# Works with Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, and 50+ agents
npx skills add runapi-ai/topaz -g
Or paste this prompt to your AI agent:
Install the Topaz skill for me: 1. Clone https://github.com/runapi-ai/topaz 2. Copy the skills/topaz/ directory into your user-level skills directory (e.g. ~/.claude/skills/ for Claude Code, ~/.codex/skills/ for Codex). 3. Verify that SKILL.md is present. 4. Confirm the install path when done.
切换变体
概览
topaz-upscale-image 在 Topaz 家族中处于质量与成本的最佳平衡点。
- USD 按次定价
- 失败不计费
- 模型支持时流式
- Schema 校验后的工具调用
定价
定价
失败的生成不计费
Upscale image
$0.10-$0.40
/ image
Upscale: 1x
$0.10
Upscale: 2x
$0.10
Upscale: 4x
$0.20
Upscale: 8x
$0.40
规格
技术细节
| 模型 ID | topaz-upscale-image |
| 提供方 | Topaz |
| 模态 | image |
| 任务类型 | asynchronous |
| 计费单位 | call |
| API 端点 | /api/v1/topaz/upscale_image |
| 商用许可 | 允许商用 |
| 状态 | 运行中 |
快速开始
Quickstart — topaz-upscale-image
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/topaz/upscale_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "topaz-upscale-image",
"image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg"
}'
import { TopazClient } from "@runapi.ai/topaz";
const client = new TopazClient();
const result = await client.upscaleImage.run({
model: "topaz-upscale-image",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg",
});
require "runapi/topaz"
client = RunApi::Topaz::Client.new
result = client.upscale_image.run(
model: "topaz-upscale-image",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg"
)
工作流程
四步使用 topaz-upscale-image
01
安装
安装该模型线对应的 SDK 或 agent 技能。
02
配置
把 model 字段设置为本页展示的完整模型 ID。
03
调用
带上提示词、输入文件和回调配置,发送类型化请求。
04
接收
从 RunAPI 读取任务响应、webhook 回调或缓存输出 URL。
差异
topaz-upscale-image 与其它变体的差异
VS TOPAZ-UPSCALE-VIDEO
神经网络图像超分,无伪影恢复细节
逐帧视频超分,保持时序一致性
应用场景
最适合的场景
产品摄影
为缺少棚拍照片的电商商品自动生成场景化产品图。
游戏与概念设计
快速概念化环境和角色,再进入最终美术制作。
编辑配图
为博客文章和专栏批量生成独特封面图和插图。
常见问题
topaz-upscale-image 常见问题
模型 ID 跨版本稳定吗?
RunAPI 保持模型 ID 稳定,并在不改变请求形态的前提下处理兼容版本刷新。
该变体的限流?
Key 级限流随使用层级伸缩。当前限制见定价页。
能切到其它变体吗?
可以——变体只是参数,改 model 字段即可。
支持流式吗?
模型支持流式时,RunAPI 端到端流式。
质量问题在哪里报?
在公共 GitHub 仓库提 issue 或邮件联系 support。
立即开始