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Corpo da Requisição

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model
string
padrão:"dall-e-3"
Modelo a ser usado (ex.: dall-e-3, flux-pro, midjourney).
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prompt
string
obrigatório
Descrição em texto da imagem desejada.
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n
integer
padrão:"1"
Número de imagens a serem geradas (1-4, dependendo do modelo).
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size
string
padrão:"1024x1024"
Tamanho da imagem. As opções variam conforme o modelo:
  • DALL-E 3: 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792
  • Outros modelos: 512x512, 1024x1024, etc.
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quality
string
padrão:"standard"
Qualidade da imagem (standard ou hd). Apenas DALL-E 3.
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response_format
string
padrão:"url"
Formato da resposta: url ou b64_json.
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style
string
padrão:"vivid"
Estilo para DALL-E 3: vivid ou natural.
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user
string
Um identificador único para o usuário final.

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Resposta

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Resposta Síncrona (DALL-E, Flux Schnell, etc.)

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created
integer
Timestamp Unix da criação.
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data
array
Array de imagens geradas.Cada objeto contém:
  • url (string): URL da imagem gerada
  • b64_json (string): Imagem codificada em Base64 (se solicitado)
  • revised_prompt (string): O prompt usado (DALL-E 3)

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Resposta Assíncrona (Midjourney, Flux Pro, Ideogram, etc.)

Alguns modelos exigem mais tempo de processamento e retornam uma resposta assíncrona:
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created
integer
Timestamp Unix da criação.
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task_id
string
Identificador único da tarefa para polling.
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status
string
Status inicial: pending.
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poll_url
string
URL relativa para consultar os resultados (ex.: /v1/tasks/{id}).
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data
array
Array com dados temporários. url estará vazio até a conclusão.
Quando você receber status: "pending", use o endpoint Get Image Status para consultar o resultado.
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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Modelos Disponíveis

ModelTypeFeatures
dall-e-3SyncMelhor qualidade, aprimoramento de prompt
dall-e-2SyncMais rápido, mais acessível
flux-proAsyncFotorrealista, alta qualidade
flux-schnellSyncMuito rápido
midjourneyAsyncEstilo artístico
ideogram-v3AsyncMelhor renderização de texto
stable-diffusion-3SyncOpen source, personalizável
Modelos assíncronos retornam status: "pending" e exigem polling. Veja Get Image Status para saber como recuperar os resultados.

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Lidando com Respostas Assíncronas

Para modelos assíncronos, verifique se a resposta contém status: "pending": 
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}")