Novedades para tu integración

Cuatro lugares nuevos para decidir qué modelo usar, todos construidos con ejecuciones en esta plataforma. Las clasificaciones, las reseñas y la arena están en Rankings, en el encabezado del sitio, y la biblioteca de prompts en Estudio.

• Clasificaciones: cada modelo recibe dos puntuaciones separadas. El Spicy Index (0–100) es preliminar por ahora: solo puntúa la capacidad, y la calidad del resultado se sumará cuando estén listas nuestras pruebas de calidad y haya suficientes votos en la arena. El Freedom Score (0–100) mide hasta dónde llega cada modelo, de forma verificada, en nuestra escala de pruebas de contenido. Nunca se mezclan, y el precio, la velocidad y la fiabilidad aparecen al lado como mediciones en bruto. Hay tablas de video, imagen, LLM, sin censura, mejor relación calidad-precio y velocidad; al 26 de septiembre hay 53 modelos clasificados a partir de 1,672 ejecuciones de prueba, y las puntuaciones se recalculan cada día.
• Reseñas: ocho por ahora — MiniMax H3, MiniMax H3 Spicy, Seedance 2.5, Seedance 2.5 Spicy, Wan 3.0, Seedream 5.0 Pro, Z-Image Spicy y Grok 4.7. Cada una muestra resultados reales, un informe de pruebas, lo que cuesta un resultado utilizable y una recomendación clara.
• Arena a ciegas: dos resultados anónimos de imagen o video a partir de un mismo prompt. Elige el que conservarías y luego ve qué modelos los hicieron. Los votos de usuarios con sesión iniciada fijan calificaciones Bradley-Terry con intervalos del 95 %, que se actualizan cada hora; los modelos cuyos intervalos se superponen comparten posición. Las posiciones aparecen cuando hay suficientes votos; hasta entonces, los modelos se listan por fabricante.
• Biblioteca de prompts: 176 prompts para modelos de video e imagen, cada uno con el resultado que realmente produjo. Filtra por modelo, tarea, escena o movimiento de cámara, y copia el prompt o ábrelo en el playground con toda la configuración cargada.

La metodología es pública y tiene versiones. Vendemos acceso a todos los modelos que clasificamos, así que esa página también explica cómo mantenemos eso fuera de las puntuaciones.

Cuatro cambios en cómo se comportan las tareas. Dos pueden requerir un ajuste de tu lado: si cuentas con que solicitudes idénticas den resultados idénticos, envía un seed; si ramificas según códigos de error, maneja 40310.

Una ejecución fallida se intenta primero por otra ruta. Muchos modelos aquí se sirven por más de una ruta. Desde el 23 de septiembre, si una ejecución falla después de que la aceptamos y otra ruta sirve el mismo modelo con la misma configuración, la ejecutamos ahí antes de reportar el fallo, siempre que a la tarea le quede tiempo. Se cobra una sola vez, por el resultado que recibes. Los fallos que se repetirían en cualquier lado, como un rechazo por derechos de autor, no se reintentan.

Los rechazos explican la causa y la solución. Cuando un modelo bloquea un resultado por posibles derechos de autor o por el rostro de una persona real, errorMessage ahora dice cuál fue y qué probar:

• En video, la causa suele ser la banda sonora generada: pon generate_audio: false, quita el audio de referencia y no nombres canciones ni artistas reales en el prompt.
• En imágenes, casi siempre aparece un personaje conocido, un logo o una obra, en el prompt o en una imagen de referencia.
• Algunos modelos no aceptan rostros de personas reales en las imágenes de referencia. El mensaje lo indica y sugiere otro modelo o un personaje ilustrado.

errorCode sigue siendo content_rejected, el cargo se reembolsa y el mensaje respeta tu idioma de errores de la API, como cualquier otro error.

Un seed aleatorio cuando omites seed. Desde el 24 de septiembre, en los modelos que aceptan seed, una solicitud sin él recibe un seed aleatorio, que vuelve en el input de la tarea. Dos solicitudes idénticas ya no devuelven el mismo resultado. Para que las ejecuciones sigan siendo comparables, envía de nuevo el seed devuelto; un seed fijo no garantiza un resultado idéntico. Unos pocos modelos varían el seed sin devolverlo. Un seed que envíes siempre se usa tal cual.

40310 para cuentas con el correo sin verificar. Las claves de esas cuentas recibían antes un 403 genérico. Desde el 25 de septiembre reciben el código de negocio 40310, con un mensaje que pide abrir el enlace de verificación o pedir uno nuevo desde la consola. La clave funciona en cuanto se verifica la dirección.

Ya están disponibles cinco SDK oficiales, junto con una CLI, un servidor MCP, un Agent Skill y un proxy que evita poner la clave en el cliente. Todos implementan los mismos cuatro pasos: cotizar, crear con una clave de idempotencia, esperar y recoger.

• Casi nada entra en su árbol de dependencias. Python y Go usan solo la biblioteca estándar, PHP tampoco necesita biblioteca alguna y Java trae exactamente una: Jackson.
• Todo el flujo asíncrono, no solo la llamada HTTP: un presupuesto de espera al crear la tarea, la subida en tres pasos para sus propias imágenes y vídeos, y la verificación de la firma de los webhooks.
• @spicyapi/cli recorre el catálogo, cotiza antes de gastar y descarga los resultados desde la terminal. @spicyapi/mcp entrega esas mismas capacidades a Claude Code, Codex, Cursor o cualquier cliente MCP, y pide permiso antes de cobrar nada. El Agent Skill se instala con npx skills add Spicy-API/spicy-skill y le enseña a un asistente de programación el orden correcto de los pasos.
• @spicyapi/proxy mantiene la clave en su servidor. Una clave compilada dentro de una aplicación web, móvil o de escritorio es una clave pública; este paquete es el salto del lado del servidor que la guarda en su lugar.

Los cinco son de código abierto con licencia MIT. Las guías: docs.spicyapi.ai

Dos maneras de dejar de escribir bucles de sondeo. Las dos están disponibles.

Un presupuesto de espera al crear la tarea. Añada ?wait=<segundos> a createTask y mantendremos la conexión abierta hasta que la tarea llegue a un estado final, respondiendo con el registro completo, con la misma forma que devuelve recordInfo.

• Se agota el presupuesto: recibe el 202 de siempre, idéntico a omitir el parámetro, y sondea a partir de ahí.
• Se corta la conexión: para la tarea no cambia nada. Sigue ejecutándose y se cobra como siempre.
• El techo son 60 segundos. Los valores mayores se recortan en lugar de rechazarse, y un valor mal formado se ignora en lugar de rechazarse: una errata en un parámetro de optimización no debería tumbar una generación que iba a salir bien.

Conviene en endpoints que terminan en segundos, es decir, la mayor parte del trabajo de imagen y edición. Los modelos de vídeo suelen tardar minutos, así que el presupuesto se agotará y acabará sondeando igualmente.

Endpoints de webhook a nivel de cuenta. Registre una URL una sola vez junto con los eventos que quiere y cada tarea que encaje se entregará allí: ya no hace falta pasar una URL de retorno en cada tarea. Una cuenta admite hasta 16 endpoints, cada uno con su propio secreto de firma. Un 410 Gone desde su servidor desactiva ese endpoint de inmediato en lugar de reintentar una dirección que su dueño ha retirado. Por ahora los endpoints solo se gestionan por API; la consola todavía no tiene pantalla para ellos.

Detalles: tareas · webhooks

403 ejemplos cubren ahora 117 de los 120 endpoints invocables. Cada uno es un trabajo ejecutado de verdad en esta plataforma —ni una imagen de concepto ni un fotograma tomado de una ficha de modelo— y cada uno lleva tres cosas:

• El archivo terminado, servido desde nuestro propio CDN y en su relación de aspecto original.
• El objeto de entrada completo que lo produjo: prompt, tamaño, duración, todos los parámetros, listo para copiar en su propia llamada.
• Una nota en los diez idiomas de la interfaz que explica por qué se eligió esa entrada: para qué formato se escribió la composición, qué parámetro está haciendo el trabajo y qué conviene cambiar primero.

En cada página de modelo aparecen como un muro de resultados que se recorre de un vistazo; por API vuelven bajo examples en GET /console/v1/catalog/models/{slug}.

Elegir modelo consistía hasta ahora en leer una tabla de parámetros e imaginarse el resultado. Ahora puede ver lo que un endpoint produce de verdad y partir de una entrada que se sabe que funciona en él.

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