image_urlstring필수정리할 사진입니다. JPEG, PNG, WebP를 받습니다.
- 기본값
- 지정되지 않음
- 제약 조건
- minLength:1contentMediaType:["image/jpeg","image/png","image/webp","image/gif"]
예시는 선택한 엔드포인트의 공개 파라미터 정의를 사용합니다. API 키와 예시 미디어를 바꾼 뒤 서버에서 요청하세요.
SDK 및 연동https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTaskAPI 키는 서버 환경 변수 SPICY_API_KEY에 보관하세요. Bearer 인증을 사용하고 JSON 요청에는 Content-Type: application/json을 지정하세요.
Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "spicyapi/object-eraser-v1/edit",
"input": {
"image_url": "https://example.com/reference.png",
"output_format": "png",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"이 모델의 입력 스키마에서 뽑아낸 예시입니다. API도 모든 요청을 같은 스키마로 검증합니다.
이 필드들은 요청 본문의 input 객체 안에 넣습니다. 이름과 타입은 API와 동일합니다. 기본값이 적혀 있지 않은 필드는 임의로 가정하지 마세요.
일부 필드는 다른 입력값에 따라 필수가 됩니다. 조건부 필수 항목의 정확한 규칙은 아래 전체 JSON Schema에서 확인하세요.
image_urlstring필수정리할 사진입니다. JPEG, PNG, WebP를 받습니다.
output_formatstring선택기본값인 PNG는 모든 경계를 손실 없이 유지합니다. JPEG와 WebP는 파일이 더 작습니다.
"png""jpeg""webp"mask_urlstring조건부 필수사진과 같은 크기의 흑백 이미지로, 선택 사항입니다. 흰색은 지울 부분, 검은색은 남길 부분입니다. 설명만으로는 엉뚱한 물건을 가리킬 수 있을 때 사용합니다.
promptstring조건부 필수지울 대상을 짧은 말로 쓰고, 여러 개라면 위치도 덧붙입니다(예: ‘왼쪽의 빨간 차’). 실제로 찍혀 있는 대상을 지정해야 하며, 그렇지 않으면 사진이 바뀌지 않은 채 돌아옵니다.
{
"additionalProperties": false,
"anyOf": [
{
"required": [
"prompt"
]
},
{
"required": [
"mask_url"
]
}
],
"properties": {
"image_url": {
"contentMediaType": [
"image/jpeg",
"image/png",
"image/webp",
"image/gif"
],
"description": "Photo to clean up. The selected objects are removed and the space is filled to match the scene.",
"minLength": 1,
"type": "string",
"x-ui": {
"accept": [
"image/jpeg",
"image/png",
"image/webp"
],
"order": 100,
"primary": true,
"widget": "upload"
}
},
"mask_url": {
"contentMediaType": [
"image/jpeg",
"image/png",
"image/webp",
"image/gif"
],
"description": "Optional black-and-white mask the same size as the photo: white marks what to remove, black what to keep. Give this, prompt, or both.",
"minLength": 1,
"type": "string",
"x-ui": {
"accept": [
"image/jpeg",
"image/png",
"image/webp"
],
"mask": {
"edit": "white",
"source": "image_url"
},
"order": 80,
"widget": "upload"
}
},
"output_format": {
"default": "png",
"description": "File format of the returned image.",
"enum": [
"png",
"jpeg",
"webp"
],
"type": "string",
"x-ui": {
"enum_labels": {
"jpeg": "JPEG",
"png": "PNG",
"webp": "WebP"
},
"order": 20,
"widget": "radio"
}
},
"prompt": {
"description": "What to remove, in a few plain words with a position when there is more than one, e.g. \"the wooden bench on the left\". Give this, mask_url, or both.",
"maxLength": 1000,
"minLength": 1,
"type": "string",
"x-ui": {
"order": 90,
"placeholder": "the wooden bench on the left",
"rows": 2,
"widget": "textarea"
}
}
},
"required": [
"image_url"
],
"type": "object",
"x-pricing": {
"billingMode": "per_unit",
"variantFields": []
}
}HTTP 202는 접수되었다는 뜻이며 생성 완료가 아닙니다. 반환된 taskId를 저장하고 같은 작업을 조회하세요. 결과를 기다리는 동안 작업을 다시 생성하지 마세요.
HTTP/1.1 202 Accepted
Location: /api/v1/jobs/recordInfo?taskId=job_01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3
{
"code": 200,
"msg": "success",
"request_id": "req_example_create",
"data": {
"taskId": "job_01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3",
"state": "queued",
"estimatedCost": "0.750000"
}
}접수 응답에 이번 예상 비용이 포함되므로 앱의 작업 기록과 청구 화면에 같은 금액을 표시할 수 있습니다.
curl --get "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo" \
--data-urlencode "taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"약 2초 간격으로 시작해서 점점 간격을 넓히세요. 종료 상태가 나오면 멈추고, 연결이 끊겼더라도 원래 taskId를 그대로 조회하세요. 다시 생성할 때는 처음에 쓴 Idempotency-Key와 본문을 그대로 써야 합니다.
import { verifyWebhook } from "@spicyapi/sdk";
// express.raw keeps the bytes we signed; express.json never matches.
app.post("/hooks/spicy", express.raw({ type: "application/json" }), (req, res) => {
const { payload } = verifyWebhook({
rawBody: req.body,
timestamp: req.header("X-Webhook-Timestamp"),
signature: req.header("X-Webhook-Signature"),
payloadVersion: Number(req.header("X-Webhook-Payload-Version")),
secret: process.env.SPICY_WEBHOOK_SECRET,
});
res.status(200).end();
void handleFinishedTask(payload);
});작업을 만들 때 callBackUrl을 넘기면 완료된 레코드가 POST로 전달됩니다 — 폴링 루프가 아예 필요 없습니다. 모든 전달에는 X-Webhook-Timestamp, X-Webhook-Signature, X-Webhook-Payload-Version이 함께 옵니다. 서명은 taskId.timestamp.sha256(body)에 대한 base64 HMAC-SHA256이므로 반드시 원본 바이트로 검증해야 합니다. JSON을 파싱했다가 다시 직렬화하면 바이트가 달라져 검증이 실패합니다. 실패한 전달은 재시도되므로 같은 taskId가 두 번 올 수 있습니다. 핸들러를 멱등하게 만드세요. 먼저 2xx로 답하고 처리는 그다음에 — 응답이 느리면 전달 실패로 간주됩니다.
state가 succeeded일 때만 output을 사용하세요. 실패 시 errorCode, errorMessage, request_id로 원인을 확인하세요. 예시 비용과 상태는 실제 청구 내역이 아닙니다.
{
"code": 200,
"msg": "success",
"request_id": "req_example_record",
"data": {
"taskId": "job_01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3",
"model": "spicyapi/object-eraser-v1/edit",
"state": "succeeded",
"output": {
"assets": [
{
"key": "tasks/2026/08/28/job_01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3/3f7a1c9e5b2d48f0a6c1e3d5b7f9a1c3.png",
"mime": "image/png",
"url": "https://example.r2.cloudflarestorage.com/results/job_01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3/result.png?X-Amz-Signature=SIGNATURE_FROM_RESPONSE",
"expiresAt": "2026-08-28T12:20:08.000Z"
}
]
},
"cost": "0.750000",
"settled": true,
"createdAt": "2026-08-28T12:00:00Z",
"completedAt": "2026-08-28T12:00:30Z"
}
}사용 가능한 파일은 assets[].url에서 바로 열거나 다운로드할 수 있으며 API Authorization 헤더가 필요하지 않습니다. 서명 URL은 expiresAt에 만료됩니다. 보관 기간 내에 작업을 다시 조회하면 URL이 갱신됩니다. 처리 중이거나 사용할 수 없는 파일에는 URL이 없습니다. 서명 URL은 비공개로 보관하세요.
앱, 터미널, AI 어시스턴트 또는 시각적 워크플로에서 SpicyAPI를 사용하세요. 원하는 설정 가이드를 선택하세요.
위 코드를 직접 쓸 필요는 없습니다. MCP 서버를 한 번만 연결해 두면 MCP를 지원하는 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Cline, LibreChat)가 이 모델을 이름으로 호출합니다. 셸에서 명령 한 줄로 실행할 수도 있습니다.
spicyapi/object-eraser-v1/edit로 ./poster.png를 다듬어 줘. 빛은 따뜻하게, 배경은 깔끔하게. 같은 자리에 저장해 줘.
에이전트가 공개 카탈로그에서 모델을 찾고, 로컬 파일을 대신 업로드한 뒤, 정확한 견적과 최대 청구액을 보여 주고 확인을 기다립니다. 승인하기 전에는 요금이 발생하지 않습니다.
claude mcp add spicyapi -e SPICY_API_KEY=$SPICY_API_KEY \
-- npx --yes --package=@spicyapi/mcp spicyapi-mcp
npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill첫 줄은 도구를, 둘째 줄은 Skill을 넘겨줍니다. Skill은 그 도구를 다루는 규칙입니다 — 청구 전에 견적을 받고, 로컬 파일은 바이트를 붙여 넣는 대신 업로드하고, 완성된 산출물 URL을 추측하지 않고 읽습니다. 다른 클라이언트도 각자의 설정 파일로 같은 서버를 사용합니다. 개발자 페이지를 참고하세요.
npx @spicyapi/cli tasks create --model spicyapi/object-eraser-v1/edit \
--input-json '{"image_url":"https://example.com/reference.png","output_format":"png","prompt":"A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette"}' \
--wait입력값은 위 예시와 마찬가지로 이 엔드포인트의 스키마에서 생성했습니다. --wait는 작업이 끝날 때까지 폴링해 결과를 출력하고, CI에서는 --yes로 확인 절차를 건너뜁니다. 먼저 SPICY_API_KEY를 설정하세요. API와 CLI, MCP 서버가 같은 키를 씁니다.
npx @spicyapi/cli files upload ./poster.png
# -> spicy://uploads/01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3
npx @spicyapi/cli tasks create --model spicyapi/object-eraser-v1/edit \
--input-json '{"image_url":"spicy://uploads/01k3m8x9q2z4v7n5p6r8s0t1w3"}' \
--wait요청 본문은 바이트가 아니라 URL을 받습니다. 파일을 먼저 업로드하고 출력되는 spicy:// URI를 넘기세요. 위 필드 이름은 이 엔드포인트의 스키마에서 그대로 가져온 것입니다. MCP를 쓰는 에이전트는 이 단계를 대신 처리합니다 — 앞의 문장이 ./poster.png를 그대로 가리킬 수 있는 이유입니다. 공개 HTTPS로 접근되는 미디어는 업로드가 필요 없습니다.
npx @spicyapi/cli tasks create --model spicyapi/object-eraser-v1/edit \
--input-json '{…}' --retention 1h --wait
npx @spicyapi/cli tasks get $TASK_ID # read back the retention that applied--retention은 보관 기간을 줄이기만 합니다 — 30m, 1h, 7d, 또는 0이면 작업이 종료 상태에 도달하는 즉시 삭제됩니다. 실제로 적용되는 값은 요청과 계정 설정, 플랫폼 상한 중 가장 짧은 값이므로 요청한 숫자가 그대로 반영됐다고 가정하지 말고 작업 레코드에서 다시 읽으세요. 계정이 허용하는 것보다 긴 값을 넘기면 아무 일도 일어나지 않습니다.
ComfyUI Manager나 아래 명령으로 SpicyAPI 노드를 설치한 뒤 캔버스에서 Object Eraser · Erase Objects를 검색하세요. 노드는 이 페이지와 같은 옵션을 제공하며, 실행하기 전에 가격을 보여 줍니다.
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/spicyapi-ai/comfyui-spicyapi삽입된 패널은 이 페이지와 같은 스키마를 참조하므로 API 사양과 어긋나지 않습니다. 문서 검색 대상에 포함하려면 /api/embed/models/의 JSON을 받아 직접 렌더링하세요.
<iframe src="https://spicyapi.ai/embed/ko/models/object-eraser-v1/api?model=spicyapi%2Fobject-eraser-v1%2Fedit" width="100%" height="560" loading="lazy" title="요청 예시" style="border:1px solid rgba(0,0,0,.12)"></iframe>