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_turbo_variation
M

mj_turbo_variation

За запрос:$0.168
Коммерческое использование
Обзор
Функции
Цены
API

Technical Specifications of mj-turbo-variation

PropertyDetails
Model IDmj-turbo-variation
Model typeImage variation / image-to-image generation
Core capabilityCreates new variations of an existing Midjourney-style image while preserving the original concept, composition, or visual direction
Inference modeTurbo-speed variation workflow
Typical use caseRapidly generating alternate image candidates from a prior output
Input formatUsually a source image or prior generation reference, plus variation instructions or related prompt context
Output formatOne or more newly generated image variations
Best forCreative iteration, concept exploration, design alternatives, style refinement
Latency profileOptimized for fast turnaround compared with standard generation modes
Workflow roleCommonly used after an initial generation step, rather than as a first-pass text-to-image model
Integration patternAPI request submission followed by task polling or result retrieval
NotesPublic documentation online is fragmented, but the model name strongly aligns with Midjourney-style “variation” operations running in turbo mode

What is mj-turbo-variation?

mj-turbo-variation is a specialized image-generation endpoint for producing fast variations of an existing Midjourney-style image. Rather than generating from scratch, it is intended for iterative workflows where you already have a base image and want closely related alternatives with new details, composition adjustments, or stylistic shifts.

Online documentation around Midjourney-compatible APIs consistently describes “variation” as a post-generation action that creates alternate versions from a prior result, while “turbo” refers to the highest-speed processing mode for supported jobs. Midjourney’s own documentation describes Turbo Mode as a faster GPU speed option, and third-party Midjourney API providers commonly expose variation as a distinct operation or endpoint.

In practice, that means mj-turbo-variation is best understood as a rapid-iteration model identifier on CometAPI: you submit a variation request tied to an existing image or job, and the service returns new candidate images that stay near the original visual idea while exploring alternative outputs. This interpretation is an inference based on the naming convention and the behavior described across Midjourney and Midjourney-compatible API documentation.

Main features of mj-turbo-variation

  • Fast variation generation: Designed for speed-first image iteration, making it useful when you need alternate outputs quickly without rerunning a slower full generation workflow.
  • Built for iterative creativity: Best suited to refining an existing image concept rather than producing a brand-new composition from only a text prompt. Variation workflows are typically used after an initial render.
  • Preserves core visual intent: Variation operations generally keep the source image’s overall direction while changing details, layout emphasis, styling, or composition.
  • Useful for design exploration: Ideal for concept art, marketing visuals, thumbnails, moodboards, and any workflow where multiple close alternatives help with selection. This is a practical inference from how variation endpoints are described and used in Midjourney-style pipelines.
  • Fits asynchronous API pipelines: Midjourney-compatible services commonly handle these jobs as submitted tasks that are later queried for completion and results, which makes the model suitable for backend automation.
  • Turbo-mode workflow alignment: Midjourney documentation indicates turbo support for vary/remix-style jobs, which matches the expected purpose of a turbo variation model identifier.

How to access and integrate mj-turbo-variation

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, create an account on CometAPI and generate your API key from the dashboard. You’ll use this key to authenticate all requests to the mj-turbo-variation API. Store it securely in an environment variable such as COMETAPI_API_KEY.

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

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

curl https://api.cometapi.com/mj/submit/action \
  -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": ["TURBO"]
    }
  }'

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_turbo_variation

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

Цены для mj_turbo_variation

Изучите конкурентоспособные цены на mj_turbo_variation, 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_turbo_variation может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
За запрос:$0.168
За запрос:$0.21
-20%

Пример кода и API для mj_turbo_variation

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