Görsel Üretimi

/v1/images/generations, LLMTR katalogundaki görsel üretim modellerini tek JSON endpoint'i ile çağırır. Meta tarafında meta/muse-image-1.0 text-to-image üretir. OpenAI tarafında openai/gpt-image-2, Recraft tarafında V2, V3 ve V4 raster/vector modelleri text-to-image üretimi için desteklenir. Krea tarafında krea/krea-2-medium ve krea/krea-2-large text-to-image üretir. Google tarafında Imagen 4 (fast/generate/ultra) text-to-image üretimi 17 Ağustos 2026'ya kadar desteklenir; bu tarihten sonra bu model kimlikleri reddedilir. 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?

Yapmak istediğiniz	Endpoint	Desteklenen sağlayıcılar	Anahtar alanlar
Sıfırdan görsel üretmek (text-to-image)	`/v1/images/generations`	Meta, OpenAI, Google, Recraft, Krea, 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 listelemek için model keşfini kullanın: GET /v1/models yanıtında supported_operations alanı IMAGES_GENERATIONS içeren modeller.

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

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`	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.

recraft/recraft-v2 ve recraft/recraft-v2-vector model kimlikleri 24 Ağustos 2026'da LLMTR tarafından HTTP 410 model_retired ile reddedilir; sağlayıcı bu iki modelde istekleri yanıtlamayı durdurdu. Yerine sırasıyla recraft/recraft-v3 ve recraft/recraft-v3-vector kullanın — fiyat görsel başına yaklaşık %82 artar (aşağıdaki "Fiyatlandırma" bölümüne bakın).

Krea 2

Krea 2, tam yaratıcı kontrol için eğitilmiş bir foundation görüntü modelidir. İstek senkron çalışır: ayrıca bir iş durumu sorgulamanız gerekmez, sonucu tek yanıtta alırsınız. Krea 2 Medium hızlı ve uygun maliyetlidir; Krea 2 Large fotoğraf gerçekçiliği ve daha ham dokular için daha güçlüdür.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "krea/krea-2-medium",
    "prompt": "Şafakta buzlu bir gölün yanında sinematik cam kabin",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "1K",
    "creativity": "medium",
    "response_format": "url"
  }'

Krea Parametreleri

Alan	Değerler	Not
`model`	`krea/krea-2-medium`, `krea/krea-2-large`	Canonical LLMTR model ID'si.
`aspect_ratio`	`1:1`, `4:3`, `3:2`, `16:9`, `2.35:1`, `4:5`, `2:3`, `9:16`	Belirtilmezse `1:1` kullanılır.
`resolution`	`1K`	Krea 2 şu anda yalnızca `1K` destekler.
`creativity`	`raw`, `low`, `medium`, `high`	Modelin prompt'u ne kadar genişleteceğini kontrol eder. Belirtilmezse sağlayıcı varsayılanı (`medium`) kullanılır.
`seed`	tam sayı	Aynı seed + prompt üretimi tekrarlanabilir kılar.
`response_format`	`url`, `b64_json`	Belirtilmezse `url` kullanılır.

Krea için bu ilk sürüm sadece text-to-image üretir ve istek başına tek görsel döndürür (n yalnızca 1 olabilir). image_url, image_urls, file_id, file_ids, mask, size, stream ve partial_images alanları bu endpoint'te reddedilir. Krea çıktı görselini kendi barındırdığı bir url olarak döndürür; response_format: "b64_json" gönderirseniz LLMTR görseli indirip base64 olarak yanıtlar.

Meta Muse Image

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-image-1.0",
    "prompt": "Ahsap bir masada, dogal isikla cekilmis seramik kahve kupasi urun fotografi",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "b64_json",
    "output_format": "webp"
  }'

Meta Parametreleri

Alan	Değerler	Not
`model`	`meta/muse-image-1.0`	Canonical LLMTR model ID'si.
`n`	`1`-`6`	Tek istekte üretilecek görsel sayısı. Sağlayıcı 10'a kadar kabul eder, ancak LLMTR'nin paylaşılan görsel üretim isteği şeması bu alanı tüm sağlayıcılarda 6 ile sınırlar.
`size`	`"GenislikxYukseklik"` bicimli bir metin, örn. `1024x1536`	Piksel boyutunu değil oranı belirler; görsel modelin kendi çözünürlüğünde üretilir. Belirtilmezse varsayılan oran kullanılır.
`response_format`	`url`, `b64_json`	Belirtilmezse `b64_json` kullanılır.
`output_format`	`png`, `jpeg`, `webp`	Belirtilmezse `webp` kullanılır.

Muse Image bu endpoint'te sadece text-to-image üretir. image_url, image_urls, file_id, file_ids, mask, quality, background, moderation, output_compression, resolution, aspect_ratio, creativity, seed, stream: true ve partial_images alanları reddedilir (stream alanını hiç göndermemek veya false olarak göndermek normal şekilde çalışır). Görsel düzenleme ve çok turlu (multi-turn) iyileştirme LLMTR üzerinden henüz açık değildir.

Muse Image, render etmeden önce gerçek dünyadan referans arayabilir (bilinen bir mekan, ürün, logo veya stil; güncel bir olgu, örneğin bir fiyat veya tarih) — bu arama adımı otomatiktir, ek bir yapılandırma gerektirmez ve aşağıda açıklanan görsel başı sabit fiyata dahildir.

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

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

Google image modelleri aynı endpoint üzerinden çalışır. google/imagen-4.0-generate-001, google/imagen-4.0-ultra-generate-001 ve google/imagen-4.0-fast-generate-001 model kimlikleri 17 Ağustos 2026 saat 00:00 Europe/Istanbul itibarıyla LLMTR tarafından HTTP 410 model_retired ile reddedilir. LLMTR bu Imagen 4 isteklerini otomatik olarak gemini-3.1-flash-image veya başka bir modele yönlendirmez; entegrasyonunuzda aktif bir Google image modelini açıkça seçmeniz gerekir.

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

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 url aldıysanız yanıt döner dönmez indirip kendi CDN'inize mirror'layın; kullanıcıya imgen.x.ai URL'sini doğrudan göstermeyin.

Yanıt

{
  "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

meta/muse-image-1.0 görsel başına sabit $0.01 ile ücretlendirilir; bu fiyat size, output_format veya modelin arama/referans adımı kullanıp kullanmamasından etkilenmez ve yalnızca başarıyla üretilip döndürülen görseller için alınır. 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. (Emekli edilen V2 $0.022 ve V2 Vector $0.044 fiyatları artık geçerli değildir; bu kimlikler istek kabul etmiyor, yukarıya bakın.) xAI grok-imagine-image görsel başına $0.02, grok-imagine-image-quality görsel başına $0.04 olarak kataloglanır. xAI gerçek maliyeti bildirdiğinde ücretlendirme o maliyet üzerinden yapılır; bildirmediğinde yukarıdaki görsel başı fiyat uygulanır. Krea modelleri görsel başına ücretlendirilir: krea/krea-2-medium $0.030, krea/krea-2-large $0.060; Krea'da ücretlendirme her zaman bu görsel başı fiyattan yapılır. Görsel düzenleme isteklerinde hem gönderdiğiniz görseller hem üretilen görseller sayılır. LLMTR model fiyatına platform marjı eklemez; %8 platform marjı yalnızca kredi yükleme tutarına uygulanır.