El eliminador de objetos de Ideogram: cómo funciona y cuánto cuesta

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

Construyo el producto de eesel, así que la mayor parte de mi semana transcurre dentro de referencias de API de otras empresas, averiguando qué hace realmente un endpoint frente a lo que promete su landing page. En ese hueco concreto, los endpoints de imágenes son los peores infractores. El GIF de demostración siempre muestra el camino sin problemas, 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 sobre Webflow CMS, está escalando a más de 360 posts al mes, 12 al día, a partir de un flujo que va de la palabra clave a la publicación con una revisión masiva al final. A ese ritmo, el paso de la imagen deja de ser una decisión de diseño. Es un bucle, y los bucles necesitan un comportamiento que se mantenga dentro de límites conocidos. El mismo instinto está detrás de cómo lanza eesel 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: "en la demo se veía bien" ya le ha costado caro al equipo antes.

Así que este recorrido está escrito de las tablas de parámetros hacia afuera. La pregunta no es si el borrador de Ideogram es bueno. Es qué hace realmente cada ruta con tus píxeles y por qué te cobra. Además de dónde te va a sorprender.

Tres cosas en Ideogram se llaman "remove"

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

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, bórralo, y el fondo se rellena solo, sin clonación ni retoque. Para ejecutarla necesitas una cuenta, ya que en la página sin sesión iniciada el botón dice "Login to Run".

2. remove-object, el endpoint de la API. Real, documentado, con precio y disponible de forma general. De los tres, este es el que yo elegiría como base para construir.

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

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

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

Vale la pena separar las herramientas de fondo en este punto, porque su precio funciona de forma distinta. Remove BG devuelve un recorte transparente, y en los planes de pago no tiene límite de uso. Replace BG es la generativa: genera un fondo nuevo a partir de un prompt, y puede llegar a ajustar bordes, iluminación, sombras de contacto. En la API la misma división se mantiene, con el endpoint de recorte puro a $0.01 mientras que el reemplazo generativo de fondo cobra la tarifa por imagen del modelo. Mi reseña de Ideogram profundiza más en dónde es realmente fuerte la plataforma, y eso sigue siendo el renderizado de texto, no la edición.

Ruta 1: la mini app Object Remover

Lo que la app dice que hace, lo hace. Para juzgar la calidad de salida, lo más justo es mirar los propios ejemplos de Ideogram, dado que aquí es el proveedor quien pone su mejor caso ante 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. Todavía más difíciles son los casos con reflejos y sombras de contacto, y Ideogram también publica esos.

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

Lo que la app no te cuenta es el coste. En la página de la herramienta no hay precio en créditos indicado, ni cuota, ni tampoco requisito de plan, y Object Removal falta en el bloque de edición de la página de precios, el que lista Canvas, Remix, Style, style reference, character reference, Magic Fill, Extend, Upscale y eliminación de fondo. Así que, a día de hoy, las restricciones del Object Remover dentro de la app no están publicadas. Un flujo de trabajo de equipo sobre un PoC sin documentar y sin cuota indicada no es algo sobre lo que yo construiría, y esa es la mayor parte de la razón por la que el resto de esta guía trata sobre la API.

Ruta 2: la API remove-object, que es el producto real

El contrato completo está a continuación, tomado de la referencia de Remove Object. Es síncrona. Sin polling, 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, y luego cuatro controles. Lo que ocurre es que la región enmascarada se regenera para que encaje con la escena a su alrededor, y ese planteamiento es la parte importante aquí. Esto es relleno generativo acotado a una máscara. No es un parche que reconoce 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 advierte sobre la otra.

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

Límites que conviene conocer antes de escribir el bucle

Hay cuatro, y muerden a volumen, no durante las pruebas:

• Tope 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 peticiones simultáneas por defecto. Da igual cuántos workers levantes, diez es donde se topa tu concurrencia.
• Las URL de salida caducan. Los resultados quedan disponibles solo durante un periodo limitado, aproximadamente un día en el caso del eliminador de fondo, así que 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 una configuración de pago y facturación separada. Así que una plaza Pro sin límite no te compra absolutamente nada 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.

Hay un detalle raro en la documentación, y vale la pena señalarlo con honestidad. La página de precios de la API lleva un sello que dice "Last revised August 6, 2025", mientras lista 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 estoy tratando como vigentes, aunque de todos modos volvería a comprobarlos antes de comprometer un presupuesto. Este tipo de desfase es común en toda esta categoría, y es la razón por la que mi artículo sobre generación de imágenes de OpenAI cita fechas junto a cada cifra.

Lo que cuesta realmente un mes de eliminaciones

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

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

Para el modelo por suscripción en lugar de por imagen, consulta los precios de Midjourney. Vale la pena señalar que una plaza mensual y una tarifa por llamada premian flujos de trabajo completamente distintos, y mezclar los dos es como los presupuestos de imágenes se descontrolan.

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

¿Trabajando en el navegador en vez de contra la API? Entonces Magic Fill es la ruta que Ideogram documenta para ti. Es inpainting, guiado 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 de ahí. No existe un modo de "simplemente borra esto", lo que significa que borrar algo se convierte en describir lo que sea que lo va a sustituir. Antes de que llegara la mini app, esta era la única ruta 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 ruta tiene tres barreras, y esas barreras son la razón por la que la gente acaba buscando en otro sitio.

Magic Fill es en la práctica exclusivo de la versión 3.0. Una nota al pie en la página de precios lo limita a 2.0 y 3.0, así que en 4.0 nunca, y la mitad de 2.0 ya ha desaparecido:

"Sí... parece que la versión 2.0 de Magic Fill quedó obsoleta 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, la regresión fue tanto concreta como cara. Al reemplazar partes de ropa, la 3.0 se equivocó en tipo, color, textura y ajuste en sitios donde la 2.0 había ido bien. Luego un segundo usuario en el mismo hilo publicó resultados de la 3.0 que funcionaron con la tarea idéntica, así que conviene leerlo caso por caso según el prompt y no como una regla general. En cuanto a la historia de versiones, el lado de la API está de acuerdo, ya que existe un endpoint inpaint-v3 y ninguno equivalente para v4.

Editar una imagen subida requiere Plus o Pro. En cualquier plan de pago, la página de Canvas de Ideogram ofrece Magic Fill y Extend, "u obtén Ideogram Plus o Pro para editar imágenes subidas". Por definición, eliminar un objeto es una edición de tu propia imagen subida, así que la cláusula que te vincula es esa segunda. La escala completa está en mi recorrido de precios de Ideogram.

Free no es un nivel en el que se pueda trabajar. Diez créditos lentos a la semana. Una generación simultánea, dos lienzos, y las herramientas de edición funcionando con esos mismos créditos lentos. Esa cola también se ha alargado para los usuarios de pago:

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

u/Profanion, Reddit

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

Lo que ese nivel gratuito permite realmente está cubierto 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 leerlo

Hay que reconocerle esto a Ideogram: la calidad no es algo que solo afirme. En la página de Object Remover hay una comparativa publicada frente a otros sobre el conjunto de datos público RemovalBench, con el precio por petición junto a ella.

Junto a esas cifras: PSNR 26.92, SSIM 0.811, LPIPS 0.0598, y luego una latencia media de unos 9.8 segundos. Para cualquiera que trabaje en lotes, ese último dato importa más que el FID, porque diez segundos por llamada combinados con un tope de diez peticiones simultáneas dejan tu rendimiento real en aproximadamente 60 imágenes por minuto, y eso en el mejor de los casos.

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

Lee la tabla por 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 analiza en sus propios términos en mi reseña de Nano Banana 2. La entrada de pesos abiertos recibe el mismo tratamiento en mi reseña de Flux 3. También vale la pena señalar 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, esto es lo que me gustaría saber. Preguntado directamente si la herramienta cambia el resto de tu imagen, la respuesta en la propia FAQ de Ideogram es "puede pasar", y la razón que dan es que el modelo puede actualizar píxeles fuera de tu máscara para eliminar sombras y reflejos asociados al objeto seleccionado.

Estéticamente, ese es el comportamiento correcto. También es la razón por la que una máscara aquí no es un contrato. Vuelve a mirar el taxi, donde los reflejos sobre el asfalto mojado también desaparecieron, 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 de ser 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 único paso que casi nadie implementa. Después de cada eliminación, compara la salida con la entrada, y marca cualquier región cambiada fuera de tu máscara que supere cierto umbral. En una sola imagen destacada, tu ojo lo detecta. En 500 fotos de catálogo al mes, no lo hará, y la que se te escape va a ser precisamente aquella en la que un logo se suavizó, o en la que se redibujó la etiqueta de precio del siguiente producto. Para fotografía de producto en particular, vale la pena comparar con los precios de Photoroom, ya que Retouch no consume créditos de IA allí.

Lo que yo haría en realidad

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

1. Volumen automatizado, máscara en mano. Usa remove-object a $0.03. Invierte tu máscara cuando venga de un pipeline de inpainting, redimensiona todo lo que supere 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 encima un proceso de equipo.
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 de comparar diferencias se añade antes que el volumen. Cuando el flujo de ecommerce es todo el trabajo, la primera comparación que haría es alternativas a Photoroom.

Sobre la pregunta más amplia de "qué borrador elegir" en lugar de la específica de Ideogram, clasifiqué diez de ellos en alternativas al eliminador de objetos de Ideogram, ordenadas según qué límite te golpee 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, el que hay que leer es alternativas a Midjourney.

Hay una más que vale la pena nombrar, ya que su medición de créditos suele pillar a la gente exactamente en este tipo de edición. Es Freepik AI, ahora Magnific. Su tarifa vive en precios de Freepik AI, y las opciones para cambiar de herramienta están en alternativas a Freepik AI.

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