MOSS Image API
OpenMOSS MOSS Image — लंबे, विस्तृत प्रॉम्प्ट के लिए ओपन-वेट्स text-to-image मॉडल, जिसमें इमेज के भीतर साफ़ चीनी और अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडर होता है, 1K, 1.5K या 2K आउटपुट, 1:3 से 3:1 तक 15 आस्पेक्ट रेशियो, और एक LoRA वेरिएंट जो तीन तक कस्टम LoRA लेता है।
यह MOSS Image API गाइड WaveSpeedAI पर उपलब्ध दोनों लाइव एंडपॉइंट — text-to-image और text-to-image-lora — को कवर करती है, साथ में 1K, 1.5K और 2K टियर, आस्पेक्ट रेशियो, आउटपुट फ़ॉर्मैट और LoRA इनपुट। नीचे दिए Playground, उदाहरण, मूल्य और API सैंपल सभी लाइव MOSS Image एंडपॉइंट का उपयोग करते हैं।
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अवलोकन
MOSS Image API के बारे में
MOSS Image क्या करता है, OpenMOSS की मॉडल श्रृंखला में इसकी जगह क्या है, और टीमें इसे क्यों चुनती हैं।
MOSS Image, OpenMOSS का इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जो WaveSpeedAI REST API के ज़रिए उपलब्ध है। OpenMOSS MOSS Image — लंबे, विस्तृत प्रॉम्प्ट के लिए ओपन-वेट्स text-to-image मॉडल, जिसमें इमेज के भीतर साफ़ चीनी और अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडर होता है, 1K, 1.5K या 2K आउटपुट, 1:3 से 3:1 तक 15 आस्पेक्ट रेशियो, और एक LoRA वेरिएंट जो तीन तक कस्टम LoRA लेता है।
यह MOSS Image API गाइड WaveSpeedAI पर उपलब्ध दोनों लाइव एंडपॉइंट — text-to-image और text-to-image-lora — को कवर करती है, साथ में 1K, 1.5K और 2K टियर, आस्पेक्ट रेशियो, आउटपुट फ़ॉर्मैट और LoRA इनपुट। नीचे दिए Playground, उदाहरण, मूल्य और API सैंपल सभी लाइव MOSS Image एंडपॉइंट का उपयोग करते हैं।
WaveSpeedAI पर MOSS Image परिवार में Text-To-Image वर्कफ़्लो को कवर करने वाले 2 REST एंडपॉइंट हैं। हर वेरिएंट की अपनी प्राइसिंग, पैरामीटर और उदाहरण आउटपुट हैं — अपने इनपुट मोडैलिटी और प्रोडक्शन ज़रूरतों के अनुसार चुनें, या एक ही API कुंजी से कई वेरिएंट कॉल करके मल्टी-स्टेप पाइपलाइन बनाएं।
MOSS Image को उसी API कुंजी, बिलिंग अकाउंट और रेट-लिमिट के साथ चलाएं जिसका उपयोग आप WaveSpeedAI के अन्य 1,000+ AI मॉडल के लिए करते हैं। अलग वेंडर सेटअप नहीं, प्रति-प्रदाता SDK नहीं, प्रति-वेंडर रेट-लिमिट नहीं — एक ही इंटीग्रेशन टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो से लेकर ऑडियो सिंथेसिस, 3D जनरेशन, अपस्केलिंग और एडिटिंग तक सब कुछ कवर करता है।
स्पेसिफ़िकेशन
MOSS Image API की क्षमताएँ और रिलीज़ स्थिति
मॉडल-विशिष्ट जानकारी जो डेवलपर API चुनने से पहले खोजते हैं: उपलब्धता, अपेक्षित आउटपुट अवधि, रेफरेंस सपोर्ट और वर्तमान लाइव विकल्प।
उपलब्धता
अभी लाइव
MOSS Image WaveSpeedAI कैटलॉग में एक ही REST प्रेडिक्शन फ़्लो पर दो एंडपॉइंट के रूप में लाइव है: text-to-image और text-to-image-lora।
रेज़ोल्यूशन टियर
1K, 1.5K, 2K
resolution पैरामीटर आउटपुट का कुल आकार चुनता है: 1k लगभग 1 मेगापिक्सल, 1.5k लगभग 2.4 मेगापिक्सल और 2k लगभग 4 मेगापिक्सल है। फिर आस्पेक्ट रेशियो आकृति तय करता है।
आस्पेक्ट रेशियो
15 रेशियो
1:3 और 3:1 से लेकर 1:1, 4:5, 3:2, 16:9 और 9:16 होते हुए लंबे 9:21 और चौड़े 21:9 तक, ताकि एक ही एंडपॉइंट पोस्टर, बैनर, फ़ोन स्क्रीन और स्क्वेयर पोस्ट कवर करे।
इमेज में टेक्स्ट
चीनी और अंग्रेज़ी
प्रॉम्प्ट लंबे, विस्तृत विवरण सपोर्ट करता है और चीनी व अंग्रेज़ी टेक्स्ट इमेज के भीतर रेंडर करता है।
LoRA
3 तक
text-to-image-lora एंडपॉइंट तीन तक LoRA की सूची स्वीकार करता है, हर एक के साथ पाथ और 0 से 4 तक की स्केल।
आउटपुट फ़ॉर्मैट
JPEG, PNG, WebP
JPEG डिफ़ॉल्ट है; PNG और WebP output_format पैरामीटर से उपलब्ध हैं।
एंडपॉइंट
सभी MOSS Image API एंडपॉइंट
WaveSpeedAI पर अभी 2 MOSS Image एंडपॉइंट उपलब्ध हैं — अपने वर्कफ़्लो के अनुकूल वेरिएंट चुनें।
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Moss Image Text To Image Lora
MOSS Image Text-to-Image LoRA generates images from long text prompts with up to 3 custom LoRAs, with sharp Chinese and English text rendering, 1K, 1.5K or 2K output and flexible aspect ratios. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Moss Image Text To Image
MOSS Image Text-to-Image generates images from long text prompts, with sharp Chinese and English text rendering, 1K, 1.5K or 2K output and flexible aspect ratios. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
उदाहरण
MOSS Image को काम करते देखें
MOSS Image API से बनाए गए असली आउटपुट। किसी भी वीडियो पर होवर करके प्रीव्यू देखें, पूर्ण आकार का व्यूअर खोलने के लिए क्लिक करें।
कैसे करें
MOSS Image API का उपयोग कैसे करें
साइनअप से तैयार जनरेशन तक चार चरण। पूरे Python, Node.js और cURL उदाहरण नीचे API सेक्शन में हैं।
- 01
API कुंजी प्राप्त करें
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं और डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी कॉपी करें। नए अकाउंट के साथ मुफ़्त शुरुआती क्रेडिट मिलते हैं — बिलिंग शुरू होने से पहले प्लेग्राउंड को कई दर्जन बार चलाने के लिए पर्याप्त।
- 02
prediction सबमिट करें
अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image पर POST करें। एंडपॉइंट तुरंत एक prediction id लौटाता है — जनरेशन असिंक्रोनस होते हैं, इसलिए इनफ़रेंस के दौरान आपको कनेक्शन खुला नहीं रखना पड़ता।
- 03
पूर्ण होने तक पोल करें
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result पर GET करें। completed पर आउटपुट लौटाएं; failed, cancelled, timeout या deleted पर त्रुटि के साथ रुकें; बाकी हर status पर पोलिंग जारी रखें।
- 04
आउटपुट URL पढ़ें
status "completed" होने पर data.outputs[0] से URL पढ़ें। यह URL WaveSpeedAI CDN पर आपके बनाए मीडिया की ओर इशारा करता है — आपके कॉल किए गए MOSS Image वेरिएंट के अनुसार इमेज, वीडियो, ऑडियो या 3D फ़ाइल।
उपयोग के मामले
MOSS Image से आप क्या बना सकते हैं
आम वर्कफ़्लो जिनके लिए डेवलपर और क्रिएटर MOSS Image API का उपयोग करते हैं।
लंबे, विस्तृत प्रॉम्प्ट
wavespeed-ai/moss-image/text-to-image ऐसे प्रॉम्प्ट के लिए बना है जो एक पूरे दृश्य का विस्तार से वर्णन करते हैं: विषय, परिवेश, लाइटिंग, कंपोज़िशन और स्टाइल, सब एक अनुच्छेद में।
चीनी या अंग्रेज़ी टेक्स्ट वाले पोस्टर और कवर
मॉडल इमेज के भीतर चीनी और अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडर करता है, जो पोस्टर, किताब और एल्बम कवर, साइनेज मॉकअप और सोशल कार्ड के लिए उपयुक्त है, जहाँ शब्द तस्वीर का हिस्सा होते हैं।
LoRA के साथ कस्टम स्टाइल और किरदार
wavespeed-ai/moss-image/text-to-image-lora एक साथ तीन तक LoRA लागू करता है, हर एक अपनी स्केल के साथ, किसी ख़ास हाउस स्टाइल, बार-बार आने वाले किरदार या प्रोडक्ट लुक के लिए।
प्रिंट और डिस्प्ले के लिए बड़ी इमेज
2k टियर एक ही पास में लगभग 4 मेगापिक्सल बनाता है, और 1.5k टियर उसके और 1k के बीच आता है, कम लागत पर बड़ी इमेज के लिए।
बैनर, फ़ोन स्क्रीन और लंबे लेआउट
9:21 और 21:9 सहित 1:3 से 3:1 तक पंद्रह आस्पेक्ट रेशियो एक ही एंडपॉइंट को वेबसाइट बैनर, स्टोरी-फ़ॉर्मैट इमेज और चौड़े हेडर बिना क्रॉप किए बनाने देते हैं।
seed के साथ दोहराने योग्य रन
seed सेट करें ताकि सिर्फ़ प्रॉम्प्ट या LoRA स्केल बदलते हुए नतीजा दोहराया जा सके, और हर बार नया वैरिएशन पाने के लिए इसे -1 पर छोड़ें।
सुझाव
MOSS Image के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के सुझाव
MOSS Image से बेहतर आउटपुट पाने के व्यावहारिक सुझाव — प्रोडक्शन पाइपलाइन में इमेज मॉडल पर काम करने वाले पैटर्न से लिए गए।
- 01
पूरा दृश्य एक अनुच्छेद में लिखें
MOSS Image लंबे प्रॉम्प्ट को अच्छी तरह संभालता है। विषय, परिवेश, लाइटिंग, कंपोज़िशन और स्टाइल को कीवर्ड की सूची की जगह एक अनुच्छेद में बताएँ।
- 02
सटीक शब्द उद्धरण चिह्नों में रखें
इमेज के भीतर टेक्स्ट के लिए, जो शब्द चाहिए उन्हें उद्धरण चिह्नों में लिखें और बताएँ कि वे कहाँ जाएँ, जैसे ऊपर हेडलाइन या लोगो के नीचे छोटी पंक्ति। चीनी और अंग्रेज़ी दोनों रेंडर होते हैं।
- 03
रेशियो से पहले टियर चुनें
खोजबीन के लिए 1k, ज़्यादातर डिलीवरेबल के लिए 1.5k और बड़े प्रिंट के लिए 2k इस्तेमाल करें, फिर आस्पेक्ट रेशियो चुनें। टियर कुल पिक्सल तय करता है और रेशियो आकृति।
- 04
स्केल से LoRA ट्यून करें
text-to-image-lora एंडपॉइंट पर हर LoRA को स्केल 1 से शुरू करें और छोटे क़दमों में बदलें; कई LoRA हों तो हर स्केल थोड़ी घटाएँ ताकि वे आपस में न टकराएँ।
प्राइसिंग
MOSS Image API प्राइसिंग
प्राइसिंग प्रति आउटपुट है। अंतिम शुल्क उन पैरामीटर के अनुसार बदलता है जो आप हर वेरिएंट के प्लेग्राउंड में सेट करते हैं (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस)।
| एंडपॉइंट | प्रकार | शुरुआती कीमत |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | text-to-image | $0.025 |
| wavespeed-ai/ | text-to-image | $0.02 |
API
MOSS Image API कॉल करें
wavespeed.ai/accesskey पर API कुंजी बनाएं, फिर REST के ज़रिए prediction सबमिट करें। प्लेग्राउंड इनपुट के किसी भी संयोजन के लिए सीधे पेस्ट करने योग्य नमूने तैयार करता है।
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)तुलना
MOSS Image बनाम विकल्प
WaveSpeedAI पर समान मॉडल की तुलना में MOSS Image कब चुनें।
MOSS Image बनाम Qwen-Image
Qwen-Image भी चीनी और अंग्रेज़ी टेक्स्ट सपोर्ट करता है और अपनी फ़ैमिली में इमेज एडिटिंग, मल्टी-इमेज एडिटिंग और कैमरा-एंगल सिस्टम जोड़ता है। MOSS Image केवल text-to-image है, जिसमें एक LoRA वेरिएंट और 1.5K व 2K टियर हैं।
MOSS Image बनाम FLUX.2 [klein]
FLUX.2 [klein] LoRA सपोर्ट के साथ 4B और 9B जनरेशन व एडिट मॉडल देता है। MOSS Image लंबे प्रॉम्प्ट और चीनी व अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडरिंग पर केंद्रित है, जिसमें जनरेशन और LoRA एंडपॉइंट हैं लेकिन एडिट एंडपॉइंट नहीं है।
MOSS Image बनाम Seedream 5
Seedream 5 Pro इंटरैक्टिव प्रिसीज़न एडिटिंग, लेयर सेपरेशन और मल्टी-इमेज फ़्यूज़न जोड़ता है। MOSS Image मौजूदा इमेज एडिट नहीं करता; वह प्रॉम्प्ट और वैकल्पिक LoRA से जनरेट करता है।
FAQ
MOSS Image API — अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्राइसिंग, लाइसेंस, इंटीग्रेशन — WaveSpeedAI पर MOSS Image चलाने के बारे में आम सवाल।
MOSS Image क्या है?
MOSS Image, OpenMOSS का ओपन-वेट्स text-to-image मॉडल है। WaveSpeedAI पर यह REST API के पीछे दो एंडपॉइंट के रूप में चलता है: text-to-image और text-to-image-lora।
क्या MOSS Image इमेज एडिट करता है या रेफ़रेंस इमेज लेता है?
नहीं। लाइव एंडपॉइंट टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करते हैं, और LoRA एंडपॉइंट तीन तक LoRA जोड़ता है। एडिटिंग के लिए Seedream 5 या Qwen-Image जैसा एडिट मॉडल इस्तेमाल करें।
MOSS Image के साथ LoRA कैसे इस्तेमाल करूँ?
text-to-image-lora एंडपॉइंट को loras पैरामीटर भेजें: तीन तक आइटम की सूची, हर एक में LoRA पाथ (एक URL) और 0 से 4 के बीच की स्केल।
MOSS Image कौन-से रेज़ोल्यूशन और आस्पेक्ट रेशियो सपोर्ट करता है?
तीन रेज़ोल्यूशन टियर (1k, 1.5k, 2k, यानी लगभग 1, 2.4 और 4 मेगापिक्सल) और 1:3 से 3:1 तक 15 आस्पेक्ट रेशियो, जिनमें 9:16, 16:9, 9:21 और 21:9 शामिल हैं।
MOSS Image API क्या है?
MOSS Image, OpenMOSS का इमेज जनरेशन मॉडल है, जो WaveSpeedAI पर REST API के रूप में उपलब्ध है। OpenMOSS MOSS Image — लंबे, विस्तृत प्रॉम्प्ट के लिए ओपन-वेट्स text-to-image मॉडल, जिसमें इमेज के भीतर साफ़ चीनी और अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडर होता है, 1K, 1.5K या 2K आउटपुट, 1:3 से 3:1 तक 15 आस्पेक्ट रेशियो, और एक LoRA वेरिएंट जो तीन तक कस्टम LoRA लेता है। आप इसे प्रोग्रामेटिक रूप से कॉल कर सकते हैं या ऊपर दिए प्लेग्राउंड से आज़मा सकते हैं।
MOSS Image API को कैसे कॉल करें?
WaveSpeedAI अकाउंट बनाएं, /accesskey से अपनी API कुंजी कॉपी करें, फिर अपना इनपुट JSON के रूप में https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image पर POST करें। एंडपॉइंट एक prediction id लौटाता है। रिज़ल्ट एंडपॉइंट को लगभग हर 2 सेकंड पर पोल करना शुरू करें, लंबे टास्क के लिए अंतराल बढ़ाएं, और किसी भी अंतिम status पर रुक जाएं। प्रोडक्शन-उन्मुख Python / Node.js / cURL उदाहरण ऊपर हैं।
MOSS Image API की कीमत कितनी है?
MOSS Image $0.02 प्रति रन से शुरू होता है। सटीक लागत आपके सेट किए पैरामीटर (रिज़ॉल्यूशन, अवधि, आउटपुट संख्या, रेफरेंस) के अनुसार बदलती है। प्लेग्राउंड में Generate बटन के पास लाइव कॉस्ट प्रीव्यू आपके वर्तमान इनपुट की सटीक कीमत दिखाता है।
MOSS Image के कौन-से वेरिएंट उपलब्ध हैं?
WaveSpeedAI पर 2 लाइव MOSS Image एंडपॉइंट हैं: wavespeed-ai/moss-image/text-to-image-lora, wavespeed-ai/moss-image/text-to-image। हर वेरिएंट का अपना प्लेग्राउंड पेज और प्राइसिंग है।
क्या मैं MOSS Image के आउटपुट का व्यावसायिक उपयोग कर सकता हूँ?
व्यावसायिक उपयोग के अधिकार OpenMOSS मॉडल लाइसेंस के अनुसार होते हैं। अधिकांश OpenMOSS मॉडल आउटपुट के व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देते हैं; विशिष्ट लाइसेंस सारांश के लिए हर मॉडल का प्लेग्राउंड पेज और प्लेटफ़ॉर्म-स्तर की शर्तों के लिए WaveSpeedAI की सेवा की शर्तें देखें।
सीधे जाने के बजाय WaveSpeedAI पर MOSS Image क्यों इस्तेमाल करें?
एक API कुंजी + एक बिलिंग अकाउंट, MOSS Image और अन्य प्रदाताओं के 1,000+ दूसरे AI मॉडल के लिए। प्रति-वेंडर SDK सेटअप नहीं, अलग रेट-लिमिट नहीं, हर वेंडर के लिए इंटीग्रेशन कोड दोबारा लिखना नहीं। प्राइसिंग आमतौर पर OpenMOSS के सीधे API के बराबर या उससे कम होती है।
प्रदाता
OpenMOSS के बारे में
WaveSpeedAI पर MOSS Image और OpenMOSS की व्यापक मॉडल श्रृंखला के पीछे की टीम।
OpenMOSS वह ओपन-सोर्स टीम है जो MOSS मॉडल फ़ैमिली के पीछे है। MOSS Image को Apache-2.0 लाइसेंस के तहत ओपन वेट्स के रूप में जारी किया गया है और यह लंबे प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करता है, चीनी व अंग्रेज़ी टेक्स्ट रेंडरिंग, 2K तक आउटपुट और LoRA सपोर्ट के साथ। WaveSpeedAI इसे REST API के पीछे text-to-image और text-to-image-lora एंडपॉइंट के साथ होस्ट करता है।
WaveSpeedAI पर MOSS Image के साथ बनाना शुरू करें
साइनअप पर मुफ़्त शुरुआती क्रेडिट। OpenMOSS और हर अन्य प्रदाता के 1,000+ AI मॉडल के लिए एक API कुंजी।
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