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Guía de uso

Precio de la API Google Virtual Try-On: $0.1075 por imagen

Calcula el presupuesto de prueba virtual por imagen y conoce el coste de una solicitud, de varios candidatos y de combinaciones de prendas.

Oct 28, 2026
Precio de la API Google Virtual Try-On: $0.1075 por imagen

Ya tienes el catálogo plano de una prenda y quieres añadir una imagen del look puesto; el presupuesto se puede calcular directamente por el número de resultados. Google Virtual Try-On recibe una foto de una persona y una imagen de la prenda, y devuelve un resultado de prueba virtual por cada solicitud.

TL;DR

Cada imagen cuesta $0.1075 y el coste se calcula según el número de imágenes solicitadas; consulta el cálculo del presupuesto. Actualmente num_images debe fijarse en 1. Si necesitas varias prendas o varias personas, envía solicitudes por separado. El modelo no requiere prompt; elegir las imágenes es más directo que describirlo con texto.

Cómo calcular el precio unitario y el presupuesto

Imágenes de resultado previstas Cálculo Presupuesto
1 1 × $0.1075 $0.1075
10 10 × $0.1075 $1.075
100 100 × $0.1075 $10.75
1,000 1,000 × $0.1075 $107.50

Por ejemplo, si tienes 10 prendas superiores y 3 personas para cada una, y generas una imagen por cada combinación, son 30 imágenes y el presupuesto es de $3.225. Si además generas un resultado candidato por cada combinación, el total pasa a 60 imágenes y el presupuesto es de $6.45. Estos presupuestos son multiplicaciones por número de imágenes y no incluyen el trabajo de selección manual ni de organización de materiales.

Qué se puede revisar en una imagen de resultado

Sube una imagen y pruébalo →; no se necesita prompt.

Este resultado conserva el fondo gris, los vaqueros y los zapatos blancos, y sustituye la camiseta blanca por una camiseta de rayas rojas y blancas. Sirve para comprobar el color de la prenda, el largo de las mangas y el conjunto general; si la talla real queda bien todavía requiere la información de tallas del producto. La página de casos muestra juntas la imagen de la persona, la de la prenda y el resultado, lo que facilita ver dónde se produce el cambio.

Acotar primero el alcance de la primera ronda

Elige primero una foto de una persona con contorno corporal claro y luego una imagen plana o colgada de la prenda con los bordes completos. En la primera ronda usa num_images: 1, revisa los cambios cerca del cuello, el bajo y las manos, y después decide si añadir candidatos. Enviar repetidamente el mismo conjunto de entradas también aumenta el número de imágenes previstas; incluye los candidatos en el presupuesto.

La interfaz no tiene prompt ni niveles de resolución o calidad para elegir un precio. Consulta la página de integración para ver los campos concretos y ejemplos de envío.

Distribuir el presupuesto por combinaciones de prendas

El número de imágenes de la tabla de presupuesto debe provenir de las combinaciones que realmente se van a mostrar. Primero enumera las prendas y luego las personas que deben combinarse con cada prenda; solo las combinaciones que de verdad se vayan a mostrar entran en la lista de generación. Si cambias de persona con la misma prenda, debes conservar la imagen de la prenda y sustituir la de la persona; si cambias de ropa con la misma persona, conserva la imagen de la persona y sustituye la de la prenda. Cada combinación se envía por separado; no se puede completar todo de una vez aumentando num_images.

El ejemplo anterior de 10 prendas superiores y 3 personas es un plan en el que se muestran todas las combinaciones. Si el negocio solo necesita encontrar una persona adecuada para cada prenda, primero hay que elegir a las personas y luego calcular las combinaciones que hay que enviar, sin necesidad de ejecutar automáticamente todas las personas. Definir de antemano la correspondencia entre personas y productos también ayuda a distinguir si los costes posteriores provienen de nuevas combinaciones o de candidatos adicionales de la misma combinación.

El presupuesto de candidatos puede reservarse por separado. En la primera ronda, comprueba si cada grupo de resultados sirve para su uso: color y estilo correctos, cuello y bajo aceptables, y sin cambios no permitidos en la persona o los zapatos. Deja de añadir para las combinaciones que ya cumplen los requisitos; para las que tengan problemas claros, decide primero si hay que cambiar las entradas. Añadir candidatos a todo el lote y completar imágenes solo para unas pocas combinaciones son planes distintos. Las nuevas solicitudes se siguen calculando al precio por imagen; no se debe tomar el presupuesto de una selección de imágenes como el número de imágenes que seguro se van a entregar.

Límites entre los parámetros y el cobro

Una prueba virtual requiere una imagen de persona y una de prenda; las dos entradas producen juntas una imagen de resultado. Los $0.1075 por imagen corresponden al número de resultados, no a un cobro separado por cada una de las dos entradas. Actualmente num_images solo permite 1; no hay forma de cambiar el precio mediante prompt, calidad o resolución.

Este cálculo ayuda a planificar solicitudes enviadas con normalidad. Los datos públicos de precios no incluyen las reglas completas de liquidación y reembolso para tareas fallidas, tiempos de espera de envío o solicitudes duplicadas, así que no las consideres gratuitas de antemano. Si el envío ya devolvió un taskId, sigue consultando esa tarea; que el navegador deje de esperar o se corte la red no indica que el servidor no haya creado la tarea. Evitar reenviar repetidamente mientras esperas el resultado mantiene alineadas la lista de presupuesto y la de tareas.

Qué trabajo de selección de imágenes debe hacerse antes del envío

En la imagen de la persona debe verse con claridad la zona donde se va a sustituir la ropa, y en la imagen de la prenda deben mostrarse completos el cuello, las mangas y el bajo. Si la imagen del producto ya recorta los puños, por muchas imágenes candidatas que generes no podrás recuperar una base fiable del producto. Buscar primero imágenes completas es más adecuado para la presentación del producto que adivinar el largo de la manga en los resultados. Que la imagen sea frontal, con contorno corporal claro y fondo limpio son recomendaciones de selección, no condiciones que la interfaz pueda comprobar y garantizar.

También conviene anotar de antemano las zonas que no deben cambiar. Por ejemplo, si solo se muestra una prenda superior, los pantalones y los zapatos pueden formar parte del conjunto que debe conservarse; sin embargo, en el caso del vestido los zapatos sí cambiaron. Si el uso exige conservar estrictamente los accesorios, hay que reservar tiempo para la revisión manual imagen por imagen. El presupuesto de la API no incluye el trabajo manual de organizar imágenes de producto, revisar retratos de personas o retocar resultados; una imagen devuelta con éxito también puede descartarse si los detalles del producto no cumplen los requisitos.

Antes de la entrega, guarda juntos el resultado elegido y las dos imágenes de entrada correspondientes, e indica el motivo de la elección. Así, cuando más adelante añadas personas o prendas, podrás seguir usando los criterios de selección ya definidos. Si el objetivo principal es confirmar la talla real, el grosor del tejido o la comodidad al llevar la prenda, sigues necesitando datos del producto e información de pruebas reales; aumentar el número de candidatos no sustituye esa información.

Preguntas frecuentes

¿Se pueden solicitar varias imágenes a la vez?

Actualmente el único valor disponible de num_images es 1, por lo que se solicita una imagen por vez. Si necesitas varios candidatos, envía tareas por separado.

¿El precio se calcula según el número de imágenes subidas?

Se calcula según el número de imágenes de resultado solicitadas. La imagen de la persona y la de la prenda son las dos entradas necesarias para una misma prueba virtual.

¿Afecta al uso no tener prompt?

No. Este modelo recibe como entrada la imagen de la persona y la de la prenda, y no ofrece un campo de prompt.

¿Se puede usar el resultado como medición de tallas?

El resultado sirve para ver cómo queda puesta la prenda; para determinar la talla todavía se necesitan las medidas del producto e información de pruebas reales.

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Integración de la API · Casos y selección de imágenes · Google Virtual Try-On

EtiquetasAPI

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