z-image/turbo

Texto para Imagem

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.

Entrada

Carregando configuração de parâmetros...

Saída

Inativo

As imagens geradas serão exibidas aqui

Configure os parâmetros e clique em executar para começar a gerar

Cada execução custará $0.01. Com $10 você pode executar aproximadamente 1000 vezes.

Você pode continuar com:

Imagem para Vídeo Imagem para Imagem

Parâmetros

Exemplo de código
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()

Instalar

Instale o pacote necessário para a sua linguagem de programação.

bash

pip install requests

Autenticação

Todas as solicitações de API requerem autenticação por meio de uma chave de API. Você pode obter sua chave de API no painel do Atlas Cloud.

bash

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

Cabeçalhos HTTP

python

import os

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

Mantenha sua chave de API segura

Nunca exponha sua chave de API em código do lado do cliente ou repositórios públicos. Use variáveis de ambiente ou um proxy de backend.

Enviar uma solicitação

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())

Enviar uma solicitação

Envie uma solicitação de geração assíncrona. A API retorna um ID de predição que você pode usar para verificar o status e obter o resultado.

POST/api/v1/model/generateImage

Corpo da solicitação

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",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

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

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

Resposta

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

Verificar status

Consulte o endpoint de predição para verificar o status atual da sua solicitação.

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

Exemplo de 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)

Valores de status

processingA solicitação ainda está sendo processada.

completedA geração está completa. As saídas estão disponíveis.

succeededA geração foi bem-sucedida. As saídas estão disponíveis.

failedA geração falhou. Verifique o campo de erro.

Resposta concluída

{
  "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"
  }
}

Enviar arquivos

Envie arquivos para o armazenamento do Atlas Cloud e obtenha uma URL que pode ser usada nas suas solicitações de API. Use multipart/form-data para enviar.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemplo de upload

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}")

Resposta

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

Schema de entrada

Os seguintes parâmetros são aceitos no corpo da solicitação.

Total: 0Obrigatório: 0Opcional: 0

Nenhum parâmetro disponível.

Exemplo de corpo da solicitação

json

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

Schema de saída

A API retorna uma resposta de predição com as URL de saída geradas.

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

Exemplo de resposta

json

{
  "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

O Atlas Cloud Skills integra mais de 300 modelos de IA diretamente no seu assistente de codificação com IA. Um comando para instalar e depois use linguagem natural para gerar imagens, vídeos e conversar com LLM.

Clientes compatíveis

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clientes compatíveis

Instalar

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar chave de API

Obtenha sua chave de API no painel do Atlas Cloud e defina-a como variável de ambiente.

bash

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

Funcionalidades

Após a instalação, você pode usar linguagem natural no seu assistente de IA para acessar todos os modelos do Atlas Cloud.

Geração de imagensGere imagens com modelos como Nano Banana 2, Z-Image e mais.

Criação de vídeosCrie vídeos a partir de texto ou imagens com Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat com LLMConverse com Qwen, DeepSeek e outros modelos de linguagem de grande escala.

Upload de mídiaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de edição de imagens e imagem para vídeo.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

O Atlas Cloud MCP Server conecta seu IDE com mais de 300 modelos de IA através do Model Context Protocol. Funciona com qualquer cliente compatível com MCP.

Clientes compatíveis

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ clientes compatíveis

Instalar

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configuração

Adicione a seguinte configuração ao arquivo de configuração de MCP do seu IDE.

json

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

Ferramentas disponíveis

atlas_generate_imageGere imagens a partir de prompts de texto.

atlas_generate_videoCrie vídeos a partir de texto ou imagens.

atlas_chatConverse com modelos de linguagem de grande escala.

atlas_list_modelsExplore mais de 300 modelos de IA disponíveis.

atlas_quick_generateCriação de conteúdo em uma etapa com seleção automática de modelo.

atlas_upload_mediaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de API.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema não disponível

Faça login para ver o histórico de solicitações

Você precisa fazer login para acessar o histórico de solicitações do modelo.

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Z-Image Turbo - Geração de Texto para Imagem Ultrarrápida

NOVO

Modelo de 6 Bilhões de Parâmetros da Alibaba TONGYIMAI

Z-Image Turbo é o modelo de texto para imagem de código aberto classificado como #1, superando FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 e Qwen-Image no Artificial Analysis Image Arena. Construído pela equipe Tongyi-MAI da Alibaba (uma divisão separada de Qwen/Wan), este modelo de 6 bilhões de parâmetros alcança geração em menos de um segundo através de destilação avançada Decoupled-DMD mantendo qualidade fotorrealista. Com apenas 8 passos de inferência, cabe em 16GB VRAM e entrega resultados profissionais otimizados para ambientes de produção críticos em velocidade.

Geração Ultrarrápida

Apenas 8 passos de inferência (vs 20-50 de concorrentes)
Geração em menos de um segundo em GPUs H800
1.31-1.41× mais rápido que Qwen Image por passo
Cabe em 16GB VRAM (RTX 3060/4090)

Qualidade Fotorrealista

Modelo de código aberto classificado #1 no AI Arena
Renderização de texto bilíngue (inglês e chinês)
Aderência robusta a instruções
Supera FLUX.1 [dev] e Qwen em todas as categorias

Portfólio Estratégico de Modelos da Alibaba

A Alibaba oferece três sistemas especializados de geração de imagens IA, cada um otimizado para diferentes casos de uso

Campeão de Velocidade

Z-Image Turbo

Equipe Tongyi-MAI

Best For: Cargas de trabalho de produção críticas em velocidade

⚡ Mais rápido: 8 passos, geração em menos de um segundo
🏆 Modelo de código aberto classificado #1
💰 Mais econômico ($0.005/imagem)
🎯 Otimizado para iteração rápida

Rei da Qualidade

Qwen-Image

Equipe Qwen

Best For: Renderizações finais de máxima qualidade

🎨 Fotorrealismo e texturas de pele incomparáveis
💡 Interações de iluminação superiores
⏱️ Mais lento (20s vs 5-10s para Z-Image)
🎯 Melhor para trabalho de produção de alta qualidade

Profissional Versátil

Wan 2.5/2.6

Equipe Wan

Best For: Versatilidade multimídia

🎬 Texto para Vídeo + Imagem para Vídeo
📹 Suporte multirresolução (480P-720P)
🔄 Sincronização audiovisual
🎯 Geração de conteúdo multimodal

Key Insight: Z-Image Turbo é 1.31-1.41× mais rápido que Qwen-Image por passo, tornando-o ideal para aplicações que requerem geração rápida. Embora Qwen-Image ofereça fotorrealismo ligeiramente melhor para renderizações finais, Z-Image Turbo proporciona o melhor equilíbrio entre velocidade e qualidade para ambientes de produção.

Destaques Técnicos

Desempenho

Arquitetura S3-DiT

Adota a arquitetura Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) que unifica o processamento de diversas entradas condicionais. Este design de 6 bilhões de parâmetros alcança resultados profissionais sem a sobrecarga computacional de modelos maiores enquanto mantém qualidade de ponta.

Velocidade

Destilação Decoupled-DMD

Algoritmo de destilação avançado com mecanismos de CFG Augmentation e Distribution Matching permite inferência de 8 passos (vs 20-50 para concorrentes). Alcança geração em menos de um segundo em GPUs H800 e roda suavemente em RTX 3060/4090 de consumo com 16GB VRAM.

Qualidade

Desempenho Líder em Código Aberto

Classificado como modelo de código aberto #1 no Artificial Analysis Image Arena, superando FLUX.2 [dev], HunyuanImage 3.0 e Qwen-Image. Destaca-se em renderização de texto bilíngue (inglês e chinês), geração fotorrealista e seguimento robusto de instruções. Lançado sob licença Apache 2.0 para uso comercial.

Perfeito Para

🎨

Criação de Arte Digital

📸

Fotografia de Produtos

📊

Materiais de Marketing

🎬

Arte Conceitual

📱

Conteúdo de Redes Sociais

🖼️

Fotografia de Stock

🎮

Ativos de Jogos

✨

Prototipagem Criativa

Por Que Escolher Z-Image Turbo

⚡

Resultados Instantâneos

Geração em menos de um segundo com latência de inicialização fria zero. Obtenha suas imagens imediatamente sem esperar.

💰

Econômico

Preço acessível de $0.005 por imagem. Escale seus projetos criativos sem estourar o orçamento.

🔌

API Pronta para Usar

Integração simples de REST API. Comece a gerar imagens em minutos com nossa documentação abrangente.

Especificações Técnicas

Arquitetura do Modelo6 Bilhões de Parâmetros

Passos de Inferência8 NFEs (Número de Avaliações de Função)

Velocidade de GeraçãoMenos de um segundo em H800, 5-10s em GPUs de consumo

Requisito de VRAM16GB (compatível com RTX 3060/4090)

ArquiteturaSingle-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT)

Método de DestilaçãoDecoupled-DMD com CFG Augmentation

LicençaApache 2.0 (Uso Comercial Permitido)

Classificação#1 de Código Aberto no Artificial Analysis Arena

Preço$0.005 por Imagem

Comece a Criar com Z-Image Turbo

Experimente geração de imagens fotorrealistas ultrarrápida hoje. Sem configuração necessária, apenas chame nossa API e comece a criar.

Sem inicializações frias - geração instantânea

Preço acessível - $0.005 por imagem

Resultados de qualidade profissional

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

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Texto para Imagem

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.

Baidu ERNIE Image Turbo Text-to-image

A fast, low-latency version of ERNIE Image by Baidu, optimized for rapid iteration and scalable image generation.Balances speed and quality, ideal for real-time and high-throughput scenarios.

Wan-2.7 Pro Image-to-image

Edits and recomposes images with Wan 2.7 image pro using text instructions and multi-image references for higher quality outputs.

From

$0.075/imagem

Mais de 300 Modelos, Comece Agora,

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Z-Image Turbo API by Alibaba

Entrada

Saída

Parâmetros

Exemplo de código

Instalar

Autenticação

Cabeçalhos HTTP

Enviar uma solicitação

Enviar uma solicitação

Corpo da solicitação

Resposta

Verificar status

Exemplo de polling

Valores de status

Resposta concluída

Enviar arquivos

Exemplo de upload

Resposta

Schema de entrada

Exemplo de corpo da solicitação

Schema de saída

Exemplo de resposta

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Destaques Técnicos

Perfeito Para

Por Que Escolher Z-Image Turbo

Resultados Instantâneos

Econômico

API Pronta para Usar

Especificações Técnicas

Comece a Criar com 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?

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Pricing

Try more models and see their difference!

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