Pruna AI: p-image-upscale

P-Image Upscale ist ein Bild-Upscaling-Modell von Pruna, das die Auflösung mithilfe von KI auf einen konfigurierbaren Zielwert von 1 bis 8 Megapixeln erhöht. Es enthält optionale Steuerelemente zur Detail- und Realismusverbesserung, um die Ausgabequalität zu steigern, was besonders bei KI-generierten Bildern effektiv ist. Es unterstützt die Ausgabeformate JPEG und PNG sowie sowohl synchrone als auch asynchrone Verarbeitung.

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p-image-upscale

VerfügbarPruna AIBildSynchron

Preis: Ab $0.005
Modalitäten: Bild

Erste Schritte

API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.

Senden Sie Ihre erste Anfrage

Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.

BildbearbeitungTokenLab-Endpunkt

POST/v1/images/generations

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "operation": "image-to-image",
  "model": "p-image-upscale",
  "prompt": "A minimalist product photo of matte black headphones on a soft blue background.",
  "image_url": "https://example.com/source.png"
}'

Preise

Der offizielle Preis ist die öffentliche Basisvorgabe des Modellerstellers. Der TokenLab-Preis ist das, was du für dieses Modell auf TokenLab zahlst.

Bildbearbeitung

Pro Bild

Offizieller Preis: $0.005
Official: $0.005
Rabatt: -

	Offizieller PreisPro Bild	OfficialPro Bild	Rabatt
Bildbearbeitung	$0.005	$0.005	-

Nutzung & Aktivität

Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.

Nutzung & Verfügbarkeit

Letzte 24 Stunden

Noch keine Daten

Modellleistung

Zuletzt aktualisiert 1. Okt. 2026, 05:27 UTC

Metriken erscheinen, sobald die Schwellenwerte für Datenschutz und Datenvolumen erreicht sind.

Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.

In Console öffnen

Öffne P-Image Upscale in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.

Erstelle ein Bild mit p-image-upscale über image-edit an /v1/images/edits. Zeige Ergebnis, Kosten und Limits.

Anwendungsfälle

Produktvisuals

Erstellen Sie aus wenigen Prompts Kampagnenbilder, Katalogszenen und Designrichtungen.

Iterative Bearbeitung

Bestehende Bilder bearbeiten und neue Varianten erstellen.

Kreativ-Tests

Prompts, Ausgabemengen und Antwortformate direkt vergleichen.

Direkter Vergleich

Vergleiche Antwortqualität, Latenz und Preis direkt nebeneinander.

Prompt-Beispiele

Erzeuge ein klares Produktfoto matter schwarzer Kopfhörer auf weichem blauen Verlauf.

Bearbeite das Quellbild zu einem hochwertigen E-Commerce-Hero mit natürlichen Schatten.

Gib mir drei visuelle Richtungen für ein Launch-Banner eines Entwickler-Tools.

FAQ

Was kostet P-Image Upscale?

Auf TokenLab kostet P-Image Upscale $0.005 Pro Bild. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.

Wofür eignet sich P-Image Upscale am besten?

P-Image Upscale unterstützt Bildbearbeitung. Öffne es direkt in Create.

Wie teste ich P-Image Upscale?

Öffnen Sie P-Image Upscale in Create. Dort können Sie ein Beispiel für /v1/images/generations direkt ausprobieren.

Welchen Endpunkt soll P-Image Upscale verwenden?

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits für P-Image Upscale. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.

Kann ich P-Image Upscale vor der Integration testen?

Ja. Console öffnen startet einen vorbereiteten Entwurf für P-Image Upscale und behält Ihren Prompt nach der Anmeldung bei, sodass kein Kontext verloren geht.

Welche Operationen unterstützt P-Image Upscale?

P-Image Upscale unterstützt Bildbearbeitung. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.