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Configurações
Sourceful: Riverflow V2.6 Pro é o modelo principal da linha Riverflow 2.6 da Sourceful. A Sourceful desenvolve a família Riverflow, e este nível Pro está no topo dela. A categoria principal do modelo é a geração de imagens, e ele pertence a uma família que trata a geração como um fluxo de trabalho de produção, com um modelo de raciocínio integrado que planeja o trabalho em vez de produzir uma única passagem sem consideração.
O modelo aceita entradas de texto e imagem e produz saídas de imagem. Sua janela de contexto é de 32.768 tokens, e ele pode emitir até 29.491 tokens de saída, o que cobre o raciocínio que o modelo realiza junto com a geração. As imagens de saída podem ser produzidas em resolução 1K, 2K ou 4K, em proporções que abrangem 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 e auto. Os arquivos podem ser gravados como png, jpeg ou webp, e o fundo pode ser auto, transparent ou opaque. Uma única requisição retorna uma imagem, e até dez referências de entrada podem ser fornecidas. Um parâmetro size também é exposto. Como o modelo lida com entradas de texto e imagem, ele suporta trabalho de texto para imagem e de imagem para imagem na mesma família.
Essas capacidades apontam para alguns padrões práticos. Com até dez referências de entrada, o trabalho de imagem para imagem, como reestilização, orientação de composição a partir de material de referência ou refinamento iterativo de uma imagem existente, encaixa-se naturalmente. As opções de fundo transparent e opaque servem para ativos que precisam ser encaixados em um layout, e as proporções 21:9 e 9:16 cobrem banners largos e formatos verticais. A resolução de até 4K é útil quando o resultado é o ativo final e não um rascunho. Os parâmetros de raciocínio permitem que quem chama controle quanto esforço de planejamento o modelo gasta antes de gerar, o que importa para prompts com várias restrições.
Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "sourceful/riverflow-v2.6-pro". Os parâmetros suportados são include_reasoning, reasoning e reasoning_effort, então você pode decidir se o raciocínio é retornado e quanto esforço é aplicado. As opções de imagem são passadas junto com a requisição, cobrindo resolução, proporção, formato de saída, fundo, o número de imagens e quaisquer referências de entrada.
Como o modelo retorna uma única imagem por requisição, trabalhos que precisam de várias variações exigem chamadas separadas. A saída de texto não está entre suas modalidades de saída, então tarefas que precisam de respostas escritas pertencem a um modelo de texto. Qualquer pessoa que trabalhe com restrições rígidas de prompt deve considerar como os parâmetros de raciocínio interagem com a latência antes de definir as configurações.
%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 comunidade ainda não tem tópicos. Abra o primeiro sobre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro.