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Request Body

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model
string
Standard:"dall-e-3"
Zu verwendendes Modell (z. B. dall-e-3, flux-pro, midjourney).
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prompt
string
erforderlich
Textbeschreibung des gewünschten Bildes.
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n
integer
Standard:"1"
Anzahl der zu generierenden Bilder (1–4, modellabhängig).
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size
string
Standard:"1024x1024"
Bildgröße. Die Optionen variieren je nach Modell:
  • DALL-E 3: 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
  • Andere Modelle: 512x512, 1024x1024, usw.
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quality
string
Standard:"standard"
Bildqualität (standard oder hd). Nur für DALL-E 3.
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response_format
string
Standard:"url"
Antwortformat: url oder b64_json.
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style
string
Standard:"vivid"
Stil für DALL-E 3: vivid oder natural.
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user
string
Eine eindeutige Kennung für den Endbenutzer.

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Antwort

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Synchrone Antwort (DALL-E, Flux Schnell usw.)

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created
integer
Unix-Zeitstempel der Erstellung.
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data
array
Array der generierten Bilder.Jedes Objekt enthält:
  • url (string): URL des generierten Bildes
  • b64_json (string): Base64-kodiertes Bild (falls angefordert)
  • revised_prompt (string): Der verwendete Prompt (DALL-E 3)

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Asynchrone Antwort (Midjourney, Flux Pro, Ideogram usw.)

Einige Modelle benötigen längere Verarbeitungszeit und geben eine asynchrone Antwort zurück:
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created
integer
Unix-Zeitstempel der Erstellung.
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task_id
string
Eindeutige Aufgabenkennung für das Polling.
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status
string
Initialer Status: pending.
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poll_url
string
Relative URL zum Abrufen der Ergebnisse per Polling (z. B. /v1/tasks/{id}).
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data
array
Array mit Platzhalterdaten. url bleibt leer, bis der Vorgang abgeschlossen ist.
Wenn Sie status: "pending" erhalten, verwenden Sie den Endpoint Get Image Status, um das Ergebnis per Polling abzurufen.
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "A white cat sitting on a windowsill watching rain",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "standard",
    "n": 1
  }'

{
  "created": 1706000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://...",
      "revised_prompt": "A fluffy white cat with bright eyes sitting peacefully on a wooden windowsill, watching raindrops stream down the glass window..."
    }
  ]
}

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Verfügbare Modelle

ModelTypeFeatures
dall-e-3SyncBeste Qualität, Prompt-Optimierung
dall-e-2SyncSchneller, kostengünstiger
flux-proAsyncFotorealistisch, hohe Qualität
flux-schnellSyncSehr schnell
midjourneyAsyncKünstlerischer Stil
ideogram-v3AsyncBeste Textrendering
stable-diffusion-3SyncOpen Source, anpassbar
Async-Modelle geben status: "pending" zurück und erfordern Polling. Siehe Get Image Status, um zu erfahren, wie Ergebnisse abgerufen werden.

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Umgang mit asynchronen Antworten

Prüfen Sie bei Async-Modellen, ob die Antwort status: "pending" enthält: 
import requests
import time

def generate_image(prompt, model="midjourney"):
    # Create image request
    response = requests.post(
        "https://api.lemondata.cc/v1/images/generations",
        headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
        json={"model": model, "prompt": prompt}
    )
    data = response.json()

    # Check if async
    if data.get("status") == "pending":
        task_id = data["task_id"]
        poll_url = data.get("poll_url")
        print(f"Async task started: {task_id}")

        # Poll for result
        while True:
            status_resp = requests.get(
                f"https://api.lemondata.cc{poll_url}" if poll_url else f"https://api.lemondata.cc/v1/tasks/{task_id}",
                headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"}
            )
            status_data = status_resp.json()

            if status_data["status"] == "completed":
                return status_data["data"][0]["url"]
            elif status_data["status"] == "failed":
                raise Exception(status_data.get("error", "Generation failed"))

            time.sleep(3)
    else:
        # Sync response
        return data["data"][0]["url"]

# Usage
url = generate_image("a beautiful sunset over mountains", model="midjourney")
print(f"Generated image: {url}")