AiHubMix Documentation Hub

Lista de modelos disponibles

Para la serie Nano Banana, consulta: https://docs.aihubmix.com/en/api/Gemini-Guides

Modelos de OpenAI

gpt-image-2 - Compatible con el endpoint de edición de imágenes compatible con OpenAI. Usa el ID completo gpt-image-2; image2 no es un ID de modelo válido.
gpt-image-1.5 - El modelo más reciente de generación de imágenes de OpenAI, con capacidades mejoradas para seguir instrucciones y ejecutar prompts.
gpt-image-1 - Un modelo de lenguaje multimodal que acepta entradas de texto e imagen y genera salidas de imagen.
gpt-image-1-mini - Una versión económica de gpt-image-1.
dall-e-3 - Capaz de crear imágenes realistas y obras de arte a partir de descripciones en lenguaje natural, con soporte para crear nuevas imágenes en dimensiones especificadas según el prompt.

Modelos Imagen

imagen-4.0-ultra-generate-001
imagen-4.0-generate-001
imagen-4.0-fast-generate-001
imagen-4.0-fast-generate-preview-06-06
imagen-3.0-generate-002

Modelos Qwen

qwen-image - Un modelo base de generación de imágenes de la serie Qwen que ha avanzado significativamente en el renderizado complejo de texto y la edición precisa de imágenes.
qwen-image-edit - Modelo de edición de imágenes de Qwen.

Modelos Doubao

doubao-seedream-4-5 - El último modelo de imagen multimodal de ByteDance, que integra capacidades de texto a imagen, imagen a imagen y salida de imágenes compuestas.
doubao-seedream-4-0 - El modelo SOTA de creación de imágenes multimodales de ByteDance, que admite diversas funciones como fusión de varias imágenes, edición de imágenes y generación de imágenes compuestas.

Modelos Flux

flux-2-flex - Diseñado para flujos de trabajo creativos del mundo real, genera imágenes de alta calidad manteniendo la coherencia de personajes y estilo entre varias referencias.
flux-2-pro - Un modelo de generación y edición de imágenes desarrollado por Black Forest Labs, compatible con la lectura y escritura de texto complejo.
FLUX.1-Kontext-pro - Un modelo multimodal de flow matching desarrollado por Black Forest Labs, que admite generación de texto a imagen y edición de imágenes en contexto.

Modelos iRAG

irag-1.0 - Modelo de generación de imágenes desarrollado por Baidu, capaz de producir imágenes ultrarrealistas.
ernie-irag-edit - Modelo de edición de imágenes desarrollado por Baidu, compatible con operaciones como borrar, repintar y variación basadas en imágenes.

Modelos Ideogram

V3 - Modelo de generación de imágenes de Ideogram AI, capaz de generar imágenes rápidamente.

Interfaz de la API

URL de la solicitud

POST https://aihubmix.com/v1/models/<model_path>/predictions

<model_path> es <provider/model_id>, por ejemplo, <openai/gpt-image-1.5>, <qianfan/qwen-image>.

Cabeceras de la solicitud

Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY
Content-Type: application/json

Parámetros de la solicitud

Parámetros generales

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
prompt	string	Sí	Palabras del prompt
size	string	No	Tamaño de la imagen; admite `1K` (no admitido en la serie Doubao-4-5), `2K`, `4K`, `auto` (predeterminado). La serie Qwen admite: `5121024`, `768512`, `7681024`, `1024576`, `5761024`, `10241024` (predeterminado)
image	string	No	Ruta de la imagen de referencia
n	integer	No	Número de imágenes a generar; admite 1-10, predeterminado 1
quality	string	No	Calidad de renderizado; admite `low`, `medium` y `high`; una mayor calidad requiere más tiempo

Parámetros para modelos de OpenAI

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
input_fidelity	string	No	Fidelidad; admite `high` y `low` (predeterminado)
moderation	string	No	Rigor de la moderación del contenido; admite `auto` (predeterminado, filtrado estándar) y `low` (menos filtrado); no se admite en el modo imagen a imagen
output_format	string	No	Formato de la imagen de salida; admite `png`, `jpeg` (predeterminado), `webp`

Parámetros para modelos Flux

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
safety_tolerance	integer	No	Indulgencia de la auditoría; valores más altos indican más indulgencia. Rango `0<=x<=5`, valor predeterminado `2`
aspect_ratio	string	No	Relación de aspecto deseada para la imagen; admite `16:9` (predeterminado), `1:1`, `4:3`
seed	integer	No	Semilla del número aleatorio
raw	boolean	No	Si se habilita el modo raw para un efecto visual más natural; predeterminado `false`

Parámetros para modelos Qwen

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
watermark	boolean	No	Si se añade una marca de agua a la imagen generada; admite `true` (predeterminado) y `false`
seed	integer	No	Semilla del número aleatorio; rango `[0,2147483647]`

Parámetros para modelos Doubao

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
sequential_image_generation	string	No	Controla si se desactiva la funcionalidad de imagen compuesta
sequential_image_generation_options	object	No	Configuración de imagen compuesta; surte efecto solo cuando `sequential_image_generation` es `auto`. Actualmente admite `max_images`, rango [1, 15], valor predeterminado 15
watermark	boolean	No	Si se añade una marca de agua a la imagen generada; admite `true` (predeterminado) y `false`
seed	integer	No	Semilla del número aleatorio; rango [-1, 2147483647], valor predeterminado -1
response_format	string	No	Formato de retorno de la imagen generada; admite `url` (enlace válido durante 24 horas después de generar la imagen; descárgala a tiempo) o `base64_json`

El número real de imágenes que se pueden generar está influenciado no solo por max_images, sino también por el número de imágenes de referencia proporcionadas. El número de imágenes de referencia de entrada + el número final de imágenes generadas ≤ 15.

Ejemplos de uso

OpenAI

curl https://aihubmix.com/v1/models/openai/gpt-image-1.5/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace",
    "size": "1024x1024", 
    "n": 1,
    "quality": "high",
    "moderation": "low",
    "background": "auto"
  }
}'

curl https://aihubmix.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-1.5" \
  -F "prompt=Change the background to blue sky and white clouds." \
  -F "image=@test.png" \
  -F "size=1024x1024"

gpt-image-2

Este es un modelo de edición de imágenes de OpenAI. Usa el nombre completo gpt-image-2; image2 no es un ID de modelo válido. Cuando el endpoint devuelve b64_json, los siguientes ejemplos guardan el resultado como edited.png.

curl.exe -sS -X POST "https://aihubmix.com/v1/images/edits" `
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" `
  -F "model=gpt-image-2" `
  -F "prompt=Cambia el fondo a cielo azul y nubes blancas." `
  -F "image=@test.png" `
  -F "size=1024x1024" `
  -D headers.txt `
  -o response.json `
  -w "HTTP_CODE:%{http_code}`nTOTAL:%{time_total}`n"

$b64 = (Get-Content .\response.json -Raw | ConvertFrom-Json).data[0].b64_json
[IO.File]::WriteAllBytes(".\edited.png", [Convert]::FromBase64String($b64))

import { readFile, writeFile } from "node:fs/promises";

const apiKey = process.env.AIHUBMIX_API_KEY;
if (!apiKey) {
  throw new Error("Set AIHUBMIX_API_KEY first.");
}

const form = new FormData();
form.append("model", "gpt-image-2");
form.append("prompt", "Cambia el fondo a cielo azul y nubes blancas.");
form.append("image", new Blob([await readFile("test.png")], { type: "image/png" }), "test.png");
form.append("size", "1024x1024");

const response = await fetch("https://aihubmix.com/v1/images/edits", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  },
  body: form,
});

if (!response.ok) {
  throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
}

const result = (await response.json()) as {
  data: Array<{ b64_json: string }>;
};

await writeFile("edited.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));

Google Imagen

curl https://aihubmix.com/v1/models/google/imagen-4.0-fast-generate-001/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace",
    "numberOfImages": 1
  }
}'

Qwen

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/qwen-image/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "A beautiful sunset over a calm ocean",
      "refer_image": "",
      "n": 1,
      "size": "1024x1024",
      "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/qwen-image-edit/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "Put this bear sitting under the moon (represented by a light gray crescent outline on a white background), holding a guitar, with small stars and speech bubbles like 'Be Kind' floating around.",
    "image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/4766809571/p999719.png",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "watermark": false,
    "seed": 0
  }
}'

Doubao

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-0/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "Interstellar, black hole, a vintage train bursting out of a black hole, vying for visual impact, cinematic blockbuster, apocalyptic feel, dynamic, contrasting colors, oc rendering, ray tracing, motion blur, depth of field, surrealism, deep blue, the scene is shaped by delicate rich color layers creating the subject and scene, realistic texture, the lighting effects of a dark background create an atmosphere, combining artistic fantasy, exaggerated wide-angle perspective, glare, reflection, extreme light and shadow, strong gravity, devouring",
      "size": "2K",
      "sequential_image_generation": "disabled",
      "stream": false,
      "response_format": "url",
      "watermark": true
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Keep the model's pose and the flowing shape of the liquid clothing unchanged. Change the clothing material from silver metal to completely transparent clear water (or glass). Through the liquid flow, the model's skin details can be seen. The light and shadow change from reflection to refraction.",
        "image": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_5_imageToimage.png",
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Change the clothing in image 1 to the clothing in image 2",
        "image": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimage_1.png", "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_5_imagesToimage_2.png"],
        "sequential_image_generation": "disabled",
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Generate 3 images of a girl and a cow toy happily riding a roller coaster in an amusement park, covering morning, noon, and evening",
        "image": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_1.png", "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_2.png"],
        "sequential_image_generation": "auto",
        "sequential_image_generation_options": {
            "max_images": 3
        },
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

Flux

flux-2-flex y flux-2-pro son endpoints asíncronos que requieren una solicitud de dos pasos. Esta serie es extremadamente rápida, casi instantánea.
FLUX.1-Kontext-pro utiliza una interfaz general que ofrece un proceso de un solo paso.

Dibujo de un paso con FLUX

curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "model": "FLUX.1-Kontext-pro",
  "prompt": "a cat in the garden, cute cartoon",
  "safety_tolerance": 6
}' \
| jq -r '.data[0].b64_json' \
| base64 -D > "$HOME/Desktop/image_extract.png"

Dibujo asíncrono con Flux

Paso 1: Enviar la solicitud de dibujo

curl https://aihubmix.com/v1/models/bfl/flux-kontext-max/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace. reference style as the given image:",
    "aspect_ratio": "2:3",
    "safety_tolerance": 6
  }
}'

curl https://aihubmix.com/v1/models/bfl/flux-kontext-max/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace. reference style as the given image:",
    "aspect_ratio": "2:3",
    "safety_tolerance": 2,
    "input_image": "https://assets.aihubmix.com/docs/ghibli.png"
  }
}'

Ejemplo de resultado de salida:

{
  "output": [
    {
      "taskId": "api.us1.***",
      "polling_url": "https://api.us1.bfl.ai/v1/get_result?id=f9821dbf-f134-41c2-aaa8-5405fb665c76"
    }
  ]
}

Paso 2: Obtener el enlace de la imagen generada

Get Image

curl https://api.aihubmix.com/v1/tasks/<taskId> \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -X GET

Ideogram V3

Las versiones inferiores a V3 (V_2, V_1, etc.) son interfaces antiguas y no son compatibles.
Los enlaces devueltos requieren una red proxy para acceder.

curl https://aihubmix.com/v1/models/ideogram/V3/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace, in the style of Pixar 3D",
    "rendering_speed": "QUALITY",
    "aspect_ratio": "2x1"
  }
}'

iRAG

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/irag-1.0/predictions\
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "A beautiful sunset over a calm ocean",
      "refer_image": "",
      "n": 1,
      "size": "1024x1024",
      "guidance": 7.5,
      "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/ernie-irag-edit/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "Add a flying pig",
    "image": "http://***"
  }
}'

Última actualización: 2026-06-01

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Ejemplos de uso

OpenAI

gpt-image-2

Google Imagen

Qwen

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Flux

Dibujo de un paso con FLUX

Dibujo asíncrono con Flux

Ideogram V3

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​Ejemplos de uso

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​gpt-image-2

​Google Imagen

​Qwen

​Doubao

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Google Imagen

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