Midjourney

Mj Reroll

Midjourney按次計費
Alias:mj_reroll

Midjourney Reroll 沿用源任务的提示重新生成一组图片,适合在同一创意下继续寻找构图与细节更合适的结果。

Midjourney重新生成
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Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商1
USD · 每 請求效能 · Last 24 hours
供應商價格/請求
标准按次

图片音频视频等多模态按次计费

$0.025
刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

左右滑動表格,查看完整價格與效能。

能力 / 支援的模態

函數呼叫工具JSON 模式結構化輸出
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Unknown
分詞器
BPE (vendor-specific)
許可證
Provider-specific未知
數據保留18 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Mj Reroll

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Mj Reroll

用同一个创意再试一轮

当提示词已经表达清楚,但第一组图片没有出现满意的方案时,可以重新生成。Reroll 从源任务的提示再次出发,给出一组新的候选,让你继续观察同一主题还有哪些呈现方式。它适合概念初选、封面草案和不同画面关系的比较。

重新生成并不等于复制上一组图片。即使文字描述相同,布局和细节也可能变化;如果某张图里已经有特别喜欢的构图,更适合先选中那张图片做变体。Reroll 则适合希望整体再来一次的情况。

会自动把上一轮的问题修好吗?

它不会知道你最不满意哪一点。如果多轮都出现相同偏差,例如主体数量不对或空间关系含糊,应回到提示词调整要求,而不是一直重复相同输入。

需要重新上传描述吗?

常规重新生成使用源任务对应的动作,保留其任务信息即可。若希望连提示词也修改,应采用支持该输入的 Remix 流程或重新发起 Imagine,并保存修改后的条件,便于比较。

Use cases and prompting

找到已完成的原任务,确认它提供重新生成动作,再关联该任务发起 Reroll。

例如原提示是“一只红色纸船漂在雨后的石板路水洼里,低机位,阴天柔光”,第一组图片的视角都不理想,可保持创意不变重新生成,比较新候选的纸船位置、倒影和道路纵深。

记录满意的任务与图片,避免把多轮结果混在一起。如果目标只是让某一张的细节更好,用变体继续;如果主体仍持续被误解,则改写描述后再生成。

API access

API 介面文件

mj_reroll

請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

速率限制

供應商RPMTPMRPD
标准按次無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about mj_reroll

What is mj_reroll?

Midjourney Reroll 沿用源任务的提示重新生成一组图片,适合在同一创意下继续寻找构图与细节更合适的结果。

How do I call mj_reroll?

Create an API key with access to mj_reroll, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is mj_reroll priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

How should I evaluate mj_reroll for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.