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Request Body

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model
string
기본값:"dall-e-3"
사용할 모델입니다 (예: dall-e-3, flux-pro, midjourney).
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prompt
string
필수
원하는 이미지에 대한 텍스트 설명입니다.
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n
integer
기본값:"1"
생성할 이미지 수입니다 (1-4, 모델에 따라 다름).
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size
string
기본값:"1024x1024"
이미지 크기입니다. 옵션은 모델에 따라 다릅니다:
  • DALL-E 3: 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
  • 기타 모델: 512x512, 1024x1024 등
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quality
string
기본값:"standard"
이미지 품질입니다 (standard 또는 hd). DALL-E 3에서만 지원됩니다.
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response_format
string
기본값:"url"
응답 형식입니다: url 또는 b64_json.
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style
string
기본값:"vivid"
DALL-E 3의 스타일입니다: vivid 또는 natural.
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user
string
최종 사용자를 위한 고유 식별자입니다.

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Response

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동기 응답 (DALL-E, Flux Schnell 등)

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created
integer
생성 시점의 Unix timestamp입니다.
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data
array
생성된 이미지 배열입니다.각 객체는 다음을 포함합니다:
  • url (string): 생성된 이미지의 URL
  • b64_json (string): Base64로 인코딩된 이미지 (요청한 경우)
  • revised_prompt (string): 사용된 프롬프트 (DALL-E 3)

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비동기 응답 (Midjourney, Flux Pro, Ideogram 등)

일부 모델은 처리 시간이 더 오래 걸리며 비동기 응답을 반환합니다:
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created
integer
생성 시점의 Unix timestamp입니다.
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task_id
string
polling을 위한 고유 작업 식별자입니다.
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status
string
초기 상태: pending.
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poll_url
string
결과를 polling하기 위한 상대 URL입니다 (예: /v1/tasks/{id}).
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data
array
placeholder 데이터가 포함된 배열입니다. 완료되기 전까지 url은 비어 있습니다.
status: "pending"를 수신하면 결과를 polling하기 위해 Get Image Status 엔드포인트를 사용하세요.
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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사용 가능한 모델

ModelTypeFeatures
dall-e-3Sync최고 품질, 프롬프트 향상
dall-e-2Sync더 빠르고, 더 경제적
flux-proAsync사실적인 이미지, 고품질
flux-schnellSync매우 빠름
midjourneyAsync예술적인 스타일
ideogram-v3Async최상의 텍스트 렌더링
stable-diffusion-3Sync오픈 소스, 사용자 정의 가능
Async 모델은 status: "pending"를 반환하며 polling이 필요합니다. 결과를 가져오는 방법은 Get Image Status를 참조하세요.

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비동기 응답 처리

비동기 모델의 경우, 응답에 status: "pending"가 포함되어 있는지 확인하세요: 
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}")