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Z-Image, del equipo Tongyi de Alibaba, es un modelo text-to-image compacto de 6B que entrega un cuadro fotorrealista en cerca de un segundo. Admite prompts de hasta 1000 caracteres, en cinco proporciones, entregados como PNG sin pérdida.

Desde $0.016/imagen

Playground

Entrada

Texto a imagen
277/1000
Hasta 1000 caracteres, un presupuesto chico a propósito. Este endpoint vuelve lo bastante rápido como para tratar la redacción como un experimento: cambia una cosa por corrida en lugar de reescribir todo. mínimo 1 caracteres · máximo 1000 caracteres
Forma de la salida: cinco valores, cuadrada por defecto, desde 16:9 apaisado hasta 9:16 vertical. Cada proporción corresponde a un tamaño fijo cercano al rango nativo, así que la calidad se mantiene pareja; genera en la proporción en la que vas a publicar.
Ampliación del promptafecta al precio
Desactivado por defecto, así que el prompt se usa tal como está escrito. Al activarlo, el modelo reescribe un prompt corto en una descripción más completa antes de generar, para obtener mejores resultados. Las solicitudes con la expansión activada se cobran con la tarifa de expansión del prompt, más alta que la estándar; la estimación que ves antes de enviar ya lo incluye.
Formato de salida
PNG
`png` es el único valor y también el predeterminado. Es sin pérdida, así que es el traspaso más seguro hacia una edición posterior. El campo mantiene explícita la solicitud; no cambia la imagen ni el precio.
Seed
Entero de 0 a 2147483647 para el arranque aleatorio; si lo omites, cada ejecución saca el suyo. Con el mismo prompt, la misma proporción y la misma seed, el resultado queda muy cerca de la imagen anterior, así que guarda la seed con cada imagen que conserves y cambia una cláusula a la vez a partir de ella. Fija el ruido inicial, no el resultado píxel a píxel. No afecta el costo. no menor que 0 · no mayor que 2147483647
Filtro de seguridadDesactivado

SpicyAPI no ejecuta ningún filtro de seguridad en este modelo. Tu prompt y tus medios llegan al modelo tal como los escribes, y el propio modelo decide el resultado.

Comprobando tu cuenta antes de habilitar el envío y el cálculo de precios.

Salida

Listo para una nueva ejecución
vanity-mirror-before-curtainResultado de ejemplo

Modelos relacionados y tareas siguientes

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Dinos cuál añadir y para qué lo usarías. Las solicitudes llegan directamente al equipo que decide los próximos modelos.

Un PNG fotorrealista por llamada, en cerca de un segundo

La API de texto a imagen de Z-Image Turbo convierte un prompt escrito en una imagen fotorrealista, normalmente en cerca de un segundo. Acepta un prompt de hasta 1000 caracteres y una de cinco proporciones de aspecto, y devuelve el fotograma como un PNG sin pérdida. Una seed opcional permite comparar variantes; aspect_ratio define el encuadre en lugar de una anchura o altura personalizada.

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Un PNG fotorrealista por llamada, en cerca de un segundo
Modelo base
El checkpoint Z-Image-Turbo de Alibaba, con licencia Apache-2.0, publicado el 2025-11-26
Parámetros
6B, destilado a unas ocho pasadas del modelo por imagen
Latencia típica
Alrededor de un segundo por imagen
Campos aceptados
prompt (obligatorio), aspect_ratio, output_format, seed y enable_prompt_expansion
Reproducibilidad
Seed opcional: entero de 0 a 2147483647 para comparativas controladas
Ventana de la tarea
Asíncrona; una tarea debe alcanzar un estado terminal en 5 minutos
Iteración
Un ciclo lo bastante corto como para no perder el hiloCerca de un segundo por imagen significa que una duda sobre la redacción recibe respuesta mientras todavía la estás formulando. Una sesión aquí suele terminar en una docena de lecturas de una misma idea, cada una un pequeño ajuste sobre la anterior.
Encuadre
La proporción es una decisión, no un recorteEl campo aspect_ratio es el único control de encuadre de este endpoint: cinco valores fijos, sin dimensiones de píxel libres. Cada uno compone su propio fotograma, así que la forma que pides es la forma alrededor de la cual construye el modelo, y un encuadre vertical se genera vertical desde el inicio.
Integración
La llamada devuelve un identificador de tareaEnviar un prompt inicia una tarea asíncrona; consúltala hasta que alcance un estado terminal, lo que debe ocurrir en un máximo de cinco minutos, y luego lee el PNG desde el almacenamiento de la plataforma. Guarda el cuerpo de la solicitud junto a cualquier fotograma que conserves, porque una llamada repetida dibuja uno distinto.

En qué destaca la API de Z-Image

Detalle fotográfico a gran velocidad

Detalle fotográfico a gran velocidad

Alibaba describe el checkpoint Turbo como capaz de generar imágenes fotorrealistas manteniendo la calidad estética, y los prompts que nombran materiales y luz son los que llegan a ese resultado. Escribe la trama del tejido, el desgaste del metal y la dirección de la que viene la luz, y el detalle de superficie sigue esa indicación. Los adjetivos sobre calidad aportan mucho menos aquí que una fuente de luz nombrada.

Calidad uniforme entre proporciones

Calidad uniforme entre proporciones

Cada proporción de aspecto se resuelve en su propio tamaño de píxeles fijo, cercano al rango nativo de megapíxeles del modelo, así que un fotograma vertical 9:16 se compone para esa forma desde la primera pasada en lugar de recortarse de un cuadrado. Los cinco valores cubren cuadrado, las dos orientaciones de 4:3 y las dos de 16:9, y este endpoint no tiene campo de ancho o alto personalizado.

  • Dos idiomas, en el prompt y en el fotograma

    Alibaba describe el checkpoint Turbo como capaz de renderizar con precisión texto complejo en chino e inglés, así que un letrero o una etiqueta de producto nombrados en el prompt suelen volver como caracteres legibles. Limítate a unas pocas palabras destacadas, porque el texto pequeño y denso no es para lo que está construido un modelo de 6B. Los propios ejemplos publicados por Alibaba están escritos en ambos idiomas, y el prompt llega al modelo tal como se escribió.

  • Fija la seed para comparar con más claridad

    Usa el mismo prompt, aspect_ratio y seed, cambiando una sola cláusula cada vez. Cuando una formulación funcione mejor, prueba varias seeds para comprobar si la mejora se mantiene en distintas muestras.

  • Bordes sin pérdida para composición

    La salida es PNG, el único valor que acepta output_format, así que nada a lo largo de un contorno ha pasado por compresión con pérdida antes de llegar a ti. La imagen entra directamente en una composición, una máscara o una edición posterior sin el artefacto que añadiría primero una fuente comprimida, y la única codificación que necesita una entrega ocurre al final de esa cadena.

  • Una imagen, un precio

    Una llamada devuelve una imagen, y las cinco proporciones cuestan lo mismo: este endpoint no tiene número de pasos, modo de calidad ni multiplicador de resolución, y output_format tiene un único valor. La facturación es por imagen de salida contra una estimación en vivo que se muestra antes de enviar, así que un presupuesto por llamada se sostiene sin necesidad de una tabla de variantes.

Para quién es Z-Image

  • Encontrar la dirección antes de comprometer presupuesto

    Arte conceptual

    Encontrar la dirección antes de comprometer presupuesto

    Explora un personaje o un entorno en una docena de lecturas en el tiempo que un modelo más lento tarda en una, cambiando iluminación, pose o escenario entre cada una. Lleva la lectura que funciona a un modelo más pesado para la placa final, una vez que la dirección ya no es la pregunta abierta.

  • Encuadrar el mismo objeto de varias maneras

    Marketing de producto

    Encuadrar el mismo objeto de varias maneras

    Genera la misma toma en 1:1, 3:4 y 16:9 antes de fijar el layout, así que la discusión de recorte en una revisión ocurre contra imágenes reales en lugar de un único mockup cuadrado estirado para adivinar las demás.

  • Construir un moodboard que defienda una postura

    Editorial y dirección de arte

    Construir un moodboard que defienda una postura

    Una docena de imágenes que comparten iluminación y paleta argumentan algo que un párrafo de descripción no puede. Como cada una cuesta poco y vuelve en cerca de un segundo, se puede construir y reorganizar un moodboard completo en una sola sesión en lugar de programarlo como una tarea aparte.

  • Ayudar a un elenco a mantenerse visualmente coherente

    Trabajo de personajes y juego de rol

    Ayudar a un elenco a mantenerse visualmente coherente

    Escribe la apariencia de cada personaje como un bloque de texto fijo que cubra edad, cabello, complexión y una marca distintiva, y pega ese bloque sin cambios en cada escena, con el vestuario y el escenario en una cláusula aparte. Mantén esa descripción del personaje y fija la seed al comparar cambios de vestuario o entorno.

Cómo llamar a la API de Z-Image

  1. Separar el sujeto del tratamiento

    prompt es el único campo obligatorio, así que dale una estructura: nombra primero qué hay en el encuadre, luego cómo debe verse. Escrito como una sola cláusula corrida, el modelo pondera una cosa contra la otra y no puedes saber cuál instrucción perdió.

  2. Fijar aspect_ratio antes de escribir el prompt

    El campo por defecto es 1:1, y la misma descripción de cuerpo completo se compone de forma distinta en 9:16 que en 16:9. Decidir la forma primero mantiene la redacción apuntando al encuadre que realmente se va a renderizar, y ahorra una segunda pasada para corregir el encuadre.

  3. Elige variedad o una comparación controlada

    Omite seed para explorar nuevas muestras, o fija un entero de 0 a 2147483647 al comparar variantes. Guarda la seed junto al prompt y los ajustes para que la siguiente comparación parta de la misma solicitud.

  4. Cambiar una cláusula por llamada

    Una vez que un resultado está cerca, edita una sola cláusula y envía todo lo demás exactamente igual, y registra ambos cuerpos de solicitud. Esa diferencia es el único registro de qué cambió entre dos fotogramas, porque la respuesta trae la imagen y nada sobre la redacción detrás de ella.

  5. Repetir el mejor resultado en las proporciones que necesitas

    Los entregables rara vez comparten una sola forma. Como cada proporción compone su propio fotograma, la versión vertical de un buen resultado sale de volver a ejecutar el mismo prompt en 9:16, lo que cuesta una llamada más y un segundo de espera, y da un fotograma construido para esa forma.

Ejemplos resueltos con Z-Image

  • Una foto de producto que sobrevive al recorte

    Envía el mismo prompt dos veces, una en 4:3 para el espacio principal y otra en 9:16 para el formato de historia. Ambas vuelven compuestas para su propia forma, así que la revisión de layout compara dos imágenes terminadas.

    A weathered brass diving helmet on a workbench, single window light from the left, shallow depth of field, fine scratches catching the highlight
  • Una hoja de personaje construida en torno a un rostro

    Lleva una frase de identidad (edad, cabello, la cicatriz) palabra por palabra a cada llamada, y cambia solo la cláusula de vestuario y fondo. La redacción repetida es lo que mantiene unida la hoja, y la cláusula que varías es donde cada entrada se gana su lugar.

    Portrait of the same woman, mid-thirties, short dark hair, small scar above the left eyebrow, three-quarter view, overcast daylight, muted olive coat
  • Un letrero de tienda que tiene que seguir siendo legible

    Alibaba describe este checkpoint como capaz de renderizar texto con precisión, así que vale la pena probar unas pocas palabras de rotulación antes de planear un layout alrededor de ellas. Pon las palabras entre comillas, mantenlas cortas y di en qué parte del encuadre se ubican.

    A small corner bookshop at dusk, hand-painted sign above the door reading "NIGHT SHIFT BOOKS", warm window light, wet pavement reflecting the letters, 35mm street photograph

Preguntas sobre la API de Z-Image

Escribe el encuadre como lo haría un fotógrafo al dar instrucciones: primero el sujeto, luego el lente y la distancia, después la luz y su dirección, y por último el detalle de superficie que quieres que sobreviva. Nombra una sola fuente de luz en lugar de acumular dos, porque las descripciones que compiten tienden a promediarse entre sí. Mantén aspect_ratio fijo mientras pruebas la redacción, de modo que solo una variable cambie entre ejecuciones. Ningún filtro de la plataforma se interpone frente a este endpoint, así que el único límite de un prompt es el del propio modelo.