이미지 생성

Hermes Agent는 FAL.ai를 통해 텍스트 prompt에서 이미지를 생성합니다. 기본으로 9개 모델을 지원하며, 각 모델은 속도, 품질, 비용 tradeoff가 다릅니다. 활성 모델은 hermes tools에서 사용자가 설정할 수 있고, 선택값은 config.yaml에 저장됩니다.

지원 모델

Model	Speed	Strengths	Price
`fal-ai/flux-2/klein/9b` (default)	`<1s`	빠르고 선명한 text	$0.006/MP
`fal-ai/flux-2-pro`	~6s	studio photorealism	$0.03/MP
`fal-ai/z-image/turbo`	~2s	bilingual EN/CN, 6B params	$0.005/MP
`fal-ai/nano-banana-pro`	~8s	Gemini 3 Pro, reasoning depth, text rendering	$0.15/image (1K)
`fal-ai/gpt-image-1.5`	~15s	prompt adherence	$0.034/image
`fal-ai/gpt-image-2`	~20s	SOTA text rendering + CJK, world-aware photorealism	$0.04–0.06/image
`fal-ai/ideogram/v3`	~5s	typography에 가장 강함	$0.03–0.09/image
`fal-ai/recraft/v4/pro/text-to-image`	~8s	design, brand system, production-ready output	$0.25/image
`fal-ai/qwen-image`	~12s	LLM-based, complex text	$0.02/MP

가격은 작성 시점의 FAL pricing입니다. 최신 가격은 fal.ai에서 확인하세요.

설정

Nous 구독자

유료 Nous Portal 구독이 있다면 FAL API key 없이 **Tool Gateway**를 통해 이미지 생성을 사용할 수 있습니다. 모델 선택값은 직접 FAL을 쓰는 경로와 gateway 경로 모두에서 유지됩니다.

managed gateway가 특정 모델에 대해 HTTP 4xx를 반환하면, 그 모델이 아직 portal 쪽에서 proxy되지 않았다는 뜻입니다. agent가 이를 알려 주고 해결 방법도 제시합니다. 직접 접근하려면 FAL_KEY를 설정하거나, 다른 모델을 선택하세요.

FAL API key 받기

fal.ai에 가입합니다.
dashboard에서 API key를 생성합니다.

모델 설정 및 선택

tools command를 실행합니다.

hermes tools

🎨 Image Generation으로 이동해 backend(Nous Subscription 또는 FAL.ai)를 고르면, picker가 지원 모델을 column-aligned table로 보여 줍니다. 화살표 키로 이동하고 Enter로 선택합니다.

  Model                          Speed    Strengths                    Price
  fal-ai/flux-2/klein/9b         <1s      Fast, crisp text             $0.006/MP   ← currently in use
  fal-ai/flux-2-pro              ~6s      Studio photorealism          $0.03/MP
  fal-ai/z-image/turbo           ~2s      Bilingual EN/CN, 6B          $0.005/MP
  ...

선택값은 config.yaml에 저장됩니다.

image_gen:
  model: fal-ai/flux-2/klein/9b
  use_gateway: false            # true if using Nous Subscription

GPT-Image 품질

fal-ai/gpt-image-1.5와 fal-ai/gpt-image-2 요청 품질은 medium에 고정되어 있습니다. 1024×1024 기준 약 $0.034–$0.06/image입니다. Nous Portal billing이 모든 사용자에게 예측 가능하도록 low / high tier는 user-facing option으로 노출하지 않습니다. tier 간 비용 차이가 3–22×까지 벌어지기 때문입니다. 더 저렴한 옵션이 필요하면 Klein 9B 또는 Z-Image Turbo를 선택하고, 더 높은 품질이 필요하면 Nano Banana Pro 또는 Recraft V4 Pro를 사용하세요.

사용법

agent-facing schema는 일부러 최소화되어 있습니다. 모델은 사용자가 설정한 값을 그대로 사용합니다.

Generate an image of a serene mountain landscape with cherry blossoms

Create a square portrait of a wise old owl — use the typography model

Make me a futuristic cityscape, landscape orientation

종횡비

agent 관점에서는 모든 모델이 같은 세 가지 aspect ratio를 받습니다. 내부에서는 각 모델의 native size spec이 자동으로 채워집니다.

Agent input	image_size (flux/z-image/qwen/recraft/ideogram)	aspect_ratio (nano-banana-pro)	image_size (gpt-image-1.5)	image_size (gpt-image-2)
`landscape`	`landscape_16_9`	`16:9`	`1536x1024`	`landscape_4_3` (1024×768)
`square`	`square_hd`	`1:1`	`1024x1024`	`square_hd` (1024×1024)
`portrait`	`portrait_16_9`	`9:16`	`1024x1536`	`portrait_4_3` (768×1024)

GPT Image 2는 16:9가 아니라 4:3 preset으로 매핑됩니다. 최소 pixel count가 655,360이기 때문에 landscape_16_9 preset(1024×576 = 589,824)은 거부됩니다.

이 변환은 _build_fal_payload() 안에서 처리됩니다. agent code는 모델별 schema 차이를 알 필요가 없습니다.

자동 업스케일링

FAL의 Clarity Upscaler를 통한 upscaling은 model별로 제한됩니다.

Model	Upscale?	이유
`fal-ai/flux-2-pro`	✓	backward compatibility(이전 picker default였음)
그 외 전체	✗	빠른 모델은 sub-second value prop을 잃고, hi-res 모델은 upscaling이 필요 없습니다.

upscaling이 실행되면 다음 설정을 사용합니다.

Setting	Value
Upscale factor	2×
Creativity	0.35
Resemblance	0.6
Guidance scale	4
Inference steps	18

upscaling이 실패하면(network issue, rate limit 등) 원본 이미지가 자동으로 반환됩니다.

내부 동작

Model resolution - _resolve_fal_model()이 config.yaml의 image_gen.model을 읽고, 없으면 FAL_IMAGE_MODEL env var, 그다음 fal-ai/flux-2/klein/9b로 fallback합니다.
Payload building - _build_fal_payload()가 aspect_ratio를 모델의 native format(preset enum, aspect-ratio enum, GPT literal)으로 변환하고, 모델 default params를 merge한 뒤 caller override를 적용합니다. 마지막으로 모델의 supports whitelist로 filter하여 지원하지 않는 key가 전송되지 않게 합니다.
Submission - _submit_fal_request()가 직접 FAL credential 또는 managed Nous gateway를 통해 요청을 보냅니다.
Upscaling - 모델 metadata에 upscale: True가 있을 때만 실행됩니다.
Delivery - 최종 image URL을 agent에 반환합니다. agent는 MEDIA:<url> tag를 emit하고, platform adapter가 이를 native media로 변환합니다.

디버깅

debug logging을 활성화합니다.

export IMAGE_TOOLS_DEBUG=true

debug log는 call별 상세 정보(model, parameters, timing, errors)를 포함해 ./logs/image_tools_debug_<session_id>.json에 기록됩니다.

플랫폼별 전달

Platform	Delivery
CLI	image URL을 markdown `![](url)`로 출력합니다. 클릭해서 열 수 있습니다.
Telegram	prompt를 caption으로 넣은 photo message
Discord	message에 embed
Slack	Slack이 URL을 unfurl
WhatsApp	media message
Others	plain text URL

제한 사항

FAL credential 필요 - 직접 FAL_KEY를 쓰거나 Nous Subscription을 사용해야 합니다.
Text-to-image only - 이 tool은 inpainting, img2img, editing을 지원하지 않습니다.
Temporary URLs - FAL이 반환하는 hosted URL은 몇 시간 또는 며칠 뒤 만료됩니다. 필요하면 로컬에 저장하세요.
모델별 제약 - 일부 모델은 seed, num_inference_steps 등을 지원하지 않습니다. supports filter가 지원하지 않는 param을 조용히 제거하며, 이는 의도된 동작입니다.

지원 모델​

설정​

FAL API key 받기​

모델 설정 및 선택​

GPT-Image 품질​

사용법​

종횡비​

자동 업스케일링​

내부 동작​

디버깅​

플랫폼별 전달​

제한 사항​