Eliminación de fondos con Recraft para imágenes de productos de comercio electrónico

Recortar manualmente los fondos de productos deja de ser escalable pasadas unas pocas docenas de SKU. El modelo de eliminación de fondos de Recraft en hiapi convierte esta tarea en una sola llamada a la API: envías una foto del producto, recibes un PNG limpio con fondo transparente y luego lo colocas sobre cualquier fondo que necesite tu marketplace o tienda. Este artículo te guía por una ejecución masiva real contra recraft/remove-background, incluyendo las solicitudes reales, las salidas reales y un script que puedes apuntar a tu catálogo completo de productos.

Por qué la eliminación de fondos sigue siendo un cuello de botella real

La mayoría de los flujos de trabajo de imágenes de productos son similares: las fotos que llegan del fotógrafo o del proveedor traen el fondo que hubiera a mano en ese momento —papel de fondo de estudio, suelo de almacén, palés de transporte— y alguien tiene que separar el producto antes de poder colocarlo en una página de listado con fondo blanco, en una composición con escena de estilo de vida, o en una plantilla de marketplace que exige un color de fondo específico según la categoría.

Una vez que superas unas pocas imágenes por semana, hacer esto en Photoshop deja de ser escalable, y las herramientas web genéricas de «eliminación de fondos con IA» implican subir las fotos de producto una por una a través del navegador, lo que es lento y difícil de automatizar. Los modelos de recorte basados en API resuelven ambos problemas: procesan una sola imagen rápidamente y son extremadamente simples de invocar desde un script, por lo que se integran directamente en tu flujo de trabajo existente de catálogo de fotos de producto.

Qué hace realmente recraft/remove-background

El modelo acepta una sola entrada: la URL de la foto del producto. Devuelve un PNG con el fondo eliminado y reemplazado por zonas transparentes —sin prompt, sin máscara, sin parámetros adicionales que ajustar. La solicitud completa es:

{
  "model": "recraft/remove-background",
  "input": {
    "image_url": "https://your-cdn.example.com/products/sneaker-001.jpg"
  }
}

Para tareas de catálogo, una superficie de entrada tan estrecha es una ventaja: no hay paso de ingeniería de prompts, la misma llamada funciona de la misma manera con cada foto de producto que le envías, lo cual es importante cuando ejecutas miles de SKU sin supervisión.

Una ejecución real: antes y después

A continuación se muestra una foto de producto real procesada mediante la API en vivo, junto con el recorte que devolvió:

El patrón de tablero de ajedrez de la derecha indica transparencia, no un fondo gris: la salida PNG elimina por completo el fondo, de modo que puedes componer el producto sobre lo que necesites en la etapa siguiente: un fondo blanco liso para el listado, un bloque de color de marca o una escena de estilo de vida.

El recorte aislado guardado como PNG transparente se ve así:

Este archivo puede ir directamente a una plantilla de listado, a un marco de imagen con fondo blanco que cumpla los requisitos del marketplace, o a la pila de capas de una herramienta de diseño, sin necesidad de ningún trabajo adicional de enmascaramiento.

Llamada directa

La solicitud se envía al endpoint estándar de tareas asíncronas de hiapi. Envía la tarea y luego consulta su estado hasta que finalice:

curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "recraft/remove-background",
    "input": {
      "image_url": "https://your-cdn.example.com/products/sneaker-001.jpg"
    }
  }'

Devuelve un taskId. Consulta GET https://api.hiapi.ai/v1/tasks/{taskId} hasta que status sea success y luego descarga el PNG de inmediato desde output[0].url: las URL de salida caducan, así que antes de hacer cualquier otra cosa con ella, obtén los bytes y guárdalos en tu propio almacenamiento.

Procesamiento por lotes de todo el catálogo

Una sola llamada de recorte no es la parte interesante: ejecutarla sobre todo el catálogo de productos sí lo es. A continuación se muestra un script de lote real que distribuye una lista de URL de imágenes a un grupo de hilos, espera cada tarea y devuelve una asignación de la foto de origen a la URL del recorte:

import concurrent.futures
import os
import time
import requests

API_KEY = os.environ["HIAPI_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"


def remove_background(image_url: str) -> str:
    resp = requests.post(
        BASE_URL,
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"model": "recraft/remove-background", "input": {"image_url": image_url}},
        timeout=60,
    )
    resp.raise_for_status()
    task_id = resp.json()["data"]["taskId"]

    while True:
        poll = requests.get(
            f"{BASE_URL}/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            timeout=30,
        )
        task = poll.json()["data"]
        if task["status"] == "success":
            return task["output"][0]["url"]
        if task["status"] == "fail":
            raise RuntimeError(f"{image_url}: {task['error']}")
        time.sleep(3)


def batch_remove_background(image_urls, max_workers: int = 5):
    results = {}
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as pool:
        futures = {pool.submit(remove_background, url): url for url in image_urls}
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            url = futures[future]
            try:
                results[url] = future.result()
            except Exception as exc:
                print(f"failed: {url} -> {exc}")
    return results

max_workers=5 es una concurrencia inicial razonable para tareas de catálogo: si los límites de velocidad de tu cuenta permiten más tareas en paralelo, puedes aumentarla, y conserva siempre el try/except por imagen para que una foto de origen defectuosa no bloquee al resto del lote. Descarga cada URL de resultado a almacenamiento permanente en cuanto se devuelva; no asumas que la URL de salida seguirá siendo válida más tarde.

Costo a escala de catálogo

A fecha de 2026-09, el precio de recraft/remove-background en hiapi es de $0.01 por imagen. Para un catálogo de 500 SKU con una imagen principal cada uno, recortar todo el lote cuesta solo $5; para un catálogo que necesita recortar tres ángulos por SKU, serían $15. Antes de planificar lotes grandes, consulta la página de precios en vivo, ya que las tarifas pueden cambiar.

Preguntas frecuentes

¿Necesita un prompt o una máscara? No. La única entrada es image_url. No hay nada que ajustar por imagen, y eso es precisamente lo que permite ejecutarlo sin supervisión en catálogos grandes.

¿Cómo es la salida? Un PNG con el fondo reemplazado por zonas transparentes, con unas dimensiones que coinciden con el encuadre del sujeto de la foto de entrada. Compónlo sobre cualquier fondo que requiera tu plantilla de listado.

¿Puedo darle fotos de escenas de estilo de vida con fondos desordenados, no solo fotos de estudio? Sí: funciona con cualquier URL de foto de producto, no solo con configuraciones de estudio limpias, aunque un sujeto claramente separado (como en la mayoría de la fotografía de productos) da los bordes más limpios.

¿Qué tan rápida es una tarea? Una tarea individual suele completarse en unos segundos o hasta un minuto; el script de lote anterior consulta cada tarea cada 3 segundos y ejecuta varias en paralelo, así que cientos de imágenes pueden completarse en una sola ejecución del script.

¿El precio varía según la resolución de la imagen? El modelo cobra una tarifa fija por tarea, no escalonada por resolución. Antes de comprometerte con un lote grande, confirma la tarifa actual en la página de precios, ya que las tarifas publicadas pueden cambiar.

Adónde ir después

Prueba el modelo directamente en la página del modelo recraft/remove-background, o si además necesitas generar nuevas escenas de producto en lugar de solo recortar fotos existentes, consulta el flujo de trabajo relacionado del lado de generación Generación de imágenes de productos de comercio electrónico con Qwen Image. Para todo lo demás que admite la API de tareas, la documentación de inicio rápido cubre la autenticación y el ciclo de vida completo de las tareas.