Posts

How to Build a Practical Image Editing Pipeline with gpt-image-2

Image
Image editing becomes much easier to automate when you can send an existing image, describe the exact change, and get a production-ready result back from an API. This guide walks through a practical workflow for using the Ace Data Cloud OpenAI Images Edits API with gpt-image-2 . The goal is not to generate random artwork from scratch, but to build repeatable edits: dark-mode conversions, layout-preserving redesigns, product composites, and multi-reference transformations that can run inside a backend job or creative tooling pipeline. What you can do The image edits endpoint accepts one or more reference images plus a natural-language instruction. With gpt-image-2 , the documented editing flow is useful when you need to: Change the visual style of an existing asset while keeping the original layout stable. Preserve readable text in image-heavy content such as infographics, menus, or posters. Use direct image URLs in JSON, so your server does not need to download and r...
Post a Comment
Read more

MCP в Claude Code: инженерная схема для работы с моделями и внешними инструментами

Инструментальный агент в терминале полезен не только для генерации фрагмента кода. В реальной задаче ему нужны сведения из проекта, проверка гипотез, подготовка иллюстраций и аккуратная передача результата в следующий этап. MCP помогает включить внешние возможности в такой рабочий контур, а единая точка API упрощает наблюдаемость и управление учётными данными. В этой статье разберём практический подход для команды, которая использует Claude Code и несколько моделей. В качестве примера возьмём создание и редактирование изображений: модель Nano Banana опирается на Gemini и умеет учитывать содержание нескольких изображений при композиции. Однако главный предмет статьи — не конкретный визуальный сервис, а повторяемая инженерная схема: как отделить секреты от репозитория, выбрать область настройки, проверить базовый API-вызов и встроить инструменты в разработку. Что именно добавляет MCP в агентный цикл MCP — протокол, через который клиентский агент обнаруживает и вызывает внешние инст...
Post a Comment
Read more

How to Build an Image Generation Workflow with the SeeDream Images API

Image
If your product needs generated images, edited source images, or async image jobs, the hard part is usually not the prompt — it is building a workflow that is predictable enough to run from code. What you can do The SeeDream Images API is exposed through Ace Data Cloud at POST https://api.acedata.cloud/seedream/images . The same endpoint supports prompt-based generation, image-to-image editing, optional asynchronous execution, callback delivery, streaming output for supported models, and advanced layer decomposition on Seedream 5.0 Pro. Generate an image from a prompt with action: "generate" . Edit one or more input images by passing image as a URL, Base64 value, or an array. Return generated assets as URLs with response_format: "url" , or request Base64 with response_format: "b64_json" . Run long jobs asynchronously with async: true and poll by task_id , or receive a POST callback through callback_url . How it works The request is a JSON pay...
Post a Comment
Read more

A Practical Guide to Using Ace Data Cloud MCP Servers in Claude Code

Image
If your coding assistant already lives in the terminal, the next practical step is to let it call external tools without leaving that workflow. The Ace Data Cloud guide for Claude Code focuses on a simple idea: connect managed remote MCP servers to Claude Code so common creation and research tasks can happen from the same command-line session where you write, debug, and refactor code. What you can do Once MCP is configured, Claude Code can call tool servers for jobs that normally interrupt development flow. The documented examples include generating a product hero image while writing a README, producing background music while recording a tutorial, searching recent trends while drafting a technical blog, and shortening links while preparing release notes. The guide lists remote MCP server URLs for several capability areas: Music: Suno at https://suno.mcp.acedata.cloud/mcp Images: Midjourney , Flux , Seedream , and NanoBanana Video: Luma , Veo , and Seedance Sear...
Post a Comment
Read more

Асинхронная генерация видео: надёжный polling задач Seedance через API

Асинхронная генерация видео требует иной инженерной дисциплины, чем обычный запрос «получил ответ — показал пользователю». Заявка создаёт задачу, результат появляется позже, а клиенту нужны предсказуемые статусы, понятные ошибки и безопасная обработка URL готового файла. В этой статье разберём, как построить такой контур для Seedance через единый API Ace Data Cloud. В качестве отправной точки пригодятся русская версия платформы , раздел Applications для работы с ключом приложения и документация API . Идея проста: приложение отправляет задачу на генерацию, сохраняет её идентификатор и затем опрашивает отдельный endpoint до терминального состояния. Это позволяет не держать HTTP-соединение открытым и не путать принятие заявки с готовностью ролика. Какие данные нужно хранить рядом с задачей После старта генерации сохраните идентификатор задачи в собственной базе вместе с пользователем, исходными параметрами, временем создания и вашим внутренним идентификатором операции. Не ограничива...
Post a Comment
Read more

How to Build an Image Editing Workflow with OpenAI Images Edits API

Image
If your app accepts user images, sooner or later you need more than one-off prompting: you need a repeatable way to edit an existing image, preserve the parts that matter, and return a result your pipeline can store or show immediately. What you can do The OpenAI Images Edits API on Ace Data Cloud gives you a single editing endpoint for several image-editing models. The same interface supports gpt-image-1 , gpt-image-2 , and the nano-banana family: nano-banana , nano-banana-2-lite , nano-banana-2 , and nano-banana-pro . In practical terms, this lets you build workflows such as: turning a light infographic into a dark-mode version while keeping the layout intact; restyling a product or interior photo without losing the object arrangement; combining multiple reference images into a composed output; editing server-side images directly from URLs instead of downloading and re-uploading files. The endpoint used in the document examples is POST https://api.acedata.cl...
Post a Comment
Read more

A Practical Guide to Aggregating API Usage in Ace Data Cloud

Image
When an API-backed feature becomes part of a real product, the question quickly changes from “did the call work?” to “what is using quota, when, and why?” Raw request logs are useful for debugging a single request, but they are a noisy way to understand daily trends, service-level spend, or which credential is responsible for most of the activity. The AceDataCloud Platform Management API includes a usage aggregation endpoint for exactly this kind of operational view. Instead of querying individual usage records and summing them yourself, you can ask the platform for grouped call counts, total consumption, successes, and failures over a time range. What you can do The endpoint is useful when you want to build a small internal dashboard, generate a monthly usage report, or investigate whether one application, service, API, or credential is driving most of your consumption. Plot call volume and consumption over time with group_by=time . Rank services by usage with group_by...
Post a Comment
Read more