Génération d'images par lots avec les API d'IA
Sur Flixly, la génération d'images par lots avec les API d'IA consiste à envoyer de nombreuses requêtes de génération à des modèles comme GPT-Image 2.0 et FLUX Kontext Pro. Ce guide aborde le choix du modèle, les coûts, les limites de débit et un processus reproductible.
En bref
Sur Flixly, générer des images par lots signifie envoyer une requête POST /api/v1/generate par image et récupérer les résultats avec GET /api/v1/generations/{id} ou via des webhooks. Choisissez un modèle dans GET /api/v1/models, testez d'abord un petit échantillon, cadencez les requêtes selon la limite de débit de votre clé API et définissez un plafond de dépenses sur la clé. Le volume n'entraîne aucun surcoût : chaque génération est facturée en crédits selon le modèle et les paramètres.
La vraie question derrière la génération d'images par lots
Les personnes qui recherchent la génération d'images par lots avec des API d'IA veulent généralement un rendu cohérent sur de nombreux prompts, sans devoir les traiter un par un. La réponse directe consiste à scripter de nombreuses requêtes de génération vers un modèle adapté à votre style, et à surveiller la consommation de crédits au fil de l'exécution.
Flixly le permet grâce à une API REST publique. Créez une clé dans Clés API, lisez la documentation de l'API et testez d'abord vos prompts dans le Générateur d'images.
Choisir un modèle pour les gros volumes
Appelez GET /api/v1/models pour consulter le catalogue actif, et choisissez un modèle d'image, pas un modèle vidéo. Les modèles vidéo comme Kling 3.0 produisent des clips, pas des images fixes.
Tableau comparatif
| Modèle | Modes | Résolutions | Coût en crédits |
|---|---|---|---|
| GPT-Image 2.0 | Texte en image | 1K, 2K, 4K | indiqué dans l'app |
| FLUX Kontext Pro | Texte en image, image en image | Selon le format d'image | indiqué dans l'app |
| Nano Banana 2 | Texte en image, image en image | 0.5K, 1K, 2K, 4K | indiqué dans l'app |
Pour des retouches basées sur une référence avec la famille GPT-Image, utilisez GPT-Image 2.0 Edit.
Gérer les limites de débit et les crédits
Chaque clé API possède sa propre limite de débit et peut être assortie d'un plafond de dépenses, afin qu'une boucle incontrôlée ne puisse pas vider votre solde. Les crédits s'achètent sous forme de packs ponctuels sur la page tarifs.
Envoyez les requêtes avec POST /api/v1/generate, puis récupérez les résultats avec GET /api/v1/generations/{id} ou enregistrez des webhooks pour être averti dès que chaque image est prête.
Étapes concrètes du processus
- Préparez un CSV de prompts indiquant le modèle et le format d'image pour chaque ligne.
- Testez quelques prompts dans l'interface Image en image ou du Générateur d'images pour valider le rendu.
- Parcourez le CSV en envoyant une requête de génération par ligne, au rythme permis par votre limite de débit.
- Enregistrez l'identifiant de chaque génération, puis téléchargez les images terminées par interrogation ou via les webhooks.
- Envoyez les images terminées vers Image Tools pour l'upscaling ou la suppression d'arrière-plan.
Les compromis dont personne ne parle
Les grosses exécutions amplifient les erreurs : un modèle de prompt mal formulé ou un déclenchement du filtre de contenu se répète sur chaque ligne. Testez d'abord un petit échantillon et consignez les échecs pour ne relancer que ceux-là.
Le style peut dériver sur une longue liste lorsque les prompts varient beaucoup. Conservez un seul modèle par série et réutilisez une formule de style fixe dans chaque prompt.
Règle de décision
Choisissez le modèle d'image dont le rendu atteint votre objectif de qualité et de résolution pour un coût en crédits acceptable dans l'app, puis validez une petite exécution avant de scripter la liste complète via l'API développeur.
Questions fréquentes
Combien d'images puis-je générer en un seul appel API ?▾
L'API Flixly crée une génération par requête POST /api/v1/generate. Pour produire de nombreuses images, envoyez plusieurs requêtes, cadencées selon la limite de débit de votre clé API, et suivez l'identifiant de chaque génération.
Le mode par lots coûte-t-il des crédits supplémentaires ?▾
Non. Il n'y a pas de supplément pour les lots : chaque génération coûte des crédits en fonction du modèle et des paramètres choisis, le total correspond donc à la somme des générations individuelles. Les crédits proviennent de packs de crédits ponctuels.
Puis-je mélanger plusieurs modèles dans un même lot ?▾
Oui, car chaque requête indique son propre modèle. Pour un rendu cohérent, conservez un seul modèle par série d'images ; changer de modèle en cours de série, par exemple de GPT-Image 2.0 à FLUX Kontext Pro, modifie le style.
Quels formats de fichier les tâches par lots renvoient-elles ?▾
Les modèles d'image renvoient des images matricielles au format et à la résolution demandés. Si vous avez besoin de fichiers vectoriels, passez les résultats dans l'outil de conversion d'image en vecteur d'Image Tools.
Comment éviter d'atteindre les limites de débit ?▾
Chaque clé API a une limite de débit : cadencez vos requêtes, relancez les appels limités avec un délai progressif et utilisez des webhooks plutôt qu'une interrogation continue. Un plafond de dépenses sur la clé protège vos crédits si un script se comporte mal.
