Análise profunda · Agnes AI (Sapiens AI)
Texto, imagem e vídeo por US$ 0 — vale a pena?
API multimodal compatível com o padrão OpenAI, com os modelos principais gratuitos. Aqui está o que é real, o que é limite e o que é risco.
API multimodal compatível com o padrão OpenAI, com os modelos principais gratuitos. Aqui está o que é real, o que é limite e o que é risco.
A Agnes AI, da Sapiens AI (Singapura), oferece modelos próprios de texto, visão, imagem e vídeo por uma API compatível com OpenAI. "Gratuito" significa sem cobrança por token ou geração — não uso irrestrito, garantido ou adequado para produção crítica.
Texto, imagem e vídeo atualmente a US$ 0 — inclusive via API. Uma das ofertas gratuitas mais agressivas de 2026.
Mesmo formato de chamada dos SDKs OpenAI: integra em n8n, Python, Node, agentes e apps existentes trocando só a base URL e a chave.
Sem garantia de uptime, limites podem mudar, e no plano gratuito seus dados podem treinar os modelos (salvo opt-out). Não use como único fornecedor em sistema crítico.
Uma única chave e um único gateway (apihub.agnes-ai.com) para texto/visão, imagens e vídeo.
Texto, visão e agentes. Conversa, raciocínio, código, tool calls, streaming e visão por URL de imagem. Contexto declarado de 512K tokens (catálogos externos citam 256K — teste antes de mandar contextos enormes). US$ 0 por milhão de tokens.
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions model: agnes-2.0-flash
Texto→imagem, imagem→imagem, redesenho, edição por instrução, retorno em URL ou Base64, resoluções de 1K a 4K nas proporções 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2 e 21:9. US$ 0 por imagem.
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations model: agnes-image-2.1-flash
Texto→vídeo, imagem→vídeo, keyframes, controle de câmera/movimento por prompt, 480p/720p/1080p, geração assíncrona. Até 441 frames por pedido (fórmula 8n+1). US$ 0 por segundo.
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos GET .../agnesapi?video_id=ID
| Proporção | 1K | 2K | 3K | 4K |
|---|---|---|---|---|
| 1:1 | 1024×1024 | 2048×2048 | 3072×3072 | 4096×4096 |
| 16:9 | 1312×736 | 2624×1472 | 3936×2208 | 5248×2944 |
| 9:16 | 736×1312 | 1472×2624 | 2208×3936 | 2944×5248 |
| 4:3 | 1152×864 | 2304×1728 | 3456×2592 | 4608×3456 |
| 3:4 | 864×1152 | 1728×2304 | 2592×3456 | 3456×4608 |
Dimensões fora da tabela (ex.: 1920×1080) podem ser convertidas automaticamente. Para thumbnail de YouTube: peça "size":"2K","ratio":"16:9" e redimensione para 1920×1080.
Como a API é compatível com OpenAI, o caminho é o de sempre — e a arquitetura mais segura usa a Agnes como camada gratuita de alto volume, nunca como cérebro único.
Tarefas gratuitas e de alto volume: thumbnails em lote, resumos, classificação, agentes de teste, vídeos experimentais.
Gemini / GLM / DeepSeek como rota alternativa quando a Agnes estiver indisponível ou limitada.
OpenAI / Claude para o que exige qualidade previsível, SLA e validação ampla.
O free é divulgado como gratuito por tempo indeterminado, mas sem garantia contratual: disponibilidade, cotas e políticas podem mudar. Os planos pagos compram principalmente velocidade e prioridade, não "uso ilimitado".
| Recurso | Limite efetivo |
|---|---|
| Texto | 20 req/min |
| Imagens 1K | 20 img/min |
| Imagens 2K | 10 img/min |
| Imagens 3K / 4K | 1 img/min |
| Vídeo | 1 req/min |
Teoricamente 28.800 chamadas de texto/dia e 1.200 imagens 1K/hora — mas filas, fair use e capacidade reduzem o volume real. Sem SLA.
| Plano | Preço/mês* | Texto / 5h | Texto / semana |
|---|---|---|---|
| Starter | US$ 4 | 1.500 | 15.000 |
| Plus | US$ 10 | 7.500 | 75.000 |
| Pro | US$ 50 | 30.000 | 300.000 |
Todos os Token Plans: até 1.000 RPM em texto, 4.000 imagens/dia, 500 s de vídeo/dia, 100 RPM (1K) / 80 RPM (2K) em imagem, 5 RPM em vídeo. *Preços vistos em fonte da comunidade — confirme no checkout. Detalhe estranho: o pago aumenta a velocidade, mas introduz cotas temporais explícitas que o free não publica.
Dá pra combinar: chave gratuita + chave Token Plan usam pools separados — esgotou o pago, a chave free continua valendo nos limites free. Criar várias chaves da mesma categoria não multiplica limites (compartilham o mesmo pool).
Tudo pelo endpoint compatível com OpenAI. Troque $AGNES_API_KEY pela sua chave.
Cadastre-se pela campanha oficial — agnes-ai.com/campaign — e gere uma chave gratuita. Guarde-a como variável de ambiente — nunca no código.
# acesso: https://agnes-ai.com/campaign export AGNES_API_KEY="sua-chave-aqui"
Chat completions no formato OpenAI, com streaming e tool calls.
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AGNES_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"agnes-2.0-flash","messages":[{"role":"user","content":"Resuma o que é a Agnes AI em 3 frases."}]}'
Em Python (ou Node), basta trocar base_url — o resto do código não muda.
# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://apihub.agnes-ai.com/v1", api_key="$AGNES_API_KEY") r = client.chat.completions.create(model="agnes-2.0-flash", messages=[{"role":"user","content":"Olá!"}]) print(r.choices[0].message.content)
Ex.: thumbnail 16:9 em 2K (depois redimensione para 1920×1080).
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AGNES_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"agnes-image-2.1-flash","prompt":"thumbnail de YouTube sobre IA gratuita, estilo tech dark","size":"2K","ratio":"16:9"}'
Cria o job, recebe um video_id e consulta até ficar pronto. Frames seguem a fórmula 8n+1 (máx. 441).
# criar curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos \ -H "Authorization: Bearer $AGNES_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"agnes-video-v2.0","prompt":"drone sobrevoando cidade futurista ao entardecer","resolution":"720p"}' # consultar o resultado curl "https://apihub.agnes-ai.com/agnesapi?video_id=SEU_ID" \ -H "Authorization: Bearer $AGNES_API_KEY"
No plano gratuito, prompts e arquivos podem ser usados para treinar os modelos, salvo opt-out — disponível dentro do serviço ou pelo suporte. Nunca envie dados sensíveis (CPF, pacientes, contratos, chaves, dados LGPD) pelo free.
# canal de suporte para exclusão do uso em treinamento
support@agnes-ai.com
Não é teoria: saiu de ~70 chamadas reais à API, comparando o que a documentação promete com o que foi observado. O registro completo — parâmetros aceitos, os que derrubam com HTTP 400, cota, custo e pontos em aberto — está em NOTAS-API.md.
Não é questão de qualidade (empatada) — é o filtro de conteúdo: em português ele trava geração legítima com HTTP 400. Escreva o prompt em inglês, mesmo para conteúdo em PT.
Qualquer animal com cauda em pose frontal sai com duas. O conserto é explicitar no prompt: ONE SINGLE bushy tail. Vale para o padrão geral — o que você não fixa, o modelo duplica.
Cerca de 34% das chamadas falham com 503 — e o retry recupera praticamente 100%. Sem retry você conclui, errado, que a API "não funciona".
Descritores como fur, expressive eyes ou children's book injetam personagens num prompt que era só de cenário. No descritor de estilo, use apenas termos estéticos.
1K leva ~32s; 4K leva ~153s e falha muito mais. Resolução não custa nada a mais (é tudo US$ 0), mas custa tempo e taxa de erro — gere em 1K quando o volume importa.
A URL de retorno é temporária. Salve o arquivo no mesmo passo da geração; não guarde o link achando que dá para buscar depois.
response_format no nível raiz do JSON retorna HTTP 400 — ele só funciona dentro de extra_body. Pior: parâmetros desconhecidos são descartados em silêncio (o gateway usa drop_params), então um 200 OK não prova que o seu parâmetro foi usado. E não existe seed nem fine-tune/LoRA.
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $AGNES_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"agnes-image-2.1-flash","prompt":"...","size":"1K","ratio":"16:9", "extra_body":{"response_format":"url"}}'
A evidência é boa em agentes e razoável em imagem; em vídeo, o modelo fica longe dos líderes. Faltam benchmarks amplos e independentes de texto (SWE-bench, GPQA, MMLU-Pro etc.).
Claw-Eval: Pass³ 60,9% — 9º lugar (líder do snapshot: Claude Opus 4.6 com 70,4%). Benchmark legítimo de 300 tarefas reais verificadas por humanos. Competitivo, mas não líder — e um único benchmark não prova superioridade geral em código, português, matemática ou factualidade.
~1.178–1.184 Elo em avaliações de edição: funcional e competitivo. Ótimo para alternativas de thumbnail, banners, fundos e testes A/B; para peças premium (mãos, tipografia, logotipo exato), revise ou finalize em modelo mais forte.
Posições ~61 (T2V) e ~63 (I2V) nos rankings — abaixo dos líderes em realismo e movimento complexo. Antes do free, custava ~US$ 0,30/min em gateways. A US$ 0, compensa testar intensamente para cenas de apoio e volume.
A oferta é forte demais para ignorar em testes, conteúdo, agentes e automações não críticas. Mas não como fornecedor único de sistema comercial crítico.
Aplicação ↓ Roteador de modelos ├── Agnes AI: tarefas gratuitas e alto volume ├── Gemini/GLM/DeepSeek: segunda opção └── OpenAI/Claude: tarefas críticas ou complexas