שילוב יצירת תמונות בינה מלאכותית לאפליקציות מובייל

אם הלקוח מתעקש על Midjourney, אנו משתמשים בשירותי פרוקסי כמו useapi.net. דוגמה ב-Kotlin:

class MidjourneyProxyService(private val apiKey: String) {
    private val client = OkHttpClient.Builder()
        .readTimeout(300, TimeUnit.SECONDS) // MJ генерирует до 3–4 минут
        .build()

    suspend fun imagine(prompt: String): String = withContext(Dispatchers.IO) {
        val body = JSONObject().apply {
            put("prompt", prompt)
        }.toString().toRequestBody("application/json".toMediaType())

        val request = Request.Builder()
            .url("https://api.useapi.net/v2/jobs/imagine")
            .header("Authorization", "Bearer $apiKey")
            .post(body)
            .build()

        val response = client.newCall(request).execute()
        val json = JSONObject(response.body!!.string())
        json.getString("jobid")
    }

    suspend fun getResult(jobId: String): MidjourneyResult? = withContext(Dispatchers.IO) {
        val request = Request.Builder()
            .url("https://api.useapi.net/v2/jobs/?jobid=$jobId")
            .header("Authorization", "Bearer $apiKey")
            .get()
            .build()

        val response = client.newCall(request).execute()
        val json = JSONObject(response.body!!.string())
        when (json.optString("status")) {
            "completed" -> {
                val attachments = json.getJSONArray("attachments")
                MidjourneyResult.Success(attachments.getJSONObject(0).getString("url"))
            }
            "failed" -> MidjourneyResult.Failed(json.optString("error"))
            else -> null
        }
    }
}

Midjourney יוצר רשת של 2x2 תמונות. לאחר קבלת התוצאה, המשתמש יכול לבחור וריאנט אחד (upscale) או לבקש וריאציות. זה דורש קריאות API נוספות (struct FalFluxService { private let baseURL = "https://fal.run/fal-ai/flux-pro" func generate(prompt: String) async throws -> URL { var request = URLRequest(url: URL(string: baseURL)!) request.httpMethod = "POST" request.setValue("Key \(apiKey)", forHTTPHeaderField: "Authorization") request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type") let body: [String: Any] = [ "prompt": prompt, "image_size": "square_hd", "num_inference_steps": 28, "guidance_scale": 3.5, "num_images": 1, "enable_safety_checker": true ] request.httpBody = try JSONSerialization.data(withJSONObject: body) let (data, _) = try await URLSession.shared.data(for: request) let response = try JSONDecoder().decode(FalResponse.self, from: data) return URL(string: response.images[0].url)! } } עם פעולה class MidjourneyProxyService(private val apiKey: String) { private val client = OkHttpClient.Builder() .readTimeout(300, TimeUnit.SECONDS) // MJ генерирует до 3–4 минут .build() suspend fun imagine(prompt: String): String = withContext(Dispatchers.IO) { val body = JSONObject().apply { put("prompt", prompt) }.toString().toRequestBody("application/json".toMediaType()) val request = Request.Builder() .url("https://api.useapi.net/v2/jobs/imagine") .header("Authorization", "Bearer $apiKey") .post(body) .build() val response = client.newCall(request).execute() val json = JSONObject(response.body!!.string()) json.getString("jobid") } suspend fun getResult(jobId: String): MidjourneyResult? = withContext(Dispatchers.IO) { val request = Request.Builder() .url("https://api.useapi.net/v2/jobs/?jobid=$jobId") .header("Authorization", "Bearer $apiKey") .get() .build() val response = client.newCall(request).execute() val json = JSONObject(response.body!!.string()) when (json.optString("status")) { "completed" -> { val attachments = json.getJSONArray("attachments") MidjourneyResult.Success(attachments.getJSONObject(0).getString("url")) } "failed" -> MidjourneyResult.Failed(json.optString("error")) else -> null } } } –/v2/jobs/button או U1–U4).

מה כלול בעבודה

אנו מספקים אינטגרציה סוהר עם יציבות מובטחת:

• בחירת שירות ה-AI האופטימלי למשימות שלכם
• יישום לקוח API עם טיפול בשגיאות ולוגיקת ניסיונות חוזרים (3 ניסיונות, מרווח של 5 שניות)
• ממשק משתמש להזנת prompt והצגת תוצאות (עם אנימציות טעינה shimmer)
• תמיכה ב-upscale, וריאציות ואחסון גלריה
• תיעוד לשימוש והגדרה
• בדיקות על מכשירים אמיתיים
• חודש תמיכה לאחר מסירה

לוחות זמנים ועלות

אינטגרציה של API פרוקסי עם polling וממשק משתמש בסיסי — 4–6 ימים. Flux/Ideogram עם API טבעי, upscale/וריאציות, גלריה — 10–14 ימים. עלות פרויקט טיפוסית מתחילה ב-$3,000 ויכולה לחסוך עד 40% בעלויות API עם מטמון. אנו מעריכים את הפרויקט שלכם ב-1–2 ימים ומספקים אומדן מפורט.

ארגון תור בקשות ומטמון

יצירת תמונות היא פעולה עתירת משאבים. כדי לשמור על היענות האפליקציה, המשימות מתווכות לתור. בצד השרת, אנו משתמשים ב-Redis + Bull (Node.js) או Laravel Queues (PHP): כל בקשה מקבלת V1, שהלקוח בודק את הסטטוס שלו כל 2–3 שניות. במקרה של הצלחה, כתובת ה-URL של התמונה נשמרת במטמון ב-CDN (Cloudflare R2 או S3) כך שבקשות חוזרות לאותו prompt נמסרות מיידית ללא קריאת API בתשלום. בצד הלקוח הנייד, אנו מציגים אנימציית טעינה shimmer — המשתמש רואה שהתהליך מתבצע. פסק זמן של 5 דקות עם ניסיון חוזר אוטומטי 3 פעמים מבטיח עמידות בפני תקלות זמניות של שירות ה-AI. גישה זו מפחיתה את עומס ה-API וחוסכת עד 40% מהתקציב עם בסיס משתמשים פעיל. בנוסף, אנו מיישמים אחסון היסטוריית יצירה — משתמשים יכולים לחזור ל-prompts קודמים ולעשות שימוש חוזר בתוצאות מוצלחות ללא קריאת API נוספת. ההיסטוריה נשמרת מקומית ב-CoreData (iOS) או Room (Android) ומסונכרנת עם השרת באמצעות סנכרון רקע, ומספקת גישה לא מקוונת ליצירות. המפתחים המוסמכים שלנו מבטיחים פתרון חזק וניתן להרחבה.

הניסיון והמומחיות שלנו

אנו עוסקים בפיתוח מובייל למעלה מ-5 שנים ומסרנו יותר מ-50 פרויקטים עם אינטגרציה של שירותי AI. הפורטפוליו שלנו כולל אפליקציות עם יצירת תמונות, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. הבנה עמוקה של הצד הקליינטי והשרתי מבטיחה פתרון אמין. אנו מספקים אחריות לתמיכה של חודש ותיעוד מלא.

אם אתם צריכים יצירת תמונות ב-AI באפליקציית המובייל שלכם, קבלו ייעוץ או שלחו מפרט טכני להערכה. צרו קשר — נבדוק את הפרויקט שלכם ב-1–2 ימים.