Eliminador de objetos de Ideogram: cómo funciona y cuánto cuesta

Por qué leo la especificación de la máscara antes de la página de marketing

Construyo el producto de eesel, así que la mayor parte de mi semana la paso dentro de las referencias de API de otras personas, averiguando qué hace realmente un endpoint frente a lo que afirma su landing page. En esa brecha en concreto, los endpoints de imágenes son los peores infractores. El GIF de demostración te muestra el camino feliz cada vez, y la tabla de parámetros es donde está el contrato real.

El volumen es lo que hace que todo esto importe. Uno de los clientes de contenido de eesel, un responsable de contenido SEO que trabaja en Webflow CMS, está escalando a más de 360 artículos al mes, 12 al día, a partir de un pipeline de palabra clave a publicación con revisión por lotes al final. A ese ritmo, el paso de la imagen ya no es una decisión de diseño. Es un bucle, y los bucles necesitan un comportamiento que se mantenga acotado. El mismo instinto está detrás de cómo eesel entrega en el lado de soporte también, donde simulo un despliegue contra tickets históricos antes de que responda a un solo cliente real, y la razón es simple: "se veía bien en la demo" ya le ha costado caro al equipo antes.

Así que esta guía se escribe desde las tablas de parámetros hacia fuera. La pregunta no es si el borrador de Ideogram es bueno. Es qué hace realmente cada vía a tus píxeles y por qué te cobra. Más dónde te sorprenderá.

Tres cosas en Ideogram se llaman "remove"

Antes de nada, vale la pena aclarar esto, porque es la mayor fuente de confusión de todo el producto. Tres funciones distintas llevan esa palabra. Solo dos de ellas te eliminarán un objeto.

1. Object Remover, la mini app. Una herramienta alojada de propósito único. Su promesa es exactamente lo que quieres oír: sube una imagen, pinta sobre el objeto, borra, y luego el fondo se rellena solo, sin clonado ni retoque. Para ejecutarla necesitas una cuenta, ya que en la página anónima el botón dice "Login to Run".

2. remove-object, el endpoint de la API. Real, documentado, con precio y de disponibilidad general. De los tres, este es sobre el que yo construiría.

3. El modo Eraser en Canvas, que no es en absoluto un borrador de objetos. Canvas te pone delante una barra de herramientas de máscara: Select, máscara rectangular, máscara de forma libre, máscara de pincel, modo Eraser, invertir máscara, cargar máscara anterior. El modo Eraser se define en la documentación de Canvas como borrar áreas enmascaradas, y lo que se borra ahí es la máscara y no los píxeles. Así que si hiciste clic ahí esperando un borrador de objetos, tu lectura de la interfaz fue razonable. Aun así, no era la herramienta que querías.

A ese primero, la documentación lo hace más difícil de encontrar de lo que debería. El índice de funciones y herramientas de Ideogram enumera Batch Generation, Background Remover App, Describe, Reference Features, Remix, Replace or Remove Background, Search y Upscale. Ningún eliminador de objetos por ningún lado. Tampoco ningún borrador. Y la sección de AI Apps de la documentación tiene el mismo vacío.

Dos tarjetas ahí. Background remover, más Recompose. Así que el eliminador de objetos sí existe, solo que nadie lo ha documentado aún como parte del producto, lo cual coincide con la etiqueta de PoC que lleva en su propia página de todos modos.

Vale la pena separar en este punto las herramientas de fondo, porque sus precios funcionan de manera distinta. Remove BG devuelve un recorte transparente, y en los planes de pago no tiene medición. Replace BG es la generativa: propone un nuevo fondo, y puede llegar a ajustar bordes, iluminación, sombras de contacto. En la API la división también se mantiene, donde el endpoint de recorte puro está en $0.01 mientras que el cambio de fondo generativo se cobra a la tarifa por imagen del modelo. Mi análisis de Ideogram profundiza más en dónde la plataforma es realmente fuerte, y eso sigue siendo el renderizado de texto, no la edición.

Vía 1: la mini app Object Remover

Lo que la app dice que hace, lo hace. Para la calidad de salida, la mirada más justa son los propios ejemplos de Ideogram, dado que aquí es el proveedor quien pone su mejor caso frente a ti.

Un relleno limpio, y en un caso difícil. Los adoquines son una textura repetitiva con espaciado irregular, así que un mal inpaint se nota al instante. Más difíciles todavía son los casos con reflejos y sombras de contacto, y Ideogram también los publica.

Los reflejos se fueron junto con el coche. Que es el comportamiento que quieres en esta toma, y también es el comportamiento que se vuelve un problema en la siguiente sección.

Lo que la app no te dice es el coste. En la página de la herramienta no se indica ningún precio en créditos, ninguna cuota, ni tampoco ningún requisito de plan, y Object Removal falta en el bloque de Editing de la página de precios, el que enumera Canvas, Remix, Style, referencia de estilo, referencia de personaje, Magic Fill, Extend, Upscale y eliminación de fondo. Así que, a día de hoy, la restricción del Object Remover dentro de la app no está publicada. Un flujo de trabajo de equipo sobre un PoC sin documentar y sin cuota indicada no es algo que yo construiría, y esa es la mayor parte de la razón por la que el resto de esta guía trata sobre la API.

Vía 2: la API remove-object, el producto real

El contrato completo está abajo, tomado de la referencia de Remove Object. Es síncrona. Sin sondeo, y sin IDs de trabajo que rastrear.

POST https://api.ideogram.ai/v1/remove-object
Api-Key: <key>

image=@photo.jpg        required, max 10MB, JPEG/PNG/WebP
mask=@mask.png          required, same dimensions as image
seed
num_inference_steps     1-128
guidance_scale          1-10
rendering_speed         FLASH | TURBO | DEFAULT | QUALITY

Dos campos obligatorios, luego cuatro controles. Lo que ocurre es que la región enmascarada se regenera para que se integre con la escena que la rodea, y ese planteamiento es la parte importante aquí. Esto es relleno generativo acotado a una máscara. No es un parche que respete el contenido.

La trampa de la polaridad de la máscara

La parte que yo pondría en una nota adhesiva es esta. Los dos endpoints de edición con máscara de Ideogram toman máscaras que están invertidas entre sí.

remove-object especifica el blanco, es decir, cualquier valor igual o superior a 128, como la región a eliminar. Luego, el endpoint inpaint-v3 dice lo contrario: que las regiones negras de la máscara deben coincidir con las regiones que quieres editar. Ambos están documentados y ambos son correctos. Ninguna de las dos páginas te avisa sobre la otra.

Lo silencioso es lo que hace desagradable este modo de fallo. Vuelve un 200, vuelve una imagen, y también llega la factura. No hay ningún error en absoluto, el fotograma simplemente vuelve con todo excepto tu sujeto regenerado. Así que si un pipeline está migrando del inpainting con Magic Fill a Object Removal, invertir la máscara es un paso obligatorio y no un detalle. Los editores que funcionan solo por prompt se saltan toda esta categoría de error, porque nunca toman una máscara en primer lugar, y ese es un argumento real a favor de Nano Banana 2 dentro de un flujo de trabajo scriptado.

Límites que conviene conocer antes de escribir el bucle

Hay cuatro de estos, y muerden con el volumen, no durante las pruebas:

• Límite de entrada de 10 MB, y solo JPEG, PNG o WebP. Los archivos raw de cámara, además de los TIFF grandes, necesitarán un paso de redimensionado por delante.
• 10 solicitudes en curso por defecto. Cuantos workers levantes, en diez se limita tu concurrencia.
• Las URL de salida caducan. Los resultados permanecen disponibles solo por un período limitado, aproximadamente un día en el caso del eliminador de fondo, así que haz la descarga dentro del mismo trabajo en lugar de guardar la URL en algún sitio.
• La facturación de la API es independiente de tu suscripción. Ideogram lo dice claramente: las suscripciones de usuario y las cuentas de API tienen configuraciones de pago y facturación separadas. Un puesto Pro ilimitado, por lo tanto, no te compra nada en absoluto en el endpoint.

Para este mismo tipo de contrato en otro proveedor, lo más cercano para comparar es la API de edición de imágenes de OpenAI, semántica de máscara incluida.

Un olor a documentación, y vale la pena señalarlo con justicia. La página de precios de la API lleva un sello que dice "Last revised August 6, 2025", mientras enumera endpoints que claramente son posteriores a esa fecha, Object Removal entre ellos, marcado como "New". Sus precios sí coinciden con la documentación de referencia, así que los trato como vigentes, aunque volvería a comprobarlo antes de comprometer un presupuesto. Ese tipo de desajuste es habitual en toda esta categoría, y es la razón por la que mi artículo de generación de imágenes de OpenAI pone fechas junto a cada cifra.

Lo que realmente cuesta un mes de eliminaciones

Según a qué endpoint recurras, Ideogram cobra el mismo clic de cinco formas distintas, y entre ellas la diferencia es casi de 20 veces. Introduce tu propio volumen.

La forma de eso es el verdadero consejo de compra. Para el mismo resultado visual, Instructional Edit cuesta casi 7 veces más que Object Removal, y lo que pagas ahí es la comodidad de no tener que construir una máscara. Así que cuando ya existe una máscara, recurrir a las palabras en su lugar se convierte en un hábito caro. En el extremo muy económico del mercado, la otra tabla de tarifas que vale la pena tener abierta es gpt-image-1-mini. Para ver cómo el resto del mercado pone precio a este mismo clic, la hoja que abro primero es los precios de Nano Banana Pro. Y el lado solo-por-prompt de esto está en los precios de Gemini.

Para el modelo de suscripción en lugar de por imagen, consulta los precios de Midjourney. Vale la pena señalar que un puesto mensual y una tarifa por llamada recompensan flujos de trabajo completamente distintos, y confundir los dos es como los presupuestos de imágenes terminan descontrolados.

Vía 3: Magic Fill, la ruta documentada dentro de la app

¿Trabajas en el navegador en lugar de contra la API? Entonces Magic Fill es la vía que Ideogram documenta para ti. Es inpainting, impulsado por prompt, y funciona en dos pasos: primero enmascara la región, luego define una ventana de generación y describe el resultado que buscas.

Fíjate en el cuadro de prompt ahí. No existe un modo "simplemente borra esto", lo que significa que borrar algo se convierte en describir lo que sea que lo reemplace. Antes de que llegara la mini app, esta era la única vía disponible, y sobre "qué prompt le das" la respuesta de la comunidad fue directa:

"Rellenar con el color de fondo"

Deleting Objects In Images, Reddit

Esta vía tiene tres barreras, y esas barreras son la razón por la que la gente empieza a buscar en otro lugar.

Magic Fill en la práctica solo funciona con 3.0. Una nota al pie en la página de precios lo limita a 2.0 y 3.0, así que nunca 4.0, y la mitad de 2.0 de eso ya desapareció:

"Sí... parece que la versión 2.0 de Magic Fill se dejó de usar hace unas semanas. Ahora la opción que tenemos es 3.0 Magic Fill."

u/Upbeat_Pop_6010, Reddit

Para el usuario que abrió ese hilo, el retroceso fue tanto concreto como caro. Al reemplazar partes de ropa, 3.0 se equivocó en tipo, color, textura y ajuste en lugares donde 2.0 había funcionado bien. Luego un segundo usuario en el mismo hilo publicó resultados de 3.0 que funcionaron en la misma tarea, así que la manera correcta de leer esto es por prompt, no en bloque. En la historia de versiones, el lado de la API coincide, ya que existe un endpoint inpaint-v3 y no hay un equivalente para v4.

Editar una imagen subida necesita Plus o Pro. En cualquier plan de pago, la página de Canvas de Ideogram ofrece Magic Fill y Extend, "o consigue Ideogram Plus o Pro para editar imágenes subidas". Por definición, la eliminación de objetos es una edición de tu propia imagen subida, así que la cláusula que te obliga es esa segunda. La escala completa está en mi guía de precios de Ideogram.

Free no es un nivel en el que puedas trabajar. Diez créditos lentos por semana. Una generación simultánea, dos canvases, y las herramientas de edición corriendo sobre esos mismos créditos lentos. Esa cola también se ha alargado para los usuarios de pago:

"Antes, el tiempo entre generaciones para los usuarios de pago estaba limitado a 2 minutos. Sin embargo, desde el 15 de enero, ahora son 20 minutos… Esto significa que los planes básico frente a premium/pro de Ideogram para créditos ilimitados (100 frente a créditos 'ilimitados' por día) se vuelven iguales en la práctica."

u/Profanion, Reddit

En Free, cada intento es un intento en la cola lenta, y sale de un presupuesto de diez por semana, lo que para un trabajo de enmascarado iterativo se traduce en aproximadamente dos ediciones serias. Cuando el requisito es un nivel gratuito funcional, la parada habitual es Canva AI, aunque esa limita las exportaciones a su manera. La otra parada es Photoroom.

Lo que ese nivel gratuito realmente permite se cubre en mi artículo de reseñas de Canva AI. Y cuando el bloqueo es la restricción de plan y no la calidad, el rodeo es alternativas a Canva AI.

El benchmark que publica Ideogram, y cómo interpretarlo

Hay que reconocerle esto a Ideogram: la calidad no es algo que solo afirme. En la página de Object Remover hay una comparación directa publicada sobre el conjunto de datos público RemovalBench, con el precio por solicitud al lado.

Junto a esas cifras: PSNR 26.92, SSIM 0.811, LPIPS 0.0598, luego una latencia media de unos 9.8 segundos. Para quien procese por lotes, esta última cifra importa más que el FID, porque diez segundos por llamada, junto con un límite de diez solicitudes concurrentes, sitúa tu rendimiento real en aproximadamente 60 imágenes por minuto, y eso en el mejor de los casos.

La última fila viene con su propio contexto, y lo desarrollé en mi comparativa de GPT Image-2.

Lee la tabla como lo que es. El conjunto de datos es público, así que puedes ir a comprobarlo tú mismo, lo cual ya es más de lo que ofrecen la mayoría de proveedores. Aun así, la comparación sigue siendo dirigida y seleccionada por el proveedor, así que trátala como una afirmación que tiene un conjunto de datos verificable detrás, no como evidencia independiente. Esa segunda fila se trata en sus propios términos en mi análisis de Nano Banana 2. La entrada de pesos abiertos recibe el mismo trato en mi análisis de Flux 3. Vale la pena señalar también que Nano Banana Pro está por encima del nivel que se probó aquí.

La eliminación no es una edición acotada

Antes de acercar cualquiera de esto a un catálogo de producto, esta es la parte que querría saber. Al preguntarle directamente si la herramienta cambia el resto de tu imagen, la respuesta en la propia FAQ de Ideogram es "puede hacerlo", y la razón que da es que puede actualizar píxeles fuera de tu máscara para eliminar sombras y reflejos asociados con el objeto seleccionado.

Estéticamente ese es el comportamiento correcto. También es la razón por la que una máscara aquí no es un contrato. Mira otra vez el taxi, donde también se fueron los reflejos sobre el asfalto húmedo, y nadie los había enmascarado.

La misma limitación se describe en la documentación de inpainting de Imagen de Google, en sus propias palabras, donde la advertencia es que los píxeles fuera de la máscara no están garantizados como idénticos a la entrada, y que pequeños objetos junto a la máscara también podrían eliminarse. Así que esto es una propiedad del relleno generativo con máscara. No un defecto de Ideogram.

La solución práctica es un solo paso que casi nadie implementa. Después de cada eliminación, compara la salida con la entrada mediante un diff, y luego marca cualquier región cambiada que quede fuera de tu máscara por más de cierto umbral. En una imagen destacada, tu ojo lo detecta. En 500 fotos de catálogo al mes no lo hará, y la que se te escape será aquella en la que un logo se suavizó, o en la que se redibujó una etiqueta de precio en el producto de al lado. Para fotografía de producto en particular, los precios de Photoroom merecen la comparación, ya que ahí Retouch no cuesta créditos de IA.

Lo que yo haría de verdad

Cuatro decisiones aquí, tomadas en el orden en que se te presentan.

1. Volumen scriptado, máscara en mano. Usa remove-object a $0.03. Invierte tu máscara si viene de un pipeline de inpainting, redimensiona cualquier cosa por encima de 10 MB, y mantén los workers limitados a diez. Para la alternativa más barata por imagen, la fila con la que comparar es Nano Banana 2 Lite.
2. Limpieza puntual en un navegador. Usa la mini app, y acepta que su cuota no está documentada. Mientras siga diciendo PoC, no construyas un proceso de equipo encima.
3. Editar tus propias imágenes subidas en Canvas. Presupuesta Plus o Pro, y espera tener que escribir un prompt en lugar de hacer clic en borrar. El lado de generación de esa decisión está cubierto en mi resumen de alternativas a Ideogram.
4. Imágenes de catálogo o de marca. El paso del diff se añade antes que el volumen. Cuando el flujo de trabajo de ecommerce es todo el trabajo, la primera comparación que haría es alternativas a Photoroom.

Sobre la pregunta más amplia de "qué borrador" en lugar de la específica de Ideogram, clasifiqué diez de ellos en alternativas al eliminador de objetos de Ideogram, ordenadas por el límite que te afecte primero.

Cuando tu trabajo se inclina hacia la ilustración y no la fotografía, Recraft AI también pertenece a esa lista. Leonardo AI también. Y para el lado de la generación en lugar del de la edición, la lectura indicada es alternativas a Midjourney.

Una más que vale la pena nombrar, ya que su medición por créditos pilla a la gente justo en este tipo de edición. Esa es Freepik AI, ahora Magnific. Su tabla de tarifas vive en precios de Freepik AI, y las opciones para cambiar están en alternativas a Freepik AI.

Prueba eesel para las imágenes y el artículo que las rodea

Cada vía en esta página termina en el mismo sitio. El objeto ha desaparecido, y todavía quedan cuarenta imágenes más por producir, además del texto alternativo, los pies de foto, y luego el artículo dentro del cual va todo esto.

Esa parte es lo que gestiona eesel. El redactor de blog de eesel investiga un tema a partir de fuentes primarias, genera las ilustraciones y las infografías en un estilo de marca coherente, escribe los pies de foto y el texto alternativo, y también construye el grafo de enlaces internos, así que lo que llega es un borrador con sus elementos visuales ya colocados, no un archivo de texto esperando a un diseñador. Este artículo es la demostración de ello. Los dos diagramas de arriba y la imagen principal salieron todos de ese pipeline, y las capturas de pantalla de los proveedores también fueron obtenidas y rehospedadas por él.

Cuando las imágenes son el vacío específico, empieza en redactor de blog con IA con imágenes, o toma el enfoque del redactor de artículos con IA para contenido extenso. Y si el problema más difícil es que cuarenta artículos suenen como una sola persona, el lugar donde mirar es entrenamiento de voz de marca.

Para presupuestar, hay cifras reales en coste del redactor de blog con IA, y mi análisis del redactor de blog con IA compara eesel con honestidad frente al resto del mercado. Cuando el posicionamiento es la única métrica que sigues, ve directo al enfoque del redactor de blog SEO. Prueba eesel gratis, y comprueba si las imágenes vuelven con el tamaño que realmente pediste.