By RamthaMedia
RamthaMedia Free eBooks · August 2026
Price: Priceless
· 15 min read
Preface
एक ऑनलाइन सेलर को आज रात लिस्टिंग के लिए साफ बैकग्राउंड चाहिए, एक ब्रांड टीम को हर पोस्ट पर एक जैसा लोगो और फ़ॉन्ट चाहिए, और एक डेवलपर को यह सब कोड से चलाना है। Ideogram इन तीनों को एक ही जगह से जवाब देता है — टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन से लेकर बैकग्राउंड हटाने, टेक्स्ट को एडिट करने और अपने ब्रांड पर ट्रेन किए मॉडल तक। यह किताब हर उस असली पेज से गुज़रती है जो Ideogram ने खुद पब्लिश किया है — क़ीमतें, क्रेडिट का हिसाब, API के तरीके, लाइसेंसिंग की शर्तें — ताकि पढ़ने के बाद पहला जनरेशन अंदाज़े पर नहीं, समझ पर आधारित हो।
Chapter 1
आज रात एक प्रोडक्ट फोटो का बैकग्राउंड हटाना है
रात के दस बज चुके हैं, और कल सुबह मार्केटप्लेस पर नई लिस्टिंग जानी है। हाथ में एक प्रोडक्ट की तस्वीर है — मेज़ पर पड़ी, कमरे की रोशनी में खींची गई, बैकग्राउंड में सोफे का कोना दिख रहा है। Photoshop खोलना, मास्क बनाना, बालों जैसे पतले किनारों को ठीक करना — यह सब आधी रात को करने का समय नहीं है।
यहीं Ideogram का बैकग्राउंड रिमूवर काम आता है, और यह किसी सामान्य सेगमेंटेशन टूल जैसा नहीं है। ज़्यादातर टूल पिक्सल को सिर्फ़ 'फोरग्राउंड' या 'बैकग्राउंड' में बांटते हैं, जिससे कांच, बाल और महीन धारियों पर हल्का सा हेलो रह जाता है। Ideogram का मॉडल सीन को समझकर हर किनारे के पिक्सल को सही ट्रांसपेरेंसी और सही रंग के साथ दोबारा बनाता है — इसलिए कांच के गिलास के पार दीवार का रंग भी उतना ही सही झलकता है जितना असली फोटो में था।
काम बस एक अपलोड जितना आसान है: इमेज डालें, कुछ सेकंड में ट्रांसपेरेंट PNG वापस आ जाता है। जिन्हें एक साथ सैकड़ों प्रोडक्ट तस्वीरें साफ़ करनी हैं, उनके लिए यही काम API के ज़रिए भी होता है — हर तस्वीर की कीमत एक सेंट, यानी बड़े रिमूवल टूल्स से लगभग बीस गुना सस्ता।
जो कहा नहीं जाता, वह यह है: नतीजे में मिलने वाला लिंक हमेशा के लिए काम नहीं करता। वह लगभग चौबीस घंटे के लिए ही मान्य रहता है, इसलिए फाइल को उसी वक्त डाउनलोड करके सेव कर लेना ज़रूरी है। जो टीम कैटलॉग बैच में चलाती है, उसे यह एक-दो बार भूलने पर याद रह जाता है।
What you can actually do here
नीचे वे काम हैं जो Ideogram असल में करता है — हर पंक्ति उस अध्याय की ओर इशारा करती है जहाँ पूरा तरीका बताया गया है।
बनाना और साफ़ करना
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से सीधे ट्रांसपेरेंट PNG जनरेट करना | प्रोडक्ट सेलर, प्रिंट-ऑन-डिमांड डिज़ाइनर | prompt में 'transparent background' लिखें, मोड 'auto' रखें | किनारों पर हेलो नहीं आता काम सिर्फ़ generate मोड पर होता है |
| मौजूदा फोटो से बैकग्राउंड हटाना | ई-कॉमर्स टीम, फोटोग्राफर | Tools → Background Remover → अपलोड | बाल और शीशे पर भी साफ कटआउट हर इमेज पर लागत लगती है |
| फोटो से किसी ऑब्जेक्ट या वॉटरमार्क को हटाना | मार्केटप्लेस सेलर, स्टॉक क्लीनअप टीम | Tools → Object Remover → ऑब्जेक्ट पर ब्रश करें | आसपास की शैडो भी ठीक करता है मास्क के बाहर के पिक्सल भी बदल सकते हैं |
एक जैसा रखना
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| एक ही फोटो से किरदार को बार-बार जनरेट करना | मैस्कट डिज़ाइनर, स्टोरीबुक क्रिएटर | Character टैब → एक रेफरेंस फोटो अपलोड करें | पोज़, आउटफिट बदलने पर भी चेहरा वही रहता है पूरी तरह मुफ्त सुविधा है, पर बल्क के लिए प्लान चाहिए |
| अपने ब्रांड की तस्वीरों पर कस्टम मॉडल ट्रेन करना | ब्रांड टीम, एजेंसी | Models टैब → नया मॉडल बनाएँ → 15-100 इमेज अपलोड करें | हर नया जनरेशन आपके ब्रांड के लुक में आता है एक ट्रेनिंग रन की एक तय लागत है |
| किसी भी इमेज की स्टाइल को कॉपी करना | डिज़ाइनर जो एक जैसी लुक चाहते हैं | Style पैनल → 3 रेफरेंस इमेज तक अपलोड करें | स्टाइल हर आगे के जनरेशन में दोहराई जा सकती है – |
फाइनल तक ले जाना
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| इमेज के अंदर के टेक्स्ट को अलग लेयर में एडिट करना | पोस्टर, कवर और सोशल ग्राफ़िक डिज़ाइनर | Layerize Text बटन दबाएँ | फिर से जनरेट किए बिना कॉपी बदल सकते हैं घुमावदार या भारी स्टाइलाइज़्ड टेक्स्ट पर काम नहीं करता |
| एक ही क्रिएटिव को हर विज्ञापन साइज़ के लिए फिर से बनाना | मार्केटिंग टीम, एजेंसी | Tools → Ad Resizer → साइज़ चुनें | क्रॉप नहीं करता, ले-आउट को दोबारा बनाता है प्रति इमेज एक अलग लागत जुड़ती है |
| इमेज को 8K तक अपस्केल करना | प्रिंट-ऑन-डिमांड सेलर | Upscale बटन → साइज़ चुनें | ट्रांसपेरेंसी अपस्केल के बाद भी बनी रहती है 8K पर लागत सबसे ज्यादा होती है |
Chapter 2
एक ही चेहरा, चालीस बार
एक स्टोरीबुक क्रिएटर के लिए सबसे बड़ी दीवार वही होती है जो लगभग हर AI इमेज टूल पर आती है — पहला पन्ना जिस किरदार से शुरू होता है, दसवें पन्ने पर वह कोई और चेहरा बन जाता है। एक ही प्रॉम्प्ट, बस थोड़ा बदलाव, और चेहरा भटक जाता है।
Ideogram का Character फीचर इस समस्या को उलटे तरीके से हल करता है। एक ही रेफरेंस फोटो अपलोड करें, और मॉडल उस पहचान को हर आगे के जनरेशन में लॉक कर देता है — पोज़, आउटफिट, रोशनी या सीन बदलने पर भी। स्वतंत्र टेस्टिंग में यही फीचर छह अलग-अलग राउंड में — बेस जनरेशन से लेकर एक भारी सिनेमैटिक प्रॉम्प्ट तक — चेहरे की पहचान बनाए रखने में सबसे आगे निकला, जबकि कुछ दूसरे मॉडल पेचीदा प्रॉम्प्ट पर या तो भटक गए या नकली-सा दिखने लगे।
इसकी असली ताक़त सिर्फ़ एक फोटो से आती है — दस तस्वीरों का डेटासेट या अलग से मॉडल ट्रेन करने की ज़रूरत नहीं। एक LinkedIn हेडशॉट, एक ब्रांड मैस्कट, या एक स्टोरीबुक किरदार — तीनों एक ही रास्ते से चलते हैं: एक रेफरेंस, एक प्रॉम्प्ट, और जनरेट का बटन।
एक चीज़ जो साइट खुद साफ़ बताती है: अगर चेहरा फिर भी भटक रहा हो, तो पहला शक रेफरेंस फोटो पर करना चाहिए — फ्रंटल या 3/4 एंगल वाली, साफ़ रोशनी में खींची गई तस्वीर सबसे बेहतर नतीजा देती है। धुंधली या बहुत ज़्यादा फ़िल्टर वाली फोटो से पहचान लॉक होना मुश्किल हो जाता है।
Chapter 3
टेक्स्ट जो अपनी बनावट नहीं खोता
एक पोस्टर तैयार हुआ, हेडलाइन सही जगह बैठी, रंग भी वैसे ही जैसे चाहिए थे — और तभी टीम से एक शब्द बदलने की बात आती है। ज़्यादातर AI इमेज टूल में इसका सीधा जवाब होता है: पूरी इमेज को फिर से जनरेट करना, और उम्मीद करना कि बाकी सब वैसा ही रहे। अक्सर नहीं रहता।
Ideogram इसे अलग तरीके से हल करता है — Layerize Text के ज़रिए। एक बार डिज़ाइन बन जाने के बाद, यह बटन इमेज के अंदर की हर टेक्स्ट लाइन को अपनी अलग, एडिटेबल लेयर में तोड़ देता है। बाकी विज़ुअल डिज़ाइन जैसा था वैसा ही रहता है; सिर्फ़ टेक्स्ट को क्लिक करके बदला, फ़ॉन्ट स्वैप किया या साइज़ एडजस्ट किया जा सकता है।
यह सुविधा फ़्री टियर पर भी उपलब्ध है, और API के ज़रिए भी बुलाई जा सकती है — जिस टीम को दर्जनों वेरिएशन एक ही डिज़ाइन से निकालने हैं, वह इसे प्रोग्राम से चला सकती है। लेकिन यह अभी बीटा में है, और साइट खुद यह साफ़ बताती है कि सीधी, सामान्य टाइपोग्राफी पर यह सबसे अच्छा काम करता है — घुमावदार या भारी सजावटी अक्षरों को यह पहचान नहीं पाता।
जो बात आगे जुड़ती है वह Ideogram 4.0 की खुद की ट्रेनिंग से आती है — यह मॉडल टेक्स्ट रेंडरिंग को सबसे पहले हल करने वाले शोध पर बना है, इसलिए टाइपोग्राफी सिर्फ़ 'ठीक' नहीं आती, बल्कि शुरुआत से ही उस दर्जे की सोच के साथ बनाई जाती है जो लोगो और पैकेजिंग जैसे काम मांगते हैं।
Chapter 4
एक विज्ञापन, हर आकार में जो उसे चाहिए
एक कैंपेन क्रिएटिव तैयार है — वर्गाकार, इंस्टाग्राम पोस्ट के लिए एकदम सही। फिर याद आता है कि यही क्रिएटिव लीडरबोर्ड बैनर पर, मोबाइल बैनर पर, स्काईस्क्रेपर साइज़ पर, और एक कनेक्टेड-TV विज्ञापन में भी जाना है — पांच अलग-अलग आकार, और एजेंसी का हर घंटा गिना जाता है।
Ad Resizer इसे क्रॉप या स्ट्रेच करके हल नहीं करता — दोनों तरीके सब्जेक्ट को काट देते हैं या बिगाड़ देते हैं। यह पहले समझता है कि सब्जेक्ट, लोगो और कॉपी असल में कहाँ बैठे हैं, फिर टारगेट शेप के हिसाब से पूरा ले-आउट दोबारा बनाता है, और जहाँ फ्रेम बड़ा हुआ है वहाँ बैकग्राउंड को उसी तरह आगे बढ़ाता है।
एक अपलोड, और पूरा सेट एक साथ एक्सपोर्ट होता है — रंग, फ़ॉन्ट और मुख्य विज़ुअल हर साइज़ में एक जैसे रहते हैं, इसलिए हर प्लेसमेंट एक ही कैंपेन का हिस्सा लगता है, अलग-अलग एडिट किए गए टुकड़े जैसा नहीं।
लागत यहाँ टेक्स्ट और इमेज टोकन के हिसाब से जुड़ती है — सोर्स क्रिएटिव को समझने की लागत, फिर हर नए साइज़ को बनाने की लागत अलग से। जितने ज़्यादा प्लेसमेंट, उतनी बार यह जुड़ती चलती है, इसलिए किसी बड़े कैंपेन का बजट बनाते समय सिर्फ़ एक साइज़ की कीमत देखकर हिसाब लगाना गुमराह कर सकता है।
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Chapter 5
खाली शर्ट से स्टोरफ्रंट लिस्टिंग तक
प्रिंट-ऑन-डिमांड बेचने वाले के लिए सबसे बड़ा डर संख्या नहीं, बल्कि प्रिंट के वक़्त धुंधलापन है। एक डिज़ाइन स्क्रीन पर एकदम साफ़ दिखता है, फिर टी-शर्ट पर छपते ही किनारे भद्दे लगते हैं या बैकग्राउंड का हल्का धुंधलापन दिख जाता है।
Ideogram इस पूरे रास्ते को एक जगह जोड़ता है: नेटिव ट्रांसपेरेंसी में जनरेशन, प्रॉम्प्ट से एडिटिंग, 8K तक अपस्केलिंग, और फिर प्रोडक्ट मॉकअप बनाना — बिना किसी अलग टूल के। ज़्यादातर टी-शर्ट प्रिंट को 600 DPI से ऊपर चाहिए होता है, और 8K पर अपस्केल किया हुआ डिज़ाइन उस सीमा को आसानी से पार करता है, चाहे प्रिंट स्टिकर पर हो या बड़े पोस्टर पर।
एक डिज़ाइन से पूरा कलेक्शन बनाने का तरीका भी यहीं छिपा है: कलरवे बदलना है तो सिर्फ़ रंग का प्रॉम्प्ट दें, सीज़नल वर्ज़न चाहिए तो टेक्स्ट स्वैप करें — हर बार ट्रांसपेरेंसी बनी रहती है, दोबारा बैकग्राउंड हटाने की ज़रूरत नहीं पड़ती।
मॉकअप के लिए Photoshop टेम्पलेट या अलग मॉकअप जनरेटर की भी ज़रूरत नहीं — Edit फीचर से सीधे कहा जा सकता है 'इस डिज़ाइन को सफ़ेद टी-शर्ट पर छापो, शर्ट की प्रोडक्ट फोटो बनाओ', और लिस्टिंग पर डालने से पहले ही यह देखा जा सकता है कि असल प्रोडक्ट पर डिज़ाइन कैसा दिखेगा। साइट का अपना सुझाव यह है कि प्रॉम्प्ट में सब्जेक्ट पहले, फिर एक हल्का ट्विस्ट, फिर तीन से पांच नाम किए हुए फ्लैट रंग, और आख़िर में एक स्टाइल — और हर बार अंत में 'transparent background' लिखना कभी न भूलें।
Chapter 6
एक क्रेडिट असल में क्या खरीदता है
पहला महीना मुफ़्त में गुज़र गया, कुछ इमेज बनी, सब ठीक लगा। फिर दूसरे हफ़्ते में क्रेडिट खत्म हो गए और अगली इमेज के लिए इंतज़ार करना पड़ा — यही वह पल है जब क्रेडिट का असली हिसाब समझना ज़रूरी हो जाता है।
मुफ़्त प्लान पर हर हफ़्ते सीमित संख्या में 'slow' क्रेडिट मिलते हैं, और जनरेशन एक बार में सिर्फ़ एक ही चलती है। पेड प्लान पर तुरंत मिलने वाले 'priority' क्रेडिट जुड़ते हैं, private जनरेशन खुलती है, और एक साथ कई जनरेशन चलने की सुविधा भी। अलग-अलग मॉडल और रेंडरिंग मोड अलग-अलग मात्रा में क्रेडिट खर्च करते हैं — तेज़ मोड कम खर्च करता है, ऊँची क्वालिटी वाला मोड ज़्यादा।
जो सबसे ज़्यादा असर डालता है वह यह है कि इस्तेमाल न किए गए क्रेडिट अगले महीने आगे नहीं बढ़ते। महीने के आख़िर में बचे हुए क्रेडिट गिने नहीं जाते, वे बस खत्म हो जाते हैं। जो व्यक्ति हफ़्ते में एक बार काम करता है, उसके लिए एंट्री प्लान काफ़ी है; जो हफ़्ते में कई बार भारी बैच जनरेट करता है, उसके लिए असली सवाल फ़ीचर लिस्ट नहीं, बल्कि क्रेडिट का हिसाब बनता है।
API के रास्ते पर कीमत हर तस्वीर के लिए अलग से गिनी जाती है — मॉडल, साइज़ और क्वालिटी के हिसाब से बदलती है, और ट्रांसपेरेंट जनरेशन या अपस्केलिंग जुड़ने पर लागत और ऊपर जाती है। एक ही काम को वेब ऐप और API से चलाने पर कीमत का ढांचा अलग होता है, इसलिए बड़े पैमाने पर जाने से पहले दोनों के आंकड़े साथ रखकर देखना ज़रूरी है।
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Chapter 7
एक मॉडल जो आपके ब्रांड को पहचानता है
एक ब्रांड टीम की सबसे पुरानी शिकायत यह होती है: सामान्य AI मॉडल से जो भी निकलता है, वह लगभग सही दिखता है पर किसी का भी लग सकता है — क्योंकि वह मॉडल पूरे इंटरनेट पर ट्रेन हुआ है, किसी एक ब्रांड पर नहीं।
Custom Models इसे उलट देते हैं। पंद्रह से सौ ब्रांड इमेज अपलोड करें, और मॉडल उस विज़ुअल पहचान पर ही ट्रेन होता है — आर्ट डायरेक्शन, टाइपोग्राफी, रंग सब कुछ। इसके बाद हर नया जनरेशन बिना बार-बार 'ऐसा दिखना चाहिए' समझाए, अपने आप उस ब्रांड के लुक में आता है।
यह API से भी किया जा सकता है: डेटासेट बनाना, इमेज अपलोड करना, ट्रेनिंग शुरू करना और custom_model_uri के साथ जनरेट करना — पूरी प्रक्रिया कोड से चल जाती है। साइट खुद यह साफ़ कहती है कि संख्या से ज़्यादा गुणवत्ता का असर पड़ता है — चालीस बेहतरीन, अच्छी तरह कैप्शन की गई तस्वीरें, सौ सामान्य तस्वीरों से बेहतर नतीजा देती हैं।
एक बात जो सीधे कीमत से जुड़ी है: सेल्फ-सर्व ट्रेनिंग रन की एक तय, एक-बार की लागत है। टीम पर काम करने वालों के लिए एक और फ़ायदा है — एक बार ट्रेन किया मॉडल पूरी टीम शेयर कर सकती है, हर सदस्य को अलग से ट्रेन करने की ज़रूरत नहीं। और एंटरप्राइज़ स्तर पर, यह भी साफ़ लिखा है कि ट्रेनिंग का डेटा और बना मॉडल सिर्फ़ उस ग्राहक का रहता है — Ideogram के अपने मॉडल को सुधारने में इस्तेमाल नहीं होता।
Chapter 8
कोड से Ideogram को बुलाना, या सीधे Claude से पूछना
एक डेवलपर को अपने प्रोडक्ट में इमेज जनरेशन जोड़ना है, और सवाल यह नहीं कि क्या यह मुमकिन है, बल्कि यह कि सबसे कम रगड़ वाला रास्ता कौन सा है।
सीधा रास्ता REST API है — हर एंडपॉइंट एक तय काम करता है: /generate टेक्स्ट से इमेज बनाता है, /remove-background बैकग्राउंड हटाता है, /remove-object किसी चीज़ को मिटाता है। हर रिक्वेस्ट के साथ एक x-request-id वापस आता है, जिसे लॉग में रखने से सपोर्ट टिकट पर समस्या तुरंत पकड़ में आती है। ज़्यादातर एंडपॉइंट सिंक्रोनस हैं और छोटी इमेज पर कुछ सेकंड में जवाब देते हैं, पर मुश्किल इनपुट पर ज़्यादा समय लग सकता है — इसलिए क्लाइंट टाइमआउट कम-से-कम साठ सेकंड रखना सुरक्षित माना गया है।
जो टीम अपने काम को किसी AI असिस्टेंट के अंदर से चलाना चाहती है, उसके लिए MCP सर्वर एक अलग रास्ता खोलता है — Claude, ChatGPT, Cursor जैसे क्लाइंट सीधे इससे जुड़ सकते हैं, और उपयोगकर्ता को अलग से API key संभालने की ज़रूरत नहीं पड़ती; OAuth से एक बार लॉगिन करना काफ़ी है। यहाँ ध्यान देने वाली बात यह है कि MCP के ज़रिए इस्तेमाल भी उसी सब्सक्रिप्शन के क्रेडिट से कटता है जो वेब ऐप इस्तेमाल करता है — कोई अलग बिलिंग नहीं है।
जिन्हें अपने खुद के सिस्टम पर पूरा नियंत्रण चाहिए, उनके लिए एक तीसरा रास्ता भी है: JSON में structured प्रॉम्प्ट लिखना, जहाँ हर हिस्सा — सीन, स्टाइल, रंग पैलेट, टेक्स्ट का हर टुकड़ा — अपनी अलग जगह पर तय होता है, और मॉडल उसे बिल्कुल वैसे ही मानता है जैसे लिखा गया है, बिना अपनी तरफ़ से कुछ जोड़े।
Chapter 9
आपने जो बनाया है, उसके साथ आप क्या करने के लिए स्वतंत्र हैं
इमेज तैयार है, और अब असली सवाल आता है — क्या इसे बेचा जा सकता है, क्लाइंट को दिया जा सकता है, या किसी कैंपेन में इस्तेमाल किया जा सकता है? यह सवाल हर उस व्यक्ति के मन में आता है जिसने AI से बनी इमेज को किसी असली काम में लगाना हो।
जवाब साइट खुद साफ़ देती है: जो भी इमेज जनरेट होती है, उस पर Ideogram किसी तरह का मालिकाना हक़ नहीं रखता। कमर्शियल इस्तेमाल की इजाज़त है, बशर्ते तीसरे पक्ष के अधिकारों का उल्लंघन न हो और यूसेज पॉलिसी का पालन हो। सिर्फ़ एक अपवाद है — उस आउटपुट का इस्तेमाल किसी ऐसे मॉडल को ट्रेन करने में नहीं किया जा सकता जो Ideogram से मुक़ाबला करता हो।
मॉडल के वज़न (weights) का मामला अलग है, और यहीं ज़्यादातर लोग उलझ जाते हैं। खुले, quantized weights को शोध और निजी काम के लिए मुफ़्त में इस्तेमाल किया जा सकता है, बिना किसी पेमेंट के — लेकिन कमर्शियल तरीके से खुद के सर्वर पर होस्ट करने के लिए एक अलग, सेल्फ-सर्व लाइसेंस खरीदना होता है, जो हर महीने एक तय संख्या तक इमेज बनाने की इजाज़त देता है। जिसे इससे ज़्यादा चाहिए, कस्टमर-फेसिंग प्रोडक्ट बनाना है, या पूरी सटीकता वाले वज़न चाहिए, उसके लिए यह रास्ता Enterprise टीम से बात करने पर जाता है।
जो टीम कोई डिज़ाइन एजेंसी है और क्लाइंट को डिलिवरेबल दे रही है, उसके लिए इस अंतर को समझना — आउटपुट का इस्तेमाल बनाम मॉडल का इस्तेमाल — कॉन्ट्रैक्ट साइन करने से पहले ही साफ़ हो जाना चाहिए, बाद में नहीं।
Questions readers actually ask
क्या Ideogram से बनी इमेज बिना किसी शुल्क के बेची जा सकती हैं?
हाँ। जनरेट की गई इमेज पर Ideogram कोई मालिकाना हक़ नहीं रखता, और इन्हें कमर्शियल तरीके से इस्तेमाल किया जा सकता है, बशर्ते किसी तीसरे पक्ष के अधिकार का उल्लंघन न हो। सिर्फ़ एक पाबंदी है — इस आउटपुट से कोई ऐसा मॉडल ट्रेन नहीं किया जा सकता जो Ideogram को टक्कर देता हो।
बैकग्राउंड हटाने और कस्टम मॉडल ट्रेनिंग की क़ीमत में क्या फ़र्क़ है?
बैकग्राउंड हटाना हर इमेज पर एक तय, बहुत छोटी लागत के साथ आता है — प्रति इमेज एक सेंट। कस्टम मॉडल ट्रेनिंग एक बार की, तय लागत वाली प्रक्रिया है, जो एक अलग तरह का खर्च है और बार-बार नहीं दोहराया जाता जब तक मॉडल दोबारा ट्रेन न किया जाए।
क्या Ideogram के मॉडल वज़न (weights) को अपने सर्वर पर होस्ट किया जा सकता है?
हाँ, दो अलग रास्तों से। शोध और निजी काम के लिए quantized weights बिल्कुल मुफ़्त हैं। कमर्शियल तरीके से खुद होस्ट करने के लिए एक सेल्फ-सर्व लाइसेंस चाहिए, जो एक तय मासिक इमेज सीमा के साथ आता है; उससे ज़्यादा चाहिए तो Enterprise टीम से सीधे बात करनी होती है।
MCP सर्वर के ज़रिए Ideogram इस्तेमाल करने पर क्या अलग से बिलिंग होती है?
नहीं। MCP के ज़रिए किया गया हर इस्तेमाल उसी सब्सक्रिप्शन के क्रेडिट से कटता है जो वेब ऐप के लिए इस्तेमाल होता है — कोई अलग बिल नहीं आता।
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