Sie haben ein bezahltes Abo, bitten Hermes eines Tages um eine Illustration, und das Ergebnis sieht gut aus — aber Sie finden in den Einstellungen nirgends, welches Modell sie gezeichnet hat. Der Grund ist einfach: Sie haben die Bild-Lane in hermes tools nie geöffnet, das Bild kam also aus dem First-Run-Default, und dieser Default war früher FLUX 2 Klein 9B von FAL.

Daneben gab es ein zweites, kleineres Ärgernis. Sie haben ein Referenzbild übergeben und das Modell gebeten, etwas in diesem Stil zu zeichnen. Stattdessen lief ein Vision-Durchgang über das Bild und schrieb eine lange Stilbeschreibung in den Prompt — weil das Schema dem Modell sagte, Sie wollten dieses Bild bearbeiten. Krea 2 bearbeitet nichts; es kopiert den Look.

Eine in diesem Zeitfenster gemergte Änderung behebt beides.

Der Default wird unter einer sehr engen Bedingung geschrieben

Die neue Regel in einem Satz: ein bezahltes Konto setzt standardmäßig auf Krea 2 Medium Turbo, aber nur wenn die Bild-Sektion nie konfiguriert wurde, kein gespeichertes Modell enthält und das Konto tatsächlich für Krea berechtigt ist.

Jede Einschränkung hat ihren Platz:

• „Nie konfiguriert“: Wenn Sie jemals in hermes tools ein Modell gewählt haben, wird nichts überschrieben. Das ist die wichtigste Eigenschaft hier — das ist kein „Standard ändern“, sondern „Leuten, die nie gewählt haben, einen besseren Startpunkt geben“.
• „Bezahltes Konto“: Der Free-Pool ist nicht für Krea berechtigt und behält daher den FAL-Default. Kostenlose Nutzer bekommen kein Modell vorgesetzt, das sie nicht verwenden können.
• „Für Krea berechtigt“: Die Berechtigungsprüfung und das Schreiben sind dieselbe Regel (_krea_image_default), und die Anwendung des Gateway-Defaults beim ersten Start nutzt dieselbe Regel, es gibt also keine zweite Kopie der Logik, die abweichen könnte.

Auf der Krea-Plugin-Seite ist krea-2-medium-turbo jetzt ein Eintrag dieser Form (plugins/image_gen/krea/__init__.py):

"krea-2-medium-turbo": { path: "medium-turbo", price: "$0.015 (text) / $0.0175 (style refs)", upscale: false }

In einfachen Worten: etwa $0,015 pro rein textbasierter Generierung, etwa $0,0175 mit Style-Referenzen, und kein impliziter Upscale-Durchgang.

Ein Referenzbild kopiert einen Look; es bearbeitet kein Bild

Das ist die Hälfte der Änderung mit dem direktesten Effekt auf die Qualität. Das Schema von image_generate beschrieb image_url früher als Quellbild zum Bearbeiten und Referenzbilder als Anleitung für diese Bearbeitung. Liest man diese Formulierung, tat Krea 2 das Vernünftige: einen Vision-Aufruf über das Bild, dann eine lange Stilbeschreibung in den Prompt.

Jetzt kann ein Provider in seinen Capabilities deklarieren:

def capabilities(self) -> dict:
    return { ..., "source_image_role": "style" }

Sobald es als style deklariert ist, ändert sich die Formulierung des Schemas: der Look des Bildes wird kopiert, nicht bearbeitet; prompt fragt nach Motiv und Szene, und Referenzen liefern nur den Look. Jedes andere Backend rendert genau das Schema, das es zuvor gerendert hat — der Schalter gilt strikt pro Backend.

Der praktische Unterschied ist sofort sichtbar. Geben Sie eine Aquarell-Referenz, bekamen Sie früher einen Absatz „watercolour, wet-on-wet, paper grain …“ in Ihren Prompt injiziert. Jetzt malt das Modell einfach im Look des Bildes, das Sie geliefert haben.

Wann es auf FAL zurückfällt — und wann es das nicht darf

Der Fallback ist nicht „Krea ist unglücklich, alles neu starten“. Er hat eine bewusst enge Zulassungsregel, und die Kernanforderung ist, dass die Anfrage nachweislich keinen Job erzeugt hat:

Zulässig:

• Die Verbindung kam nie zustande (ein DNS-Fehler oder eine abgelehnte Verbindung) — kein Server hat die Anfrage jemals angenommen.
• Das Gateway antwortete mit 429, was es als „no job was created“ dokumentiert.

Nie zulässig:

• Eine Verbindung, die nach dem Senden abbrach, ein Timeout, ein 5xx, jedes andere 4xx, unparsbares JSON und alles, was passiert, nachdem eine Job-ID existiert — in diesen Fällen kann der Job existieren und ist bereits zur Abrechnung autorisiert, ein erneuter Lauf würde also doppelt bezahlen.
• Anfragen mit Quellbildern fallen nie zurück, weil FAL sie an einen Edit-Endpunkt mit anderer Semantik routen würde.

Um „nie verbunden“ von „nach dem Senden abgebrochen“ zu unterscheiden, werden Verbindungsfehler jetzt als unreachable gemeldet (in plugins/image_gen/_common.py), getrennt von einem Abbruch nach dem Senden.

Nach einem Fallback sagt das Ergebnis, was passiert ist

Ein erneuter Lauf ist nie still. Das Tool-Ergebnis trägt:

Feld	Bedeutung
provider / model	wer es tatsächlich ausgeführt hat
fallback_from	von welchem Modell (meist Kreas) es kam
fallback_reason	warum der erneute Lauf ausgelöst wurde
note	eine einzeilige Erklärung; wenn auch FAL fehlschlug, sagt die Notiz, dass auch der Fallback fehlgeschlagen ist

Zwei Details, die man kennen sollte:

• Ein Upscale, das Sie bei Krea angefordert haben, bleibt beim erneuten Lauf erhalten, wo es FALs Clarity Upscaler bedeutet, und die Notiz sagt das auch.
• Bei einer Installation, die FAL nie genutzt hat, installiert der erste Fallback Hermes’ optionales FAL-Feature — mit einer Abfrage in einem Terminal und ansonsten still, genau wie jede erste FAL-Nutzung.

Den Fallback abschalten

image_gen:
  krea:
    fallback_to_fal: false   # einen fehlgeschlagenen Krea-Submit nicht auf FAL wiederholen

Der Schlüssel bedeutet „standardmäßig an, aus nur bei explizitem false“ (fallback_to_fal_enabled()). Wenn Ihnen vorhersagbare Abrechnung wichtiger ist als „trotzdem ein Bild herausbekommen“, ist das Abschalten eine vernünftige Entscheidung.

Prüfen, was Sie tatsächlich ausführen

# die aktuelle Wahl für die Bild-Lane ansehen
hermes tools

# was die Config für die Bildgenerierung speichert
hermes config get image_gen

# einmal generieren und die Provider- und Modell-Felder im Ergebnis lesen
hermes chat -q "generate an image of a mountain lake at dusk"

Wenn hermes tools ein Modell zeigt, das Sie selbst gewählt haben, berührt diese Änderung es nicht. Wenn Sie krea-2-medium-turbo (bezahlt) oder den FAL-Default (Free-Pool) sehen, sind Sie auf dem neuen Standard.

Für Backend-Auswahl und Routing in der Bild-Lane siehe den Leitfaden zum Bild- und Vision-Routing; zur Steuerung des Vision-Kontexts siehe den Leitfaden zum Vision-Budget.