柔軟なパラメータ
aspect_ratio, output_format, prompt を含む 3 個のドキュメント済みパラメータを設定できます。
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/qwen_2/text_to_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-2-text-to-image",
"prompt": "暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。"
}'
import { Qwen2Client } from "@runapi.ai/qwen-2";
const client = new Qwen2Client();
const result = await client.textToImage.run({
model: "qwen-2-text-to-image",
prompt: "暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/qwen_2/text_to_image",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"qwen-2-text-to-image","prompt":"暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。"}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/qwen_2/text_to_image");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'qwen-2-text-to-image',
'prompt' => '暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.textToImage().run({"model":"qwen-2-text-to-image","prompt":"暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。"});
task.waitForResult();
require "runapi/qwen_2"
client = RunApi::Qwen2::Client.new
result = client.text_to_image.run(
model: "qwen-2-text-to-image",
prompt: "暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。"
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.textToImage.Run({"model":"qwen-2-text-to-image","prompt":"暖かいライティングと机の上の観葉植物を持つ居心地の良いホームオフィスのアイソメトリックイラストを生成してください。"})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model qwen-2-text-to-image \
--endpoint text_to_image \
--wait
2 個のバージョンを利用可能
モデルを選んで、数秒で生成できます。
| プロバイダー | Alibaba |
| モデル ID | qwen-2-text-to-image |
| モダリティ | 画像 |
| タスク種別 | Asynchronous |
| API エンドポイント | /api/v1/qwen_2/text_to_image |
| 請求単位 | 回 |
| 入力パラメータ | aspect_ratio, output_format, prompt |
| アスペクト比 | 1:1, 3:4, 4:3, 9:16, 16:9 |
| 出力形式 | png, jpeg |
| カタログ状態 | 稼働中 |
無料で登録し、ダッシュボードから qwen-2-text-to-image 用の API キーを作成します。
/api/v1/qwen_2/text_to_image に qwen-2-text-to-image のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。
タスクをポーリングするかコールバックに従って、完了した qwen-2-text-to-image の結果を取得します。
aspect_ratio, output_format, prompt を含む 3 個のドキュメント済みパラメータを設定できます。
1 個の公開 endpoint を提供しています: text_to_image。
回 に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。
prompt説明はありません。
aspect_ratio説明はありません。 (1:1, 3:4, 4:3, 9:16, 16:9)
output_format説明はありません。 (png, jpeg)
テキスト prompt からビジュアルアセットを作成します。
prompt に沿って既存画像を変換します。
SDK で再現可能な生成を行います。
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。
はい。variant はリクエストのパラメーターです。model ID を変更するだけで切り替えられ、コード変更、再認証、別の請求設定は不要です。全 variant が同じ API key とリクエスト形式を共有します。
streaming が利用可能な場合、RunAPI はエンドツーエンドで配信します。LLM モデルは token 単位の streaming に対応し、メディアモデルは非同期タスクの polling または webhook callback で結果を届けます。
公開 GitHub repo に issue を作成するか、[email protected] にメールしてください。該当する生成を調査できるよう task ID と model ID を添えてください。
いいえ。RunAPI API key だけでこの variant とカタログ内の全モデルを利用できます。提供元のアカウントは不要です。