SciFig

Référence API

Génération d’images

Générez une illustration scientifique à partir d’une description textuelle, éventuellement guidée par des images de référence.

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Corps JSON#

POST /images/generations avec un corps JSON. Portée requise : figures:generate.

ChampTypeObligatoireValeur par défautRègles
promptstringoui—3 à 20 000 caractères
aspect_ratiostringnon1:11:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
qualitystringnonstandardstandard, advanced ou premium ; définit le modèle et le prix
stylestringnon—flat, 2-5d, line-art, hand-drawn, scientific, line, 3d, editorial, sketch, watercolor, auto
palettechaîne ou tableaunon—Identifiant de palette prédéfinie, ou 1 à 4 couleurs #RRGGBB
reference_file_idsarraynon—1 à 3 file_id d’images, importées ou issues de résultats antérieurs

Les champs inconnus sont refusés avec 400 INVALID_REQUEST ; details.issues décrit chaque problème. Certains modèles, images de référence et rapports largeur/hauteur exigent une offre payante, sinon la réponse est 403 PLAN_REQUIRED.

Crédits#

qualityCrédits
standard50
advanced75
premium100

Les crédits sont réservés à la création de la tâche, facturés une seule fois en cas de réussite et intégralement rendus en cas d’échec. La réponse est une tâche ; consultez Tâches et attente limitée pour ses champs et ses statuts. Les erreurs sont répertoriées sous Erreurs.

cURL#

curl -X POST https://scifig.ai/api/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $SCIFIG_API_KEY" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -H "Prefer: wait=25" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Schematic of CRISPR-Cas9 gene editing: guide RNA, Cas9, target DNA and the double-strand break, labelled",
    "aspect_ratio": "4:3",
    "quality": "standard"
  }'

JavaScript#

const response = await fetch('https://scifig.ai/api/v1/images/generations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.SCIFIG_API_KEY}`,
    'Idempotency-Key': crypto.randomUUID(),
    Prefer: 'wait=25',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "Schematic of CRISPR-Cas9 gene editing: guide RNA, Cas9, target DNA and the double-strand break, labelled",
    "aspect_ratio": "4:3",
    "quality": "standard"
  }),
});
const result = await response.json();
console.log(response.status, result);

Python#

import os
import uuid

import requests

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['SCIFIG_API_KEY']}",
    "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4()),
    "Prefer": "wait=25",
}
response = requests.post(
    "https://scifig.ai/api/v1/images/generations",
    headers=headers,
    json={
        "prompt": "Schematic of CRISPR-Cas9 gene editing: guide RNA, Cas9, target DNA and the double-strand break, labelled",
        "aspect_ratio": "4:3",
        "quality": "standard"
    },
    timeout=60,
)
print(response.status_code, response.json())