Tarification de l'API Google Virtual Try-On : 0,1075 $ par image

Vous disposez déjà de photos de vêtements à plat et souhaitez y ajouter un rendu porté : le budget peut se calculer directement en fonction du nombre d'images produites. Google Virtual Try-On reçoit une photo de personne et une image de vêtement, et renvoie un résultat d'essayage par appel.

TL;DR

0,1075 $ par image, le coût dépend du nombre d'images demandées ; voir le calcul du budget. Actuellement, num_images doit être fixé à 1. Pour plusieurs vêtements ou plusieurs personnes, soumettez des requêtes séparées. Le modèle n'a pas besoin de prompt : le choix des images est plus direct qu'une description textuelle.

Comment calculer le prix unitaire et le budget

Nombre d'images prévues	Calcul	Budget
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 $

Par exemple, 10 hauts associés à 3 personnes chacun, avec une image par combinaison, donnent 30 images, soit un budget de 3,225 $. Si l'on génère en plus un résultat candidat pour chaque combinaison, le total passe à 60 images, soit un budget de 6,45 $. Il s'agit de budgets calculés par multiplication du nombre d'images, sans inclure le travail de sélection manuelle et de préparation des ressources.

Ce qu'une image permet de vérifier

Essayez en téléversant une image → ; aucun prompt n'est nécessaire.

Ce résultat conserve le fond gris, le jean et les chaussures blanches, tandis que le débardeur blanc est remplacé par un T-shirt à rayures rouges et blanches. Il permet de vérifier la couleur du vêtement, la longueur des manches et l'ensemble de la tenue ; la question de la taille réelle à porter nécessite encore les informations de tailles du produit. La page d'exemple présente côte à côte la photo de la personne, l'image du vêtement et le résultat, ce qui facilite l'identification des changements.

Réduire le périmètre du premier essai

Choisissez d'abord une photo de personne avec une silhouette nette, puis une image de vêtement à plat ou suspendu dont les bords sont complets. Pour le premier essai, utilisez num_images: 1, vérifiez les changements au niveau de l'encolure, de l'ourlet et autour des mains, puis décidez s'il faut ajouter des candidats. Soumettre plusieurs fois les mêmes entrées augmente aussi le nombre d'images prévues : intégrez les candidats dans le budget.

L'API ne comporte ni prompt, ni option de résolution ou de qualité permettant de choisir un niveau de prix. Les champs exacts et des exemples de soumission figurent sur la page d'intégration.

Répartir le budget par combinaison de vêtements

Le nombre d'images du tableau budgétaire doit correspondre aux combinaisons réellement à présenter. Listez d'abord les vêtements, puis les personnes à associer à chaque vêtement ; seules les combinaisons réellement à présenter entrent dans la liste de génération. Pour un même haut avec une autre personne, conservez l'image du vêtement et remplacez la photo de la personne ; pour une même personne avec un autre vêtement, conservez la photo de la personne et remplacez l'image du vêtement. Chaque combinaison doit être soumise séparément ; il n'est pas possible de tout faire en une fois en augmentant num_images.

L'exemple précédent de 10 hauts et 3 personnes correspond à un plan où toutes les combinaisons doivent être présentées. Si l'activité nécessite seulement de trouver une personne adaptée pour chaque vêtement, il faut d'abord choisir les personnes, puis calculer les combinaisons à soumettre, sans exécuter automatiquement toutes les personnes. Définir à l'avance la correspondance entre personnes et produits permet aussi de distinguer si les coûts ultérieurs proviennent de nouvelles associations ou de candidats supplémentaires pour une même association.

Le budget des candidats peut être réservé séparément. Lors du premier essai, vérifiez si chaque résultat convient à l'usage prévu : couleur et style corrects, encolure et ourlet acceptables, aucune modification non autorisée de la personne ou des chaussures. Arrêtez d'ajouter des images pour les combinaisons déjà satisfaisantes ; pour celles qui posent un problème clair, déterminez d'abord s'il faut changer les entrées. Ajouter des candidats à toute la série et compléter les images de quelques combinaisons seulement sont deux plans différents. Les nouvelles requêtes restent facturées au prix unitaire ; le budget d'une sélection d'images ne garantit pas le nombre d'images livrables.

Limites entre paramètres et facturation

Un essayage nécessite une photo de personne et une image de vêtement ; les deux entrées produisent ensemble une image de résultat. Les 0,1075 $ par image correspondent au nombre d'images de résultat, et non à une facturation séparée des deux entrées. Actuellement, num_images n'accepte que 1 ; aucun champ prompt, de qualité ou de résolution ne permet de changer le prix.

Ce calcul aide à planifier les requêtes soumises normalement. Les informations tarifaires publiques ne précisent pas les règles complètes de règlement et de remboursement en cas d'échec de tâche, de délai de soumission dépassé ou de requêtes en double ; ne présumez donc pas a priori que ces cas sont gratuits. Lorsqu'une soumission a renvoyé un taskId, continuez à interroger cette tâche ; la fin de l'attente dans le navigateur ou une coupure réseau ne permettent pas de conclure que le serveur n'a pas créé la tâche. Éviter de soumettre à nouveau en boucle pour attendre un résultat permet de garder la liste budgétaire et la liste des tâches cohérentes.

Quel travail de sélection d'images faire avant la soumission

La photo de personne doit montrer clairement la zone où le vêtement sera remplacé, et l'image du vêtement doit présenter entièrement l'encolure, les manches et l'ourlet. Si l'image produit coupe elle-même les poignets, générer plusieurs candidats ne permettra pas de retrouver une base fiable sur le produit. Mieux vaut d'abord trouver une image complète que deviner la longueur des manches dans le résultat pour une présentation produit. Une vue de face, une silhouette nette et un fond propre sont des recommandations de sélection, pas des conditions garanties par un contrôle via l'API.

Il faut aussi noter à l'avance les zones qui ne doivent pas changer. Par exemple, pour présenter uniquement un haut, le pantalon et les chaussures peuvent faire partie de la tenue à conserver ; dans l'exemple de la robe, les chaussures ont pourtant changé. Si l'usage exige de conserver strictement les accessoires, prévoyez du temps pour une vérification manuelle image par image. Le budget API n'inclut pas le travail humain de préparation des images produit, de vérification des portraits ou de retouche des résultats ; une image renvoyée avec succès peut aussi ne pas être utilisée si les détails du produit ne répondent pas aux exigences.

Avant la livraison, conservez ensemble les résultats retenus et les deux entrées correspondantes, en indiquant la raison de leur adoption. Ainsi, lors de l'ajout ultérieur de personnes ou de vêtements, vous pourrez continuer à appliquer les critères de sélection déjà définis. Si l'objectif principal est de confirmer la taille réelle, l'épaisseur du tissu ou le confort de port, les données produit et les informations d'essayage réel restent nécessaires ; augmenter le nombre de candidats ne remplace pas ces informations.

Questions fréquentes

Peut-on demander plusieurs images à la fois ?

Actuellement, la seule valeur disponible pour num_images est 1, soit une image par requête. Pour plusieurs candidats, soumettez des tâches séparées.

Le prix est-il calculé selon le nombre d'images téléversées ?

Il est calculé selon le nombre d'images de résultat demandées. La photo de personne et l'image de vêtement sont les deux entrées nécessaires à un même essayage.

L'absence de prompt gêne-t-elle l'utilisation ?

Non. Ce modèle prend en entrée une photo de personne et une image de vêtement, sans champ de prompt.

Peut-on utiliser le résultat comme mesure de taille ?

Le résultat sert à visualiser le rendu porté ; l'évaluation de la taille nécessite encore les dimensions du produit et des informations d'essayage réel.

Pour aller plus loin

Intégration API · Exemples et sélection d'images · Google Virtual Try-On