Görsel Üretimi
/v1/images/generations, LLMTR katalogundaki görsel üretim modellerini tek JSON endpoint’i ile çağırır. OpenAI tarafında openai/gpt-image-2, Recraft tarafında V2, V3 ve V4 raster/vector modelleri text-to-image üretimi için desteklenir. Google tarafında Imagen 4 (fast/generate/ultra) text-to-image ve Gemini image modelleri text-to-image ile referans görselli üretimi (image-to-image, try-on, görsel birleştirme) destekler. xAI tarafında xai/grok-imagine-image ve xai/grok-imagine-image-quality text-to-image üretir; xAI’a özel görsel düzenleme akışı ayrı /v1/images/edits endpoint’i üzerinden açıktır.
Hangi endpoint?
Section titled “Hangi endpoint?”| Yapmak istediğiniz | Endpoint | Desteklenen sağlayıcılar | Anahtar alanlar |
|---|---|---|---|
| Sıfırdan görsel üretmek (text-to-image) | /v1/images/generations | OpenAI, Google, Recraft, xAI | prompt |
| Referans görselden yeni görsel (image-to-image, try-on, iki görseli birleştirme) | /v1/images/generations | Google Gemini image modelleri | file_ids, image_urls |
| Bir görseli düzenlemek (xAI image edits) | /v1/images/edits | Sadece xAI (xai/grok-imagine-image, xai/grok-imagine-image-quality) | image |
/v1/images/edits yalnızca xAI image modelleri için açıktır. Google veya OpenAI modeliyle bu endpoint’e istek atarsanız 400 unsupported_operation dönerken yanıt gövdesi sizi doğru endpoint’e yönlendirir: Google için /v1/images/generations + file_ids, OpenAI/Recraft için text-to-image. Görsel üretebilen tüm modelleri katalogdan listelemek için: GET /api/models?operation=IMAGES_GENERATIONS.
Recraft
Section titled “Recraft”curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "recraft/recraft-v4-pro", "prompt": "Beyaz fonda, yumuşak gölgeli premium kahve ambalajı ürün görseli", "size": "1:1", "response_format": "url", "n": 1 }'Recraft Parametreleri
Section titled “Recraft Parametreleri”| Alan | Değerler | Not |
|---|---|---|
model | recraft/recraft-v4, recraft/recraft-v4-vector, recraft/recraft-v4-pro, recraft/recraft-v4-pro-vector, recraft/recraft-v3, recraft/recraft-v3-vector, recraft/recraft-v2, recraft/recraft-v2-vector | Canonical LLMTR model ID’si. |
size | 1:1, 16:9, 9:16 ve Recraft’in desteklediği diğer oranlar; raster modellerde desteklenen explicit boyutlar | Vector modellerde explicit piksel boyutu yerine oran kullanılır. |
response_format | url, b64_json | Belirtilmezse url kullanılır. |
n | 1-6 | Tek istekte üretilecek görsel sayısı. |
Recraft için bu ilk sürüm sadece text-to-image JSON isteklerini kabul eder. image_url, image_urls, file_id, file_ids, mask, stream, partial_images, style, style_id, negative_prompt, text_layout ve controls alanları bu endpoint’te reddedilir.
OpenAI GPT Image 2
Section titled “OpenAI GPT Image 2”curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-image-2", "prompt": "Beyaz fonda, doğal ışıkla çekilmiş minimalist bir kahve kupası ürün fotoğrafı", "size": "1024x1024", "quality": "medium", "output_format": "png", "background": "opaque", "moderation": "auto", "n": 1 }'OpenAI Parametreleri
Section titled “OpenAI Parametreleri”| Alan | Değerler | Not |
|---|---|---|
size | 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 | Belirtilmezse 1024x1024 kullanılır. |
quality | low, medium, high | Belirtilmezse medium kullanılır. |
output_format | png, jpeg, webp | Belirtilmezse png kullanılır. |
output_compression | 0-100 | Sadece jpeg ve webp ile kullanılabilir. |
background | opaque, auto | transparent, gpt-image-2 için desteklenmez. |
moderation | auto, low | Belirtilmezse sağlayıcı varsayılanı kullanılır. |
n | 1-4 | Tek istekte üretilecek görsel sayısı. |
OpenAI için image_url, image_urls, file_id, file_ids, mask, stream ve partial_images alanları bu endpoint’te reddedilir. Bu alanlar edits ve streaming akışlarına aittir ve ayrı güvenlik/faturalama desteği gerektirir.
Google Modelleri
Section titled “Google Modelleri”Google image modelleri aynı endpoint üzerinden çalışmaya devam eder. Gemini image modelleri file_id, file_ids, image_url ve image_urls ile referans görsel kabul eder. Google’a özel image-to-image ve çoklu referans örnekleri için Google görsel üretimi sayfasını kullanın.
curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "google/gemini-3.1-flash-image", "prompt": "Minimalist modern çalışma masası", "size": "1K", "aspect_ratio": "16:9", "n": 1 }'xAI Grok Imagine
Section titled “xAI Grok Imagine”curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "xai/grok-imagine-image", "prompt": "Studio product photo of a matte black mechanical keyboard", "aspect_ratio": "16:9", "resolution": "1k", "response_format": "url", "n": 1 }'xAI image edit için tek ya da çoklu referans görsel JSON içinde gönderilir:
curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/edits" \ -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "xai/grok-imagine-image", "prompt": "Keep the product, replace the background with a clean white studio", "image": { "type": "image_url", "url": "https://example.com/input.png" }, "response_format": "b64_json" }'xAI yanıtındaki url alanları (imgen.x.ai domain’inde) kısa ömürlüdür ve TTL’i upstream’ten geçer; LLMTR bu süreyi uzatmaz. Görseli kullanıcı arayüzünde kalıcı göstermek istiyorsanız:
response_format: "b64_json"kullanın — yanıt base64 olarak gelir, kendi storage’ınıza kaydedebilirsiniz, bu örnekte de bu varsayılan olarak gösterilmiştir.- Veya
urlaldıysanız yanıt döner dönmez indirip kendi CDN’inize mirror’layın; kullanıcıyaimgen.x.aiURL’sini doğrudan göstermeyin.
{ "created": 1773000000, "model": "openai/gpt-image-2", "data": [ { "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...", "mime_type": "image/png" } ], "usage": { "input_tokens": 20, "output_tokens": 400, "total_tokens": 420, "input_tokens_details": { "text_tokens": 20 } }}Fiyatlandırma
Section titled “Fiyatlandırma”gpt-image-2 token bazlı ücretlendirilir: input text, input image ve output image tokenları ayrı fiyat kurallarıyla hesaplanır. Recraft modelleri görsel başına ücretlendirilir: V4 $0.04, V4 Vector $0.08, V4 Pro $0.25, V4 Pro Vector $0.30, V3 $0.04, V3 Vector $0.08, V2 $0.022, V2 Vector $0.044. xAI grok-imagine-image görsel başına $0.02, grok-imagine-image-quality görsel başına $0.04 olarak kataloglanır. xAI usage.cost_in_usd_ticks döndürürse gerçek provider maliyetiyle settle edilir; dönmezse resmi görsel başı fiyat deterministik fallback olarak uygulanır. Image edit fallback hesabında input görselleri ve üretilen output görselleri birlikte sayılır. LLMTR model fiyatına platform marjı eklemez; %6 platform marjı yalnızca kredi yükleme tutarına uygulanır.