모델가격엔터프라이즈
500개 이상의 AI 모델 API, 모든 것이 하나의 API로. CometAPI에서
Models API
개발자
빠른 시작문서API 대시보드
회사
회사 소개엔터프라이즈
리소스
AI 모델블로그변경 로그지원
서비스 이용약관개인정보 보호정책
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Midjourney/mj_turbo_reroll
M

mj_turbo_reroll

요청당:$0.168
상업적 사용
개요
기능
가격
API

Technical Specifications of mj-turbo-reroll

SpecificationDetails
Model IDmj-turbo-reroll
Model typeImage generation action endpoint for Midjourney-style reroll workflows
Primary functionRe-run an existing Midjourney generation in Turbo mode to produce a fresh result set from the same prompt context
Upstream ecosystemMidjourney-compatible proxy/API integrations
Speed modeTurbo mode
Performance profileTurbo jobs are designed to generate results up to 4× faster than standard Fast mode, though they consume Fast time at a higher rate upstream.
Typical operation classReroll / regenerate action on an existing task rather than a first-pass prompt submission.
Related workflowSubmit or locate an existing image task, identify the reroll action/button, send the reroll request, then poll or fetch the new task result.
Input dependencyUsually requires an existing task/job context and a reroll-specific action or customId, rather than only a plain text prompt.
OutputA new generated image task/result set derived from the same or remixed prompt context
Async supportYes; Midjourney-compatible APIs commonly return a task ID first and require later status retrieval or callback handling.
Callback/webhook supportCommonly supported through notification or callback hooks in compatible Midjourney proxy APIs.
Cost behaviorReroll is commonly grouped with Type 1 image actions in Midjourney-compatible Turbo pricing tables.

What is mj-turbo-reroll?

mj-turbo-reroll is CometAPI’s platform identifier for a Midjourney-compatible Turbo reroll capability. In practice, a “reroll” means regenerating an image job again so you get a new result set while keeping the original creative direction or task context. In Midjourney-compatible systems, reroll is treated as an image action alongside operations such as variation, outpaint, pan, and upscale-related actions.

The turbo part indicates that this model is mapped to Turbo-mode generation behavior. Midjourney documents Turbo Mode as a higher-speed GPU option available on newer Midjourney versions, with generation speeds that can be up to four times faster than Fast Mode.

Because reroll is an action on an existing job, mj-turbo-reroll is best understood not as a standalone text-to-image model for first submission, but as a specialized endpoint/workflow for regenerating prior image results quickly. Compatible APIs generally implement this by returning a task ID, then requiring you to fetch progress or receive a webhook callback when the rerolled task completes.

Main features of mj-turbo-reroll

  • Turbo-speed regeneration: Designed for rerolling image jobs in Turbo mode, which upstream Midjourney documentation describes as significantly faster than standard Fast mode.
  • Reroll-specific workflow: Focused on regenerating an existing task rather than creating an entirely new job from scratch. This is useful when you like the prompt direction but want different visual outcomes.
  • Task-based asynchronous processing: Compatible Midjourney APIs typically return a task ID first, letting applications poll for completion or handle results asynchronously.
  • Action/button integration: In many Midjourney proxy implementations, reroll is triggered via an action endpoint using a job-specific customId or button/action identifier extracted from a previous task result.
  • Webhook-friendly architecture: Common Midjourney-compatible APIs support callback URLs so applications can receive job-status updates automatically instead of polling continuously.
  • Fits multi-step image pipelines: Works well in production flows where users first imagine an image, inspect buttons/actions, then reroll, vary, pan, or upscale based on the returned task metadata.
  • Midjourney-compatible semantics: Aligns with the broader Midjourney action ecosystem, where reroll sits alongside variation, outpaint, inpaint, and other post-generation operations.

How to access and integrate mj-turbo-reroll

Step 1: Sign Up for API Key

To access mj-turbo-reroll, first create an account on CometAPI and generate an API key from the dashboard. Store the key securely and load it through an environment variable in your application so it is not hard-coded in client-side code or public repositories.

Step 2: Send Requests to mj-turbo-reroll API

Use CometAPI’s standard API configuration and set the model field to mj-turbo-reroll. Because this model is used for a reroll workflow, your request will typically be part of a multi-step image pipeline in which you first create or fetch an existing Midjourney-style task, then submit the reroll action using the required task context.

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mj-turbo-reroll",
    "input": {
      "task_id": "your_existing_task_id",
      "action": "reroll"
    }
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

After submission, retrieve the task result using CometAPI’s response payload and job-tracking workflow. For mj-turbo-reroll, verification usually means confirming that a new task was created successfully, monitoring it until completion, and checking that the returned images correspond to a fresh reroll of the original task rather than the original result set.

mj_turbo_reroll의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

mj_turbo_reroll 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
코멧 가격 (USD / M Tokens)공식 가격 (USD / M Tokens)할인
요청당:$0.168
요청당:$0.21
-20%

mj_turbo_reroll의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

더 많은 모델

G

Nano Banana 2

입력:$0.4/M
출력:$2.4/M
핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.
D

Doubao-Seedance-2-0

초당:$0.08
Seedance 2.0은 시네마틱하고 멀티샷 내러티브 비디오 생성에 초점을 맞춘 ByteDance의 차세대 멀티모달 비디오 기반 모델입니다. 단일 샷 텍스트-투-비디오 데모와 달리, Seedance 2.0은 레퍼런스 기반 제어(이미지, 짧은 클립, 오디오), 샷 전반의 캐릭터/스타일 일관성, 그리고 네이티브 오디오/비디오 동기화를 강조합니다 — 전문 창작 및 프리비주얼라이제이션 워크플로우에서 AI 비디오가 유용하게 쓰이도록 하는 것을 목표로 합니다.
C

Claude Opus 4.7

입력:$3/M
출력:$15/M
에이전트와 코딩을 위한 가장 지능적인 모델
A

Claude Sonnet 4.6

입력:$2.4/M
출력:$12/M
Claude Sonnet 4.6은 지금까지 가장 역량이 뛰어난 Sonnet 모델입니다. 코딩, 컴퓨터 사용, 장문맥 추론, 에이전트 계획, 지식 업무, 디자인 전반에 걸쳐 모델의 역량을 전면 업그레이드한 버전입니다. Sonnet 4.6은 베타 단계의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우도 제공합니다.
O

GPT-5.4 nano

입력:$0.16/M
출력:$1/M
GPT-5.4 nano는 속도와 비용이 최우선인 분류, 데이터 추출, 순위화, 하위 에이전트 등의 작업을 위해 설계되었습니다.
O

GPT-5.4 mini

입력:$0.6/M
출력:$3.6/M
GPT-5.4 mini는 대규모 워크로드를 위해 설계된 더 빠르고 더 효율적인 모델에 GPT-5.4의 강점을 접목합니다.