Stable Diffusion 3.5 Large Turbo

Name: Stable Diffusion 3.5 Large Turbo
Brand: Stability AI
SKU: stable-diffusion-3-5-large-turbo
Price: 0.048 USD
Availability: InStock

Geração de imagensDisponível

por Stability AIstable-diffusion-3-5-large-turbo

Distilled, 4-step version of SD 3.5 Large from Stability AI. Keeps most of the large model's quality and text rendering at a fraction of the inference time. Open weights under the Stability Community License.

Experimentar Obter chave API Comparar

Preço: US$ 0,048/imagem
Proporções de aspecto: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3
Entrada → Saída: Texto → Imagem
Desenvolvedor: Stability AI
Atualizado: 23 de setembro de 2026

Playground

Experimentar Stable Diffusion 3.5 Large Turbo

Entrada & saída

US$ 0,048/imagem

Prompt

0 / 2.000

Proporção de aspecto(opcional)

Configurações avançadas (4)

Formato de saída(opcional)

Cfg(opcional)0–10

Seed(opcional)

Steps(opcional)1–10

⌘/Ctrl + Enter

Resultado

Sua imagem aparece aqui.

Esta execução

US$ 0,048 · 4,8 créditos

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Examples

Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.

Open full size
Prompt
An impasto unicorn
Settings
aspect_ratio

3:2
Open full size
Prompt
a man and woman are standing together against a backdrop, the backdrop is divided equally in half down the middle, left side is red, right side is gold, the woman is wearing a t-shirt with a yoda motif, she has a long skirt with birds on it, the man is wearing a three piece purple suit, he has spiky blue hair
Settings
aspect_ratio

1:1
Open full size
Prompt
The graffiti "Run turbo on Replicate" against a photo of a mountain
Settings
aspect_ratio

1:1

Sobre Stable Diffusion 3.5 Large Turbo

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo é um modelo de Stability AI na categoria Geração de imagens. No Railwail, Stable Diffusion 3.5 Large Turbo custa US$ 0,048 por imagem. Proporções de aspecto suportadas: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2 e 2:3.

SD 3.5 Large Turbo applies adversarial diffusion distillation to the 8B MMDiT base so it produces images in about 4 steps instead of 35. It is the speed-oriented sibling of SD 3.5 Large, trading a small amount of fine detail for much faster generation while retaining the improved typography of the 3.5 series.

Preços

Preços em dólares americanos. O uso é cobrado a partir de créditos pré-pagos.

Por imagem	US$ 0,048 por imagem

1 crédito = US$ 0,01

Calculadora de custos

Calculadora de preços

Execuções

Total

US$ 4,80

480 créditos

Por execução

US$ 0,048 · 4,8 créditos

Preço fixo por execução, conhecido antes do início.

API

Chame Stable Diffusion 3.5 Large Turbo com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

stable-diffusion-3-5-large-turboDocumentação da API Obter uma chave de API

curl https://railwail.com/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "stable-diffusion-3-5-large-turbo",
    "prompt": "A lighthouse on a rocky coast at sunset, photorealistic"
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

image = client.images.generate(
    model="stable-diffusion-3-5-large-turbo",
    prompt="A lighthouse on a rocky coast at sunset, photorealistic",
)

print(image.data[0].url)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const image = await client.images.generate({
  model: "stable-diffusion-3-5-large-turbo",
  prompt: "A lighthouse on a rocky coast at sunset, photorealistic"
});

console.log(image.data[0].url);

// npm install railwail
import railwail from "railwail";

const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);

const res = await rw.image("stable-diffusion-3-5-large-turbo", "A lighthouse on a rocky coast at sunset, photorealistic");

console.log(res.data[0].url);

Defina sua chave como RAILWAIL_API_KEYCriar chave de API

Especificações

ID do modelo: stable-diffusion-3-5-large-turbo
Desenvolvedor: Stability AI
Categoria: Geração de imagens
Entrada: Texto
Saída: Imagem
Formatos de saída: WEBP, PNG, JPG
Proporções de aspecto: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3
Faturamento: Preço fixo, conhecido antes da execução
Entrada do catálogo atualizada: 23 de setembro de 2026

Parâmetros de entrada

Entradas e configurações do esquema de entrada do modelo. O exemplo na seção API mostra quais delas a API aceita.

ParâmetroTipoPadrãoValores permitidos

cfg
Tipo: Número
Padrão: 1
Valores permitidos: 0 a 10
seed
Optional seed for reproducibility
Tipo: Número inteiro
Padrão: –
Valores permitidos: –
steps
Tipo: Número inteiro
Padrão: 4
Valores permitidos: 1 a 10
prompt
What to generate
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 2.000 caracteres
aspect_ratio
Tipo: Escolha
Padrão: 1:1
Valores permitidos: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2 ou 2:3
output_format
Tipo: Escolha
Padrão: webp
Valores permitidos: webp, png ou jpg

Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é Stable Diffusion 3.5 Large Turbo?

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo é um modelo de Stability AI na categoria Geração de imagens. No Railwail você pode chamá-lo com uma chave de API através da API Railwail.

Quanto custa Stable Diffusion 3.5 Large Turbo no Railwail?

No Railwail, Stable Diffusion 3.5 Large Turbo custa US$ 0,048 por imagem. O preço é conhecido antes do início da execução. O uso é pago com créditos pré-pagos; 1 crédito equivale a US$ 0,01.

Quais configurações Stable Diffusion 3.5 Large Turbo suporta?

De acordo com seu esquema de entrada, Stable Diffusion 3.5 Large Turbo conhece estes parâmetros: cfg (0 a 10), seed, steps (1 a 10), prompt (até 2.000 caracteres), aspect_ratio (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2 ou 2:3) e output_format (webp, png ou jpg).

Qual é a velocidade de Stable Diffusion 3.5 Large Turbo?

Ainda não há execuções medidas suficientes de Stable Diffusion 3.5 Large Turbo no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.