OpenRouter pone modelos de imagen de Google, OpenAI, Black Forest Labs, ByteDance y otros detrás de un solo endpoint. Este artículo muestra el formato de las peticiones, los parámetros que cambian la calidad y el costo, la diferencia de precios entre modelos y cuándo encaja mejor una plataforma de imágenes dedicada.
OpenRouter se ganó fama como una puerta única a cientos de modelos de texto, y ahora hace lo mismo con las imágenes. Una cuenta, una factura y una misma forma de petición te permiten cambiar entre modelos de imagen de Google, OpenAI, Black Forest Labs, ByteDance y otros cambiando una sola cadena. Esa comodidad es real, pero unos cuantos detalles deciden si una función de imágenes se mantiene barata o se vuelve cara sin que te des cuenta.
Este artículo repasa la generación de imágenes con OpenRouter desde la primera petición hasta la factura mensual: los modelos que puedes elegir, la llamada exacta a la API, los parámetros que cambian la calidad y una mirada directa a lo que cuesta una imagen. También muestra dónde encaja una plataforma dedicada como PicassoIA cuando quieres control desde el navegador en lugar de código.
La generación de imágenes en OpenRouter funciona a través de un endpoint específico, POST /api/v1/images. Envías un slug de model y un prompt, y se devuelven datos de imagen en base64. Detrás de esa única puerta hay proveedores distintos, cada uno con su propio modelo, límites y precio. OpenRouter se encarga del enrutamiento, la autenticación y la facturación, así que tu código nunca se comunica directamente con esos proveedores.
El catálogo es amplio. Al escribir esto incluye modelos de imagen de Google, OpenAI, Black Forest Labs, xAI, ByteDance, Microsoft, Recraft, Krea y Sourceful, y la lista cambia a menudo. Filtrar la lista pública de modelos de OpenRouter por salida de imagen muestra qué hay disponible en cada momento.
Un único gateway compensa en algunas situaciones:
Compensa menos cuando necesitas un editor visual, una galería de resultados anteriores o control directo sobre cada ajuste. Eso es trabajo para el navegador, y volveremos a ello al final.
Necesitas una cuenta de OpenRouter, un token secreto con saldo disponible y un slug de modelo. Guarda el token en una variable de entorno. Este artículo la llama OPENROUTER_TOKEN, pero el nombre lo eliges tú.
curl -X POST "https://openrouter.ai/api/v1/images" \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "bytedance-seed/seedream-4.5",
"prompt": "a red panda astronaut floating in space"
}'
Eso es toda la petición. El slug sigue el patrón author/model-name y aquí apunta a Seedream 4.5. Todo lo demás es opcional, por eso una primera prueba lleva unos dos minutos.
El endpoint de imágenes acepta una larga lista de campos opcionales. Estos son los que más importan:
| Parámetro | Qué controla | Valores de ejemplo |
|---|---|---|
resolution | Nivel de tamaño de salida | 512, 768, 1K, 2K, 4K |
aspect_ratio | Relación de aspecto | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 |
size | Atajo para un nivel de tamaño o píxeles concretos | Un nombre de nivel, o un ancho y alto |
quality | Esfuerzo de render | auto, low, medium, high |
output_format | Tipo de archivo | png, jpeg, webp, svg |
background | Transparencia | auto, transparent, opaque |
output_compression | Tamaño de archivo para webp y jpeg | 0 a 100 |
n | Imágenes por petición | 1 a 10, cuando el modelo lo admita |
seed | Salida repetible | Cualquier entero, cuando el modelo lo admita |
input_references | Imágenes de referencia para trabajar de imagen a imagen | Una lista de imágenes |
stream | Vistas previas parciales mediante server-sent events | true o false |
No todos los modelos admiten todos los campos. Cada modelo tiene una ruta de endpoints que lista los parámetros admitidos, los precios y si el streaming funciona, así que léela antes de depender de un ajuste. El formato de salida svg solo tiene sentido con modelos capaces de generar vectores.
El streaming merece una mención aparte. Con stream activado, el endpoint envía imágenes parciales a medida que se forman, así que una interfaz puede mostrar una vista previa aproximada en cuestión de segundos en lugar de un spinner en blanco. Las vistas previas son gratuitas: solo se cobra la imagen terminada. Si tu app tiene una pantalla de espera, esta es la forma más barata de que parezca más rápida.
💡 Consejo: Cambia una cosa a la vez. Si cambias a la vez el modelo y el prompt, no sabrás cuál de los dos movió el resultado. Fija un
seeddonde el modelo lo admita y varía un único campo por ejecución.
Las imágenes llegan como texto base64 dentro de un array data. Cada elemento contiene b64_json, los bytes codificados, y media_type, como image/png o image/svg+xml. La respuesta también incluye un objeto usage, y usage.cost indica lo que cobró ese trabajo.
import base64, os, requests
resp = requests.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/images",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENROUTER_TOKEN']}"},
json={
"model": "bytedance-seed/seedream-4.5",
"prompt": "a ceramic mug on a marble counter, soft window light",
"aspect_ratio": "16:9",
},
timeout=120,
)
resp.raise_for_status()
body = resp.json()
image = body["data"][0]
with open("mug.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(image["b64_json"]))
print(image["media_type"], body["usage"]["cost"])
Decodifica los bytes, guárdalos en disco o en almacenamiento de objetos y registra usage.cost junto al prompt que lo generó. Al cabo de una semana, ese registro es una lista de precios más honesta que cualquier página de precios.
Los trabajos de imagen tardan más que las llamadas de texto, así que configura un timeout generoso en el cliente, como hace el ejemplo anterior con 120 segundos. Un valor por defecto de unos pocos segundos cortará resultados perfectamente buenos.
Así se reparten los principales proveedores, con las páginas de modelo correspondientes en PicassoIA cuando existen:
google/gemini-2.5-flash-image aparece en los ejemplos del propio OpenRouter, y el mismo modelo está en PicassoIA como Gemini 2.5 Flash Image.Para obtener la lista actual desde código, llama a la ruta de modelos. Para revisar los proveedores, parámetros y precios de un modelo, añade su slug y /endpoints:
curl https://openrouter.ai/api/v1/images/models \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_TOKEN"
curl "https://openrouter.ai/api/v1/images/models/bytedance-seed/seedream-4.5/endpoints"
Ningún modelo gana en todas las tareas. Esta tabla es un punto de partida para tus propias pruebas, no un ranking:
| Trabajo | Primer modelo a probar | Por qué merece una prueba |
|---|---|---|
| Fotos publicitarias fotorrealistas | Seedream 4.5 | Resultados nítidos de hasta 4K |
| Carteles y texto dentro de las imágenes | GPT Image 2 | Sigue bien una composición con texto |
| Borradores rápidos | Gemini 2.5 Flash Image | Entrega rápida para iterar |
| Logotipos e iconos | Recraft v4.1 | Resultados limpios de estilo vectorial |
| Ediciones a partir de texto o fotos | Flux 2 Pro | Funciona con prompts y fotos de referencia |
Las fortalezas cambian con cada versión, así que prueba tus propios prompts antes de comprometer un proyecto con un solo modelo. Una prueba justa lleva más o menos una hora:
aspect_ratio y resolution.usage.cost y los segundos que tardó cada trabajo.Ese último número, el costo por imagen utilizable, zanja la discusión. Un modelo a $0,02 que necesita cuatro intentos para dar en el blanco cuesta $0,08 por imagen utilizable, el doble que un modelo a $0,04 que lo consigue a la primera.
El propio tutorial de OpenRouter calculó el precio de una imagen con la configuración predeterminada en 20 modelos. El rango iba de $0,006 a $0,134, una diferencia de 22 veces. Los modelos baratos empiezan en torno a un centavo por imagen. Esa diferencia pesa más en tu factura que la longitud del prompt, los reintentos o cualquier truco ingenioso de caché.
En la práctica, esa diferencia divide los modelos en dos grupos. Los modelos de borrador, cercanos a un centavo por imagen, sirven para ideas, miniaturas y pruebas rápidas. Los modelos premium, más cerca del extremo alto del rango, sirven para renders finales e imágenes principales. Muchos equipos usan ambos: borrador barato, render caro.
No todos los modelos cobran igual:
El cobro por token es el más difícil de prever. La longitud del prompt, las imágenes de referencia y el ajuste de calidad influyen en la cifra final, así que usage.cost es la única cifra en la que vale la pena confiar. Los precios cambian, así que revisa la página del modelo antes de planificar un presupuesto.
El cobro es todo o nada. Una generación termina y se cobra completa, o falla y no se cobra. Las transmisiones canceladas tampoco se cobran, y las vistas previas parciales que llegan antes de que termine un stream no generan cobros parciales. Eso hace que los reintentos sean más seguros de lo que parecen: pagas una vez por el resultado que conservas. Aun así, gestiona bien los errores. Comprueba el estado HTTP, espera antes de reintentar un trabajo fallido y deja de intentarlo tras unos pocos intentos para que un prompt malo no entre en bucle infinito.
Toma tres precios de esa diferencia y escálalos:
| Precio por imagen | 1.000 imágenes | 10.000 imágenes |
|---|---|---|
| $0,006 | $6 | $60 |
| $0,04 | $40 | $400 |
| $0,134 | $134 | $1.340 |
💡 Consejo: Añade tu tasa de reintentos. Si uno de cada tres prompts necesita un segundo intento porque el primer resultado no da en el blanco, suma más o menos un tercio al presupuesto. Los trabajos fallidos no cuestan nada, pero los resultados decepcionantes sí.
Con quality en auto, el proveedor decide cuánto esfuerzo dedicar. En los modelos cuyo precio depende de la calidad, un resultado high puede costar mucho más que uno low. Usa low mientras iteras un prompt y cambia a high solo para el render final.
Una imagen 2K codificada en base64 suele ocupar varios megabytes de texto. Guardar esa cadena en una fila de la base de datos ralentiza cada consulta que la toque. Escribe el archivo en almacenamiento de objetos, guarda solo su URL en la base de datos y usa webp o jpeg con output_compression cuando el tamaño del archivo importe más que el detalle sin pérdida.
Varios proveedores pueden servir el mismo modelo, y sus endpoints pueden diferir en precio y en parámetros admitidos. Si nunca defines una preferencia, OpenRouter elige por ti. Fija el orden y decide si los respaldos son aceptables:
{
"model": "google/gemini-2.5-flash-image",
"prompt": "A minimalist logo for a coffee roaster",
"provider": {
"order": ["google-ai-studio", "google-vertex"],
"allow_fallbacks": true
}
}
Desactiva allow_fallbacks cuando necesites resultados y precios idénticos en cada llamada, y déjalo activado cuando importe más la disponibilidad.
Si prefieres saltarte el código, el mismo modelo de los ejemplos de OpenRouter está disponible en el navegador. Seedream 4.5 crea imágenes de hasta 4K a partir de un prompt de texto, y no hay nada que instalar.
💡 Consejo: Las ideas vagas dan prompts débiles. Pide a un modelo de lenguaje como Claude Sonnet 5 o Gemini 3.5 Flash que amplíe una idea de una línea hasta convertirla en un prompt fotográfico detallado con luz, lente y textura, y pega el resultado en el modelo de imagen.
PicassoIA también ofrece su propia API para desarrolladores, pensada para pipelines y scripts. La URL base es https://api.picassoia.com/v1, y las peticiones se autentican con un token bearer que empieza por pia_sk_. El flujo es asíncrono y resultará familiar si has usado otras APIs de predicción: creas un trabajo, lo consultas de forma periódica y luego obtienes el resultado.
POST /v1/models/{owner}/{name}/predictions crea un trabajo.GET /v1/predictions/{id} consulta su estado y devuelve el resultado.POST /v1/predictions/{id}/cancel detiene un trabajo que sigue en marcha.GET /v1/predictions lista tus trabajos recientes.Para imágenes, la API ofrece PicassoIA Image y PicassoIA Image Editor Pro, además de dos modelos de video. Una cuenta puede ejecutar 5 predicciones a la vez, y los prompts están limitados a 4.000 caracteres. El acceso a la API depende de planes concretos, así que confirma cuál en la página de precios antes de construir sobre él. El catálogo del navegador es mucho más amplio, con más de 200 modelos de texto a imagen para probar antes de elegir uno para un script.
La mejor forma de resolver la cuestión del gateway es probar un prompt de las dos maneras. Envíalo al endpoint de imágenes de OpenRouter, registra usage.cost y luego pega el mismo texto en una página de modelo de PicassoIA y compara el aspecto, la velocidad y el esfuerzo.
Elige un prompt de tu propio trabajo: una foto de producto, una cabecera de blog, un retrato para una landing page. Prueba dos o tres modelos en PicassoIA, cambia un detalle por ejecución y guarda los resultados que de verdad publicarías. En una tarde sabrás qué ruta encaja con tu proyecto, y tendrás imágenes reales que enseñar.
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