fal.ai

为创意应用选择模型端点

当应用需要根据文字生成图片、编辑已有图像或生成视频时，可从 fal.ai 的模型目录中选择对应任务的端点。实际可用能力取决于所选模型。

试用效果与接入参数

模型页面提供在线试用入口，可用于检查输入设置和观察示例生成效果。确定候选模型后，应依据端点文档核对输入参数、输出结构和调用方式，再通过 Python 或 JavaScript 客户端接入服务端程序或应用。

核对内容应结合具体任务：图像生成需关注提示词等输入参数、图像尺寸和输出规格；图像编辑需确认素材格式、文件大小及支持的编辑任务；视频生成需检查输入要求、视频时长限制和结果结构。部分端点对这些项目设有限制，具体以对应文档为准。

队列任务与结果接收

对于耗时较长的生成请求，可使用队列式接口提交任务、查询状态并获取结果，应用再根据任务状态安排结果接收和后续处理。生成耗时受模型、分辨率、视频时长和排队情况等因素影响，不能保证所有任务实时完成，也不能将某个模型的试用速度视为其他端点的性能保证。

成本、使用条件与后续维护

评估多种模型时，应结合目标任务比较效果、价格、输出规格和等待时间，并分别确认各端点的商用条件。

生产使用还需关注模型上线、版本更新和端点调整带来的集成变化，及时核对文档及变更信息。涉及素材上传、结果保存、数据保留和隐私要求时，应结合平台政策与具体服务条款确认。