auto stud
APIAPI de Generación de Imágenes IA

Genera imágenes
y termínalas en la misma cadena de llamadas

Un POST ejecuta un agente de imagen - GPT Image, Imagen, Nano Banana, Grok o Leonardo - y los pasos que suelen venir después, recorte, edición y reencuadre, están a una llamada con la misma clave.

POSThttps://autostud.ai/api/v1/actions/images.generate

Tres llamadas, del prompt al recurso final

Elige el motor una vez, genera cuanto quieras y luego termina el archivo.

  1. 1

    Elige un agente de imagen

    Un agente es una configuración guardada: motor, tamaño, estilo y la plantilla de prompt que acordó tu equipo. Lista los de tu espacio de trabajo y quédate con el id.

    export AUTOSTUD_API_KEY="sk_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    
    # An image agent is a saved configuration, not a model name.
    curl "https://autostud.ai/api/v1/agents?agent_type=image&limit=10" \
      -H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY"
  2. 2

    Genera

    Envía el prompt y las variables que espere la plantilla. La respuesta trae la imagen y los créditos que gastó.

    curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/images.generate \
      -H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Idempotency-Key: sku-4471-packshot" \
      -d '{
        "agent_id": "a91d5f27-6c0b-4e83-97aa-2b1e4d70c6f9",
        "prompt": "A ceramic mug seen three-quarter, soft studio light",
        "variables": {
          "product": "ceramic mug",
          "color": "matte navy"
        }
      }'
  3. 3

    Termina el archivo

    Recorta el fondo, aplica una edición por instrucción o reencuádrala a otro formato. Misma clave, mismo registro, sin una segunda integración.

    curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/tools.remove_background \
      -H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "image_url": "https://cdn.autostud.ai/generations/b6c30a19.../image.png"
      }'

Qué puedes enviar

Tres campos para generar, uno para posprocesar.

agent_id

El agente de imagen a ejecutar. Su motor, tamaño y estilo vienen con él.

prompt

Qué dibujar, escrito como lo espera la plantilla de tu agente.

variables

Los valores de los huecos de esa plantilla, para que un solo agente sirva a todo un catálogo.

image_url

Para las herramientas de acabado: la imagen a recortar, editar o encuadrar. Cualquiera accesible públicamente.

Los motores detrás del endpoint

Cada motor se expone como un agente, así que cambiar de modelo es otro id, no otra integración. Los motores nuevos aparecen como agentes nuevos.

GPT ImageImagenNano BananaGrokLeonardo

Las herramientas que vienen después

Generar rara vez es el último paso. Quitar el fondo, editar por instrucción y reencuadrar son acciones de la misma API, facturadas igual y limitadas por la misma clave.

tools.remove_backgroundtools.image_modificationtools.image_crop

Lo que preguntan primero los desarrolladores

¿Cómo sé cuánto costó una imagen?

Cada respuesta reporta los créditos gastados y el historial se lee en /api/v1/generations. Los precios son por motor y se fijan en el espacio de trabajo, nunca en la petición.

¿Un mismo agente puede servir muchos prompts?

Para eso están las variables: el agente guarda la plantilla y el estilo, y la llamada rellena lo que cambia. Un catálogo de producto es un agente y N llamadas, no N agentes.

¿Las imágenes también llegan por webhook?

generation.completed se dispara para imágenes igual que para vídeo y audio, así que una sola suscripción cubre toda la familia de generaciones.

¿Puedo usar una imagen generada en un vídeo?

Sí. La URL generada entra directa en una capa de la línea de tiempo y renders.create convierte toda la composición en un mp4 con la misma clave.

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