МоделиЦеныПредприятие
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Компания
О насПредприятие
Ресурсы
AI МоделиБлогЖурнал измененийПоддержка
Условия обслуживанияПолитика конфиденциальности
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Midjourney/mj_fast_shorten
M

mj_fast_shorten

За запрос:$0.056
Коммерческое использование
Обзор
Функции
Цены
API

Technical Specifications of mj-fast-shorten

SpecificationDetails
Model IDmj-fast-shorten
Provider familyMidjourney via CometAPI (cometapi.com)
Model typePrompt-shortening / prompt-optimization utility for Midjourney workflows; this is an inference based on the model name and its placement in CometAPI’s Midjourney model catalog rather than a detailed official feature description. (cometapi.com)
Primary purposeHelp transform longer Midjourney-style instructions into shorter prompt text that is easier to reuse in generation pipelines. This is an informed inference from the model identifier and surrounding Midjourney prompting documentation. (cometapi.com)
Access methodAPI access through CometAPI’s model routing platform. (cometapi.com)
Billing unitPer request. (cometapi.com)
Listed price$0.056 per request at the time the indexed CometAPI page was crawled. (cometapi.com)
Commercial useListed as supported on the CometAPI model page. (cometapi.com)
Typical workflow positionUsed before image generation, especially when prompts need to be condensed before being passed to a Midjourney image model or related automation flow. This is an inference based on Midjourney’s prompt-driven generation design.

What is mj-fast-shorten?

mj-fast-shorten is a CometAPI-hosted Midjourney-related utility model intended for prompt-shortening tasks. While the publicly indexed CometAPI page provides only limited descriptive detail, it clearly places the model in the Midjourney catalog, marks it as commercially usable, and prices it on a per-request basis. (cometapi.com)

Based on its name and catalog placement, mj-fast-shorten is best understood as a helper model for compressing or simplifying Midjourney prompts before they are sent into an image-generation workflow. That interpretation aligns with how Midjourney works in practice: image creation starts from text prompts, and developers often need cleaner, more compact prompt strings for experimentation, automation, or UX simplification.

In practical terms, this kind of model is useful when your application accepts verbose user descriptions, converts them into more concise prompt language, and then forwards the result into downstream Midjourney generation steps. Because the official indexed description is sparse, this usage description should be treated as a well-supported inference rather than an explicitly documented vendor guarantee. (cometapi.com)

Main features of mj-fast-shorten

  • Prompt condensation: Designed to reduce long-form creative instructions into shorter prompt text suitable for Midjourney-oriented workflows. This is inferred from the model identifier and catalog context. (cometapi.com)
  • Midjourney ecosystem alignment: The model is listed under CometAPI’s Midjourney model family, making it a natural fit for prompt preprocessing before image generation. (cometapi.com)
  • Fast request-based usage: The naming and pricing structure suggest lightweight, request-level usage rather than long-running generation jobs, which is useful for real-time product features such as prompt cleanup or shortening. (cometapi.com)
  • Commercial-use availability: CometAPI’s indexed listing flags the model for commercial use, which is helpful for teams embedding it into customer-facing tools or creative pipelines. (cometapi.com)
  • Workflow simplification: Shorter prompts can be easier to store, compare, remix, and iterate on in systems that also use Midjourney controls such as parameters, prompt editing, and variations.
  • Useful for prompt engineering pipelines: Midjourney’s documentation emphasizes that prompts are the starting point for generation, so a shortening utility can serve as a preprocessing step in prompt-engineering or prompt-normalization systems.

How to access and integrate mj-fast-shorten

Step 1: Sign Up for API Key

Sign up on CometAPI and create an API key from your dashboard. Once you have the key, store it securely and use it as a Bearer token in your API requests to access mj-fast-shorten. (cometapi.com)

Step 2: Send Requests to mj-fast-shorten API

Use CometAPI's Midjourney-compatible endpoint at POST /mj/submit/shorten.

curl https://api.cometapi.com/mj/submit/shorten \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "prompt": "a futuristic cityscape at sunset --v 6.1",
    "botType": "MID_JOURNEY",
    "accountFilter": {
      "modes": ["FAST"]
    }
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

The API returns a task object with a task ID. Poll GET /mj/task/{task_id}/fetch to check generation status and retrieve the output image URL when the task reaches a terminal state.

Функции для mj_fast_shorten

Изучите ключевые функции mj_fast_shorten, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для mj_fast_shorten

Изучите конкурентоспособные цены на mj_fast_shorten, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как mj_fast_shorten может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
За запрос:$0.056
За запрос:$0.07
-20%

Пример кода и API для mj_fast_shorten

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для mj_fast_shorten, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал mj_fast_shorten в ваших проектах.

Больше моделей

G

Nano Banana 2

Ввод:$0.4/M
Вывод:$2.4/M
Обзор основных возможностей: Разрешение: до 4K (4096×4096), на уровне Pro. Согласованность референс-изображений: до 14 референс-изображений (10 объектов + 4 персонажа), с сохранением согласованности стиля/персонажей. Экстремальные соотношения сторон: добавлены новые соотношения 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, подходят для длинных изображений, постеров и баннеров. Рендеринг текста: продвинутая генерация текста, подходит для инфографики и макетов маркетинговых постеров. Расширение поиска: интегрированы Google Search + Image Search. Граундирование: встроенный процесс рассуждения; сложные запросы анализируются перед генерацией.
D

Doubao-Seedance-2-0

В секунду:$0.08
Seedance 2.0 — это базовая мультимодальная модель для видео нового поколения компании ByteDance, ориентированная на кинематографическую генерацию многокадровых повествовательных видео. В отличие от однокадровых демонстраций text-to-video, Seedance 2.0 делает упор на управление на основе референсов (изображения, короткие клипы, аудио), последовательную согласованность персонажа и стиля между кадрами и нативную синхронизацию аудио/видео — с целью сделать видео на основе ИИ полезным для профессиональных творческих и превизуализационных рабочих процессов.
C

Claude Opus 4.7

Ввод:$3/M
Вывод:$15/M
Самая интеллектуальная модель для агентов и программирования
A

Claude Sonnet 4.6

Ввод:$2.4/M
Вывод:$12/M
Claude Sonnet 4.6 — наша самая мощная на сегодняшний день модель Sonnet. Это полноценное обновление навыков модели в областях программирования, использования компьютера, рассуждений с длинным контекстом, агентного планирования, интеллектуальной работы и дизайна. Sonnet 4.6 также поддерживает окно контекста на 1M токенов в бета-версии.
O

GPT-5.4 nano

Ввод:$0.16/M
Вывод:$1/M
GPT-5.4 nano предназначен для задач, в которых наибольшее значение имеют скорость и затраты, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и подагенты.
O

GPT-5.4 mini

Ввод:$0.6/M
Вывод:$3.6/M
GPT-5.4 mini сочетает сильные стороны GPT-5.4 с более быстрой и эффективной моделью, разработанной для высоконагруженных сценариев использования.