POST 一回で画像エージェント（GPT Image、Imagen、Nano Banana、Grok、Leonardo）が動きます。そのあとに続く切り抜き・修正・トリミングも、同じキーで次の一回です。
POSThttps://autostud.ai/api/v1/actions/images.generateエンジンは一度選ぶだけ。あとは好きなだけ生成し、最後にファイルを仕上げます。
エージェントは保存された設定です。エンジン、サイズ、スタイル、そしてチームで決めたプロンプトのテンプレート。ワークスペースの一覧を取得して ID を控えてください。
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"プロンプトと、テンプレートが求める変数を送ります。レスポンスには画像と、消費したクレジットが入っています。
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"
}
}'背景を切り抜く、指示ベースで修正する、別のフォーマットにトリミングする。同じキー、同じ台帳で、二つ目の連携は要りません。
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"
}'生成に 3 つのフィールド、後処理に 1 つ。
agent_id実行する画像エージェント。エンジン、サイズ、スタイルはそれに紐づいています。
prompt何を描くか。エージェントのテンプレートが期待する書き方で渡します。
variablesそのテンプレートのプレースホルダーに入る値。1 つのエージェントでカタログ全体をまかなえます。
image_url仕上げツール用に、切り抜き・修正・トリミングしたい画像。公開されていれば何でも構いません。
各エンジンはエージェントとして公開されているため、モデルの切り替えは ID の違いであって連携のやり直しではありません。新しいエンジンは新しいエージェントとして現れます。
生成が最後の工程になることはあまりありません。背景除去、指示による修正、トリミングは同じ API のアクションで、課金も同じ、キーの範囲も同じです。
tools.remove_backgroundtools.image_modificationtools.image_cropすべてのレスポンスが消費クレジットを報告し、履歴は /api/v1/generations で読めます。価格はエンジンごとにワークスペースで設定され、リクエストには含まれません。
そのための変数です。エージェントがテンプレートとスタイルを持ち、呼び出しが変わる部分を埋めます。商品カタログはエージェント 1 つと N 回の呼び出しであって、N 個のエージェントではありません。
generation.completed は動画や音声とまったく同じように画像でも発火するので、1 つの購読で生成系すべてをカバーできます。
使えます。生成された URL はそのままタイムラインのレイヤーに置けますし、renders.create が同じキーで構成全体を mp4 にします。