Flux Kontext Dev Lora API by Black Forest Labs
Fast FLUX.1 Kontext [dev] endpoint with LoRA support for rapid image editing using pre-trained adapters for brand and style. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Inmatning
Utmatning
VilandeVarje körning kostar $0.03. För $10 kan du köra cirka 333 gånger.
Du kan fortsätta med:
Kodexempel
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": "black-forest-labs/flux-kontext-dev-lora",
"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()Installera
Installera det nödvändiga paketet för ditt programmeringsspråk.
pip install requestsAutentisering
Alla API-förfrågningar kräver autentisering via en API key. Du kan hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen.
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}"
}Exponera aldrig din API key i klientkod eller publika arkiv. Använd miljövariabler eller en backend-proxy istället.
Skicka en förfrågan
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())Skicka en förfrågan
Skicka en asynkron genereringsförfrågan. API:et returnerar ett prediction ID som du kan använda för att kontrollera statusen och hämta resultatet.
/api/v1/model/generateImageFörfrågningsinnehåll
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "black-forest-labs/flux-kontext-dev-lora",
"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']}")Svar
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Kontrollera status
Polla prediction-endpointen för att kontrollera den aktuella statusen för din förfrågan.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Polling-exempel
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)Statusvärden
processingFörfrågan bearbetas fortfarande.completedGenereringen är klar. Utdata är tillgängliga.succeededGenereringen lyckades. Utdata är tillgängliga.failedGenereringen misslyckades. Kontrollera error-fältet.Slutfört svar
{
"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"
}
}Ladda upp filer
Ladda upp filer till Atlas Cloud-lagring och få en URL som du kan använda i dina API-förfrågningar. Använd multipart/form-data för uppladdning.
/api/v1/model/uploadMediaUppladdningsexempel
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}")Svar
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
Följande parametrar accepteras i förfrågningsinnehållet.
Inga parametrar tillgängliga.
Exempel på förfrågningsinnehåll
{
"model": "black-forest-labs/flux-kontext-dev-lora"
}Output Schema
API:et returnerar ett prediction-svar med de genererade utdata-URL:erna.
Exempelsvar
{
"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 integrerar 300+ AI-modeller direkt i din AI-kodassistent. Ett kommando för att installera, sedan använd naturligt språk för att generera bilder, videor och chatta med LLM.
Stödda klienter
Installera
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsKonfigurera API Key
Hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen och ställ in den som en miljövariabel.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funktioner
När det är installerat kan du använda naturligt språk i din AI-assistent för att komma åt alla Atlas Cloud-modeller.
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server ansluter din IDE med 300+ AI-modeller via Model Context Protocol. Fungerar med alla MCP-kompatibla klienter.
Stödda klienter
Installera
npx -y atlascloud-mcpKonfiguration
Lägg till följande konfiguration i din IDE:s MCP-inställningsfil.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Tillgängliga verktyg
API Schema
Schema ej tillgängligtLogga in för att visa förfrågningshistorik
Du måste vara inloggad för att få tillgång till din modellförfrågningshistorik.
Logga InFLUX.1 Kontext [dev]
FLUX.1 Kontext [dev] is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of editing images based on text instructions.
Key Features
Change existing images based on an edit instruction.
Have character, style and object reference without any finetuning.
Robust consistency allows users to refine an image through multiple successive edits with minimal visual drift.
Trained using guidance distillation, making
FLUX.1 Kontext [dev]
more efficient.
Open weights to drive new scientific research, and empower artists to develop innovative workflows.
