hiapi 이미지 및 비디오 생성 API: 완전한 플랫폼 가이드

한눈에 보기

hiapi는 이미지 및 비디오 생성을 위한 API 게이트웨이로, 하나의 HTTP 계약 아래 십여 개 이상의 프로덕션급 모델을 연결합니다. 기능 하나를 출시하기 위해 서로 다른 세 개의 생성형 SDK를 붙여본 적이 있다면, 이 페이지가 바로 당신을 위한 것입니다. 빠른 요약:

• 하나의 엔드포인트, 여러 모델. 모든 기능 — 텍스트→이미지, 이미지→이미지, 텍스트→비디오, 이미지→비디오 — 은 비동기 POST /v1/tasks 엔드포인트로 실행됩니다. 바꾸는 것은 SDK가 아니라 model 필드입니다.
• 현재 카탈로그의 이미지 모델: nano-banana, nano-banana-2, nano-banana-pro, flux-1.1-pro, gpt-image-2(-beta 및 -pro 변형 포함), gpt-image-2/image-to-image(-pro 포함), qwen-image-2.0.
• 현재 카탈로그의 비디오 모델: wan2.7-video/text-to-video, wan2.7-video/image-to-video, seedance-2.0, happyhorse-1.0. 해상도는 480p부터 1080p까지입니다.
• 토큰이 아니라 완료된 작업 단위로 과금. $0.02로 gpt-image-2/text-to-image@beta 렌더링 한 장을, $0.05로 통합 가격의 Nano-Banana 또는 FLUX 1.1 Pro 이미지 한 장을, $0.729로 1080p Seedance 비디오 소재 1초를 생성할 수 있습니다.
• 품질 등급의 룰렛은 없습니다. 가격은 실시간으로 /api/pricing에 게시되며 해시 버전이 붙어 있어, 과금 코드가 알려진 버전에 고정되고 업스트림이 바뀌면 명시적으로 오류를 낼 수 있습니다.

이 글은 브랜드 검색 결과 페이지입니다 — 플랫폼이 정확히 무엇인지, 누구를 위한 것인지, 비용은 얼마인지에 대한 완전한 소개입니다. 이 글의 네 장의 이미지는 서로 다른 네 개의 hiapi 호스팅 모델로 렌더링되었으므로, 최종 산출물이 어떤 모습인지 직접 확인할 수 있습니다.

hiapi란 무엇인가

hiapi는 호스팅 게이트웨이입니다. Bearer 토큰으로 인증하는 HTTP 클라이언트를 api.hiapi.ai로 향하게 하고 비동기 작업을 보내면, 렌더링된 이미지나 비디오가 담긴 CDN URL을 받습니다. 이 단일 계약 뒤에는 여러 모델 제공자가 있습니다 — Black Forest Labs의 FLUX 계열, Google Gemini 이미지 모델을 기반으로 한 Nano-Banana 라인업, OpenAI의 gpt-image-2 계열, 알리바바의 Qwen-Image와 Wan2.7 비디오 모델, 바이트댄스의 Seedance 비디오 모델, 그리고 HappyHorse.

즉, hiapi가 파는 것은 '하나의 모델'이 아니라 '하나의 통합 방식'입니다. 마케팅 비주얼, 제품 목업, 짧은 홍보 영상을 생성해야 하는 내부 앱이 있다면, 문자열 하나만 바꿔 완전히 다른 두 모델을 A/B 테스트할 수 있고 나머지 동작하는 코드는 그대로 둘 수 있습니다.

hiapi가 파는 또 하나의 분명한 것은 한곳에서의 과금입니다. 청구서 하나, 잔액 하나, 속도 제한 하나 — 셋이 아닙니다.

이미지 모델

작성 시점의 전체 이미지 카탈로그이며, /api/pricing에서 실시간으로 가져왔습니다:

모델	카테고리	최저 등급 가격	비고
nano-banana	텍스트→이미지	$0.05 통합 가격	빠른 반복; 종횡비만 지원, 해상도 배수 없음
nano-banana-2	텍스트→이미지	$0.057(2K) — $0.036(1K) — $0.086(4K)	4K 출력; 정밀 텍스트 렌더링
nano-banana-pro	텍스트→이미지	$0.057(1K/2K) — $0.10(4K)	Banana 계열 중 최고 품질
flux-1.1-pro	텍스트→이미지	$0.05 통합 가격	사진급 인물, 짧은 문자열 텍스트 렌더링
gpt-image-2	텍스트→이미지	$0.03(1K) — $0.04(2K) — $0.06(4K)	일상 주력
gpt-image-2/text-to-image@beta	텍스트→이미지	$0.02	저비용 초안
gpt-image-2.5-flare@pro	텍스트→이미지	$0.0172(낮음) — $0.7143(최고), 품질 등급별 가격	고충실도 키 비주얼
gpt-image-2/image-to-image	이미지→이미지	$0.03 → $0.06	t2i 변형과 동일 가격
qwen-image-2.0	텍스트→이미지	$0.0422 통합 가격	강력한 한중일 텍스트 렌더링, DashScope 스타일 요청 구조

표에 드러나지 않은 몇 가지 설명:

가격 등급은 토큰이 아니라 호출 단위 정액입니다. 완성된 이미지 한 장에 한 번 지불합니다. 프롬프트 길이는 무관합니다. 이는 배치 작업을 예측 가능하게 만듭니다: gpt-image-2 10,000회 호출은 $300이고, 추가 조건은 없습니다.

nano-banana와 flux-1.1-pro는 모든 종횡비에서 통합 가격입니다. 16:9 할증도, 세로 할인도 없습니다 — 정사각형 아바타든 21:9 시네마 스틸이든 같은 $0.05를 지불합니다.

resolution 매개변수를 받는 모델은 실시간 가격에서 보이는 image_quality_price_ratio를 사용합니다. 과금 코드에 가격을 하드코딩하지 마세요 — 정책 블록을 읽으세요.

스키마는 모델별로 다르며 통일되어 있지 않습니다. 대부분의 이미지 모델은 input.prompt와 input.aspect_ratio를 받습니다. qwen-image-2.0은 DashScope 스타일 모델로, 입력이 input.input.messages[].content[].text 아래에 놓이고 크기는 1328*1328 같은 리터럴 픽셀 문자열로 전달됩니다. 우리는 자체 프로덕션 코드에서 이 문제를 겪었습니다. 첫날부터 모델→페이로드 어댑터를 구축하세요.

hiapi에서 나온 'FLUX 1.1 Pro'의 결과

이 인물 사진은 flux-1.1-pro로 3:2 종횡비에서 생성되었으며 통합 가격 $0.05입니다. 보정도, 업스케일도 없습니다.

FLUX 1.1 Pro는 플랫폼의 사진급 기본 선택입니다. 얼굴, 피부 질감, 부드러운 방향성 조명, 이미지 위 짧은 텍스트에서 더 저렴한 등급보다 지속적으로 우수합니다.

hiapi에서 qwen-image-2.0의 결과

이것은 qwen-image-2.0이며 현재 추정 가격은 $0.0422로 1K GPT Image 2($0.03)보다 높습니다. 네 개의 한자 '陆羽茶馆'이 프롬프트에 지정되었고 올바른 필순으로 정확히 렌더링되었습니다. Qwen-Image가 값어치를 하는 바로 그런 유형의 이미지입니다.

사용 사례가 한중일 시장의 제품 카드나 소셜 게시물이라면, 원시 글자 정확도 면에서 $0.0422 등급을 능가하기 어렵습니다.

타이포그래피 집약형 포스터에서 gpt-image-2의 결과

이 포스터는 1K의 gpt-image-2(3:4 종횡비, $0.03)에서 나왔습니다. 한 번의 왕복, 보정 없음. 제목과 부제 모두 지정된 그대로 렌더링되었습니다.

마케팅 팀을 위한 생성형 도구 — 이벤트 포스터, 소셜 카드, 배너 광고 — 를 구축하고 있다면 gpt-image-2가 기본 출발점입니다. 4–6단어 제목을 안정적으로 수용하고 프롬프트의 기본 레이아웃 방향을 따릅니다.

비디오 모델

비디오는 카탈로그에서 비교적 최근에 추가된 절반입니다. 작성 시점 기준:

모델	카테고리	최저 등급 가격	최고 등급 가격
wan2.7-video/text-to-video	텍스트→비디오	$0.10(720P)	$0.167(1080P)
wan2.7-video/image-to-video	이미지→비디오	$0.10(720P)	$0.167(1080P)
seedance-2.0	텍스트→비디오	$0.136(480p)	$0.729(1080p)
happyhorse-1.0	텍스트→비디오	$0.168(720p)	$0.288(1080p)

실용적인 두 가지 설명:

Wan2.7은 가성비 좋은 선택으로, 짧은 제품 루프와 이미지 조건 애니메이션에 적합합니다. 720P 초당 $0.10은 플랫폼에서 낮은 편의 비디오 옵션 중 하나입니다.

Seedance 1080p는 프리미엄 등급입니다 — $0.136에서 $0.729로의 도약은 마크업이 아니라 연산량을 반영합니다. 개인 사용 데모가 아니라 실제 제품 비디오 파이프라인을 구축하고 있다면 Seedance 예산은 키 비주얼 샷에 남겨두고 나머지는 Wan2.7에 맡기고 싶을 것입니다.

네 개의 비디오 모델 모두 output_type: video로 동일한 POST /v1/tasks 엔드포인트를 통해 제공되며, 이미지 작업과 같은 폴링 후 다운로드 패턴을 사용합니다.

가격 모델

대부분의 팀이 처음에 마주치는 몇 가지 세부 사항:

호출 단위 정액, 선택적 해상도 배수. 이미지나 비디오 작업에 토큰 과금은 없습니다. gpt-image-2 호출 한 번은 $0.03입니다 — 프롬프트가 8단어든 800단어든 마찬가지입니다. 모델이 여러 해상도를 제공할 때 할증은 실시간 가격 응답의 policies 배열에 내장되어 있으며, 4K 이미지 출력은 기본가의 약 2배, 1080p 비디오는 약 5.4배입니다.

가격에는 버전이 있습니다. /api/pricing의 각 모델에는 pricing_version 해시가 붙습니다. 생성 워커를 출시한다면 구성에서 모델의 가격 버전을 고정하고 불일치 시 경고하세요 — 그러면 다음 청구 주기이후가 아니라이전에 모델 가격이 변경된 것을 알게 됩니다.

지역별 가격도, 피크 시간 할증도 없습니다. 같은 모델은 어느 지역에서 언제 호출하든 같은 가격입니다. 여기에 최적화할 영리한 것은 없습니다.

항상 다시 가져오세요. 비즈니스 로직에 가격을 하드코딩하지 마세요. /api/pricing 엔드포인트가 진실의 원천입니다 — 공개 카탈로그와 같은 모양이며 인증이 필요 없습니다. 작성 시점에 다시 가져왔고, 표의 가격은 거기서 나온 것입니다.

엔드포인트 아키텍처

플랫폼의 모든 것 — 이미지든 비디오든, 텍스트→X든 X→X든 — 은 하나의 비동기 작업 계약으로 실행됩니다:

POST /v1/tasks
GET  /v1/tasks/{taskId}

흐름:

1. { "model": "...", "input": { ... } }로 POST /v1/tasks를 호출합니다. 즉시 taskId를 받습니다.
2. 몇 초마다 GET /v1/tasks/{taskId}를 폴링합니다. data.status를 관찰하세요 — pending에서 success(또는 오류 블록과 함께 fail)로 바뀝니다.
3. success일 때 data.output[0].url을 읽습니다. 유한한 expireAt 타임스탬프가 있는 hiapi CDN URL입니다.해당 자산을 보존해야 한다면 다운로드하여 다시 호스팅하세요.

이전의 /v1/chat/completions와 /v1/images/generations 형태는 더 이상 이미지 생성을 제공하지 않습니다. 코드가 여전히 이를 호출한다면 /v1/tasks로 마이그레이션해야 합니다.

나중에 고마워하게 될 결정입니다. 작업 모드는 자연스러운 재시도, 감시가 필요 없는 장시간 HTTP 연결, 이미지와 비디오에 통일된 형태를 제공합니다. 1초 안에 200개의 작업 제출을 분산시키고 일괄 폴링할 수 있습니다.

Python 빠른 시작(바로 실행 가능)

최소 클라이언트, SDK 의존성 없음. 표준 라이브러리만 사용:

import json, os, time, urllib.request

TOKEN = os.environ["HIAPI_API_KEY"]
BASE  = "https://api.hiapi.ai"

def submit(model: str, input_payload: dict) -> str:
    body = json.dumps({"model": model, "input": input_payload}).encode()
    req = urllib.request.Request(
        f"{BASE}/v1/tasks",
        data=body,
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
            "Content-Type":  "application/json",
        },
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as r:
        data = json.loads(r.read())
    if data.get("code") != 200:
        raise RuntimeError(f"submit failed: {data}")
    return data["data"]["taskId"]

def wait_for(task_id: str, timeout_s: int = 240) -> str:
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        time.sleep(5)
        req = urllib.request.Request(
            f"{BASE}/v1/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"},
        )
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as r:
            data = json.loads(r.read())
        task = data.get("data") or {}
        if task.get("status") == "success":
            return task["output"][0]["url"]
        if task.get("status") == "fail":
            raise RuntimeError(f"task failed: {task.get('error')}")
    raise TimeoutError(f"{task_id} did not finish in {timeout_s}s")

# Image — nano-banana flat $0.05
task_id = submit("nano-banana", {"prompt": "a quiet bookshop at dusk", "aspect_ratio": "3:2"})
print(wait_for(task_id))

# Image — flux-1.1-pro flat $0.05
task_id = submit("flux-1.1-pro", {"prompt": "studio portrait, 50mm lens", "aspect_ratio": "1:1"})
print(wait_for(task_id))

# Video — wan2.7-video/text-to-video at 720P, $0.10 per second
task_id = submit("wan2.7-video/text-to-video", {"prompt": "a koi pond at dawn, gentle ripples", "resolution": "720P"})
print(wait_for(task_id, timeout_s=600))

이 코드가 프로덕션 준비되기 전에 몇 가지를 내장해야 합니다:

• submit과 wait_for를 지수 백오프 재시도로 감싸세요. 네트워크 지터는 항상 발생합니다.
• 최소 5초의 poll_interval을 사용하세요. 이보다 촘촘한 폴링은 낭비입니다 — 이미지 작업은 10–60초, 비디오 작업은 60–180초에 완료됩니다.
• 출력 URL을 임시 자산으로 취급하세요. CDN URL에는 expireAt이 있습니다. 요청 이후 자산에 어떤 수명이든 있다면 바이트를 다운로드해 자체 버킷에 저장하세요.
• 모델 어댑터 매핑을 고정하세요. qwen-image-2.0과 일부 비디오 모델의 입력 형태는 기본 이미지 종횡비와 다릅니다 — 이 지식을 한곳에 모으세요.

hiapi는 누구에게 적합한가

대략적으로 hiapi는 세 부류의 팀에 적합합니다:

모델마다 SDK를 통합하는 데 지친 팀. OpenAI 이미지용 어댑터 하나, Black Forest Labs FLUX용 어댑터 하나, 알리바바 DashScope용 어댑터 하나를 유지해본 적이 있다면, 서로 다른 N개의 SDK가 주는 생산성 세금을 느꼈을 것입니다. hiapi는 이를 하나의 클라이언트로 단순화합니다.

예측 가능한 가격이 필요한 팀. 호출 단위 정액 형태 덕분에 생성 워커를 만들어 지난달 작업 수를 보고 다음 달 청구서를 예측할 수 있습니다. 토큰 과금 모델에서는 하기 어렵습니다.

이미지와 비디오를 한곳에서 원하는 팀. 제품이 둘을 아우르기 시작하면 — 예를 들어 브리프 하나로 커버 이미지와 10초 루프를 생성하는 마케팅 도구 — 둘을 하나의 엔드포인트와 하나의 잔액 뒤에 두는 가치는 직접 연동으로 아낀 이미지당 비용을 능가합니다.

개인 Discord 봇을 운영하는 애호가라면 업스트림 API를 직접 사용해도 됩니다. 실제 사용자가 있는 실제 제품을 출시하는 순간, 통합의 산수는 게이트웨이 쪽으로 기웁니다.

자주 묻는 질문

무료 한도가 있나요? 신규 계정에는 약간의 시작 크레딧이 있어 약정 없이 엔드포인트를 테스트할 수 있습니다. 소진되면 잔액을 충전하고 완료된 작업 단위로 지불합니다.

어떤 종횡비가 지원되나요? 일반적인 비율 — 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 — 은 대부분의 이미지 모델에서 사용할 수 있습니다. qwen-image-2.0은 대신 고정된 리터럴 픽셀 크기 목록을 사용합니다. 위의 모델 스키마 설명을 참조하세요.

자산에 워터마크가 있나요? 없습니다. 출력은 hiapi 브랜드 표시가 없는 깨끗한 이미지/비디오 파일입니다.

속도 제한은요? 비동기 작업 모드는 매우 빠르게 대량 작업을 제출할 수 있음을 의미합니다. 플랫폼 안정성을 위해 계정별 제한이 있습니다. 더 높은 한도가 필요하면 출시 피크 전에 요청하세요 — 화요일에 한도를 올리는 것이 출시 중에 올리는 것보다 훨씬 쉽습니다.

현재 가격은 어디서 보나요? https://www.hiapi.ai/api/pricing. 최대 1시간 캐시되며 각 모델의 pricing_version이 고정되어 있어 변경 시 알 수 있습니다.

출력을 상업적으로 사용할 수 있나요? 플랫폼의 대부분 모델은 업스트림에서 상업적 사용 라이선스를 가집니다 — Nano-Banana 계열, FLUX 1.1 Pro, Qwen-Image 모두 명확히 그렇습니다 — 하지만 일부 전문 모델은 조건이 더 엄격하므로 사용하는 모델의 라이선스 태그(실시간 가격 응답의 tags 필드)를 확인하세요.

어디서 시작할까

처음부터 시도한다면:

1. hiapi 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
2. /api/pricing을 한 번 호출해 현재 모델 카탈로그와 가격을 확인하세요.
3. 위의 Python 스니펫을 복사해 nano-banana 또는 gpt-image-2/text-to-image@beta로 실행하세요 — 둘 다 저비용 모델로 상태 확인에 적합합니다. 몇 센트로 작동하는 엔드투엔드 루프를 얻습니다.
4. 그 루프를 만들고 있는 무엇이든 연결하세요. 비디오도 같은 형태. 이미지→이미지도 같은 형태. 다음에 카탈로그에 추가되는 모델도 같은 형태.

이것이 전부입니다: 하나의 엔드포인트, 하나의 잔액, 하나의 사고 모델. 이 글의 네 장의 이미지 — 커버 일러스트, 사진급 인물, 한중일 서예 간판, 타이포그래피 포스터 — 는 모두 위 스니펫으로 렌더링되었으며, model 문자열과 각 모델에 맞는 input 형태만 달랐습니다. 이 네 장의 현재 추정 예산은 $0.172입니다.

다음 최첨단 이미지나 비디오 모델이 플랫폼에 출시되면 워커에 새 코드가 필요 없습니다. 문자열 하나만 바꾸면 됩니다.