Générez des images
et finissez-les dans la même chaîne d'appels
Un POST exécute un agent image - GPT Image, Imagen, Nano Banana, Grok ou Leonardo - et les étapes qui suivent d'habitude, détourage, retouche et recadrage, sont à un appel de distance avec la même clé.
POSThttps://autostud.ai/api/v1/actions/images.generateTrois appels, du prompt au visuel fini
Choisissez le moteur une fois, générez autant que vous voulez, puis finissez le fichier.
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Choisissez un agent image
Un agent est une configuration enregistrée : moteur, taille, style et le gabarit de prompt validé par votre équipe. Listez ceux de votre espace de travail et gardez l'identifiant.
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
Générez
Envoyez le prompt et les variables attendues par le gabarit. La réponse porte l'image et les crédits dépensés.
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
Finissez le fichier
Détourez le fond, appliquez une retouche par instruction, ou recadrez vers un autre format. Même clé, même journal, aucune seconde intégration.
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" }'
Ce que vous pouvez passer
Trois champs pour générer, un pour le post-traitement.
agent_idL'agent image à exécuter. Son moteur, sa taille et son style viennent avec lui.
promptCe qu'il faut dessiner, écrit comme votre gabarit d'agent l'attend.
variablesLes valeurs des variables de ce gabarit : un seul agent peut ainsi servir tout un catalogue.
image_urlPour les outils de finition : l'image à détourer, retoucher ou recadrer. Toute image publiquement accessible.
Les moteurs derrière le endpoint
Chaque moteur est exposé comme un agent : changer de modèle, c'est un identifiant différent, pas une intégration différente. Les nouveaux moteurs arrivent comme de nouveaux agents.
Les outils qui viennent ensuite
La génération est rarement la dernière étape. Détourage, retouches par instruction et recadrage sont des actions de la même API, facturées pareil et cadrées par la même clé.
tools.remove_backgroundtools.image_modificationtools.image_cropLes questions que les développeurs posent en premier
Comment savoir ce qu'a coûté une image ?
Chaque réponse indique les crédits dépensés, et l'historique reste lisible sur /api/v1/generations. Les prix sont par moteur et définis dans l'espace de travail, jamais dans la requête.
Un même agent peut-il servir plusieurs prompts ?
C'est exactement le rôle des variables : l'agent porte le gabarit et le style, l'appel remplit ce qui change. Un catalogue produit, c'est un agent et N appels, pas N agents.
Les images arrivent-elles aussi par webhook ?
generation.completed se déclenche pour les images comme pour la vidéo et l'audio : un seul abonnement couvre toute la famille des générations.
Puis-je utiliser une image générée dans une vidéo ?
Oui. L'URL générée se pose directement dans un calque de timeline, et renders.create transforme toute la composition en mp4 avec la même clé.
Prêt à créer ?
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