Riverflow V2.5 Fast — это оптимизированный по скорости вариант линейки Riverflow 2.5 от Sourceful, идеально подходящий для производственных развертываний и рабочих процессов с критически важной задержкой. Серия Riverflow 2.5 представляет собой унифицированное семейство моделей «текст в изображение» и «изображение в изображение», которое рассматривает генерацию как производственный рабочий процесс, используя интегрированную модель рассуждений для планирования многошаговых правок и оценки кандидатов перед принятием результата. Riverflow 2.5 объединяет свои рассуждения со смесью открытых диффузионных моделей изображений для повышения точности и управляемости. Усилия по рассуждению контролируются параметром reasoning (low/medium/high) — более высокие уровни выполняют больше проходов редактирования и применяют более строгий внутренний судья, в то время как более низкие уровни возвращаются быстрее для раннего исследования. Модель генерирует изображения с разрешением 1K и 2K (без 4K) и принимает до 4 входных изображений для редактирования. Ценообразование динамично: стоимость окончательно определяется для каждой задачи после завершения на основе измеримой обработки, поэтому она масштабируется в зависимости от усилий по рассуждению, разрешения и сложности редактирования, а не по фиксированной ставке за изображение. Дополнительные функции (через image_config): - Пользовательское рендеринг шрифтов через font_inputs (макс. 2) для соответствия фирменным буквам, интервалам и весу. - Пользовательское оценивание через scoring_prompt и scoring_rubric, чтобы модель рассуждений оценивала и управляла каждым кандидатом в соответствии с интересующими вас критериями. - Управление фоном через background_mode (original, transparent, solid) и background_hex_color. Подробности см. в документации по генерации изображений: https://openrouter.ai/docs/features/multimodal/image-generation Примечание: Sourceful устанавливает ограничение на размер запроса в 4,5 МБ, поэтому настоятельно рекомендуется передавать URL-адреса изображений вместо данных Base64.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.images.generate(
model="sourceful/riverflow-v2.5-fast",
prompt="Акварельный лис в снежном лесу",
n=1,
)
print(resp.data[0].b64_json[:32])modelstringобязательныйpromptstringобязательныйreasoningobjectreasoning_effortstringinclude_reasoningbooleanГенерация медиа (аудио/изображения) тарифицируется по фактической стоимости провайдера — итоговая цена хода видна в чате сразу после ответа.