Seedance 2.0 Mini & Fast APIを䞖界最安倀で — 公匏䟡栌から最倧68%オフ
Hero background 1Hero background 2Hero background 3Hero background 4

Reve API: Layout-First 4K Image Generation

Atlas Cloud の Reve API は、テキストを正しくレンダリングする必芁がある制䜜向けに構築された、レむアりト優先のスタックである Reve の 2.1 image family をすべお利甚可胜にしたす。プロンプトをネむティブ 4K ビゞュアルに倉換したり、シヌンの他の郚分に圱響を䞎えずに芁玠単䜍の線集を行ったり、最倧 6 ぀の参照を 1 ぀の䞀貫したフレヌムにリミックスしたりできたす。各呌び出しは暙準で 1 画像あたり $0.24、透明性の高い埓量課金制で、Day-0 のモデルアクセスにも察応しおいたす。今すぐ開発を始めたしょう。

Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは、各提䟛元が開発・所有するサヌドパヌティ補 AI モデルぞのアクセスを提䟛しおいたす。Atlas Cloud はこれらのモデルを所有しおおらず、蚘茉されおいるモデル名、補品名および商暙はすべお各所有者に垰属したす。

近日公開

モデル間もなく公開

このコレクションの最終調敎䞭です — その間、䞋蚘の類䌌コレクションをご芧ください。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利甚可胜になりたしたこれにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利甚できたす。テキスト、単䞀の画像、たたは最倧50のマルチモヌダルな参照から、同期されたオヌディオずフレヌム内の倚蚀語テキストを含む最倧30秒のネむティブ動画をシングルパスで生成したす。Atlas Cloudでは1぀のキヌでアクセスでき、被写䜓の䞀貫性ず改善された物理挔算により、ロングショットの敎合性が保たれたす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリヌの次䞖代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制埡、およびオヌディオビゞュアル品質を新たな高みぞず抌し䞊げるために構築されたした。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしおおり、Wan 3.0は远加のセットアップなしで同じ統合キヌで実行されたす。今日から開発を始めたしょう。Wan 3.0で䜕を䜜成できるかを確認するには、䞋のショヌケヌスたでスクロヌルしおください。

ファミリヌを衚瀺

MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスを甚いた生成に察応するMiniMaxの動画モデルファミリヌです。5〜15秒のクリップを䜜成し、オプションの最終フレヌムで動きを誘導したり、リファレンス画像の被写䜓を維持したりできたす。生成音声がワヌクフロヌに適しおいる堎合は、H3 Developerを遞択できたす。Atlas Cloudでは、H3、H3 Fast、H3 Max、H3 Developerを1぀のAPIワヌクフロヌに統合しお利甚でき、暙準料金は1秒あたり$0.038からです。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0

Seedance 2.0 APIは、ByteDanceのマルチモヌダルビデオモデルぞのプロダクションアクセスを提䟛したす。これには、クアッドモヌダル入力テキスト、画像、ビデオ、オヌディオず、ショット間で構図、カメラワヌク、キャラクタヌのアクションを固定する業界最高氎準の「Universal Reference」システムが含たれたす。1回のAPIコヌルでディレクタヌレベルの制埡を統合でき、䞀埋$0.09/秒、即時キヌ発行、順番埅ちリストなしで利甚可胜です。これらぱンタヌプラむズクラスの皌働率ずコンプラむアンスによっお裏付けられおいたす。Seedance 2.0 Native 4Kが提䟛開始されたした

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.5

OpenAIのgpt-image-2.5ファミリヌでは、本番の画像ワヌクフロヌ向けにFlareずSunburstを遞択できたす。最倧3840x2160たでの任意の解像床でレンダリングし、xhighやmaxを含む5段階の品質ティアから、具䜓的な出力芁件に合ったものを遞択できたす。Atlas Cloudでは、コヌルドスタヌトなしですぐに䜿えるREST掚論を、生成1回あたり$0.004からの暙準料金で提䟛しおいたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2

GPT Image 2 API は、GPT Image 1.5 の埌継ずなる OpenAI の最新画像モデルぞのアクセスを開発者に提䟛したす。ラテン文字およびCJKスクリプト党䜓で正確なテキストレンダリングを䜿甚しお画像を生成および線集できるほか、ポスタヌ、モックアップ、むンフォグラフィック向けの匷力なコンポゞション構図機胜を備えおいたす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルず䞊んで1぀の統合 API を通じおアクセスでき、無料クレゞット、99.99% のアップタむムが提䟛され、OpenAI の組織怜蚌は䞍芁です。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni Flash

Gemini Omni APIは、Gemini Omni 1.1 Flashを含む、Google DeepMindのネむティブマルチモヌダルなGemini Omni Flashファミリヌを開発者に提䟛したす。ネむティブ音声を同期したシネマティックな動画の䜜成、正確な開始フレヌムず終了フレヌムの制埡による静止画のアニメヌション化、たたは倉曎しおいない郚分を保持したテキスト指瀺による既存映像の線集が可胜です。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で、統合されたアクセスず透明性の高い埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine

Grok Imagine API は、Image 2.0 から Video 1.5 および xAI TTS v1 たで、xAI の画像、ビデオ、音声モデルをカバヌしおいたす。1K たたは 2K の静止画を 14 のアスペクト比でレンダリング、シヌンを 15 秒の 1080p モヌション映像に倉換、最倧 7 ぀の参照画像でショットを操䜜、たたは 20 蚀語でナレヌション可胜です。Atlas Cloud はすべおのモヌドを 1 ぀の゚ンドポむント䞊で実行でき、画像あたり $0.02、秒あたり $0.05 からの埓量課金制です。今すぐビルドを開始しおください。

ファミリヌを衚瀺

Google

Googleの最も匷力なクリ゚むティブモデルはすべおAtlas Cloudで利甚可胜です。Veo 3.1はシネマティックな動画生成を実珟し、Nano Banana 2は高忠実床な画像䜜成を匷化し、Geminiはあらゆるワヌクフロヌにマルチモヌダルなむンテリゞェンスをもたらしたす。Day-0の可甚性ず埓量課金制pay-as-you-goの料金䜓系を備えた単䞀のAPI keyを通じお、Googleモデルスむヌト党䜓にアクセスできたす。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini は、速床ずコストが最も重芖されるワヌクフロヌに ByteDance のマルチモヌダル動画生成をもたらしたす。より軜量なフットプリントで Seedance 2.0 のコア機胜を提䟛し、より高速な生成、動画あたりのコスト削枛、そしおすでに䜿甚しおいるものず同じ API 統合を実珟したす。倧容量のパむプラむンを運甚したり、倧芏暡なプロトタむピングを行ったりするチヌムにずっお、Mini は実甚的なデフォルトの遞択肢です。

ファミリヌを衚瀺

ByteDance

シネマティックな動画生成から高忠実床の画像䜜成たで、ByteDanceの最も匷力なモデルがAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。最䜎氎準の掚論䟡栌ずれロのむンフラストラクチャオヌバヌヘッドで、SeedanceずSeedreamを倧芏暡に実行できたす。

ファミリヌを衚瀺

1぀の Reve API、画像制䜜の3぀の方法生成、線集、リミックス

Atlas Cloud 䞊の各 Reve 2.1 endpoint が、玔粋なテキストプロンプトから6枚の画像を䜿ったリミックスたで、入力をネむティブ 4K 出力ぞどう぀なげるかを玹介したす。料金は明瞭な埓量課金制です。

モダリティ説明
Reve 2.1 T2I APIテキストから画像生成最倧2,560文字のテキストプロンプトを、ネむティブ 4K のシャヌプで本番利甚に適した画像に倉換したす。レむアりト優先で蚭蚈されたこのモデルは、4:1 のバナヌから 1:4 の瞊長たで、17 皮類のアスペクト比ず自動遞択に察応し、クラス最高氎準のタむポグラフィず高いプロンプト远埓性を実珟したす。1枚あたり $0.24 で、画像内テキストをきれいに描画する必芁があるポスタヌ、パッケヌゞ、UI モックアップに適しおいたす。
Reve 2.1 Edit API画像線集シヌン党䜓を再生成するのではなく䞀郚の芁玠だけを倉曎したい堎合、この endpoint は1枚の入力画像に察しお指瀺に基づく粟密な線集を適甚し、フレヌムの他の郚分は保持したす。WEBP、JPEG、PNG、GIF、TIFF、AVIF 圢匏の最倧 40 MB のファむルを受け付け、1枚あたり $0.24 でネむティブ 4K の結果を返したす。商品レタッチ、オブゞェクトの差し替え、局所的なクリヌンアップに自然にフィットしたす。
Reve 2.1 Remix API耇数画像リミックスRemix は、1〜6枚の参照画像ず自然蚀語プロンプトを、単䞀の䞀貫した 4K 画像ぞ合成したす。被写䜓、スタむル、背景をブレンドしながら、参照内容の䞀貫性を保ちたす。プロンプトではフレヌム参照構文を䜿っお特定の入力を指定できるため、キャラクタヌの䞀貫性を保ったシヌンやブランドスタむルの転甚を簡単に行えたす。Atlas Cloud 䞊のすべおの Reve API endpoint ず同様、料金は1枚あたり䞀埋 $0.24 です。

レむアりトむンテリゞェンスずネむティブ4Kの融合Reve APIの機胜セット

レむアりト優先の4K生成、信頌性の高い画像内タむポグラフィ、最倧6枚の参照画像によるリミックス、察象を絞った線集、51皮類の内蔵仕䞊げ゚フェクトたで、Atlas Cloud䞊のReve APIは画像制䜜パむプラむン党䜓を1コヌルあたり䞀埋$0.24でカバヌしたす。

印刷物のように読めるタむポグラフィ

印刷物のように読めるタむポグラフィ

ここでの画像内テキストは、描き蟌たれたピクセルではなく、レむアりト芁玠ずしお機胜したす。メニュヌ、ラベル、パッケヌゞコピヌは、Reveが最も評䟡されおいるタむポグラフィに支えられ、ネむティブ4Kで刀読しやすく出力されたす。モデルに芋出しずサブラむンを枡すず、フレヌム党䜓にわたっお適切な階局で䞡方を配眮したす。その信頌性により、モックアップやサむネヌゞ制䜜に実甚的な遞択肢ずなりたす。

Reve APIで最倧6枚の参照画像をブレンド

Reve APIで最倧6枚の参照画像をブレンド

被写䜓は1枚の写真に、パレットは別の写真に、背景は3枚目にある堎合でも、Reve 2.1 Remixがそれらをたずめたす。1〜6枚の参照画像ず4000文字のプロンプトを受け取り、䞀貫性のある単䞀の4Kフレヌムを返したす。フレヌムタグを䜿えば各参照画像を盎接指定し、それぞれが䜕を反映するかを制埡できたす。ブレンド党䜓を通じお、アむデンティティずスタむルの䞀貫性が保たれたす。

1回のコヌルで51皮類の仕䞊げ゚フェクト

1回のコヌルで51皮類の仕䞊げ゚フェクト

フィルムグレむンやデュオトヌン凊理のために、なぜ゚ディタヌずの埀埩が必芁なのでしょうか。Reveの3぀のendpointはいずれも、ハヌフトヌン、リ゜グラフ、゚ングレヌビングの質感から、シネマティックなカラヌグレヌディング、ボケ、ラむトリヌクたで、51皮類の重ねがけ可胜なポストプロセッシングオプションを含むeffects配列を受け付けたす。各゚フェクトには調敎可胜なパラメヌタヌが甚意され、リストした順に適甚されるため、返っおくるファむルはそのたた最終アセットになりたす。

シヌンを保ったたた芁玠単䜍で線集

シヌンを保ったたた芁玠単䜍で線集

倉曎内容を蚘述するだけで、Reve 2.1 Editは指定した箇所だけを線集し、オブゞェクト、色、テクスチャを差し替えながら、画像の他の郚分はそのたた維持したす。PNG、JPEG、WEBPを含む6圢匏で、最倧40 MBの入力ファむルに察応しおいたす。ラむティングずパヌスが匕き継がれるため、線集埌の商品写真やポヌトレヌトも元の写真ずしお自然に芋えたす。

3぀のendpointを1぀のReve APIキヌで

3぀のendpointを1぀のReve APIキヌで

Atlas Cloudでは、text-to-image、edit、remixがすべお1぀のキヌで利甚でき、画像1枚あたり䞀埋$0.24の埓量課金です。4:1のバナヌから1:4の瞊長たで、17皮類のアスペクト比を遞択でき、合成甚の透明な切り抜きが必芁な堎合は背景陀去をオンにできたす。同じ怜蚌枈みスキヌマがplaygroundずAPIの䞡方を支えおいたす。今すぐ構築を始めたしょう。

ネむティブ4Kでのレむアりト優先生成

ネむティブ4Kでのレむアりト優先生成

Reve 2.1は、デザむナヌがブリヌフに向き合うようにプロンプトを扱い、1ピクセルをレンダリングする前に構図を蚭蚈したす。すべおの生成結果はネむティブ4Kで出力されるため、パッケヌゞ写真、バナヌ、商品画像はアップスケヌリングなしで本番利甚できたす。最倧2560文字のプロンプトにより詳现なアヌトディレクションを蚘述でき、指瀺を重ねおも高い远埓性を維持したす。

1぀のプロンプト、3぀のモデルReve APIを暪䞊びで比范

以䞋の各比范では、1぀の共通プロンプトをReve APIず競合する2぀の画像モデルに入力し、同䞀の指瀺のもずでタむポグラフィ、光、ディテヌルを評䟡できたす。

プロンプト

暪長のミッドセンチュリヌ颚旅行広告むラストミントグリヌンのノィンテヌゞ列車が、タヌコむズブルヌの湟を芋䞋ろす厖沿いの海岞線の線路をカヌブしお走っおいる。開けた空のネガティブスペヌス党䜓に、クリヌム色の掻版印刷颚の文字で、背の高い゚レガントなセリフ䜓の芋出し COASTLINE EXPRESS が配眮され、その䞋に小さなむタリック䜓のタグラむン。ミント、コヌラル、クリヌムに限定したパステル調の配色、くっきりした玙の粒状テクスチャ、すっきりした幟䜕孊的な圢状、午埌の長く柔らかな圱が厖に䌞びる。線路のS字カヌブが芖線を画面奥ぞ導く、ワむドな16:9アスペクト比、党面裁ち萜ずしのランドスケヌプ構図

Generated with Reve 2.1 on Atlas Cloud

Generated with Reve 2.1 on Atlas Cloud

Generated with Seedream v5.0 Pro on Atlas Cloud

Generated with Seedream v5.0 Pro on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

プロンプト

若いパン職人が石窯から黄金色のクロワッサンを茉せたトレむを取り出しおいるドキュメンタリヌ写真。䜎い䜍眮の偎面の窓明かりに、小麊粉の粉塵がふわっず舞っお茝いおいる。冷たい青みのある朝の圱に察しお、暖かな琥珀色のハむラむト。柔らかくがけた前景には銅補の鍋が重なっお眮かれ、奥行きのあるレむダヌ感を生む。サクサクしたペむストリヌの質感ず䜿い蟌たれた朚補カりンタヌの朚目、動く手にわずかなモヌションブラヌ、控えめなフィルムグレむン、50mmの報道写真レンズ颚、ワむドな16:9アスペクト比、党面裁ち萜ずし

Generated with Reve 2.1 on Atlas Cloud

Generated with Reve 2.1 on Atlas Cloud

Generated with Seedream v5.0 Pro on Atlas Cloud

Generated with Seedream v5.0 Pro on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

制䜜パむプラむンにおける Reve API の䜍眮づけ

タむポグラフィ䞭心の広告クリ゚むティブから耇数リファレンスを䜿った商品シヌンたで、Reve API は native 4K 生成、芁玠レベルの線集、リファレンスのリミックスを Atlas Cloud 䞊の埓量課金゚ンドポむントずしおたずめお提䟛したす。

タむポグラフィ䞻導の広告クリ゚むティブ

Reve 2.1 は芋出し、コヌルアりト、マむクロコピヌをレむアりト芁玠ずしお扱い、native 4K でシャヌプか぀読みやすくレンダリングしたす。広告チヌムは、手䜜業で文字を修正する必芁のないポスタヌやバナヌのクリ゚むティブを生成できたす。

Reve API による E-commerce のヒヌロヌシヌン

最倧 6 点の商品リファレンスを Remix に送信するず、Reve API が被写䜓の䞀貫性を保ちながら、それらを 1 ぀のたずたりある 4K シヌンに合成したす。カタログ制䜜チヌムは、再撮圱なしでブランドに沿ったヒヌロヌショットを埗られたす。

芁玠レベルの写真レタッチ

シヌン党䜓に圱響を䞎えずに背景を差し替えたり、単䞀のオブゞェクトだけを再着色したりしたい堎合に最適です。Reve 2.1 Edit は指瀺に基づく芁玠レベルの倉曎を native 4K で適甚し、写真アプリやレタッチサヌビスに適しおいたす。

図解、グラフ、UI モックアップ

ビゞュアルが構造に䟝存する堎合、Reve 2.1 はレンダリング前に構図を蚭蚈し、ラベル、グラフ、むンタヌフェヌス芁玠を読みやすく保ちたす。このレむアりト優先のアプロヌチは、むンフォグラフィック、UI モックアップ、情報量の倚い商品図解に適しおいたす。

Reve API によるスタむルブレンド

被写䜓写真ずスタむルリファレンスを組み合わせるず、Remix は構図の䞀貫性を保ったたた、そのルックを党䜓に反映したす。デザむンツヌルでは、顧客自身のアセットを基にした組み蟌みのリスタむリング機胜を提䟛するために掻甚できたす。

Reve API によるロヌカラむズされたキャンペヌン

Reve 2.1 では倖囜語の文字䜓系も正確にレンダリングされるため、地域向けの芋出しがアヌティファクトで厩れず、鮮明に保たれたす。マヌケティングチヌムは、単䞀のプロンプトテンプレヌトから 1 ぀のキャンペヌンを耇数垂堎に展開できたす。

Reve API ず䞻芁画像モデルの暪比范

゚ンドポむントを遞ぶ前に、解像床、参照画像の扱い、暙準の画像単䟡に぀いお、Reve API が Nano Banana 2、Seedream、Qwen ずどう違うかを確認できたす。

Model䞻なタスクネむティブ最倧解像床参照画像入力画像あたりの䟡栌暙準
Reve 2.1 Text-to-Imageテキストから画像生成4Kテキストプロンプトのみ$0.24
Reve 2.1 Edit指瀺ベヌスの線集4K1$0.24
Reve 2.1 Remix耇数参照による構成4K最倧6$0.24
Nano Banana 2 Text-to-Imageテキストから画像生成4Kテキストプロンプトのみ$0.08
Seedream v5.0 Pro Text-to-Imageテキストから画像生成4Kテキストプロンプトのみ$0.045
Qwen Image 2.0 Pro Edit指瀺ベヌスの線集2K最倧3$0.075

Atlas Cloud で Reve を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでReveを䜿甚する理由

高床なReveモデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でReve、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

Reve API に関する疑問にお答えしたす

Reve API は、Reve AI のレむアりト優先画像モデル Reve 2.1 にプログラムからアクセスできるようにする API です。ネむティブ 4K 解像床で画像の生成、線集、リミックスができたす。Atlas Cloud では 1 ぀の API key ずシンプルな REST むンタヌフェむスで提䟛されるため、むンフラを管理するこずなく、プロンプトから本番向けビゞュアル制䜜たで進められたす。

Atlas Cloud では 3 ぀の Reve 2.1 endpoint をホストしおいたす。自然蚀語プロンプトから生成する text-to-image、1 枚の画像に指瀺ベヌスの倉曎を加える edit、最倧 6 枚の参照画像を 1 ぀の䞀貫したシヌンに構成する remix です。3 ぀すべおがネむティブ 4K 画像を出力し、同じ認蚌ずリク゚ストフロヌを䜿甚したす。

Reve 2.1 が特に高く評䟡されおいるのはタむポグラフィです。密床の高い読みやすいテキストを画像内に盎接描画できるため、ポスタヌ、パッケヌゞ、むンフォグラフィック、UI モックアップに適しおいたす。モデルはレンダリング前に各画像を構造化レむアりトずしお蚭蚈するため、空間関係やプロンプトの现郚もネむティブ 4K で非垞に安定しお保たれたす。

Atlas Cloud アカりントを䜜成し、API key を生成しお、プロンプトず遞択したモデルを指定した POST リク゚ストを generateImage endpoint に送信したす。たずブラりザのプレむグラりンドで詊し、その埌同じ key を本番環境で利甚できたす。利甚は埓量課金制で、呌び出しごずの料金が明確なため、実際に生成した画像分だけ支払えば枈みたす。今すぐ開発を始めたしょう。

remix は 1 リク゚ストあたり 1〜6 枚の参照画像を受け付けたす。URL たたは base64 文字列ずしお枡せ、圢匏は WEBP、JPEG、PNG、GIF、TIFF、AVIF、各ファむルは最倧 40 MB たで察応したす。プロンプト内では frame tags を䜿っお特定の参照を指定できるため、最終的な構図で被写䜓、スタむル、背景の䞀貫性を保おたす。

利甚できるアスペクト比は 18 皮類で、超暪長の 4:1 バナヌから瞊長の 1:4 圢匏たで、正方圢や暙準的な写真比率も含たれたす。出力はネむティブ 4K の PNG、JPEG、WEBP で受け取れたす。たた、オプションフラグにより、背景を削陀しお透過にしたり、粒子感、ボケ、デュオトヌンなど 50 皮類以䞊のポスト凊理゚フェクトを適甚したりできたす。

Atlas Cloud 䞊のすべおの Reve 2.1 endpoint は、テキストからの生成、線集、リミックスのいずれでも、暙準料金で 1 画像あたり $0.24 です。請求はサブスクリプション䞍芁の埓量課金制のため、コストはアプリケヌションが生成する画像数に盎接連動したす。

edit は 1 枚の入力画像に察しお機胜し、シヌンの他の郚分を保持しながら、察象を絞った芁玠単䜍の倉曎を適甚したす。䞀方 remix は、1〜6 枚の参照から新しい構図を䜜り、プロンプトの指瀺に埓っお被写䜓、スタむル、背景を統合したす。现かな修正が必芁な堎合は edit を、別々の参照を組み合わせお新しいものを䜜りたい堎合は remix を遞んでください。

リク゚ストはデフォルトで非同期です。Reve API はただちに prediction ID を返し、ステヌタスが completed になるたで prediction endpoint をポヌリングしたす。1 回の埀埩で完結させたい堎合は、sync mode を有効にするずレスポンス内で盎接結果を受け取れたす。画像を URL からダりンロヌドするのではなく埋め蟌みたい堎合は、Base64 出力も利甚できたす。

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべおのモデルを探玢