Última actualización 08-22-2026
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HiAPI
HiAPI ofrece a los desarrolladores una única API con autenticación Bearer para la generación de imágenes, videos y audio a través de modelos como GPT Image 2, Seedream 5.0 Pro, Veo 3.1, Kling 3.0 y ElevenLabs v3. Envías trabajos a POST /v1/tasks, consultas o recibes callbacks, y obtienes enlaces persistentes a los artefactos sin necesidad de construir almacenamiento para cada proveedor.
Las APIs agregadoras suelen añadir diferentes esquemas por proveedor. HiAPI mantiene un único ciclo de vida de tareas para cada modelo, lista precios por salida en cada página de modelo y expone rutas MCP, Skills y llms.txt para integraciones con agentes. Enrutamiento con prioridad a disponibilidad, claves de idempotencia y almacenamiento persistente opcional están orientados a cargas de trabajo de producción en lugar de demos puntuales.
Startups, agencias y desarrolladores de agentes usan HiAPI cuando necesitan cambiar modelos sin reescribir el código cliente. El registro ofrece hasta 2,000 créditos gratuitos, los modelos destacados de imagen comienzan alrededor de $0.007 por imagen, y los modelos de video facturan por segundo con tarifas mostradas antes de la integración.
Punto final único POST /v1/tasks para modelos de imagen, video y audio
La opción de almacenamiento persistente devuelve enlaces de artefactos duraderos en los resultados de tareas
Generación destacada GPT Image 2 desde $0.007 por imagen en páginas de modelos
Callbacks y claves de idempotencia para trabajos de video y audio de larga duración
El catálogo de modelos abarca Seedance 2.5, Veo 3.1, Kling 3.0, FLUX y ElevenLabs v3
Rutas de integración MCP, Skills de agentes y llms.txt para herramientas de codificación AI
El registro anuncia hasta 2,000 créditos gratuitos para probar antes de pagar
Un esquema de tarea cubre docenas de modelos de imagen, video y audio
Los enlaces de artefactos persistentes reducen el trabajo de almacenamiento personalizado
Los precios por modelo se listan antes de que integres
Integraciones de agentes vía MCP, Skills y llms.txt
Callbacks y claves de idempotencia son adecuados para pipelines de producción
Los trabajos de video siguen siendo asincrónicos, por lo que los clips toman tiempo en renderizarse
La página de precios en vivo se carga dinámicamente y puede necesitar páginas de modelos para cotizaciones
Los descuentos por volumen requieren contactar ventas para tarifas personalizadas
¿Cómo empiezo a usar HiAPI?
HiAPI ofrece registro en hiapi.ai con hasta 2,000 créditos gratis anunciados en la página principal. Creas una clave API, llamas a POST /v1/tasks con un nombre de modelo y datos de entrada, luego consultas o configuras una URL de callback para los resultados.
¿Qué modelos soporta HiAPI?
HiAPI lista modelos de imagen como GPT Image 2, Nano Banana 2, Seedream 5.0 Pro y FLUX 1.1 Pro, modelos de video incluyendo Seedance 2.5, Veo 3.1 y Kling 3.0, además de modelos de audio como MiniMax Music 2.6 y ElevenLabs v3 en su mercado de modelos.
¿Cómo maneja HiAPI la generación de video?
HiAPI procesa trabajos de video a través de la misma API asíncrona /v1/tasks. Envías un modelo como Seedance 2.5 o Veo 3.1, opcionalmente configuras almacenamiento persistente y consultas el estado de la tarea o proporcionas una URL de callback cuando el clip termina.
¿Cómo funciona la tarifa de HiAPI?
HiAPI usa créditos basados en uso con precios por modelo listados en cada página de modelo, como $0.007 por imagen para GPT Image 2 o tarifas por segundo para modelos de video. La página de precios enlaza a un centro de recarga y a una calculadora de costos de imagen.
¿Puede HiAPI almacenar los resultados generados?
Sí. HiAPI te permite configurar almacenamiento persistente en las solicitudes de tarea para que los artefactos generados se devuelvan como enlaces duraderos en el resultado de la tarea en lugar de URLs temporales que debes descargar inmediatamente.
¿Funciona HiAPI con agentes de IA?
Sí. HiAPI publica herramientas MCP, Agent Skills y un índice llms.txt para que herramientas como Claude, Cursor y Codex puedan descubrir modelos y llamar a la misma API de tareas que usan los desarrolladores en producción.