Fal 프로바이더

프로바이더 인스턴스 (Provider Instance)

@ai-sdk/fal에서 기본 프로바이더 인스턴스 fal을 불러올 수 있어요:

import { fal } from '@ai-sdk/fal';

커스터마이즈가 필요하다면 createFal을 불러와 원하는 설정으로 프로바이더 인스턴스를 만들 수 있어요:

import { createFal } from '@ai-sdk/fal';

const fal = createFal({
  apiKey: *** // optional, defaults to FAL_API_KEY environment variable, falling back to FAL_KEY
  baseURL: 'custom-url', // optional
  headers: {
    /* custom headers */
  }, // optional
});

Fal 프로바이더 인스턴스를 커스터마이즈할 때 사용할 수 있는 선택적 설정은 다음과 같아요:

• baseURL string

  API 호출에 다른 URL 접두사를 사용해요. 예를 들어 프록시 서버를 쓸 때 유용해요. 기본 접두사는 https://fal.run이에요.

• apiKey string

  Authorization 헤더로 보내는 API 키예요. 기본값은 FAL_API_KEY 환경 변수이며, 없으면 FAL_KEY로 대체돼요.

• headers Record<string,string>

  요청에 포함할 커스텀 헤더예요.

• fetch (input: RequestInfo, init?: RequestInit) => Promise<Response>

  커스텀 fetch 구현이에요. 요청을 가로채는 미들웨어로 쓸 수도 있고, 예를 들어 테스트용으로 커스텀 fetch 구현을 제공할 수도 있어요.

이미지 모델 (Image Models)

.image() 팩토리 메서드로 Fal 이미지 모델을 만들 수 있어요. AI SDK에서 이미지 생성에 대해 더 알고 싶다면 generateImage()를 참고하세요.

기본 사용법 (Basic Usage)

import { fal } from '@ai-sdk/fal';
import { generateImage } from 'ai';
import fs from 'fs';

const { image, providerMetadata } = await generateImage({
  model: fal.image('fal-ai/flux/dev'),
  prompt: 'A serene mountain landscape at sunset',
});

const filename = `image-${Date.now()}.png`;
fs.writeFileSync(filename, image.uint8Array);
console.log(`Image saved to ${filename}`);

Fal 이미지 모델은 이미지와 요청에 대한 추가 정보를 반환할 수 있어요.

각 이미지에 대해 설정될 수 있는 속성의 예시는 다음과 같아요:

providerMetadata.fal.images[0].nsfw; // boolean, image is not safe for work
providerMetadata.fal.images[0].width; // number, image width
providerMetadata.fal.images[0].height; // number, image height
providerMetadata.fal.images[0].contentType; // string, mime type of the image

모델 기능 (Model Capabilities)

Fal은 다양한 사용 사례에 최적화된 많은 모델을 제공해요. 다음은 인기 있는 몇 가지 예시예요. 전체 모델 목록은 Fal AI 검색 페이지를 참고하세요.

Fal 모델은 다음 종횡비를 지원해요:

• 1:1 (정사각형 HD)
• 16:9 (가로)
• 9:16 (세로)
• 4:3 (가로)
• 3:4 (세로)
• 16:10 (1280x800)
• 10:16 (800x1280)
• 21:9 (2560x1080)
• 9:21 (1080x2560)

Fal 모델의 주요 특징은 다음과 같아요:

• 경쟁사보다 최대 4배 빠른 추론 속도
• Fal Inference Engine™으로 최적화됨
• 실시간 인프라 지원
• 사용량 기반(pay-per-use) 요금제로 비용 효율적인 확장
• 모델 개인화를 위한 LoRA 학습 기능

이미지 수정 (Modify Image)

텍스트 프롬프트로 기존 이미지를 변형해요.

await generateImage({
  model: fal.image('fal-ai/flux-pro/kontext/max'),
  prompt: {
    text: 'Put a donut next to the flour.',
    images: [
      'https://v3.fal.media/files/rabbit/rmgBxhwGYb2d3pl3x9sKf_output.png',
    ],
  },
});

이미지는 base64로 인코딩된 문자열, Uint8Array, ArrayBuffer 또는 Buffer로도 전달할 수 있어요. 마스크도 전달할 수 있어요:

await generateImage({
  model: fal.image('fal-ai/flux-pro/kontext/max'),
  prompt: {
    text: 'Put a donut next to the flour.',
    images: [imageBuffer],
    mask: maskBuffer,
  },
});

프로바이더 옵션 (Provider Options)

Fal 이미지 모델은 providerOptions.fal 객체를 통해 유연한 프로바이더 옵션을 지원해요. 특정 Fal 모델 API가 지원하는 모든 파라미터를 전달할 수 있어요. 일반적인 옵션은 다음과 같아요:

• imageUrl - 이미지 간(image-to-image) 생성을 위한 참조 이미지 URL (사용 중단됨, 대신 prompt.images 사용)
• strength - 출력이 입력 이미지와 얼마나 다른지 조절해요
• guidanceScale - 프롬프트에 대한 준수도를 조절해요 (범위: 1-20)
• numInferenceSteps - 디노이징 스텝 수 (범위: 1-50)
• enableSafetyChecker - 안전 필터링 활성화/비활성화
• outputFormat - 출력 형식: 'jpeg' 또는 'png'
• syncMode - 응답을 반환하기 전에 완료를 기다려요
• acceleration - 생성 속도: 'none', 'regular' 또는 'high'
• safetyTolerance - 콘텐츠 안전 필터링 수준 (1-6, 1이 가장 엄격함)
• useMultipleImages - true로 설정하면 여러 입력 이미지를 여러 이미지를 지원하는 모델(예: fal-ai/flux-2/edit)의 image_urls 배열로 변환해요

모델별 파라미터는 Fal AI 모델 문서를 참고하세요.

고급 기능 (Advanced Features)

Fal 플랫폼은 여러 고급 기능을 제공해요:

• 프라이빗 모델 추론: 자체 디퓨전 트랜스포머 모델을 최대 50% 더 빠른 추론으로 실행
• LoRA 학습: 5분 안에 모델 학습 및 개인화
• 실시간 인프라: 빠른 추론 시간으로 새로운 사용자 경험 활성화
• 확장 가능한 아키텍처: 필요할 때 수천 개의 GPU로 확장

Fal의 기능과 특징에 대한 자세한 내용은 Fal AI 문서를 참고하세요.

음성 인식 모델 (Transcription Models)

.transcription() 팩토리 메서드로 Fal 음성 인식 API를 호출하는 모델을 만들 수 있어요.

첫 번째 인자는 fal-ai/ 접두사가 없는 모델 id예요. 예를 들면 wizper죠.

const model = fal.transcription('wizper');

providerOptions 인자로 프로바이더별 추가 옵션을 전달할 수도 있어요. 예를 들어 batchSize 옵션을 주면 병렬로 처리되는 오디오 청크 수가 늘어나요.

import { transcribe } from 'ai';
import { fal, type FalTranscriptionModelOptions } from '@ai-sdk/fal';
import { readFile } from 'fs/promises';

const result = await transcribe({
  model: fal.transcription('wizper'),
  audio: await readFile('audio.mp3'),
  providerOptions: {
    fal: { batchSize: 10 } satisfies FalTranscriptionModelOptions,
  },
});

다음 프로바이더 옵션들을 사용할 수 있어요:

• language string 오디오 파일의 언어예요. 기본값은 'en'이에요. null로 설정하면 언어가 자동으로 감지돼요. 'en', 'fr', 'zh' 같은 ISO 언어 코드를 받아요. 선택 사항이에요.

• diarize boolean 오디오 파일을 화자별로 분리(다른 화자 식별)할지 여부예요. 기본값은 true예요. 선택 사항이에요.

• chunkLevel string 반환할 청크의 수준이에요. 'segment' 또는 'word' 중 하나예요. 기본값: "segment" 선택 사항이에요.

• version string 사용할 모델의 버전이에요. 모든 모델은 Whisper large 변형이에요. 기본값: "3" 선택 사항이에요.

• batchSize number 처리를 위한 배치 크기예요. 기본값: 64 선택 사항이에요.

• numSpeakers number 오디오 파일의 화자 수예요. 제공하지 않으면 화자 수가 자동으로 감지돼요. 선택 사항이에요.

모델 기능 (Model Capabilities)

음성 모델 (Speech Models)

.speech() 팩토리 메서드로 Fal 텍스트-음성(text-to-speech) 엔드포인트를 호출하는 모델을 만들 수 있어요.

기본 사용법 (Basic Usage)

import { generateSpeech } from 'ai';
import { fal } from '@ai-sdk/fal';

const result = await generateSpeech({
  model: fal.speech('fal-ai/minimax/speech-02-hd'),
  text: 'Hello from the AI SDK!',
});

모델 기능 (Model Capabilities)

프로바이더 옵션 (Provider Options)

모델에 따라 providerOptions.fal로 프로바이더별 옵션을 전달해요:

• voice_setting object

  • voice_id (string): 미리 정의된 음성 ID
  • speed (number): 0.5–2.0
  • vol (number): 0–10
  • pitch (number): -12–12
  • emotion (enum): happy | sad | angry | fearful | disgusted | surprised | neutral
  • english_normalization (boolean)

• audio_setting object 모델별 오디오 구성 설정이에요.

• language_boost enum Chinese | Chinese,Yue | English | Arabic | Russian | Spanish | French | Portuguese | German | Turkish | Dutch | Ukrainian | Vietnamese | Indonesian | Japanese | Italian | Korean | Thai | Polish | Romanian | Greek | Czech | Finnish | Hindi | auto

• pronunciation_dict object 특정 단어에 대한 커스텀 발음 사전이에요.

모델별 파라미터(예: audio_url, prompt, preview_text, ref_audio_url, ref_text)는 providerOptions.fal 아래에 직접 전달할 수 있으며 Fal API로 전달돼요.

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