Извлечь объект API

Извлечь объект API

Нейросеть вырезает с фотографии нужный объект и отдаёт его в PNG на прозрачном фоне. Так готовят карточки товаров для маркетплейсов, стикеры, элементы для коллажей и баннеров: вещь, человек или животное переносятся на любой фон без ручной обводки.

Что именно вырезать, можно подсказать словами в prompt: «красная сумка», «кот на скамейке», «логотип на кружке». Без подсказки нейросеть сама выберет главный объект кадра. Два выключателя помогают с краями и размером: force_background_removal дочищает остатки фона, autocrop обрезает пустые прозрачные поля.

Каждый вызов создаёт асинхронную операцию. Сохраните id из ответа и проверяйте по нему статус отдельным запросом.

Создание операции

• Endpoint: POST /api/v1/operations
• Авторизация: Authorization: Bearer brth_...
• Выполнение асинхронное: запрос сразу возвращает id и стартовый статус queued.

Сценарий один - одно фото на входе, один PNG на выходе. Меняется только то, подсказываете ли вы объект текстом и включаете ли дополнительные настройки.

Тело запроса

{
  "tool": "extract-object",
  "input": {
    "image": "https://cdn.example.com/source-image-1.jpg",
    "prompt": "...",
    "force_background_removal": false,
    "autocrop": false
  }
}

• tool - slug нейросети, всегда "extract-object".
• input - параметры запуска. Все поля передаются прямо внутри этого объекта, без дополнительной вложенности.

Параметры

Примеры запросов

Главный объект кадра без подсказки

Самый простой вызов: нейросеть сама решает, что в кадре главное.

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "extract-object",
  "input": {
    "image": "https://cdn.example.com/sneaker-on-carpet.jpg"
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'extract-object',
    input: {
      image: 'https://cdn.example.com/sneaker-on-carpet.jpg',
    },
  }),
})

const data = await response.json()
console.log(data.id, data.status)

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'extract-object',
        'input': {
            'image': 'https://cdn.example.com/sneaker-on-carpet.jpg',
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.status_code)
print(response.json())

Конкретный объект с обрезкой полей

На фото дачного участка несколько объектов, а нужен только кот со скамейкой. Подсказка в prompt выбирает объект, autocrop убирает лишнее прозрачное поле вокруг него.

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "extract-object",
  "input": {
    "image": "https://cdn.example.com/dacha-cat.jpg",
    "prompt": "рыжий кот на скамейке",
    "force_background_removal": false,
    "autocrop": true
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'extract-object',
    input: {
      image: 'https://cdn.example.com/dacha-cat.jpg',
      prompt: 'рыжий кот на скамейке',
      force_background_removal: false,
      autocrop: true,
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'extract-object',
        'input': {
            'image': 'https://cdn.example.com/dacha-cat.jpg',
            'prompt': 'рыжий кот на скамейке',
            'force_background_removal': False,
            'autocrop': True,
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.json())

Товар на пёстром фоне

Сумка лежит на узорном покрывале, и края легко «съедают» кусочки фона. Здесь пригодится force_background_removal.

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "extract-object",
  "input": {
    "image": "https://cdn.example.com/bag-on-blanket.png",
    "prompt": "красная кожаная сумка",
    "force_background_removal": true,
    "autocrop": true
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'extract-object',
    input: {
      image: 'https://cdn.example.com/bag-on-blanket.png',
      prompt: 'красная кожаная сумка',
      force_background_removal: true,
      autocrop: true,
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'extract-object',
        'input': {
            'image': 'https://cdn.example.com/bag-on-blanket.png',
            'prompt': 'красная кожаная сумка',
            'force_background_removal': True,
            'autocrop': True,
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.json())

Примеры ответов

Ответ после создания

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "queued",
  "tool": "extract-object",
  "cost": 3,
  "balance_after": 497,
  "created_at": "2026-09-30T21:31:10.288292+00:00"
}

Ответ после завершения

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "completed",
  "tool": "extract-object",
  "cost": 3,
  "created_at": "2026-09-30T21:31:10.288292+00:00",
  "completed_at": "2026-09-30T21:31:38.656093+00:00",
  "result": {
    "type": "image",
    "urls": [
      "https://storage.bratuha.ru/results/extract-object/object-1.png"
    ]
  },
  "error_message": null
}

Ответ при ошибке

Если нейросеть не нашла на фото то, что описано в prompt, операция завершится со статусом failed:

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "failed",
  "tool": "extract-object",
  "cost": 3,
  "created_at": "2026-09-30T21:31:10.288292+00:00",
  "completed_at": "2026-09-30T21:31:31.402117+00:00",
  "result": null,
  "error_message": "Не удалось найти объект для обработки вашего запроса. Пожалуйста, проверьте корректность введенных данных и попробуйте снова."
}

Проверка статуса

Сохраните id из ответа на создание и запрашивайте статус операции по нему:

GET /api/v1/operations/{id}

curl -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  https://bratuha.ru/api/v1/operations/op_uuid-123

async function waitForResult(id: string) {
  while (true) {
    const response = await fetch(`https://bratuha.ru/api/v1/operations/${id}`, {
      headers: { Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ' },
    })
    const operation = await response.json()
    if (operation.status === 'completed' || operation.status === 'failed') {
      return operation
    }
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000))
  }
}

Статус меняется с queued на processing, а затем на completed или failed. Обычно объект готов за 20-30 секунд. Опрашивать одну операцию можно не чаще раза в секунду, разумный интервал - 3-5 секунд.

Формат результата

{
  "type": "image",
  "urls": [
    "https://storage.bratuha.ru/results/extract-object/object-1.png"
  ]
}

• type - всегда "image".
• urls - массив из одной ссылки на PNG с прозрачным фоном (канал прозрачности сохранён).

Размер картинки зависит от autocrop. С autocrop: true холст обрезается по границам объекта: на пробе фото 640×480 с котом на скамейке превратилось в PNG 245×156. С autocrop: false PNG остаётся размером с исходник, вокруг объекта прозрачное поле.

Ценообразование

Цена фиксированная - 3 ₽ за запуск. Она не зависит от размера фото, подсказки и выключателей.

Стоимость списывается при создании операции и приходит в поле cost ответа.

Ограничения и практические заметки

• POST /api/v1/operations не идемпотентен: каждый повторный запрос создаёт новую оплаченную операцию. Если ответ потерялся, не повторяйте запрос вслепую.
• Все операции асинхронные: сначала приходит queued, результат забирается по id.
• Файл передаётся только ссылкой http/https, которая открывается без авторизации. Форматы - JPG, JPEG, PNG или WebP, размер до 128 МБ.
• За один запуск вырезается один объект или одна группа объектов, которую вы описали. Если нужно несколько разных предметов по отдельности, запускайте операцию на каждый.
• Если в prompt описано то, чего нет в кадре, операция завершится ошибкой «Не удалось найти объект...» или «По вашему запросу не найдено подходящего изображения». Проверьте формулировку и назовите объект проще: «сумка» вместо «аксессуар для вечернего образа».
• Нейросеть вырезает объект, а не рисует новый фон. Если нужен белый или цветной фон, подложите его под PNG у себя или воспользуйтесь нейросетью замены фона.
• Подсказка захватывает то, что с объектом связано: по запросу «кот на скамейке» вырежутся и кот, и скамейка. Нужен только кот - так и напишите.
• Иногда операция завершается ошибкой «сервис временно недоступен». В таком случае просто запустите задание ещё раз чуть позже.