Genera una campaña de IA entera con una sola API (workflow de WaveSpeed)

Respuesta corta: plataformas como WaveSpeed ponen 1.000+ modelos de imagen y vídeo — FLUX, Seedance, Kling, Veo, Z-Image Turbo y más — detrás de una API REST unificada. Haces POST de un prompt al endpoint de un modelo, recibes un task id, consultas una URL de resultado hasta que el estado dice completed y descargas la salida. Alimenta ese bucle con una shot list numerada y un script de ~30 líneas renderiza la campaña entera de tu modelo IA sin tocar nada — sin GPU, sin instalaciones, pagando por imagen.

Este es el tercer camino que cubrimos: GPU propia o alquilada da control y privacidad; la API unificada da cero instalación y todos los modelos en una factura. Aquí va la mecánica exacta.

Cuándo gana el camino de la API

• Cero instalación. Sin drivers, sin descargas de modelos de 20 GB, sin matemáticas de VRAM. Tu primera imagen está a una petición HTTP.
• Todos los modelos, una factura. Modelos open-weight que tu portátil no aguanta y modelos de vídeo alojados (Seedance, Kling, Veo) viven tras la misma cabecera de autenticación.
• Precio honesto por imagen. Como referencia: Z-Image Turbo parte de unos $0.005 por imagen con ajustes base (~200 imágenes por dólar); FLUX.2 Dev ronda los $0.025. El precio exacto para tus parámetros aparece en la página del modelo antes de enviar — salidas, tamaños y opciones cambian el coste.
• Los peajes: pagas por ejecución, necesitas estar online y aplican las políticas de contenido del proveedor — es un servicio alojado, no tu máquina privada. Para moda de catálogo de marca suele bastar; sabe qué renderizas (mira nuestra guía de bañadores y lencería).

La API en sesenta segundos

Tres pasos verificados (de la documentación oficial):

1. Envía: POST https://api.wavespeed.ai/api/v3/{provider}/{model} — por ejemplo wavespeed-ai/z-image/turbo — con cabeceras Authorization: Bearer <API key> y Content-Type: application/json, y en el cuerpo tu prompt y opciones. La respuesta devuelve un task id.
2. Consulta: GET /api/v3/predictions/{id}/result — el estado va created → processing → completed (o failed con campo de error). Consulta cada ~2 s en imágenes, ~5 s en vídeo, espaciando en trabajos largos; hay webhooks si prefieres notificaciones.
3. Descarga: con estado completed, las URLs de archivo están en el array outputs. Guárdalas con el número de la toma para que la campaña quede organizada.

El bucle completo, en pseudocódigo

jobs = load("shot_list.json")   # cislovane prompty, zamknuta identita
for job in jobs:
    r = POST(f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/{MODEL}",
             headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
             json={"prompt": job.prompt, **job.options})
    task_id = r.data.id
    while True:
        res = GET(f".../api/v3/predictions/{task_id}/result")
        if res.data.status == "completed": break
        if res.data.status == "failed": log(res.data.error); break
        sleep(2)   # ~2 s obrazky, ~5 s video
    save(res.data.outputs[0], f"shot_{job.number}.png")

Esa es toda la automatización. Ejecútalo, hazte un café y vuelve a una carpeta de tomas terminadas.

Deja que la IA conduzca

Ni siquiera tienes que escribir el script tú. Pega la shot list y el identity brief en ChatGPT o Claude y pídele el runner para tu modelo elegido — y después que revise las salidas contra la identidad y marque cualquier toma que haya derivado. Si llevas a tu modelo en una carpeta de proyecto, el asistente ya tiene la identidad y la campaña a mano; el único ingrediente nuevo es la API key. Nunca pegues la key en nada que no controles.

Elegir el modelo

• Fotos fotorrealistas con poco presupuesto: Z-Image Turbo — piel excelente en la clase más barata.
• Máximo control de imagen: la familia FLUX — más cara por imagen, gran fidelidad al prompt.
• Vídeo: los endpoints de Seedance, Kling y Veo usan el mismo bucle de enviar-y-consultar; los precios son por modelo y duración — lee primero la página del modelo.
• Regla básica: itera en una toma hasta clavar la receta y luego lanza el lote. Una campaña de 21 tomas en Z-Image Turbo con ajustes base cuesta del orden de diez centavos — los errores son baratos, pero afinar el prompt antes lo es más.

Mantén la identidad bloqueada

Una API no cambia las reglas de consistencia: los mismos tokens de identidad en cada prompt, la misma referencia donde el modelo la soporte. La generación por lotes de hecho premia la disciplina — un bloque de identidad limpio, copiado por script en 21 prompts, deriva menos de lo que jamás derivarían 21 variaciones tecleadas a mano. La base: mantener un personaje de IA consistente.

De dónde sale la shot list

Sirve cualquier lista numerada de prompts. El estudio de modelo IA de GoldenPrompts exporta exactamente esta forma: un archivo de jobs con la identidad de tu modelo horneada en cada prompt de campaña, más un master brief que dice a ChatGPT o Claude cómo ejecutar el lote y validar cada salida. Monta la campaña con clics, descarga el pack y apunta el bucle hacia él.

Preguntas frecuentes

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