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Sourceful: Riverflow V2.6 Pro es el modelo insignia de la línea Riverflow 2.6 de Sourceful. Sourceful construye la familia Riverflow, y este nivel Pro se sitúa en la cima de la misma. La categoría principal del modelo es la generación de imágenes, y pertenece a una familia que trata la generación como un flujo de trabajo de producción, con un modelo de razonamiento integrado que planifica el trabajo en lugar de producir una única pasada sin considerar.
El modelo acepta entradas de texto e imagen y produce salidas de imagen. Su ventana de contexto es de 32.768 tokens, y puede emitir hasta 29.491 tokens de salida, lo que cubre el razonamiento que el modelo realiza junto con la generación. Las imágenes de salida pueden producirse en resolución 1K, 2K o 4K, en relaciones de aspecto que cubren 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 y auto. Los archivos pueden escribirse como png, jpeg o webp, y el fondo puede ser auto, transparent o opaque. Una sola solicitud devuelve una imagen, y se pueden proporcionar hasta diez referencias de entrada. También se expone un parámetro size. Debido a que el modelo maneja tanto entradas de texto como de imagen, admite trabajo de texto a imagen e imagen a imagen en la misma familia.
Esas capacidades apuntan a algunos patrones prácticos. Con hasta diez referencias de entrada, el trabajo de imagen a imagen como el recambio de estilo, la guía de composición a partir de material de referencia o el refinamiento iterativo de una imagen existente encaja de forma natural. Las opciones de fondo transparent y opaque son adecuadas para recursos que necesitan integrarse en un diseño, y las relaciones 21:9 y 9:16 cubren banners anchos y formatos verticales. La resolución de hasta 4K es útil cuando el resultado es el recurso final en lugar de un borrador. Los parámetros de razonamiento permiten a quien llama controlar cuánto esfuerzo de planificación dedica el modelo antes de generar, lo cual importa para prompts con varias restricciones.
Se llama al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "sourceful/riverflow-v2.6-pro". Los parámetros admitidos son include_reasoning, reasoning y reasoning_effort, por lo que puedes decidir si se devuelve el razonamiento y cuánto esfuerzo se aplica. Las opciones de imagen se pasan junto con la solicitud, cubriendo resolución, relación de aspecto, formato de salida, fondo, el número de imágenes y cualquier referencia de entrada.
Debido a que el modelo devuelve una sola imagen por solicitud, los trabajos que necesitan varias variaciones requieren llamadas separadas. La salida de texto no está entre sus modalidades de salida, por lo que las tareas que necesitan respuestas escritas corresponden a un modelo de texto. Cualquiera que trabaje con restricciones estrictas en los prompts debería considerar cómo interactúan los parámetros de razonamiento con la latencia antes de decidirse por una configuración.
%3B%0A%0Aconst%20result%20%3D%20await%20client.images.generate(%7B%0A%20%20%22model%22%3A%20%22sourceful%2Friverflow-v2.6-pro%22%2C%0A%20%20%22prompt%22%3A%20%22A%20minimalist%20product%20photo%20of%20a%20ceramic%20mug%20on%20a%20wooden%20table%22%2C%0A%20%20%22n%22%3A%201%2C%0A%20%20%22aspect_ratio%22%3A%20%221%3A1%22%0A%7D)%3B%0Aimport%20%7B%20writeFile%20%7D%20from%20%22node%3Afs%2Fpromises%22%3B%0Aawait%20writeFile(%22image.png%22%2C%20Buffer.from(result.data%5B0%5D.b64_json%2C%20%22base64%22))%3B%0A){kind=link}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "sourceful/riverflow-v2.6-pro",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
include_reasoningreasoningreasoning_effortEsta comunidad aún no tiene temas. Abre el primero sobre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro.