Integra il modello di intelligenza artificiale flux-1-dev-style-lora-inference tramite MuAPI con latenza minima. Prezzi flessibili con pagamento a consumo, scalabilità immediata e massima affidabilità.
Modello flux-1-dev-style-lora-inference, disponibile su MuAPI con fatturazione flessibile a consumo e risposta ad altissima velocità.
A proposito di questo modello
Accesso programmatico al modello flux-1-dev-style-lora-inference su MuAPI. Progettato per ambienti di produzione con integrazione API REST fluida e prestazioni elevate.
Analisi dei costi
| Fornitore | Costo | Note |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.025 per generation | Prezzo forfettario per generazione, indipendentemente da quale LoRA addestrato viene applicato. |
| Fal.ai | $0.03 per generation | L'inferenza comparabile FLUX.1 [dev] LoRA è disponibile ma ha un prezzo leggermente più alto. |
| Replicate | Variabile | Usage-based pricing that depends on the selected hardware tier. |
Prezzo forfettario per generazione, indipendentemente da quale LoRA addestrato viene applicato.
L'inferenza comparabile FLUX.1 [dev] LoRA è disponibile ma ha un prezzo leggermente più alto.
Usage-based pricing that depends on the selected hardware tier.
**I prezzi della concorrenza sono stimati in base ad architetture di modelli e livelli di utilizzo simili.
Schema di configurazione
| Parametro | Digitare | Descrizione | Predefinito |
|---|---|---|---|
| tempestivo | string | promptimage. | A portrait in the trained style, studio lighting. |
| URL LoRA | string | flux-1-dev-style-lora-trainer `output` URL LoRA. | https://cdn.muapi.ai/outputs/generated/example.safetensors |
| Peso LoRA | float | LoRA. | 1 |
| proporzioni | Enumerazione (opzioni 7) | The aspect ratio of the generated image. | 1:1 |
promptimage.
A portrait in the trained style, studio lighting.flux-1-dev-style-lora-trainer `output` URL LoRA.
https://cdn.muapi.ai/outputs/generated/example.safetensorsLoRA.
1The aspect ratio of the generated image.
1:1Documentazione per gli sviluppatori
Invia una richiesta POST all'endpoint del modello includendo la tua chiave API MuAPI nell'intestazione e i parametri richiesti nel corpo JSON.
Chiesto frequentemente