이 가이드에서는 black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image와 같은 인기 있는 모델 엔드포인트 중 하나를 사용하는 방법을 안내합니다. 시작하기 전에 대시보드에서 API 키를 확인하십시오. 이 키는 sunra API에 대한 요청을 인증하는 데 필요합니다. 시작하려면 아래에서 선호하는 프로그래밍 언어를 선택하십시오.

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JavaScript/Node.js

시작하려면 클라이언트 패키지를 설치하고 API 키로 구성하십시오. 
npm install @sunra/client
API 키를 환경 변수로 설정하십시오. 
export SUNRA_KEY="여기에-api-키-입력"
구성되면 sunra 클라이언트를 사용하여 모델 API 엔드포인트를 호출할 수 있습니다. 
import { sunra } from "@sunra/client";

// 선택적으로 환경 변수에 설정된 것과 다른 API 키로 클라이언트를 구성합니다.
sunra.config({
  credentials: "YOUR_SUNRA_KEY",
});

const result = await sunra.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image", {
  input: {
    prompt: "수채화 스타일로 버섯 아래에서 책을 읽고 있는 안경 쓴 토끼.",
    width: 1024,
    height: 768,
    output_format: "jpeg"
  },
});

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Python

pip를 사용하여 Python 클라이언트 라이브러리를 설치합니다. 
pip install sunra-client
API 키를 환경 변수로 설정하십시오. 
export SUNRA_KEY="여기에-api-키-입력"
클라이언트를 구성하고 사용합니다. 
import sunra_client

result = sunra_client.subscribe(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
        "prompt": "수채화 스타일로 버섯 아래에서 책을 읽고 있는 안경 쓴 토끼.",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "output_format": "jpeg"
    },
    with_logs=True,
    on_enqueue=print,
    on_queue_update=print,
)
print(result)

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Java

선호하는 빌드 시스템을 사용하여 Java 클라이언트 라이브러리를 프로젝트에 추가합니다. 
implementation("ai.sunra.client:sunra-client:0.1.5")
API 키를 환경 변수로 설정하십시오. 
export SUNRA_KEY="여기에-api-키-입력"
클라이언트를 구성하고 사용합니다. 
import ai.sunra.client.*;
import ai.sunra.client.queue.*;
import java.util.Map;
import com.google.gson.JsonObject;
import java.util.function.Consumer;

ClientConfig config = ClientConfig.builder()
    .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
    .build();

SunraClient client = SunraClient.withConfig(config);
Map<String, Object> input = Map.of(
    "prompt", "수채화 스타일로 버섯 아래에서 책을 읽고 있는 안경 쓴 토끼.",
    "width", 1024,
    "height", 768,
    "output_format", "jpeg"
);

Consumer<QueueStatus.StatusUpdate> statusUpdateHandler = update -> {
    String status = update.getStatus().toString();
    String message = String.format("\n상태 업데이트: %s, 요청 ID: %s",
        status, update.getRequestId());
    System.out.println(message);
};

SubscribeOptions<JsonObject> options = SubscribeOptions.<JsonObject>builder()
    .input(input)
    .resultType(JsonObject.class)
    .onQueueUpdate(statusUpdateHandler)
    .logs(true)
    .build();

Output<JsonObject> response = client.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image", options);
System.out.println("완료!");
System.out.println(response.getData());

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다음 단계

Flux kontext pro 및 Kling v2 master와 같은 다양한 모델을 바로 사용할 수 있는 API로 제공합니다. 모델 실험실에서 이러한 모델을 살펴보십시오. 모델을 사용하려면 “API” 탭을 방문하여 URL, 소스 코드 및 사용 예제를 찾아 애플리케이션에 원활하게 통합하는 데 도움을 받으십시오. 각 클라이언트 라이브러리에 대한 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리 설명서를 참조하십시오.