API генерации изображений с ИИ: пример на TypeScript

API генерации изображений с ИИ превращает промпт в картинку в рамках программно запущенной задачи. В Pipe2 запустите Image Generator, опрашивайте полученный ID, а после завершения возьмите URL изображения из ресурсов запуска. В примере на TypeScript используется самая дешёвая допустимая комбинация модели и качества из текущего каталога.

Генерация изображения через TypeScript SDK

Установите @pipe2-ai/sdk, сохраните персональный токен Pipe2 в PIPE2_TOKEN и запустите модуль в Node. Промпт задаёт один объект, одну обстановку и один характер света, поэтому первый результат легко оценить.

import { createClient } from '@pipe2-ai/sdk';

const input = {
  model: 'gpt-image-2',
  prompt: 'A small red paper boat on a rain-darkened stone step, soft morning light, editorial product photograph, no text.',
  quality: 'fast',
};
const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN);
const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: 'image-generator',
  input,
});

while (true) {
  const { pipeline_runs_by_pk: run } = await client.GetPipelineRun({
    id: run_pipeline.run_id,
  });
  if (run?.status === 'completed') {
    console.log(run.assets?.[0]?.url);
    break;
  }
  if (run?.status === 'failed') throw new Error(run.error_message ?? 'Image generation failed');
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 3000));
}

В этой программе содержится ровно такой запрос к конвейеру:

{
  "pipeline_slug": "image-generator",
  "input": {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A small red paper boat on a rain-darkened stone step, soft morning light, editorial product photograph, no text.",
    "quality": "fast"
  }
}

В документации TypeScript SDK описаны установка, аутентификация, операции с конвейерами, загрузка ресурсов, подписки и запросы баланса.

Как устроены запуск, опрос и получение ресурса

RunPipeline принимает слаг конвейера и объект JSON с входными данными. Метод возвращает идентификаторы асинхронного запуска, а не держит соединение открытым до готовности картинки. Сохраните run_pipeline.run_id: по нему GetPipelineRun получает актуальное состояние.

Цикл обрабатывает оба конечных состояния. Запуск completed может содержать созданные ресурсы; пример выводит URL первого. При failed может быть доступно поле error_message — записывайте его вместе с ID запуска. В рабочем коде также задайте общий тайм-аут и считайте отсутствие запуска ошибкой. Для обновлений в реальном времени SDK дополнительно предлагает асинхронный итератор WatchPipelineRun.

Начните с самого дешёвого допустимого запроса

В примере закреплена модель gpt-image-2 и указано quality: 'fast'. В текущем каталоге Image Generator это самая дешёвая допустимая комбинация; она соответствует уровню низкого качества модели. Такой запрос позволяет проверить аутентификацию, структуру данных, опрос и обработку ресурсов до того, как тратить больше кредитов на финальную картинку.

Fast — это выбор стоимости, а не обещание готового к публикации результата. Перед большой серией вызовите EstimatePipelineCost с теми же pipeline_slug и input. Повторяйте оценку при смене модели, качества или количества референсов: размер списания определяется активным каталогом.

Выбирайте только нужные параметры изображения

Одного промпта достаточно. Image Generator также может принять референсные изображения, одно поддерживаемое референсное видео, соотношение сторон, качество, модель и настройку улучшения промпта. Ограничения зависят от выбранной модели, поэтому читайте схему конвейера и не предполагайте одинаковую поддержку медиа у всех движков.

Для генерации только по тексту коротко опишите объект, композицию, свет и стиль связным текстом. Дословный текст внутри картинки заключите в кавычки и обязательно вычитайте результат. Для референсов объясните роль каждого изображения и перечислите детали, которые должны сохраниться. Общие варианты соотношения сторон: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3 и 3:4.

Режим Auto позволяет Pipe2 выбрать совместимый движок. Фиксируйте модель, только если продукт зависит от её документированной возможности или если проводите контролируемое сравнение. Сравнение генераторов изображений с ИИ объясняет, как сохранить одинаковыми промпт, референсы, кадрирование и количество попыток.

Безопасная работа с токенами, ошибками и URL

Создавайте клиент SDK с токеном Pipe2 из среды выполнения. Не помещайте токен в исходный код, не коммитьте и не выводите в журналы браузера. Запрос указывает слаг конвейера Pipe2; отдельный ключ провайдера модели клиент не отправляет.

Сохраните ID до начала опроса, чтобы перезапущенный процесс мог продолжить ту же задачу. Считайте URL ресурса данными приложения: сохраните его, если нужна долговременная ссылка, проверьте наличие ресурса перед обращением к нулевому индексу и сообщайте об ошибке вместо бесконечных повторов. К пользовательским промптам и медиа применяйте обычные правила приложения по авторизации, модерации и сроку хранения.