Skip to main content
Tutto ciò che è cambiato nell’API REST, nel MCP server e nell’API di verifica dei contenuti. Le date sono quelle in cui la modifica è arrivata in produzione.
​
apimcpimages

​
Operazioni sulle immagini

Sei modi per trasformare un’immagine che hai già, ciascuno un POST asincrono che invia un job più un GET che lo interroga.
  • POST /images/img2img · GET /images/img2img/{img2img_id} — trasforma da 1 a 14 immagini sorgente con un prompt.
  • POST /images/variations · GET /images/variations/{variation_id} — variazioni creative di un’immagine, mirate all’intero fotogramma, a una persona, a un oggetto o alla scena.
  • POST /images/resizes · GET /images/resizes/{resize_id} — cambia il rapporto d’aspetto con l’outpainting invece del ritaglio.
  • POST /images/upscales · GET /images/upscales/{upscale_id} — porta a una risoluzione superiore con quattro modelli.
  • POST /images/background-removals · GET /images/background-removals/{background_removal_id} — scontorna lo sfondo in un PNG trasparente.
  • POST /images/vectorizations · GET /images/vectorizations/{vectorization_id} — vettorizza un’immagine in SVG.
Nuovo scope. Variazioni, ridimensionamenti, upscaling, rimozioni dello sfondo e vettorizzazioni richiedono images.transform. Img2img resta sotto images.edit. Le chiavi create con tutti gli scope lo hanno già; a una chiave ristretta va aggiunto in Settings → API Keys.Anche in MCP. Le stesse sei operazioni sono disponibili come strumenti img2img, create_variations, resize_image, upscale_image, remove_background e vectorize_image.Prezzi. La rimozione dello sfondo costa 1 credit e la vettorizzazione 5, entrambe 0 in caso di cache hit su una sorgente già elaborata. Il resto viene addebitato a 5 × risoluzione × output; l’upscaling per fascia di destinazione moltiplicata per un coefficiente per modello. Operazioni sulle immagini · Prezzi
​
content-verification

​
Decodifica ospitata dei watermark sulle immagini

L’API di verifica dei contenuti ora decodifica direttamente entrambe le tecniche di watermark sulle immagini, invece di segnalarle come non verificate.
  • TrustMark Q — il corpus storico, con le immagini marcate quando TrustMark era il fornitore dell’incorporamento. Questa lane resta disponibile in modo permanente per quel corpus.
  • Meta PixelSeal — il watermark attuale, presente nelle nuove immagini generate da Samsa.
I watermark restano solo una conferma: il verdetto detected proviene ancora dalla verifica del manifest C2PA, che fa fede. La decodifica del watermark video (Meta Video Seal) non è ancora disponibile e viene riportata come not_checked — una tecnica mai valutata, mai un falso negativo. Verifica dei contenuti
​
content-verification

​
API di verifica dei contenuti

Un’API gratuita e senza autenticazione per controllare se un’immagine o un video è stato creato con Samsa — il meccanismo pubblico di rilevamento di Samsa ai sensi dell’articolo 50(2) del regolamento europeo sull’IA. Ha una propria base URL, non richiede API key e non consuma credits.
  • POST /v1/public/detect — controlla un’immagine o un video caricato.
  • GET /v1/public/detect/info — descrizione leggibile dalle macchine di ogni tecnica di marcatura e di come rilevarla.
  • GET /v1/public/detect/result/{request_id} — PDF firmato di un risultato passato.
  • GET /v1/public/detect/health — stato del servizio e versione.
Verifica dei contenuti
​
mcp

​
Modelli addestrati per nome, palette e anteprime inline

Tre modifiche che rendono gli strumenti MCP più facili da guidare da una conversazione, dove il nome di un modello è a portata di mano ma il suo id no.
  • I nomi funzionano come gli id. style_id, object_ids, person_ids e setting_ids accettano il nome o l’id di un modello addestrato; un nome si risolve in un modello visibile alla credenziale connessa.
  • color_palette — un nuovo parametro su generate_image ed edit_image, anch’esso per nome o id.
  • edit_image ha raggiunto la parità con generate_image e accetta tutti e quattro i parametri di riferimento ai modelli addestrati, così una modifica resta fedele al brand.
  • get_job_status restituisce un’anteprima. Un job di immagine raster completato porta ora un’immagine ridotta inline accanto al link all’asset a piena risoluzione, così i client possono mostrare il risultato direttamente. La vettorizzazione restituisce SVG e non ha anteprima raster.
MCP server
​
apimcplaunch

​
L’API pubblica di Samsa e il MCP server

La prima release pubblica. Lo studio di immagini e video di Samsa — e i modelli addestrati della tua organizzazione — tramite un’API REST e un MCP server remoto.
  • Immagini — POST /images/generations e POST /images/edits, componendo i modelli style, object, person e setting addestrati dalla tua organizzazione.
  • Video — POST /videos/generations da un frame iniziale, da testo o da testo stilizzato con i tuoi modelli, più GET /videos/models per l’elenco dei motori.
  • Addestramento di modelli — POST /models, POST /models/prepare, POST /models/{model_id}/complete e GET /models/{model_id}/status.
  • Modelli — elenca, recupera, aggiorna ed elimina sotto /models.
  • Account — GET /me, GET /credits e GET /usage.
API key dell’organizzazione. Con scope, mostrate una sola volta alla creazione e attive per l’organizzazione della chiave — i credits provengono dal suo pool.Webhook. Passa un webhook_url per essere notificato al completamento invece di interrogare. I callback sono firmati e i tentativi falliti vengono ripetuti a 5s, 30s, 2m, 15m e 1h.MCP server. Un server remoto in Streamable HTTP su https://api.samsa.ai/mcp, che accetta OAuth 2.1 per i client interattivi come Claude e ChatGPT oppure una API key per quelli headless. Samsa API · Quickstart · MCP server