muapi-models

Muapi モデル

Muapi は、500 以上のモデル（画像、動画、音声、音声合成、リップシンク、3D、LLM テキスト、SEO／データツール、ソーシャル投稿、ユーティリティ）を 1 つの API（x-api-key）で利用できるサービスです。プロバイダー名は非公開で、Muapi のモデル名、カテゴリ、スキーマ、料金のみが表示されます。モデル名はリアルタイムで取得されるため、新しいモデルもすぐに利用できます。記憶したモデル一覧に頼らないでください。

ワークフロー：検出 -> 確認 -> 見積もり -> 実行 -> ポーリング -> ダウンロード。

セットアップ

1. https://muapi.ai/dashboard でキーを作成します（または、下記の無料サンドボックスキーを使用します）。
2. キーをエクスポートし、同じシェルからエージェントを再起動します。
   • macOS/Linux：export MUAPI_API_KEY=your_key
   • Windows PowerShell：$env:MUAPI_API_KEY = "your_key" と setx MUAPI_API_KEY "your_key"
3. キーは環境変数にのみ保存してください。プロジェクトファイル、コミット、チャットには絶対に記載しないでください。

サンドボックスキー（モック出力を即座に返し、クレジットを消費しません）。ワークフローのテストに便利です。

curl -s -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/keys -H "Content-Type: application/json" -d '{"is_test": true}'

認証には常に x-api-key: $MUAPI_API_KEY ヘッダーを使用します。muapi CLI がインストールされている場合（pip install muapi-cli または npm i -g muapi-cli）、アップロード、ポーリング、--output-json を処理してくれるため、こちらを優先してください。そうでない場合は、以下の HTTP 呼び出し（curl。Windows PowerShell では curl.exe を使用）を利用します。

ルール

• まずユーザーの指示に従い、次にユーザーがすでに設定しているツールを使い、その後に Muapi を利用します。
• 実行前に必ず確認してください。フィールドやエンドポイントのパスを推測してはいけません。スキーマは変更される場合があります。
• 簡単ではない処理でクレジットを消費する前に、必ず費用を見積もってください。予算が指定されていない場合は、残高を確認してください。
• リクエストを送信してから、3～10 秒ごとにポーリングしてください。1 つのリクエストを長時間開いたままにしないでください。
• failed の場合は、error フィールドをそのまま表示してください。黙って再試行してはいけません。
• ユーザーがモデルを明示している場合はそのモデルを指定してください。そうでない場合は、選択したモデルとその理由を伝えてください。

1. 検出

curl -s "https://api.muapi.ai/api/v1/models?category=Text%20to%20Image"
curl -s "https://api.muapi.ai/api/v1/models?family=seo"

フリーテキスト検索用のパラメーターはありません。カテゴリを取得し、クライアント側で名前や説明を使って絞り込み、いくつかのキーワード候補を試してください。カテゴリは次のとおりです。Text to Image、Image to Image、Text to Video、Image to Video、Video to Video、Audio to Video（リップシンク）、Text to Audio、Image to 3D、Text to 3D、Text to Text（LLM とデータツール）、Lora Support、Training。 CLI：muapi discover "cinematic image to video" --output-json

2. 確認

curl -s "https://api.muapi.ai/api/v1/models/{name}"

入力スキーマ（必須フィールド、許可される値、デフォルト値）、料金、および POST 先の実際の endpoint が返されます。CLI：muapi inspect {name} --output-json

3. 費用を見積もる

curl -s -X POST "https://api.muapi.ai/api/v1/models/{name}/estimate-cost" \
  -H "Content-Type: application/json" -d @payload.json

実行時に送信するものと同じ本文を使います。残高の確認：GET /api/v1/account/balance （CLI：muapi account balance）。

4. 入力ファイルをアップロードする

画像、動画、音声を受け取るモデルでは、ホストされた URL が必要です。まずローカルファイルをアップロードしてください。

curl -s -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/upload_file \
  -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -F "file=@./input.png"

制限：画像は 10MB、動画は 50MB。CLI：muapi upload file ./input.png --output-json

5. 実行

ステップ 2 の endpoint に POST します（推測したパスは絶対に使わないでください）。

curl -s -X POST "https://api.muapi.ai{endpoint}" \
  -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d @payload.json
# -> {"request_id": "...", "status": "processing"}

CLI：muapi run {name} --input payload.json --no-wait --output-json

6. ポーリング

curl -s "https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result" -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY"

status は processing、completed、failed のいずれかです。completed の場合、outputs は URL の配列です。 CLI：muapi runs get {request_id} --wait --output-json

7. 結果を保存する

結果の URL は 30 日間保持され、その後は期限切れになります。タスクが完了したらすぐに、すべての出力をユーザーが指定した場所（例：./public/hero.png）にダウンロードし、保存先のパスを伝えてください。

curl -L -o ./public/hero.png "{output_url}"

ユーザーがアプリで使いたい場合は、ファイルを渡すだけでなく、統合コードを作成してください。

適切なリクエストを作成する

出力先、希望するモデルがあればそのモデル、主要なパラメーター（アスペクト比、解像度、長さ）を確認するか、推測してください。例：

• 「Muapi で白いセラミックマグの 1:1 の商品写真を作成し、./public/mug.png に保存してください」
• 「Muapi で 30 秒のローファイな BGM を生成してください」
• 「Muapi の音声合成モデルで README.md をナレーション付きのイントロにしてください」

トラブルシューティング

問題	対処方法
MUAPI_API_KEY が設定されていない	環境変数に設定し、同じターミナルからエージェントを再起動してください
401	https://muapi.ai/dashboard でキーを確認してください。ヘッダーは x-api-key である必要があります
クレジット不足	ダッシュボードでチャージしてから、再実行してください
タスクが failed になる	error を確認し、スキーマに従ってパラメーターを調整してから、1 回再試行してください
結果リンクの有効期限切れ（30 日を超過）	再実行し、次回は出力をローカルに保存してください
Windows で curl が引数を拒否する	curl.exe を使用してください

その他のインターフェース

OpenAPI：https://api.muapi.ai/openapi.json · MCP：https://muapi.ai/.well-known/mcp.json · ドキュメント：https://muapi.ai/agent-skills