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# Grok Imagine API: 이미지 생성·편집 가이드

> xAI 계정 없이 LaoZhang API 키로 grok-imagine-image-2.0의 1K·2K 이미지를 이미지당 $0.055에 생성하고, 참조 이미지 최대 3장으로 편집합니다.

Grok Imagine Image 2.0은 xAI의 최신 이미지 모델입니다. 텍스트→이미지 생성과 참조 이미지 편집 모두 OpenAI 호환 Images 엔드포인트를 쓰며, 요청 한 번으로 여러 장을 받을 수 있습니다.

## grok-imagine-image-2.0 지원 범위

| 항목 | 내용 |
| - | - |
| 모델 ID | `grok-imagine-image-2.0`. 끝의 `.0`까지 포함 |
| 가격 | `1k` 또는 `2k`, `low` 또는 `medium` 모두 **이미지당 \$0.055**, 생성과 편집 동일. 정상적으로 반환된 이미지에 대해서만 과금 |
| 계정 | xAI 계정 불필요, LaoZhang API 키만 있으면 됨 |
| 토큰 그룹과 과금 방식 | `default`, 사용량 우선(권장) 또는 건당 과금 |
| 엔드포인트 | 텍스트→이미지: JSON `POST /v1/images/generations`, 참조 편집: multipart `POST /v1/images/edits` |
| 동시 요청과 속도 제한 | 플랫폼 차원의 동시 요청 제한과 스로틀링 없음. `429`는 업스트림 용량 때문에 발생하며, [동시 요청과 429](https://docs.laozhang.ai/ko/faq/api-concurrency.md) 참고 |
| 실패한 요청 | 이미지 없이 200이 아닌 응답을 받으면 과금되지 않음. 타임아웃 뒤에는 호출 로그를 확인하세요. [과금과 실패 처리](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/image-billing-and-failures.md) 참고 |

공개 가격은 2026년 9월 24일 기준이며 2026년 10월 14일에 확인했습니다. [모델 및 가격](https://docs.laozhang.ai/ko/models.md)에서 볼 수 있습니다. 이 모델은 xAI가 만들었고 이미지당 고정 가격 하나로 과금합니다. xAI는 해상도와 품질에 따라 가격을 매겨, 1K medium과 2K low는 \$0.06, 2K medium은 \$0.08이고 편집할 때는 입력 이미지당 \$0.01이 추가됩니다([xAI 모델 페이지](https://docs.x.ai/docs/models/grok-imagine-image-2.0), 2026년 10월 13일 확인). LaoZhang API에서는 이 모든 경우가 \$0.055이고, 편집에 입력 이미지 요금이 붙지 않습니다.

![Grok Imagine Image 2.0으로 생성한, 해 뜰 무렵 바다에 비친 빛이 있는 영화 같은 등대](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/YuJHjB7ivlJQODe0/images/samples/grok-generate.jpg?fit=max\&auto=format\&n=YuJHjB7ivlJQODe0\&q=85\&s=79f29d5f27a47afdbe81b006d15ddcf0)

아래 생성 예제의 출력: 2K, 16:9, medium. 프롬프트: A cinematic lighthouse at sunrise, detailed ocean reflections, no text

### 파라미터와 제한

| 파라미터 | 값 |
| - | - |
| 편집당 참조 이미지 | 1\~3장 |
| 해상도 | `1k` 또는 `2k` |
| 품질 | `low` 또는 `medium`, 반드시 직접 지정 |
| 종횡비 | 고정 15종. 생략하면 모델이 선택 |
| 요청당 이미지 수 | `n` 1\~10, 반환된 이미지 수만큼 과금 |
| 응답 형식 | `url` 또는 `b64_json` |

> [!WARNING]
>
> 편집은 xAI 문서에 나온 JSON 이미지 객체가 아니라 OpenAI 호환 파일 업로드 방식만 받습니다. 참조 이미지 4장 또는 5장을 보내면 요청이 실패하므로, 클라이언트에서 3장 제한을 지키고 제한을 넘긴 요청은 재시도하지 마세요.

## Grok Imagine 모델 선택

| 모델 ID | 지원 범위 | 이런 경우에 |
| - | - | - |
| `grok-imagine-image-2.0` | 1K/2K, `low`/`medium`, 고정 종횡비 15종, 참조 1\~3장 편집 | 신규 연동, 디테일이 많은 이미지, 참조 이미지 합성 |
| `grok-imagine-image` | 2026년 10월 30일 중단됨 | 대신 `grok-imagine-image-2.0` 사용 |
| `grok-imagine-image-quality` | 참조 이미지 수 제한이 더 작은 이전 품질 모델 | 기존 연동, 소규모 최종 결과물 작업 |

이전 모델인 `grok-imagine-image-quality`는 이미지당 \$0.045입니다. 2.0과 마찬가지로 정상적으로 반환된 이미지에 대해서만 과금합니다.

* `grok-imagine-image`: 2026년 10월 30일에 중단되어 지금은 호출하면 503을 반환합니다. `model`을 `grok-imagine-image-2.0`으로 바꾸세요. `aspect_ratio`와 다중 참조 편집은 같은 방식으로 동작합니다. [중단 공지](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/grok-imagine-image-retired-2026-10.md)를 참고하세요.
* `grok-imagine-image-quality`: xAI는 2026년 11월 2일부터 이 모델을 종료하고 요청을 `low` 품질의 `grok-imagine-image-2.0`으로 처리한다고 발표했습니다([xAI 마이그레이션 가이드](https://docs.x.ai/developers/migration/imagine-image-quality-nov-2)). 2026년 11월 3일 기준 LaoZhang API에서는 아직 호출할 수 있으며 이미지당 \$0.045입니다. 새로 연동한다면 2.0을 쓰고 `quality`를 직접 지정하세요.

## API 호출 전 준비

**1. API 키 발급과 보관**

[토큰 관리](https://api.laozhang.ai/token)에서 `default` 그룹의 키를 만들고 **과금 방식**(计费模式)을 **사용량 우선**(按量优先, 권장) 또는 **건당 과금**(按次计费)으로 설정합니다. 사용량 우선 키는 건당 과금 모델과 사용량 과금 모델을 모두 호출할 수 있고, 건당 과금 키는 건당 과금 모델만 호출할 수 있습니다.

키는 서버 측 환경 변수에 보관하고, 브라우저 코드, 공개 저장소, 로그에는 남기지 마세요.

**2. 모델 접근 권한과 가격 확인**

[모델 및 가격](https://api.laozhang.ai/account/pricing)에서 키가 `grok-imagine-image-2.0`을 쓸 수 있는지 확인하고 현재 가격을 확인하세요.

**3. 환경 설정**

키를 환경 변수로 설정하고, Python 예제에서 쓰는 OpenAI Python SDK를 설치합니다.

```bash theme={null}
export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
python3 -m pip install openai
```

**4. 이미지 한 장으로 시작**

먼저 `n=1`로 시작하세요. 결과를 저장해 내용과 크기를 확인하고 호출 기록을 살펴본 뒤에 해상도, 출력 수, 동시 요청을 늘리세요.

## 이미지 생성

아래 요청은 `medium` 품질의 2K, 16:9 이미지 한 장을 만들고 응답을 `grok-generation.json`에 저장합니다.

```bash theme={null}
curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "A cinematic lighthouse at sunrise, detailed ocean reflections, no text",
    "n": 1,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "quality": "medium",
    "response_format": "url"
  }' \
  -o grok-generation.json
```

성공하면 HTTP 200이 반환되고 `data`에 항목이 하나 들어 있습니다.

```json theme={null}
{
  "data": [
    {
      "url": "https://..."
    }
  ]
}
```

### 결과 저장

URL은 임시 링크이므로 바로 이미지를 내려받으세요. 아래 스크립트를 `save_images.py`로 저장하세요. 응답에 `url`이 있든 `b64_json`이 있든 모든 이미지를 파일로 저장하며, 파일 확장자는 이미지 데이터를 보고 정합니다.

```python save_images.py theme={null}
import base64
import json
import sys
import urllib.request
from pathlib import Path

response_file, stem = sys.argv[1], sys.argv[2]
response = json.loads(Path(response_file).read_text())
if not response.get("data"):
    sys.exit(f"{response_file}에 이미지가 없습니다: {response}")

for number, item in enumerate(response["data"], start=1):
    if item.get("b64_json"):
        # data:image/...;base64, 접두사가 있으면 제거하고, 빠진 패딩을 채웁니다.
        value = item["b64_json"].split(",", 1)[-1]
        image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
    else:
        with urllib.request.urlopen(item["url"], timeout=120) as download:
            image = download.read()
    if image.startswith(b"\x89PNG"):
        extension = "png"
    elif image[:4] == b"RIFF" and image[8:12] == b"WEBP":
        extension = "webp"
    else:
        extension = "jpg"
    path = Path(f"{stem}-{number}.{extension}")
    path.write_bytes(image)
    print(f"저장됨: {path}")
```

```bash theme={null}
python3 save_images.py grok-generation.json grok-lighthouse
```

스크립트는 `저장됨: grok-lighthouse-1.jpg` 같은 줄을 출력합니다. 파일을 열어 피사체, 텍스트, 구도를 확인하세요. URL 대신 이미지 바이트를 응답으로 받으려면 `response_format`을 `b64_json`으로 설정하세요. 같은 스크립트가 둘 다 처리합니다.

### Python SDK로 생성

OpenAI Python SDK는 Grok 이미지 옵션을 모두 이름 있는 파라미터로 제공하지 않으므로, `aspect_ratio`, `resolution`, `quality`는 `extra_body`로 전달합니다. 아래 예제는 Base64 출력을 요청하고 디코딩한 이미지를 저장합니다.

```python theme={null}
import base64
import os
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    timeout=180,
)

response = client.images.generate(
    model="grok-imagine-image-2.0",
    prompt="어두운 슬레이트 위에 놓인 고급 기계식 손목시계, 매크로 제품 사진",
    n=1,
    response_format="b64_json",
    extra_body={
        "aspect_ratio": "1:1",
        "resolution": "2k",
        "quality": "medium",
    },
)

value = response.data[0].b64_json.split(",", 1)[-1]
image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
extension = "png" if image.startswith(b"\x89PNG") else "jpg"
output = Path(f"grok-watch.{extension}")
output.write_bytes(image)
print(f"저장됨: {output}")
```

## 종횡비, 해상도, 품질

`grok-imagine-image-2.0`은 다음 15가지 고정 종횡비를 받습니다.

| 방향 | 값 |
| - | - |
| 정사각형 | `1:1` |
| 가로형 | `16:9`, `4:3`, `3:2`, `2:1`, `19.5:9`, `20:9`, `21:9`, `5:2` |
| 세로형 | `9:16`, `3:4`, `2:3`, `1:2`, `9:19.5`, `9:20` |

`aspect_ratio`를 생략하면 모델이 정하고, 레이아웃을 예측 가능하게 만들어야 할 때는 값을 직접 지정하세요.

* `resolution="1k"`는 더 빠르며 초안, 썸네일, 일괄 작업의 후보 이미지에 알맞습니다.
* `resolution="2k"`는 파일이 더 크고 지연 시간이 길며, 최종 결과물과 크롭용입니다.
* `quality="low"`는 속도를, `quality="medium"`은 디테일을 우선합니다.
* `quality="high"`와 `resolution="4k"`는 보내지 마세요.

응답에는 어떤 품질 단계가 쓰였는지 나오지 않습니다. 지연 시간과 출력 품질을 예측할 수 있도록 `auto`에 맡기지 말고 `quality`를 `low` 또는 `medium`으로 직접 지정하세요.

## 참조 이미지 한 장으로 편집

편집에는 파일 업로드가 필요합니다. 현재 디렉터리에 `product-photo.png`를 두고 다음을 실행하세요.

```bash theme={null}
curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=grok-imagine-image-2.0" \
  -F "prompt=머그컵을 무광 검은색으로 바꿔 주세요. 구도, 조명, 배경은 그대로 유지하세요." \
  -F "image=@product-photo.png" \
  -F "response_format=url" \
  -o grok-edit.json

python3 save_images.py grok-edit.json grok-edit
```

참조 편집은 장면을 다시 생성하는 방식이며, 픽셀 단위 마스크 인페인팅이 아닙니다. 저장한 이미지에서 피사체, 색, 텍스트, 구도를 확인하세요.

## 참조 이미지 두세 장으로 편집

참조 이미지마다 `image[]` 필드를 반복하세요. 아래 요청은 피사체, 장면, 스타일을 각각 별도 파일 세 개로 보냅니다.

```bash theme={null}
curl --fail-with-body "https://api.laozhang.ai/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F "model=grok-imagine-image-2.0" \
  -F "prompt=이미지 1의 제품을 이미지 2의 장면에 놓고, 이미지 3의 시각적 스타일을 적용해 주세요. 제품의 색은 유지하세요." \
  -F "image[]=@product.png" \
  -F "image[]=@scene.jpg" \
  -F "image[]=@style.jpg" \
  -F "aspect_ratio=3:2" \
  -F "response_format=url" \
  -o grok-multi-edit.json

python3 save_images.py grok-multi-edit.json grok-multi-edit
```

업로드한 순서가 프롬프트의 이미지 1, 이미지 2, 이미지 3에 대응합니다. 성공하면 이미지 한 장이 반환되며, `aspect_ratio=3:2`이면 1248×832 같은 가로형 결과가 나옵니다. 네 번째 참조 이미지를 보내면 요청 전체가 실패하므로, 요청을 보내기 전에 파일 수를 세어 보세요.

### Python SDK로 편집

한 장짜리 편집은 OpenAI SDK로 할 수 있습니다. 아래 예제는 URL을 받아 바로 이미지를 내려받습니다.

```python theme={null}
import os
import urllib.request
from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    timeout=180,
)

with open("product.png", "rb") as source:
    response = client.images.edit(
        model="grok-imagine-image-2.0",
        image=source,
        prompt="제품은 그대로 두고 배경을 비 내리는 네온 거리로 바꿔 주세요.",
        response_format="url",
    )

with urllib.request.urlopen(response.data[0].url, timeout=120) as download:
    image = download.read()
extension = "png" if image.startswith(b"\x89PNG") else "jpg"
output = Path(f"grok-sdk-edit.{extension}")
output.write_bytes(image)
print(f"저장됨: {output}")
```

참조 이미지가 여러 장이면 먼저 위의 cURL 방식으로 시작해, 사용하는 HTTP 클라이언트가 반복된 multipart 필드를 어떻게 직렬화하는지 확인하세요.

## 파라미터 목록

| 파라미터 | 타입 | 필수 | 동작 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | 예 | `grok-imagine-image-2.0` |
| `prompt` | string | 예 | 내용, 구도, 스타일, 그대로 유지할 디테일 |
| `n` | integer | 아니요 | 텍스트→이미지 출력 1\~10장. 반환된 이미지마다 과금 |
| `aspect_ratio` | string | 아니요 | 위의 15개 값 중 하나. 생략하면 모델이 선택 |
| `resolution` | string | 아니요 | 텍스트→이미지에서 소문자 `1k` 또는 `2k` |
| `quality` | string | 아니요 | `low` 또는 `medium`. `high`는 보내지 마세요 |
| `response_format` | string | 아니요 | `url` 또는 `b64_json` |
| `image` | file | 한 장 편집 시 | 로컬 이미지 한 장 |
| `image[]` | file | 여러 장 편집 시 | 필드를 반복해 파일 최대 3개 |

## 가격과 과금

요청이 실제로 반환한 이미지 수를 기준으로 과금합니다.

| 요청 | 과금 |
| - | - |
| `n=1`, 이미지 1장 반환 | 이미지 1장 |
| `n=4`, 이미지 4장 반환 | 이미지 4장 |
| `n=10`, 이미지 10장 반환 | 이미지 10장(현재 가격으로 \$0.55) |
| 참조 3장 편집, 이미지 1장 반환 | 이미지 1장 |

LaoZhang API는 `1k`와 `2k`, `low`와 `medium`에 같은 가격을 적용합니다. xAI는 해상도와 품질에 따라 가격을 매기며, 비교는 이 페이지 위쪽의 가격 설명에 있습니다.

대량 작업 전에 [콘솔](https://api.laozhang.ai/account/pricing)을 확인하고, 최종 청구 기준은 호출 기록으로 보세요.

## 오류 처리

| 상황 | 예상 결과 | 대처 |
| - | - | - |
| 잘못된 API 키 | 401 | 키를 교체하세요. 같은 인증 정보로 재시도하지 마세요 |
| `prompt` 누락 | 400 | 요청을 고치세요 |
| `n`이 10 초과 | 429가 반환될 수 있음 | `n`을 로컬에서 1\~10으로 검증하세요 |
| 지원하지 않는 종횡비 | 429가 반환될 수 있음 | 위에 나온 값을 사용하세요 |
| `resolution="4k"` | 503이 반환될 수 있음 | `1k` 또는 `2k`를 쓰세요. 일시적인 장애가 아닙니다 |
| `quality="high"` | 이미지가 반환될 수도 있음 | 조용한 대체 처리와 과금을 막으려면 로컬에서 거부하세요 |
| 참조 이미지 4장 또는 5장 | 500 | 3장으로 줄이세요. 같은 요청을 재시도하지 마세요 |

유효한 요청이 429, 네트워크 오류, 명백히 일시적인 5xx 오류를 만나면 지터를 둔 지수 백오프로 재시도하세요. 클라이언트 타임아웃이 난 뒤에는 같은 이미지를 두 번 생성하고 결제하지 않도록, 다시 보내기 전에 호출 기록을 확인하세요.

## 운영 환경에 적용하기 전에

1. 운영용 키로 `1k`, `low` 이미지 한 장을 생성합니다.
2. 결과를 저장해 실제 형식과 크기를 확인합니다.
3. 실제로 쓸 해상도, 품질, 종횡비, `n` 값 조합을 그대로 시험합니다.
4. 편집은 서로 다르고 민감하지 않은 참조 이미지를 쓰고, 각 이미지가 결과에 영향을 주는지 확인합니다.
5. 클라이언트에서 참조 이미지 3장 제한을 강제합니다.
6. 타임아웃은 `1k` `low` 요청에 60초 이상, `medium` 또는 `2k`에는 120\~180초로 설정합니다.
7. 동시 요청을 늘리기 전에 성공률, 지연 시간, 출력 수, 호출 기록을 대조합니다.

## 자주 묻는 질문

### xAI 계정 없이 Grok Imagine을 호출할 수 있나요?

네. xAI 계정이 아니라 LaoZhang API 키만 있으면 됩니다. 생성과 편집 모두 OpenAI 호환 Images 엔드포인트를 쓰고, 정상적으로 반환된 이미지에 대해서만 과금합니다.

### 정확한 모델 ID는 무엇인가요?

끝의 `.0`까지 포함해 `grok-imagine-image-2.0`을 쓰세요. 이전 모델인 `grok-imagine-image`는 2026년 10월 30일에 중단되었고, `grok-imagine-image-quality`는 별도의 이전 모델로, xAI가 11월 2일부터 종료한다고 발표했으니 새 연동에는 2.0을 쓰세요.

### 이미지당 과금인가요? 해상도와 품질이 가격에 영향을 주나요?

정상적으로 반환된 이미지당 과금합니다. 현재 `1k`, `2k`, `low`, `medium`은 모두 이미지당 가격이 같습니다. 예시는 위의 가격과 과금 절을 참고하세요. 지연 시간은 단계마다 다르므로 타임아웃을 그에 맞게 잡으세요. 2026년 10월 14일 기준으로 이 페이지의 이미지 생성 예제 프롬프트는 1K low에서 16초, 2K medium에서 71초가 걸렸고, 호출은 모두 \$0.055로 기록되었습니다.

![Grok Imagine Image 2.0이 1K low로 생성한, 해 뜰 무렵 햇빛이 바다에 반사되는 바위 해안의 등대](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/20UJZ-8MviaLAz5r/images/samples/grok-1k-low.jpg?fit=max\&auto=format\&n=20UJZ-8MviaLAz5r\&q=85\&s=f83ade14ebc124ee23ec1b56e1ab2ac3)

1K, low, 16:9: 16초, \$0.055

![Grok Imagine Image 2.0이 2K medium으로 생성한, 해 뜰 무렵 구름과 파도가 정교한 바위 해안의 등대](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/20UJZ-8MviaLAz5r/images/samples/grok-2k-medium.jpg?fit=max\&auto=format\&n=20UJZ-8MviaLAz5r\&q=85\&s=0911bebb8edf5ac6b2e8ac61deba42b3)

2K, medium, 16:9: 71초, \$0.055

이미지 없이 200이 아닌 오류를 반환한 요청은 이미지 과금이 없습니다. 다만 클라이언트 타임아웃은 실패와 같지 않습니다. 서버가 이미지를 끝까지 만들어 과금했을 수 있으니, 다시 보내기 전에 호출 기록을 확인하세요. 최종 청구 기준은 호출 기록입니다.

### xAI의 JSON 형식으로 편집하거나 참조 이미지를 4장 또는 5장 보낼 수 있나요?

둘 다 안 됩니다. 편집은 multipart 파일 업로드만 받으며 참조 이미지는 최대 3장입니다. 이 페이지 위쪽 표에도 나와 있습니다. xAI의 JSON 이미지 객체를 보내면 HTTP 400이 반환됩니다.

xAI 문서는 OpenAI SDK의 `images.edit()`이 Grok 편집에서 동작하지 않는다고 설명하지만, 이는 JSON만 받는 xAI 자체 API에 해당하는 이야기입니다.

LaoZhang API에서는 위의 Python SDK로 편집 절에 나온 대로 한 장짜리 편집에 `images.edit()`을 쓸 수 있습니다. 참조 이미지가 여러 장이면 cURL의 `image[]` 방식으로 시작하세요.

### 편집하면 어떤 종횡비가 반환되나요?

xAI에 따르면 `aspect_ratio` 없이 편집하면 첫 번째 참조 이미지의 종횡비를 따릅니다. 프레임을 고정하려면 편집 요청에 `aspect_ratio`를 추가하세요. 참조 이미지 세 장 예제는 `aspect_ratio=3:2`를 쓰고 1248×832 이미지를 반환합니다.

### 이전 결과를 이어서 계속 편집할 수 있나요?

네. 이전 결과를 내려받아 `image`로 업로드하고, 프롬프트에는 이번 라운드의 변경 사항만 쓰세요. 예를 들어 "나머지는 모두 그대로 두고 금색 테두리를 추가해 주세요."처럼 씁니다. 라운드마다 새 편집 요청이며, 반환된 이미지에 대해 과금됩니다.

### 생성한 이미지는 어떻게 보관해야 하나요?

URL 결과는 바로 내려받아 직접 쓰는 스토리지에 저장하세요. xAI도 반환된 URL을 임시 링크로 설명합니다. 이미지가 API 응답 안에 들어와야 한다면 `b64_json`을 쓰세요.

## 출처와 관련 문서

* [Grok Imagine Image 2.0 출시 공지](https://docs.laozhang.ai/en/announcements/grok-imagine-image-2-0-2026-09.md): 제공 현황과 참조 3장 편집 범위
* [xAI Grok Imagine Image 2.0 모델](https://docs.x.ai/developers/models/grok-imagine-image-2.0): 공식 모델 ID와 해상도·품질별 업스트림 가격
* [xAI image generation](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation): 공식 종횡비, 해상도, 품질, 일괄 생성, 응답 형식
* [xAI image editing](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/editing): LaoZhang API의 multipart 인터페이스와 다른 업스트림 JSON 편집 형식
* [xAI multi-image editing](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/multi-image-editing): 다중 이미지 편집 프롬프트 작성법. LaoZhang API는 편집당 참조 이미지를 최대 3장 받습니다
* [Images API 레퍼런스](https://docs.laozhang.ai/ko/api-reference/images.md): 공통 요청·응답 구조
* [이미지 API 비교](https://docs.laozhang.ai/ko/api-capabilities/image-generation-guide.md): Grok Imagine과 다른 이미지 모델 비교
* [콘솔의 모델 및 가격](https://api.laozhang.ai/account/pricing): 내 계정의 모델, 그룹, 가격, 호출 기록


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