications.
Seedream V4 – Text-to-Image – ByteDance’s high-resolution text-to-image model with rich detail and diverse styles, well suited for creative illustration and commercial visuals.
FLUX.2 [dev] – Text-to-Image – A lightweight FLUX.2-based base model hosted by AtlasCloud, optimised for efficient inference and LoRA-friendly training.

Paper

Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

Jelajahi Model Serupa

NEW

teks-ke-gambar

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

GPT Image 2 text to image is OpenAI's fast, cost-efficient text-to-image generator powered by GPT-5 guidance. Create photorealistic shots, product renders, concept art, and stylized graphics from natural-language prompts (optionally conditioned with an image). Supports custom aspect ratios, seeds, negative prompts, hex color hints, and style presets. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Edit is OpenAI's image model for precise, natural-language edits. Add/remove objects, swap backgrounds, retouch faces, adjust colors/lighting, edit text/graphics, crop/resize, and apply hex color control. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Edit applies natural-language instructions to one or more reference images, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

GPT Image 2 Developer Text-to-Image generates polished visuals from natural-language prompts, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

MAI-Image-2.5-Flash Text-to-image

Microsoft's fast, cost-optimized text-to-image generation model, creating high-quality images at lower cost using the same diffusion-based architecture as MAI-Image-2.5.

MAI-Image-2.5 Edit

Microsoft's flagship image-to-image editing model, enabling precise, controllable edits to existing images through natural language instructions.

MAI-Image-2.5 Text-to-image

Microsoft's flagship text-to-image generation model, designed to create high-quality, visually rich images from natural language prompts.

Midjourney V8.1 Remove Background

Midjourney automatically removes the background from an input image, returning one transparent-background result.

Midjourney V8.1 Style Transfer

Midjourney retexture changes the artistic style of an input image while preserving its composition, returning four restyled results.

Midjourney V8.1 Blend

Midjourney V8.1 blends two to five input images into four fused results, with an optional guiding prompt and native 2K HD.

Midjourney V8.1 Image-to-Image

Midjourney V8.1 re-imagines an input image guided by a text prompt, returning four variations. Supports native 2K HD, style reference, and aspect-ratio / stylize / chaos / weird controls.

Seed3D 2.0 Image-to-3D

ByteDance Seed3D 2.0 — generates a textured, PBR-shaded 3D model (glb/obj/usd/usdz) from a single input image. Returns a downloadable .zip archive containing the 3D file.

Midjourney V8.1 Text-to-Image

Midjourney V8.1 generates four images from a text prompt, with optional native 2K HD, a style reference, and aspect-ratio / stylize / chaos / weird controls.

Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Rapid (Express) — fast lightweight 3D mesh generation from a single image, with optional PBR materials. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL/MP4.

Hunyuan 3D Rapid Text-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Rapid (Express) — fast lightweight 3D mesh generation from a text prompt, with optional PBR materials. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL/MP4.

Hunyuan 3D Pro Image-to-3D

Tencent Hunyuan 3D Pro (v3.1) — high-quality textured 3D mesh generation from a single image, with optional PBR materials and custom face count. Outputs GLB/OBJ/USDZ/FBX/STL.

IMAGE-TO-3D

From

$0.02/GAMBAR

Satu API untuk semua AI multimedia.

Jelajahi semua model

Z-Image Turbo API by Alibaba

INPUT

OUTPUT

Parameter

Contoh kode

Instalasi

Autentikasi

HTTP Headers

Kirim permintaan

Kirim Permintaan

Isi Permintaan

Respons

Periksa Status

Contoh Polling

Nilai Status

Respons Selesai

Unggah File

Contoh Unggah

Respons

Input Schema

Contoh Isi Permintaan

Output Schema

Contoh Respons

Atlas Cloud Skills

Klien yang Didukung

Instalasi

Atur API Key

Kemampuan

MCP Server

Klien yang Didukung

Instalasi

Konfigurasi

Alat yang Tersedia

Schema API

Z-Image Turbo - Generasi Teks ke Gambar Secepat Kilat

Portofolio Model Strategis Alibaba

Z-Image Turbo

Qwen-Image

Wan 2.5/2.6

Sorotan Teknis

Sempurna Untuk

Mengapa Memilih Z-Image Turbo

Hasil Instan

Hemat Biaya

API Siap Pakai

Spesifikasi Teknis

Mulai Berkreasi dengan Z-Image Turbo

Z-Image-Turbo — 6B-parameter, ultra-fast text-to-image

Ultra-fast generation with production-ready quality

Why it looks so good?

How to use

Pricing

Try more models and see their difference!

Paper

Jelajahi Model Serupa

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

MAI-Image-2.5-Flash Text-to-image

MAI-Image-2.5 Edit

MAI-Image-2.5 Text-to-image

Midjourney V8.1 Remove Background

Midjourney V8.1 Style Transfer

Midjourney V8.1 Blend

Midjourney V8.1 Image-to-Image

Seed3D 2.0 Image-to-3D

Midjourney V8.1 Text-to-Image

Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D

Hunyuan 3D Rapid Text-to-3D

Hunyuan 3D Pro Image-to-3D

Satu API untuk semua AI multimedia.

Join our Discord community

INPUT

OUTPUT

Parameter

Contoh kode

Instalasi

Autentikasi

HTTP Headers