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Grok Imagine is xAI’s AI video generation model for creating high-quality videos with realistic motion, native audio, and synchronized speech. Grok Imagine 1.5 introduces faster generation speeds, improved motion physics, and stronger visual consistency for modern AI video applications.
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| ルールとモダリティ | Channel | クレジット | 価格（USD） | 公式/参考価格 | 1日の節約額 |
|---|---|---|---|---|---|
image-upscale imagegrok | Starter | 1per run | $0.005 | - | - |
grok-imagine の完全ガイド
ApiPass を使用して、xAI が開発した Grok Imagine Upscale のリファインメントワークフローにアクセスできます。この API により、対応モデルで生成されたメディアアセットを強化できます。以前に成功した生成タスクの task_id を送信することで、当社の統合 API インフラストラクチャを通じて、高忠実度の解像度およびディテール強化プロセスをトリガーできます。
Grok Imagine Upscale は、上流のサードパーティモデルを活用してメディアアセットを強化する高忠実度のリファインメントワークフローです。処理スループットを最適化し、構造的忠実度を維持するため、基盤モデルは任意の外部 URL を受け付けません。代わりに、ApiPass 経由で生成に成功した過去のアセット（grok-imagine/text-to-image または grok-imagine/text-to-video で完了したタスクなど）の内部テレメトリマトリクスをネイティブに処理します。ApiPass は、あなた固有の task_id を高解像度再構成用の専用 GPU クラスターへ安全にプロキシします。
完了済みの ApiPass 生成ジョブから直接開始できます。その固有の task_id を送信して新しい強化ワークフローを初期化し、一貫した環境設定を維持しながら、不要な外部データの再取り込みを回避します。
アップスケールリクエストは非同期で処理されます。作成エンドポイントは即座に taskId と queued ステータスを返すため、バックエンドは負荷の高い処理を当社の最適化された GPU クラスターへオフロードできます。
本番環境レベルのシステム統合では、callBackUrl を指定してください。ApiPass はタスク完了または失敗時に JSON ペイロードを自動的にプッシュし、頻繁なポーリングを不要にします。
既存の内部タスク履歴を、アップスケーリングワークフローの正確なマトリクスソースとして活用します。これにより構造的忠実度を確保しながら、テクスチャ、鮮明さ、解像度を大幅に向上させます。
主な必須ペイロードは task_id です。完了済みで対応しているソースタスクの ID を指定するだけで、残りは ApiPass エンジンが処理します。
POST /api/v1/jobs/createTask で起動し、GET /api/v1/jobs/recordInfo で追跡し、callBackUrl で最終出力を受け取ることで、プログラム可能なルーチンをシームレスに構築できます。
AI 生成の画像や動画ドラフトを、鮮明な高解像度のクリエイティブデモ、製品紹介、プレミアムデジタルアセットへプログラム的に引き上げます。
バックエンドロジック内でアセット生成とアップスケーリングを連結できます。まずメディアを生成し、success 状態を検知したら、返されたソースタスク ID を grok-imagine/upscale に直接転送するようシステムを設定できます。
高忠実度の動画および画像アップスケーリングを、自動化されたバックエンドワークフロー、デジタルアセット管理（DAM）プラットフォーム、社内 AI 生成パイプラインへ直接統合できます。
ApiPass プロキシエコシステム経由でサードパーティモデルを利用する際のデータ入力ライフサイクルを理解しましょう：
生成エンドポイント（例：text-to-image、image-to-image）を使用して、アセットをゼロから作成します。ソース生成タスクのステータスが successful を返した後にのみ、grok-imagine/upscale へ移行してください。
レイテンシやアクセス制限が発生する可能性のあるサードパーティホストの URL を扱う代わりに、この image-to-image ワークフローは、シームレスなクロスモデル処理のために内部 ApiPass タスク識別子のみに厳密に依存します。
/api/v1/jobs/recordInfo によるポーリングは、ローカル開発やデバッグ時に最適です。本番稼働中のマルチテナントシステムでは、callBackUrl を渡すことを強く推奨します。
デフォルトチャネルは auto です。ApiPass はリアルタイムの価格と安定性メトリクスに基づいて、利用可能なプロバイダー間でタスクを自動的に割り当てます。
コスト、安定性、実行動作をより細かく制御したい場合は、starter、regular、または official を選択できます。starter は制限付きクォータでの超低コストテスト向けに設計されており、regular はバランスの取れた標準オプション、official は安定性とより高速なタスク実行を優先します。
新規ユーザーは ApiPass クレジットを使用して、ワークフローをテストし、タスクベース入力を検証し、本番移行前にコールバックまたはポーリングの動作を確認できます。
ApiPass モデルを使用してアセットを生成し、正常に完了するまで待ちます。返された task_id を取得します。
model パラメータを grok-imagine/upscale に設定し、ソースタスク ID を input.task_id に渡して、/api/v1/jobs/createTask へ POST リクエストを送信します。
GET /api/v1/jobs/recordInfo?taskId=YOUR_TASK_ID をポーリングするか、システム webhook が高解像度出力を指定した callBackUrl へ直接 POST するのを待ちます。
すべてのAPIはBearer Tokenによる認証が必要です。
Authorization: Bearer
非同期の Grok Imagine 動画アップスケールタスクを作成します。このモデルは、以前に正常完了した Kie AI Grok 動画タスクで生成された動画をアップスケールします。
1{
2 "model": "grok-imagine/upscale",
3 "channel": "auto",
4 "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback",
5 "input": {
6 "task_id": "task_grok_12345678"
7 }
8}model必要stringモデルエンドポイント名。この API では grok-imagine/upscale を使用します。
grok-imagine/upscale
channelオプションstringデフォルトの channel は auto です。APIPASS はリアルタイムの価格と安定性指標に基づいて、利用可能なプロバイダー間でタスクを自動的に割り当てます。starter は超低コストですが、クォータが制限され安定性は低めです。regular は標準で、公式 API より大幅に安価ですが、安定性は中程度です。official はモデルネイティブ API を使用し、高い安定性、高速なタスク実行、公式価格が適用されます。
デフォルトの channel は auto です。APIPASS はリアルタイムの価格と安定性指標に基づいて、利用可能なプロバイダー間でタスクを自動的に割り当てます。starter は超低コストですが、クォータが制限され安定性は低めです。regular は標準で、公式 API より大幅に安価ですが、安定性は中程度です。official はモデルネイティブ API を使用し、高い安定性、高速なタスク実行、公式価格が適用されます。
利用可能なオプション：
auto
callBackUrlオプションstring任意のコールバック URL。指定すると、アップスケールタスクの完了または失敗後に、ApiPass がこの URL へタスク完了更新を送信します。
https://your-domain.com/api/callback
task_id必要string以前に正常完了した Kie AI 動画生成タスクのタスク ID。grok-imagine/text-to-video などの Kie AI 動画生成モデルから取得されたものである必要があります。外部動画 URL はサポートされていません。
最大長は 100 文字です。例の値はプレースホルダーです。本番環境では、実際に完了した Grok/Kie 動画タスク ID を使用してください。
task_grok_12345678
1curl -X POST "https://api.apipass.dev/api/v1/jobs/createTask" \
2 -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
3 -H "Content-Type: application/json" \
4 -d '{
5 "model": "grok-imagine/upscale",
6 "channel": "auto",
7 "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback",
8 "input": {
9 "task_id": "task_grok_12345678"
10 }
11}'1{
2 "taskId": "task_xxx",
3 "status": "queued"
4}taskId作成された ApiPass タスク ID。この ID をクエリエンドポイントで使用して、進行状況と結果を取得します。
status初期タスクステータス（例: queued）。
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Generate photorealistic images with robust text
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Nano Banana 2 Lite, aka Gemini 3.1 Flash-Lite Image, is a newly released image model from Google DeepMind built for fast 1K image generation, efficient creative iteration, prompt-based image editing, and responsive visual output in product-facing creative scenarios.
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Generate intentionally designed visuals with less prompting using the latest OpenAI GPT Image 2 model.
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Fast image generation model built on Gemini 3.1 Flash Image. Supports text-to-image, image editing, multi-image fusion with up to 14 reference images, Google Search grounding, and outputs up to 4K resolution.
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