FLUX KI-Bilder mit Make in ChatGPT integrieren

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Flux-Modell auswählen:
   • Besuche die Seite von Black Forest Labs und navigiere zum Flux-Bildmodell.
   • Wähle das für dich passende Modell aus: Pro (höchste Qualität, langsamer), Dev (für nicht-kommerzielle Nutzung, Open Source) oder Schnell (schnellstes Modell).
2. API-Schlüssel generieren:
   • Registriere dich bei einem Cloud-Anbieter wie Fall AI.
   • Gehe zu den Einstellungen und erstelle einen neuen API-Schlüssel:
     • Klicke auf “API-Keys” und dann auf “Add Key”.
     • Gib einen Namen ein, z.B. “Snipkey”, und klicke auf “Generate Key”.
     • Kopiere den API-Schlüssel und bewahre ihn sicher auf.
3. Make Workflow einrichten:
   • Melde dich bei Make an und erstelle einen neuen Workflow.
   • Füge ein HTTP-Request-Modul hinzu:
     • Klicke auf das “+”-Symbol und suche nach “HTTP”.
     • Wähle “Make a Request” aus.
     • Konfiguriere das Modul wie folgt:
       • URL: Gib die API-URL von Flux ein (die genaue URL findest du in der Flux-Dokumentation).
       • Methode: POST
       • Headers: Füge die folgenden Header hinzu:
         • Authorization: Key DEIN_API_KEY (ersetze “DEIN_API_KEY” durch deinen generierten API-Schlüssel)
         • Content-Type: application/json
       • Body Type: RAW
       • Body:

         {
         “prompt”: “HIER PROMPT AUSWÄHLEN”,
         “image_size”: “medium”,
         “num_inference_steps”: 4,
         “num_images”: 1,
         “enable_safety_checker”: true
         }

4. Webhook erstellen:
   • Erstelle ein neues Custom Webhook-Modul in Make:
     • Klicke auf das “+”-Symbol und suche nach “Webhook”.
     • Wähle “Custom Webhook” aus.
     • Klicke auf “Add” und gib einen Namen ein, z.B. “Snipkey-Webhook”.
     • Kopiere die generierte Webhook-URL.
5. ChatGPT konfigurieren:
   • Öffne die Einstellungen deines Custom GPT in ChatGPT.
   • Füge den folgenden Code in die Actions-Sektion ein, ersetze die Webhook-URL durch deine eigene:

     {
     "openapi": "3.1.0",
     "info": {
     "title": "Image Prompt Webhook",
     "description": "Webhook for sending image prompts and size.",
     "version": "1.0.0"
     },
     "servers": [
     {
     "url": "https://hook.eu1.make.com/j16mnt3baxuqm16fyexxiaw7sjyixc0w"
     }
     ],
     "paths": {
     "/": {
     "post": {
     "summary": "Sends an image prompt and size",
     "operationId": "sendImagePrompt",
     "requestBody": {
     "required": true,
     "content": {
     "application/json": {
     "schema": {
     "type": "object",
     "properties": {
     "prompt": {
     "type": "string",
     "description": "The prompt for the image"
     },
     "size": {
     "type": "string",
     "description": "The size of the image",
     "enum": ["small", "medium", "large"]
     }
     },
     "required": ["prompt", "size"]
     }
     }
     }
     },
     "responses": {
     "201": {
     "description": "Image prompt and size successfully sent",
     "content": {
     "application/json": {
     "schema": {
     "type": "object",
     "properties": {
     "status": {
     "type": "string",
     "example": "success"
     },
     "message": {
     "type": "string",
     "example": "Image prompt and size successfully sent"
     },
     "data": {
     "type": "object",
     "properties": {
     "prompt": {
     "type": "string",
     "description": "The prompt that was sent"
     },
     "size": {
     "type": "string",
     "description": "The size that was sent",
     "enum": ["small", "medium", "large"]
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }
     }

     • Speichere die Änderungen.
6. Datenverarbeitung in Make:
   • Füge ein JSON-Parse-Modul hinzu:
     • Suche nach “JSON” und wähle “Parse JSON” aus.
     • Konfiguriere das Modul, um die Daten des HTTP-Requests zu verarbeiten:
       • Input: Wähle das HTTP-Request-Modul aus.
       • Content: Gib das JSON-Schema des Flux-Modells ein, das die Bild-URL enthält.
7. Bild-URL extrahieren und zurücksenden:
   • Füge ein Webhook-Response-Modul hinzu:
     • Suche nach “Webhook” und wähle “Webhook Response” aus.
     • Konfiguriere das Modul, um die Bild-URL im Markdown-Format zurückzusenden:

       ![Image]({{4.images[].url}})
       
       Wähle die Bild-URL aus dem JSON-Parse-Modul als Input.

8. Testen und Debuggen:
   • Starte den Make-Workflow, indem du auf “Run Once” klickst.
   • Gehe zurück zu ChatGPT und teste den Prompt, z.B. “a dog”.
   • Überprüfe, ob das Bild korrekt generiert und in ChatGPT angezeigt wird.