Generación de imágenes

POST /v1/images/generations responde en una sola respuesta y no como tarea. model y prompt son obligatorios; n, size y quality son opcionales y los modelos recurren a sus propios valores por defecto. La respuesta es {"created": …, "data": [ … ]}, donde cada entrada lleva una url: b64_json está presente pero vacío salvo que lo pidas con "response_format": "b64_json". Para editar una imagen existente usa POST /v1/images/edits con el original en image. El cobro es por imagen generada, así que n multiplica el importe.

POST /v1/images/generations
curl https://api.chinaapi.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $CHINAAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "image-01",
    "prompt": "a red paper crane on a white desk, soft daylight",
    "n": 1
  }'

# {"created":1786620000,
#  "data":[{"url":"https://.../image_inference_output/....jpg","b64_json":""}],
#  "metadata":{"success_count":"1","failed_count":"0"}}
Salida en 4K

doubao-seedream-5-0-260128

Junto con doubao-seedream-4-5-251128. Ambos llegan a 4K y aceptan una imagen de entrada para edición y composición de varias imágenes, así que conviene fijar size de forma explícita en vez de dejar el valor por defecto.

Uso general

wan2.7-image

Junto con wan2.7-image-pro, que añade un nivel 4K por aproximadamente el doble de precio. Mismos campos de petición que el resto del endpoint; la variante pro es la indicada cuando la salida se va a imprimir o ampliar.

Edición y coste bajo

step-image-edit-2

Junto con step-2x-large e image-01. step-image-edit-2 está pensado para editar una imagen que tú aportas y es el más barato de los tres; image-01 es el modelo de texto a imagen más barato del endpoint.

Consejo Este endpoint cobra por llamada, no por token, y el precio ya cubre una imagen: el registro de uso anota un único token de prompt, que es contabilidad y no una medida de tu prompt. Pedir "n": 4 cuesta cuatro veces una imagen. Los precios varían más de un orden de magnitud entre estos modelos, así que elige el modelo antes de afinar el prompt.