Flux Kontext 이미지 생성

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
  }'

import requests

url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

payload = {
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

const payload = {
  model: "flux-kontext-pro",
  prompt: "머리 색깔을 파란색으로 변경",
  image_urls: ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
  size: "16:9"
};

const headers = {
  "Authorization": "Bearer <token>",
  "Content-Type": "application/json"
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(payload)
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data))
  .catch(error => console.error('Error:', error));

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KFG5BBFNK1YQDTJDZY0P0QT2"
    }
  ]
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
    "type": "payment_required"
  }
}

POST

images

generations

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
  }'

import requests

url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

payload = {
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

const payload = {
  model: "flux-kontext-pro",
  prompt: "머리 색깔을 파란색으로 변경",
  image_urls: ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
  size: "16:9"
};

const headers = {
  "Authorization": "Bearer <token>",
  "Content-Type": "application/json"
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(payload)
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data))
  .catch(error => console.error('Error:', error));

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KFG5BBFNK1YQDTJDZY0P0QT2"
    }
  ]
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
    "type": "payment_required"
  }
}

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
  }'

import requests

url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations"

payload = {
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "머리 색깔을 파란색으로 변경",
    "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
    "size": "16:9"
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

const url = "https://api.apimart.ai/v1/images/generations";

const payload = {
  model: "flux-kontext-pro",
  prompt: "머리 색깔을 파란색으로 변경",
  image_urls: ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230420418352-159728fe-5ae8-4330-857a-a84c034d8d21-flux-kontext-pro.webp"],
  size: "16:9"
};

const headers = {
  "Authorization": "Bearer <token>",
  "Content-Type": "application/json"
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(payload)
})
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data))
  .catch(error => console.error('Error:', error));

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01KFG5BBFNK1YQDTJDZY0P0QT2"
    }
  ]
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "인증에 실패했습니다. API 키를 확인하세요",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "계정 잔액이 부족합니다. 충전 후 다시 시도하세요",
    "type": "payment_required"
  }
}

지원 모델

모델명	설명
`flux-kontext-pro`	Flux Kontext Pro 이미지 생성 및 편집 모델
`flux-kontext-max`	Flux Kontext Max 고품질 이미지 생성 및 편집 모델

인증

string

필수

모든 엔드포인트에는 Bearer Token 인증이 필요합니다API Key 받기:API Key 관리 페이지에서 API Key를 받으세요요청 헤더에 다음 값을 추가합니다:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

string

필수

모델 이름

flux-kontext-pro - Kontext Pro 이미지 생성 및 편집 모델
flux-kontext-max - Kontext Max 고품질 이미지 생성 및 편집 모델

boolean

기본값:"false"

이미지 작업을 제출하기 전에 콘텐츠 검토를 실행할지 여부를 지정합니다.

true: omni-moderation-latest로 프롬프트와 입력 이미지를 검토
false 또는 생략: 검토 요청을 보내지 않으며 검토 비용이나 지연이 추가되지 않음(기본값)

string

필수

이미지 생성 또는 편집 내용을 설명하는 텍스트입니다.

array

참조 이미지 목록입니다. 생략하면 텍스트로 이미지를 생성하고, 지정하면 이미지를 편집합니다.제한:

최대 4장의 이미지 지원
공개적으로 접근 가능한 URL 또는 Base64로 인코딩된 입력 이미지 지원
출력 이미지와 모든 참조 이미지의 총 픽셀 수는 9MP를 초과할 수 없음

string

기본값:"1:1"

이미지 가로세로 비율지원되는 가로세로 비율 및 자동 모드:

1:1 - 정사각형(기본값)
4:3 - 가로 4:3
3:4 - 세로 3:4
16:9 - 가로 와이드스크린
9:16 - 세로
3:2 - 가로 3:2
2:3 - 세로 2:3
21:9 - 울트라 와이드
9:21 - 울트라 톨
auto - 참조 이미지의 가로세로 비율 따름

size를 auto로 설정하면 image_urls가 있을 때 참조 이미지의 가로세로 비율을 따릅니다. 참조 이미지가 없으면 기본값인 1:1로 처리됩니다.1024x1536 같은 픽셀 문자열은 가장 가까운 지원 비율로 매핑되며 정확한 픽셀 크기로 출력되지 않습니다. Kontext는 width와 height를 지원하지 않으며 전달하면 작업이 실패합니다. resolution은 Kontext에서 효과가 없고 출력은 약 1MP입니다.

string

기본값:"png"

출력 이미지 인코딩 형식

png - PNG 형식(기본값)
jpeg - JPEG 형식
webp - WebP 형식

string

응답 형식 호환 매개변수입니다. 허용 값은 url과 b64_json입니다. 이미지 인코딩 형식은 변경하지 않으며 이미지 형식에는 output_format이 우선 적용됩니다.

integer

기본값:"1"

생성할 이미지 수입니다. 값은 반드시 1이어야 합니다. 여러 장이 필요하면 작업을 여러 번 제출하세요.

integer

무작위 시드입니다. 동일한 시드와 다른 매개변수를 유지하면 동일한 결과를 재현할 수 있습니다. 생략하면 무작위로 생성됩니다.

boolean

기본값:"false"

프롬프트 강화를 활성화할지 여부

true - 활성화
false - 비활성화(기본값)

false를 명시적으로 설정하면 프롬프트 재작성을 비활성화할 수 있습니다.

integer

기본값:"2"

안전 허용 수준범위: 0~6. 값이 높을수록 허용 수준이 높아집니다

실제 출력 크기

비율	실제 출력 크기
`1:1`	1024×1024
`4:3`	1184×880
`3:4`	880×1184
`16:9`	1392×752
`9:16`	752×1392
`3:2`	1248×832
`2:3`	832×1248
`21:9`	1568×672
`9:21`	672×1568

사용 사례 예시

이미지 편집(입력 이미지 포함)

{
    "model": "flux-kontext-pro",
    "prompt": "배경을 해변으로 변경",
    "image_urls": ["https://example.com/photo.jpg"],
    "size": "16:9",
    "output_format": "png"
}

텍스트로 이미지 생성(입력 이미지 없음)

{
    "model": "flux-kontext-max",
    "prompt": "파란 고양이",
    "size": "1:1",
    "seed": 12345
}

다중 참조 이미지 편집

{
    "model": "flux-kontext-max",
    "prompt": "이미지 1의 인물을 이미지 2의 장면에 배치하고 조명을 통일",
    "image_urls": [
        "https://example.com/person.jpg",
        "https://example.com/scene.jpg"
    ],
    "size": "4:3"
}

Response

integer

응답 상태 코드

array

응답 데이터 배열

표시 속성

string

작업 상태

submitted - 제출됨

string

후속 작업 결과 조회에 사용하는 작업 고유 식별자

작업 결과 조회

제출에 성공하면 GET /v1/tasks/{task_id}로 작업 상태를 폴링합니다. 자세한 내용은 작업 조회 API를 참고하세요.

성공 응답 예시

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01KFG5BBFNK1YQDTJDZY0P0QT2",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "created": 1785133674,
    "completed": 1785133683,
    "actual_time": 9,
    "estimated_time": 15,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://upload.apimart.ai/f/image/xxxxxxxx-flux-kontext.png"
          ],
          "expires_at": 1785220083
        }
      ]
    }
  }
}

이미지 조회 경로는 data.result.images[0].url[0]입니다. expires_at은 해당 링크의 만료 시각을 나타내는 Unix 타임스탬프입니다. 만료되기 전에 이미지를 저장하세요.

작업 상태

상태	의미
`submitted` / `pending`	접수 완료 또는 처리 대기 상태입니다. 폴링을 계속합니다
`processing`	생성 중. 폴링을 계속합니다
`completed`	생성 성공. 결과는 `result.images`에 있습니다
`failed`	생성 실패. `data.error.message`를 확인하세요

잘못된 모델 매개변수와 작업 실패

잘못된 모델 매개변수는 비동기로 반환됩니다. 제출 시에는 HTTP 200과 task_id가 반환되고, 작업을 조회하면 최종 상태가 failed로 바뀌며 구체적인 원인이 data.error.message에 표시됩니다. 따라서 작업이 최종 상태가 될 때까지 폴링해야 합니다.

{
  "code": 200,
  "data": {
    "status": "failed",
    "error": {
      "type": "task_failed",
      "code": "task_failed",
      "message": "width/height are not supported by flux-kontext-pro"
    }
  }
}

이 유형의 오류에서 data.error.code는 항상 task_failed이며 구체적인 원인은 message에 표시됩니다. 실패한 작업은 전액 환불됩니다.

주의사항

비동기 처리: 제출 후 task_id가 반환됩니다. 결과를 가져오려면 /v1/tasks/{task_id}를 폴링해야 합니다.
참조 이미지 요구사항: 참조 이미지는 최대 4개까지 지원하며 공개적으로 접근 가능한 이미지 URL 또는 Base64로 인코딩된 입력 이미지를 사용할 수 있습니다. 출력 이미지와 합쳐 9MP를 초과할 수 없습니다.
크기 규칙: 기본 비율은 1:1입니다. 픽셀 문자열은 가장 가까운 지원 비율로 매핑되고 width/height는 거부되며 resolution은 효과가 없습니다. Kontext 출력은 약 1MP입니다.
생성 수: n은 반드시 1이어야 하며 요청당 이미지 1장만 생성합니다.
프롬프트 재작성: prompt_upsampling: false를 명시적으로 설정하면 프롬프트 재작성을 비활성화할 수 있습니다.
결과 링크: 이미지 URL의 유효 기간은 해당 expires_at Unix 타임스탬프를 따릅니다. 만료되기 전에 저장하세요.
접근할 수 없는 참조 URL: temporarily unavailable dependency 메시지는 참조 이미지에 접근할 수 없다는 의미일 수 있습니다. 이 경우 URL이 공개되어 있고 접근 제한이나 만료된 서명이 없는지 먼저 확인하세요.

개요

모델

텍스트 시리즈

이미지 시리즈

비디오 시리즈

오디오 시리즈

모더레이션 시리즈

업로드 관리

작업 관리

계정 관리

Flux Kontext 이미지 생성

지원 모델

인증

Body

실제 출력 크기

사용 사례 예시

Response

작업 결과 조회

성공 응답 예시

작업 상태

잘못된 모델 매개변수와 작업 실패

주의사항

​지원 모델

​인증

​Body

​실제 출력 크기

​사용 사례 예시

​Response

​작업 결과 조회

​성공 응답 예시

​작업 상태

​잘못된 모델 매개변수와 작업 실패

​주의사항

지원 모델

인증

Body

실제 출력 크기

사용 사례 예시

Response

작업 결과 조회

성공 응답 예시

작업 상태

잘못된 모델 매개변수와 작업 실패

주의사항