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सेटिंग्स
Sourceful: Riverflow V2.6 Pro, Sourceful की Riverflow 2.6 लाइनअप का फ्लैगशिप मॉडल है। Sourceful, Riverflow परिवार बनाता है, और यह Pro टियर उसके शीर्ष पर बैठता है। मॉडल की मुख्य श्रेणी इमेज जनरेशन है, और यह एक ऐसे परिवार से संबंधित है जो जनरेशन को एक प्रोडक्शन वर्कफ़्लो मानता है, जिसमें एक एकीकृत रीज़निंग मॉडल होता है जो काम की योजना बनाता है बजाय एकल बिना सोचे-समझे पास तैयार करने के।
मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और इमेज आउटपुट उत्पन्न करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,768 टोकन है, और यह अधिकतम 29,491 आउटपुट टोकन उत्सर्जित कर सकता है, जो जनरेशन के साथ-साथ मॉडल द्वारा की जाने वाली रीज़निंग को कवर करता है। आउटपुट इमेज 1K, 2K या 4K रेज़ोल्यूशन पर उत्पन्न की जा सकती हैं, जिनके आस्पेक्ट रेशियो में 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 और auto शामिल हैं। फ़ाइलें png, jpeg या webp के रूप में लिखी जा सकती हैं, और बैकग्राउंड auto, transparent या opaque हो सकता है। एक अनुरोध एक इमेज लौटाता है, और अधिकतम दस इनपुट रेफ़रेंस दिए जा सकते हैं। एक size पैरामीटर भी उपलब्ध है। चूंकि मॉडल टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट संभालता है, यह एक ही परिवार में text-to-image और image-to-image काम का समर्थन करता है।
ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। अधिकतम दस इनपुट रेफ़रेंस के साथ, image-to-image काम जैसे रीस्टाइलिंग, रेफ़रेंस सामग्री से कंपोज़िशन मार्गदर्शन या किसी मौजूदा इमेज का पुनरावृत्तिशील परिष्करण स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है। transparent और opaque बैकग्राउंड विकल्प उन एसेट्स के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें किसी लेआउट में सीधे रखना होता है, और 21:9 तथा 9:16 रेशियो चौड़े बैनर और वर्टिकल फ़ॉर्मेट को कवर करते हैं। 4K तक का रेज़ोल्यूशन तब उपयोगी होता है जब परिणाम ड्राफ़्ट के बजाय अंतिम एसेट हो। रीज़निंग पैरामीटर कॉलर को यह नियंत्रित करने देते हैं कि मॉडल जनरेट करने से पहले कितना प्लानिंग प्रयास करता है, जो कई बाध्यताओं वाले प्रॉम्प्ट के लिए मायने रखता है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "sourceful/riverflow-v2.6-pro" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित पैरामीटर include_reasoning, reasoning और reasoning_effort हैं, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि रीज़निंग लौटाई जाए या नहीं और कितना प्रयास लगाया जाए। इमेज विकल्प अनुरोध के साथ पास किए जाते हैं, जो रेज़ोल्यूशन, आस्पेक्ट रेशियो, आउटपुट फ़ॉर्मेट, बैकग्राउंड, इमेज की संख्या और किसी भी इनपुट रेफ़रेंस को कवर करते हैं।
चूंकि मॉडल प्रति अनुरोध एक इमेज लौटाता है, कई वेरिएशन चाहने वाले कामों के लिए अलग कॉल की आवश्यकता होती है। टेक्स्ट आउटपुट इसकी आउटपुट मोडैलिटी में शामिल नहीं है, इसलिए लिखित उत्तर चाहने वाले कार्य किसी टेक्स्ट मॉडल के साथ करने चाहिए। कड़े प्रॉम्प्ट बाध्यताओं के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को सेटिंग्स तय करने से पहले यह विचार करना चाहिए कि रीज़निंग पैरामीटर लेटेंसी के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
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apiKey: process.env.API14_API_KEY,
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const result = await client.images.generate({
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"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_effortइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Sourceful: Riverflow V2.6 Pro के बारे में पहला टॉपिक खोलें।