> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.samsa.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Outils MCP > Chaque outil du MCP server de Samsa, avec ses paramètres, le scope requis et son coût en credits. Le server expose **dix-huit outils**. Neuf sont gratuits — les cinq lectures (`list_models`, `get_model`, `list_image_engines`, `get_job_status`, `get_credit_balance`), les deux outils de gestion de modèles (`create_model`, `update_model`) et les deux outils d'upload (`prepare_image_upload`, `complete_image_upload`). Les **neuf** autres coûtent des [credits](/fr/guides/pricing) du pool de ton organisation, aux mêmes tarifs que l'app et l'API REST. **Bientôt disponible :** `improve_prompt`, un dix-neuvième outil qui coûte 1 credit par appel. Il n'est pas encore dans la liste des outils du server ; il y apparaît dès que l'amélioration de prompts est activée. Sa ligne et sa section ci-dessous le décrivent tel qu'il sera au lancement. | Outil | Ce qu'il fait | Scope | Coût | | - | - | - | - | | `list_models` | Liste les modèles entraînés prêts de ton organisation (id, nom, catégorie, thumbnail). | `models.read` | Gratuit | | `get_model` | Détail complet d'un modèle — statut, images de référence, prompt par défaut, mots déclencheurs. | `models.read` | Gratuit | | `create_model` | Entraîne un nouveau modèle à partir de 1–10 images de référence (async). | `models.write` | Gratuit | | `update_model` | Met à jour le nom, le prompt par défaut et/ou l'instruction toujours appliquée d'un modèle. | `models.write` | Gratuit | | `list_image_engines` | Liste les moteurs text-to-image acceptés par `generate_image`, avec leurs limites et leurs credits. | `images.generate` | Gratuit | | `improve_prompt` *(bientôt disponible)* | Réécrit un prompt court en un prompt détaillé pour la génération d'une image ou d'une vidéo (synchrone). Pas encore dans la liste des outils. | l'un de `images.generate`, `images.edit`, `videos.generate` | 1 par appel | | `generate_image` | Génère des images à partir d'un prompt avec un moteur choisi, en composant éventuellement tes modèles entraînés. | `images.generate` | 5 × outputs × résolution | | `edit_image` | Magic Edit — édite une image à partir d'un prompt, au choix parmi cinq moteurs. | `images.edit` | 5 × outputs × résolution (5 par output sur `gemini` / `kontext`) | | `img2img` | Transforme 1–14 images de référence à partir d'un prompt. | `images.edit` | 5 × outputs × résolution | | `create_variations` | Génère des variations créatives d'une image. | `images.transform` | 5 × outputs × résolution source | | `resize_image` | Redimensionne vers un nouveau ratio par outpainting. | `images.transform` | 5 × outputs × résolution | | `upscale_image` | Upscale une image en plus haute résolution (quatre modèles). | `images.transform` | Palier × multiplicateur du modèle | | `remove_background` | Supprime l'arrière-plan (PNG transparent). | `images.transform` | 1 (0 sur un cache hit) | | `vectorize_image` | Vectorise une image en SVG. | `images.transform` | 5 (0 sur un cache hit) | | `generate_video` | Génère de la vidéo à partir d'une image de départ, à partir de texte, ou à partir de texte stylisé avec tes modèles. | `videos.generate` | 5 / seconde × moteur × résolution × audio | | `get_job_status` | Interroge un job d'image, de transformation, de vidéo ou de modèle soumis pour son statut et ses résultats. | scope de l'outil de soumission | Gratuit | | `get_credit_balance` | Lit le solde de credits que cette connexion peut dépenser, les totaux de l'organisation, son scope de budget et la période de facturation. | `usage.read` | Gratuit | | `prepare_image_upload` | Démarre l'upload d'un fichier image local : obtient un `image_id` et une URL PUT presignée. | l'un de `images.edit`, `images.transform`, `videos.generate` | Gratuit | | `complete_image_upload` | Termine l'upload : vérifie le fichier et rend son `image_id` utilisable comme source. | l'un de `images.edit`, `images.transform`, `videos.generate` | Gratuit | Un appel d'outil rejeté pour un scope manquant renvoie une erreur d'outil structurée (pas un crash) nommant le scope dont il a besoin. Les clés sont créées avec tous les scopes par défaut ; un admin peut restreindre ou élargir une clé dans **Settings → API Keys**. ## Paramètres * `category` *(optionnel)* — filtre sur l'un de `style`, `object`, `person`, `setting`. Renvoie les modèles **prêts** de ton organisation avec `id`, `name`, `category` et une `thumbnail_url` presignée. Utilise les ids ou les noms comme `style_id` / `object_ids` / `person_ids` / `setting_ids` dans `generate_image` et `generate_video` — un nom est résolu vers un modèle visible pour toi. Les moteurs text-to-image généraux ne sont pas des modèles entraînés — `list_image_engines` les liste. * `model_id` *(requis)* — l'id du modèle. Renvoie le détail complet : statut, disponibilité, URLs presignées des images de référence, le prompt par défaut et les mots déclencheurs. * `name` *(requis)* — le nom du modèle. * `category` *(requis)* — l'un de `style`, `object`, `person`, `setting`. * `images` *(requis)* — 1–10 images de référence. Chacune est **soit** une URL `https` publique (≤ 10 Mo chacune) **soit** un data URI base64 inline (`data:image/png;base64,…`) — `image/jpeg`, `image/png` ou `image/webp`. La requête MCP entière est limitée à 1 Mo, donc les images base64 inline ne peuvent porter qu'environ 750 Ko de données de fichier **au total** — envoie les images plus grandes sous forme d'URLs `https`. * `instruction` *(optionnel)* — la guidance toujours appliquée du modèle (≤ 8000 caractères), injectée comme directive obligatoire ("MUST FOLLOW") dans chaque génération qui compose le modèle. Voir [Entraînement de modèles](/fr/api-reference/model-training/overview). * `webhook_url` *(optionnel)* — une URL `https` notifiée une fois lorsque l'entraînement atteint un statut terminal. **Async** — renvoie `{ id, status: "pending", estimated_credits }` immédiatement ; interroge `get_job_status(kind="model", id=…)` (qui nécessite aussi le scope `models.read`) jusqu'à `completed` ou `failed`, puis utilise l'id du modèle dans `generate_image` / `generate_video`. **Gratuit** — la création de modèle ne déduit aucun credit. Les uploads presignés de gros fichiers de modèle sont réservés au REST (non exposés via MCP) — utilise [`POST /models/prepare`](/fr/api-reference/model-training/prepare) pour cela. Un `image_id` issu de `prepare_image_upload` n'est pas accepté ici. * `model_id` *(requis)* — le modèle à mettre à jour. * `name` *(optionnel)* — un nouveau nom de modèle. * `default_prompt` *(optionnel)* — un nouveau prompt par défaut. * `instruction` *(optionnel)* — la guidance toujours appliquée du modèle (≤ 8000 caractères). Envoie une chaîne vide pour l'effacer. Fournis **au moins un** de `name`, `default_prompt` ou `instruction` ; les champs omis restent inchangés. **Synchrone** — renvoie immédiatement le modèle mis à jour complet (même forme que `get_model`). **Gratuit.** Aucun paramètre. Renvoie `{ data: [...], unavailable_reason }` — une entrée par moteur text-to-image que tu peux utiliser, le moteur par défaut en premier : `id`, `name`, `is_default`, `provider_family`, `aspect_ratios`, `default_aspect_ratio`, `resolutions`, `default_resolution`, `max_num_outputs`, `credits_per_image` (par résolution ; une requête coûte cette valeur × `num_outputs`), `supports_trained_refs` et `supports_color_palette`. Le contenu est le même que [`GET /images/models`](/fr/api-reference/images/list-engines). Passe l'`id` d'une entrée comme `engine` à `generate_image`. Si ton organisation génère uniquement avec ses modèles entraînés, `data` est vide et `unavailable_reason` vaut `organization_restricted` ; sinon il vaut `null`. **Gratuit.** Scope `images.generate`. **Bientôt disponible** — absent de la liste des outils du server tant que l'amélioration de prompts n'est pas activée. * `prompt` *(requis)* — le prompt à améliorer : 3 à 5000 caractères après suppression des espaces de début et de fin, avec les mêmes règles que pour tout prompt Samsa (pas de `<` ni de `>`, pas de barres obliques inverses, pas de sauts de ligne ni de tabulations). * `target` *(requis)* — `image` ou `video` : le média auquel le prompt amélioré est destiné. * `language` *(optionnel)* — un tag de langue BCP-47 comme `en` ou `de` pour la langue du prompt amélioré. Omis : le prompt amélioré garde la langue de ton prompt. * `idempotency_key` *(optionnel)* — 1 à 255 caractères ASCII imprimables. La même clé avec les mêmes arguments dans les 24 heures renvoie le résultat enregistré et n'est jamais facturée deux fois ; la même clé avec d'autres arguments est rejetée (`idempotency_key_reused`), et une clé dont le premier appel est encore en cours renvoie `idempotency_in_progress`. Une clé dont l'appel a échoué renvoie à nouveau cette erreur : utilise une nouvelle clé pour une nouvelle tentative payante. Les clés sont propres au titulaire des identifiants (le créateur de la clé API ou l'utilisateur OAuth) au sein de l'organisation, et partagent un même espace de noms avec le header REST `Idempotency-Key`. **Synchrone** — renvoie directement `{ improved_prompt, target, language, credits_charged }` ; il n'y a aucun job à interroger. Passe `improved_prompt` comme `prompt` à `generate_image` ou `generate_video`. **Coût : 1 credit par appel**, débité avant que le modèle ne tourne ; si le fournisseur d'IA échoue, le credit est remboursé et l'outil renvoie un `provider_error`. Les erreurs ont la même forme structurée d'erreur d'outil que pour les autres outils. Scope : l'un de `images.generate`, `images.edit` ou `videos.generate`. Équivalent REST : [`POST /prompts/improve`](/fr/api-reference/prompts/improve). * `prompt` *(requis)* — le prompt texte. * `engine` *(optionnel)* — le modèle text-to-image : `nano_banana_pro` (par défaut), `nano_banana_2_1`, `nano_banana_2`, `nano_banana`, `imagen_4`, `seedream_4` ou `flux_1_pro`. Omets-le pour utiliser `nano_banana_pro`. Les limites de chaque moteur sont dans [Moteurs](/fr/api-reference/images/overview#moteurs), ou appelle `list_image_engines`. * `style_id`, `object_ids`, `person_ids`, `setting_ids` *(optionnels)* — ids ou noms de modèles entraînés issus de `list_models` à composer (un nom est résolu vers un modèle visible pour toi). * `color_palette` *(optionnel)* — une palette de couleurs à appliquer, donnée par son **nom ou son id** (comme les références de modèles entraînés). * `num_outputs` (`1`–`4`, par défaut `1`), `aspect_ratio` (par défaut `"1:1"`), `resolution` (par défaut `"1K"`). `aspect_ratio` et `resolution` sont validés selon le moteur : `nano_banana_pro`, `nano_banana_2_1` et `nano_banana_2` acceptent `1:1`, `16:9`, `9:16`, `4:3`, `3:4`, `3:2`, `2:3`, `5:4`, `4:5`, `21:9`, `4:1`, `1:4`, `8:1`, `1:8` en `1K` / `2K` / `4K` ; `nano_banana` les dix premiers en `1K` ; `imagen_4` `1:1`, `16:9`, `9:16`, `4:3`, `3:4` en `1K` / `2K` ; `seedream_4` et `flux_1_pro` `1:1`, `16:9`, `9:16`, `4:3`, `3:4`, `21:9` en `1K`. Un moteur inconnu ou une valeur non prise en charge renvoie un `422` qui nomme les valeurs valides. Les modèles entraînés et `color_palette` fonctionnent uniquement avec `nano_banana_pro`, `nano_banana_2_1` et `nano_banana_2` ; sur tout autre moteur ils renvoient `422` — ils ne sont jamais ignorés, et le moteur n'est jamais changé. Certaines organisations génèrent uniquement avec leurs modèles entraînés : là, tout `engine` renvoie `422` — omets `engine` et passe au moins un modèle entraîné ou une `color_palette`. **Async** — renvoie `{ id, status: "pending", estimated_credits }` immédiatement. Coût : `5 × num_outputs × resolution` (`1K` ×1, `2K` ×2, `4K` ×4), déduit à la soumission — identique sur chaque moteur. * `prompt` *(requis)* — comment éditer l'image. * Exactement **un** de `image_id` (une image de ton contexte Samsa, par exemple issue de `complete_image_upload`) ou `image_url` (une URL https publique). Le ratio de l'image source est conservé. * `engine` *(optionnel)* — `nano_banana_pro` (Nano Banana Pro, par défaut), `nano_banana_2` (Nano Banana 2), `nano_banana_2_1` (Nano Banana 2.1), `gemini` (Nano Banana via FAL) ou `kontext` (Flux Kontext). Un moteur inconnu renvoie `422` en nommant les valeurs valides. Voir [Engines et credits](/fr/api-reference/edits/overview#engines-et-credits). * `resolution` *(optionnel)* — `1K` (par défaut), `2K` ou `4K` sur `nano_banana_pro`, `nano_banana_2` et `nano_banana_2_1`. `gemini` et `kontext` ont une résolution fixe : omets `resolution` pour eux (une valeur renvoie `422`). * `num_images` *(optionnel)* — `1`–`4`, par défaut `1`. * `style_id`, `object_ids`, `person_ids`, `setting_ids` *(optionnels)* — ids ou noms de modèles entraînés issus de `list_models` à réutiliser pour des éditions fidèles à ta marque (un nom est résolu vers un modèle visible pour toi), à parité avec `generate_image`. * `color_palette` *(optionnel)* — une palette de couleurs à appliquer, donnée par son **nom ou son id**. Les modèles entraînés et `color_palette` ne fonctionnent qu'avec `nano_banana_pro` (y compris quand tu omets `engine`). Nommer un autre moteur avec eux renvoie `422` avant tout débit — le moteur n'est jamais changé. Les éditions masquées sont réservées au REST et tournent sur `nano_banana_pro` ou `gemini`. **Async** — renvoie `{ id, status: "pending", estimated_credits, engine, resolution }`. `engine` et `resolution` sont les valeurs **effectives** de l'édition (`resolution` vaut `null` sur `gemini` et `kontext`). Coût par output : 5 credits × résolution sur les trois moteurs Nano Banana (`1K` 5, `2K` 10, `4K` 20\), 5 fixes sur `gemini` et `kontext` ; × `num_images`, déduit à la soumission. Par exemple, `edit_image(prompt=…, image_id=…, resolution="4K")` renvoie `estimated_credits: 20`. * `prompt` *(requis)* — comment transformer les sources. * `images` *(requis)* — **1–14** sources ; chaque élément est **soit** `{ image_id }` **soit** `{ image_url }` (une URL https). L'ordre des sources est préservé. Pas de base64 en MCP — voir [Entrées d'image](/fr/guides/image-inputs). * `engine` *(optionnel)* — `nano_banana_pro` (par défaut), `nano_banana_2` ou `nano_banana_2_1` (Nano Banana 2.1). * `aspect_ratio` *(optionnel)* — validé contre la liste du moteur (`nano_banana_2` et `nano_banana_2_1` autorisent en plus `4:1`, `1:4`, `8:1`, `1:8`) ; omis, la forme de la source est préservée. * `resolution` (`1K` par défaut, `2K`, `4K`), `num_outputs` (par défaut `1`). **Async** — interroge `get_job_status(kind="img2img", id=…)`. Coût : `5 × num_outputs × résolution` (`1K` ×1, `2K` ×2, `4K` ×4). Scope `images.edit`. * **Un** de `image_id` ou `image_url` *(requis)*. * `target` *(optionnel)* — ce qui peut changer : `everything` (par défaut), `person`, `object`, `scene`. * `creativity` *(optionnel)* — `subtle` ou `creative` (par défaut). * `variation_instructions` / `preservation_instructions` *(optionnels)* — texte libre, ≤ 2000 caractères chacun. * `num_outputs` (`1`–`4`, par défaut `1`). La **résolution de sortie est héritée de la source** (pas d'argument `resolution`). **Async** — interroge `get_job_status(kind="image_variation", id=…)`. Coût : `5 × num_outputs × résolution source` (`1K` ×1, `2K` ×2, `4K` ×4 ; une source sans dimensions récupérables est facturée à `1K`). Scope `images.transform`. * `aspect_ratio` *(requis)* — un de `21:9`, `16:9`, `3:2`, `4:3`, `5:4`, `1:1`, `4:5`, `3:4`, `2:3`, `9:16`. * **Un** de `image_id` ou `image_url` *(requis)*. * `resolution` (`1K` par défaut, `2K`, `4K`), `num_outputs` (`1`–`4`, par défaut `1`). * `prompt` *(optionnel)* — guidage pour la zone nouvellement exposée. * `placement` *(optionnel)* — `{ gravity, scale }` positionnant la source sur le canevas (`gravity` un de `center` \[par défaut], `top`, `bottom`, `left`, `right`, `top_left`, `top_right`, `bottom_left`, `bottom_right` ; `scale` dans `(0, 1]`). Redimensionne par outpainting — le server remplit le nouveau canevas d'une extension assortie au style. S'il n'y a rien de nouveau à générer et qu'aucun `prompt` n'est fourni, il renvoie l'image aplatie et rembourse les outputs inutilisés. **Async** — interroge `get_job_status(kind="image_resize", id=…)`. Coût : `5 × num_outputs × résolution`. Scope `images.transform`. * `target_resolution` *(requis)* — `2K`, `4K`, `6K`, `8K`, `10K`, `12K`, `14K`, `16K`, `20K`, `24K`, `28K`, `32K`, `38K` (les classes au-dessus de `16K` sont **réservées à `crystal`**). * **Un** de `image_id` ou `image_url` *(requis)*. * `model` *(optionnel)* — `seedvr`, `crystal` (par défaut), `magnific-creative`, `magnific-precision`. * `options` *(optionnel)* — par modèle, strictement validées : `options.magnific_creative` (`prompt`, `optimized_for`, `creativity`/`hdr`/`resemblance`/`fractality` dans −10..10, `engine`) ou `options.magnific_precision` (`sharpen`/`smart_grain`/`ultra_detail` dans 0..100, `flavor`). `seedvr`/`crystal` ne prennent pas d'options. Les limites de facteur/surface par modèle sont validées **avant** la facturation. **Async** — interroge `get_job_status(kind="image_upscale", id=…)`. Coût : le palier de résolution × le multiplicateur du modèle (Magnific ×3) ; `crystal` au-dessus de `12K` est facturé selon les mégapixels de sortie — voir [tarification](/fr/guides/pricing#upscale). Scope `images.transform`. * **Un** de `image_id` ou `image_url` *(requis)*. Produit un PNG transparent ; il n'y a pas de paramètre de modèle. **Async** — interroge `get_job_status(kind="image_background_removal", id=…)`. Coût : **1** credit sur un miss ; **0** sur un cache hit — un `image_id` que tu possèdes qui a déjà un résultat de suppression d'arrière-plan renvoie immédiatement `{ status: "completed", estimated_credits: 0 }`. Scope `images.transform`. * `svg_acceptance` *(requis)* — doit être le booléen littéral `true`. * **Un** de `image_id` ou `image_url` *(requis)*. Produit un **SVG**. Un SVG ne peut porter ni manifeste C2PA ni filigrane, donc la sortie vectorielle est livrée sans signature — voir [Provenance du contenu](/fr/guides/content-provenance). La reconnaissance est une preuve de divulgation / d'audit, pas une renonciation à la conformité ; sans elle l'appel est rejeté `422 svg_acceptance_required` et rien n'est facturé. La livraison exige aussi que ton organisation ait accepté les ToS/AUP actuels (vérifié côté serveur) ; sinon l'appel est rejeté `403 svg_phase1_scope_out_required` sans facturation. **Async** — interroge `get_job_status(kind="image_vectorize", id=…)`. Coût : **5** sur un miss ; **0** sur un cache hit. Scope `images.transform`. * `mode` *(requis)* — l'un de : * `image_to_video` — anime une image de départ. Requiert exactement un de `image_id` / `image_url` ; `end_image_url` optionnel sur les moteurs prenant en charge une image de fin ; `prompt` optionnel. * `text_to_video` — requiert `prompt`. * `text_to_video_styled` — requiert `prompt` **et** `style_id` ; `object_ids` / `person_ids` / `setting_ids` optionnels, plus une `color_palette` optionnelle (nom ou id). * `engine` *(par défaut `veo_3_1_lite`)*, `duration` *(par défaut : la durée la plus courte prise en charge par le moteur, en secondes)*, `aspect_ratio` *(par défaut `"16:9"` ; aussi `9:16`, `1:1`)*. **Async** — renvoie `{ id, status: "pending", estimated_credits }`. Coût : multiplicateurs `5 / seconde × moteur × résolution × audio` ; le mode stylisé ajoute un forfait de 10 pour l'image intermédiaire. Voir [tarification](/fr/guides/pricing#génération-de-vidéos). * `kind` *(requis)* — un de `image_generation`, `image_edit`, `img2img`, `image_variation`, `image_resize`, `image_upscale`, `image_background_removal`, `image_vectorize`, `video` ou `model`. Utilise le kind que l'outil de soumission t'a indiqué d'interroger. * `id` *(requis)* — l'id de job ou de modèle qu'un outil de soumission a renvoyé. Renvoie le statut (`pending` → `processing` → `completed` / `failed`) et, une fois `completed`, les URLs de résultat presignées valables 24 heures. Requiert le scope de l'outil de soumission (`models.read` pour `kind: "model"`). `processing` signifie « interroge à nouveau ». Pour les kinds d'image `image_generation`, `image_edit`, `img2img`, `image_variation` et `image_resize` : * Quand **tous** les outputs ont échoué dans le pipeline de conformité (par exemple la signature C2PA), le job est `failed` avec `error` à `delivery_blocked_compliance: ` et aucune image. C'est terminal — arrête d'interroger. * Quand **certains** outputs seulement y ont échoué, le job est `completed` : `images` contient les outputs livrables et `blocked_images` liste les autres sous la forme `{ id, reason }`. `reason` vaut `compliance_failed_signing`, `compliance_failed_storage`, `compliance_failed_watermark` ou `missing_provenance_state`. Pour un job d'**image raster** terminé — tout kind d'image **sauf** `image_vectorize` — la réponse inclut aussi un **aperçu inline réduit**, pour que les clients MCP puissent l'afficher directement, en plus du lien vers l'asset en pleine résolution. `image_vectorize` renvoie un SVG (pas d'aperçu raster) : utilise l'URL presignée. L'aperçu est une copie en résolution réduite pour un affichage rapide ; récupère le lien pour l'original. Aucun paramètre. Renvoie ce que **cette connexion** peut dépenser (`available` et `spendable_plan_credits`), ainsi que les `plan_credits` et `topup_credits` de l'organisation, la période de facturation actuelle et `scope` — le régime de budget depuis lequel la connexion puise. `available` peut être inférieur à `plan_credits` quand l'organisation réserve des credits de plan à des équipes, ce qui explique qu'un job puisse être refusé pour credits insuffisants alors que l'organisation affiche encore un solde. Voir [`GET /credits`](/fr/api-reference/account/credits) pour la sémantique complète des champs. Les arguments d'un outil MCP ne peuvent pas porter d'octets de fichier. Pour utiliser un fichier image **local** comme source, uploade-le en trois étapes : 1. Appelle `prepare_image_upload` avec : * `filename` *(requis)* — le nom du fichier. * `content_type` *(requis)* — `image/jpeg`, `image/png` ou `image/webp`. * `size_bytes` *(requis)* — la taille **exacte** du fichier en octets (par exemple via `wc -c < photo.png`). Elle est signée dans l'URL, donc un `PUT` de toute autre longueur est rejeté. * `width`, `height` *(optionnels)* — servent uniquement à refuser tôt une image de plus de 32 MP. Il renvoie `{ image_id, upload_url, expires_at, max_bytes, allowed_content_types }` et une chaîne `next_step`. 2. Fais toi-même un `PUT` des octets bruts du fichier vers `upload_url`, en dehors de MCP, avec le même `Content-Type` et sans en-tête `Authorization` : ```bash theme={null} curl -X PUT -H "Content-Type: image/png" --data-binary @photo.png "" ``` 3. Appelle `complete_image_upload(image_id)` dans l'heure. **Limites :** au plus 10 Mo (10 485 760 octets) et 32 mégapixels ; `upload_url` expire après **1 heure** ; au plus **20** uploads en attente de finalisation par utilisateur (`too_many_pending_uploads` au-delà). L'image appartient à l'utilisateur appelant (le créateur de la clé API ou l'utilisateur OAuth) — les autres membres de ton organisation ne peuvent pas l'utiliser. **Gratuit.** Scope : l'un de `images.edit`, `images.transform` ou `videos.generate`. Équivalent REST : [Téléversement d'images](/fr/api-reference/uploads/overview). * `image_id` *(requis)* — l'id renvoyé par `prepare_image_upload`. Appelle-le **après** le `PUT`. Vérifie le fichier stocké (présent, exactement `size_bytes`, au plus 10 Mo, une image lisible du `content_type` préparé, au plus 32 mégapixels) et renvoie `{ image_id, status: "completed", filename, content_type, size_bytes, width, height }`. **Synchrone** — l'`image_id` est utilisable tout de suite comme source de `edit_image`, `img2img`, `upscale_image`, `resize_image`, `create_variations`, `remove_background`, `vectorize_image` et `generate_video` (`mode: "image_to_video"`). Tant que cet appel n'a pas réussi, l'`image_id` n'est utilisable nulle part. Tu peux le rappeler sans risque : il renvoie le même résultat, et un `PUT` ultérieur ne modifie pas l'image finalisée. Un fichier qui échoue à une vérification renvoie une erreur de validation et est supprimé — fais un `PUT` d'un fichier valide vers la même `upload_url` tant qu'elle est valide et rappelle cet outil. Un `image_id` inconnu, expiré ou appartenant à un autre utilisateur renvoie `not_found` ; `upload_in_progress` signifie qu'un autre appel est en train de le finaliser — rappelle dans quelques secondes. **Gratuit.** Mêmes scopes que `prepare_image_upload`. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.