Les mises à jour qui comptent pour votre intégration

Quatre nouveaux endroits pour choisir un modèle, tous construits à partir d’exécutions sur cette plateforme. Les classements, les tests et l’arène se trouvent sous Palmarès dans l’en-tête du site, la bibliothèque de prompts sous Studio.

• Classements : chaque modèle est noté sur deux échelles séparées. Le Spicy Index (0–100) est provisoire pour l’instant : il ne note que les capacités, et la qualité des résultats s’y ajoutera quand nos tests de qualité et les votes de l’arène seront réunis. Le Freedom Score (0–100) mesure jusqu’où chaque modèle va, de façon vérifiée, sur notre échelle de tests de contenu. Les deux ne se mélangent jamais, et le prix, la vitesse et la fiabilité figurent à côté sous forme de mesures brutes. Il existe des classements vidéo, image, LLM, sans censure, meilleur rapport qualité-prix et vitesse ; au 26 septembre, 53 modèles sont classés à partir de 1 672 exécutions de test, et les scores sont recalculés chaque jour.
• Tests : huit pour l’instant — MiniMax H3, MiniMax H3 Spicy, Seedance 2.5, Seedance 2.5 Spicy, Wan 3.0, Seedream 5.0 Pro, Z-Image Spicy et Grok 4.7. Chacun montre des résultats réels, un rapport de test, le coût d’un résultat exploitable et une recommandation claire.
• Arène à l’aveugle : deux résultats anonymes, image ou vidéo, issus d’un même prompt. Choisissez celui que vous garderiez, puis découvrez quels modèles les ont produits. Les votes des utilisateurs connectés fixent des notes Bradley-Terry avec intervalles à 95 %, mises à jour toutes les heures ; les modèles dont les intervalles se chevauchent partagent un rang. Les rangs n’apparaissent qu’une fois assez de votes réunis ; d’ici là, les modèles sont listés par éditeur.
• Bibliothèque de prompts : 176 prompts pour les modèles vidéo et image, chacun avec le résultat qu’il a réellement produit. Filtrez par modèle, tâche, scène ou mouvement de caméra, puis copiez le prompt ou ouvrez-le dans le playground avec tous les réglages remplis.

La méthodologie est publique et versionnée. Nous vendons l’accès à chaque modèle que nous classons ; la page explique donc aussi comment cela reste en dehors des scores.

Quatre changements dans le comportement des tâches. Deux peuvent demander une adaptation de votre côté : si vous comptez sur des requêtes identiques pour obtenir des résultats identiques, envoyez un seed ; si votre code réagit aux codes d’erreur, gérez 40310.

Une exécution échouée est d’abord relancée sur une autre route. Beaucoup de modèles sont servis ici par plusieurs routes. Depuis le 23 septembre, quand une exécution échoue après avoir été acceptée et qu’une autre route sert le même modèle avec les mêmes réglages, nous l’y relançons avant de signaler l’échec, tant que la tâche a encore du temps. Vous êtes facturé une seule fois, pour le résultat reçu. Les échecs qui se répéteraient partout, comme un refus pour droit d’auteur, ne sont pas relancés.

Les refus donnent la cause et la solution. Quand un modèle bloque un résultat pour un possible problème de droit d’auteur ou pour le visage d’une personne réelle, errorMessage indique désormais lequel et quoi essayer :

• Pour une vidéo, le déclencheur est le plus souvent la bande-son générée : passez generate_audio: false, retirez l’audio de référence et ne citez ni chansons ni artistes réels dans le prompt.
• Pour une image, il s’agit généralement d’un personnage connu, d’un logo ou d’une œuvre, dans le prompt ou dans une image de référence.
• Certains modèles refusent les visages de personnes réelles dans les images de référence. Le message le dit et propose un autre modèle ou un personnage dessiné.

errorCode reste content_rejected, le montant est remboursé, et le message suit votre langue d’erreurs API comme toutes les autres erreurs.

Un seed aléatoire quand vous omettez seed. Depuis le 24 septembre, sur les modèles qui acceptent seed, une requête sans seed en reçoit un aléatoire, renvoyé dans le champ input de la tâche. Deux requêtes identiques ne donnent donc plus le même résultat. Pour que vos exécutions restent comparables, renvoyez le seed reçu ; un seed fixe ne garantit pas pour autant un résultat identique. Quelques modèles font varier le seed sans le renvoyer. Un seed que vous envoyez est toujours utilisé tel quel.

40310 pour les comptes dont l’e-mail n’est pas vérifié. Les clés de ces comptes recevaient jusqu’ici un 403 générique. Depuis le 25 septembre, elles reçoivent le code métier 40310, avec un message qui invite à ouvrir le lien de vérification ou à en demander un nouveau depuis la console. La clé fonctionne dès que l’adresse est vérifiée.

Cinq SDK officiels sont disponibles, accompagnés d'une CLI, d'un serveur MCP, d'un Agent Skill et d'un proxy qui évite de placer la clé dans le client. Tous suivent les mêmes quatre étapes : chiffrer, créer avec une clé d'idempotence, attendre, récupérer.

• Presque rien n'entre dans votre arbre de dépendances. Python et Go se limitent à la bibliothèque standard, PHP n'a besoin d'aucune bibliothèque, et Java en apporte exactement une : Jackson.
• Tout le flux asynchrone, pas seulement l'appel HTTP : un budget d'attente à la création de la tâche, l'envoi en trois étapes pour vos propres images et vidéos, et la vérification de signature des webhooks.
• @spicyapi/cli parcourt le catalogue, chiffre avant la dépense et télécharge les résultats depuis un terminal. @spicyapi/mcp donne les mêmes capacités à Claude Code, Codex, Cursor ou tout client MCP, et demande votre accord avant toute facturation. L'Agent Skill s'installe par npx skills add Spicy-API/spicy-skill et enseigne le bon ordre des opérations à un assistant de code.
• @spicyapi/proxy garde la clé sur votre serveur. Une clé compilée dans une application web, mobile ou de bureau est une clé publique ; ce paquet est le relais côté serveur qui la détient à sa place.

Les cinq sont open source sous licence MIT. Les guides : docs.spicyapi.ai

Deux façons de ne plus écrire de boucle de polling. Les deux sont disponibles.

Un budget d'attente à la création de la tâche. Ajoutez ?wait=<secondes> à createTask : nous gardons la connexion ouverte jusqu'à ce que la tâche atteigne un état terminal, et répondons avec l'enregistrement complet, dans la même forme que recordInfo.

• Budget épuisé : vous recevez le 202 habituel, identique à un appel sans le paramètre, et vous interrogez à partir de là.
• Déconnexion : rien ne change pour la tâche. Elle continue et reste facturée normalement.
• Le plafond est de 60 secondes. Les valeurs supérieures sont ramenées à cette limite plutôt que refusées, et une valeur mal formée est ignorée plutôt que refusée : une faute de frappe dans un paramètre d'optimisation ne doit pas faire échouer une génération qui aurait réussi.

Utile sur les endpoints qui se terminent en quelques secondes, c'est-à-dire l'essentiel de l'image et de l'édition. Les modèles vidéo tournent couramment plusieurs minutes : le budget expirera et vous finirez par interroger quand même.

Endpoints webhook au niveau du compte. Enregistrez une URL une seule fois avec les événements souhaités, et chaque tâche concernée y est livrée — plus besoin de passer une URL de rappel sur chaque tâche. Un compte accepte jusqu'à 16 endpoints, chacun avec son propre secret de signature. Un 410 Gone renvoyé par votre serveur désactive l'endpoint immédiatement au lieu de rappeler une adresse que son propriétaire a retirée. Les endpoints passent uniquement par l'API pour l'instant ; la console n'a pas encore d'écran dédié.

Détails : tâches · webhooks

403 exemples couvrent à présent 117 des 120 endpoints appelables. Chacun est une tâche réellement exécutée sur cette plateforme — ni image de concept, ni capture empruntée à une fiche de modèle — et chacun porte trois choses :

• Le fichier terminé, servi depuis notre propre CDN, dans son rapport d'aspect d'origine.
• L'objet d'entrée complet qui l'a produit — prompt, taille, durée, chaque paramètre — prêt à copier dans votre propre appel.
• Une note dans les dix langues de l'interface expliquant pourquoi cette entrée a été retenue : pour quel format la composition a été écrite, quel paramètre fait le travail, ce qu'il faut changer en premier.

Sur chaque page de modèle, ils forment un mur de résultats que l'on parcourt d'un coup d'œil ; via l'API, ils reviennent sous examples dans GET /console/v1/catalog/models/{slug}.

Choisir un modèle revenait jusqu'ici à lire un tableau de paramètres et à imaginer le rendu. Vous voyez désormais ce qu'un endpoint produit vraiment, et vous partez d'une entrée dont on sait qu'elle fonctionne dessus.

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