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AI 이미지 태깅 API 문서 - 지능형 사진 태깅 및 분류

개요

AI 이미지 태깅 API는 이미지에 대한 지능형 태그, 제목, 설명을 자동으로 생성하는 강력한 AI 사진 태깅 서비스입니다. 이 자동 이미지 태깅 API는 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 활용하여 이미지 콘텐츠를 분석하고 포괄적인 메타데이터를 생성합니다. 자동 이미지 태깅, 콘텐츠 관리, 사진 분류 워크플로에 완벽합니다.

적용 시나리오

AI 이미지 태깅 API를 사용하면 다음 영역에서 AI 사진 태깅 및 메타데이터 생성을 효율적으로 구현할 수 있습니다.

SEO 최적화: 관련 태그와 설명을 자동으로 생성하여 이미지 검색 가시성을 향상시킵니다.
콘텐츠 관리 시스템: 지능적인 분류를 통해 디지털 자산 구성을 간소화합니다.
소셜 미디어 자동화: 사진에 자동으로 태그를 지정하여 검색 가능성과 참여도를 높입니다.
전자상거래 상품 관리: 검색 가능성을 높이기 위해 포괄적인 제품 태그와 설명을 생성합니다.
디지털 자산 라이브러리: 자동화된 메타데이터로 대규모 이미지 컬렉션을 정리하고 분류합니다.
블로그 및 웹사이트 콘텐츠: 자동으로 생성된 alt 텍스트와 캡션으로 이미지 SEO를 강화합니다.
모바일 앱 통합: 모바일 애플리케이션에 지능형 사진 태깅 서비스 기능을 추가합니다.

API 키

AI 이미지 태깅 API에 액세스하려면 먼저 유효한 API 키를 받아야 합니다. 이 키는 요청을 인증하고 API에 대한 안전한 액세스를 보장하는 데 사용됩니다.

API 키 발급받기

API 키 관리 페이지 접속: 시스템에 로그인한 후, 우측 상단의 사용자 아바타를 클릭합니다. 드롭다운 메뉴에서 "API 신청"을 클릭하여 API 키 관리 페이지를 엽니다.

새 키 생성: "새 키 만들기"를 클릭하고, 팝업 대화상자에서 키 이름을 입력한 다음 "만들기"를 클릭합니다.

키 복사 및 보관: 키는 전체 내용이 한 번만 표시됩니다. 복사 아이콘을 클릭하여 키를 클립보드에 복사한 후, "확인"을 클릭하여 대화상자를 닫습니다.

중요: 키를 다른 사람과 공유하거나 브라우저, 클라이언트 사이드 코드 등 안전하지 않은 곳에 노출하지 마십시오. 무단 액세스를 방지하기 위해 키를 안전하게 보관하십시오.

API 엔드포인트

POST https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags

요청 매개변수

요청 헤더

요청 본문

자동 이미지 태깅 API는 다음 요청 구조를 허용합니다.

{
  "image": "data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
  "lang": "ko"
}

지원 언어

요청 예시 (cURL)

curl --location 'https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'authorization: Bearer your_api_key' \
--data '{
    "image":"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQE...", 
    "lang":"ko"
}'

요청 예시 (Python)

import requests
import base64

def image_to_base64(image_path):
    """이미지를 Base64 인코딩으로 변환"""
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    return encoded_string

def generate_image_tags(api_key, image_path, lang="ko"):
    """AI 이미지 태깅 API를 사용하여 AI 이미지 태그 생성"""
    url = "https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags"
    headers = {
        "content-type": "application/json",
        "authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    
    image_base64_data = image_to_base64(image_path)
    payload = {
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
        "lang": lang
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        tags_data = result["data"]["tags"]
        print("생성된 태그:", tags_data["tags"])
        print("제목:", tags_data["title"])
        print("설명:", tags_data["description"])
        print("남은 크레딧:", result["data"]["credits"]["remaining"])
    else:
        print(f"오류: {response.status_code}")
        print(response.text)

# 사용 예시
api_key = "사용자_API_키"
image_path = "사용자_이미지.jpg"

generate_image_tags(api_key, image_path)

요청 예시 (Next.js)

import fs from 'fs';

// 서버 사이드 구현
const buffer = await fs.readFileSync("/temp/test.jpg");
const base64Image = buffer.toString('base64');
const imageData = `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`;

// 클라이언트 사이드 구현
const file: File = /* input 또는 드롭 이벤트에서 가져온 파일 */;
const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
const bytes = new Uint8Array(arrayBuffer);
const base64Image = btoa(String.fromCharCode.apply(null, bytes as any));
const imageData = `data:${file.type};base64,${base64Image}`;

const body = {
  "image": imageData,
  "lang": "ko"
};

const response = await fetch('https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer {사용자_API_키}'
  },
  body: JSON.stringify(body),
});

const result = await response.json();
console.log('AI 생성 태그:', result.data.tags.tags);
console.log('생성된 제목:', result.data.tags.title);
console.log('생성된 설명:', result.data.tags.description);

응답

응답 본문 (JSON 응답)

AI 사진 태깅 서비스는 생성된 태그, 제목, 설명 및 크레딧 정보를 포함하는 포괄적인 응답을 반환합니다.

{
  "code": 0,
  "message": "성공",
  "request_id": "고유_요청_ID_문자열",
  "data": {
    "tags": {
      "tags": [
        "태그1",
        "태그2",
        ...
      ],
      "title": "간결하고 매력적인 이미지 제목",
      "description": "상세한 이미지 설명"
    },
    "credits": {
      "amount": "이 호출에서 소모된 크레딧",
      "remaining": "이 호출 후 남은 총 크레딧"
    }
  }
}

요청 제한

서비스 안정성과 공정성을 보장하기 위해 각 API 키는 **분당 30회 요청(시간당 1800회 요청)**으로 제한됩니다. 이 제한을 초과하는 요청은 오류 코드 1004로 거부됩니다.

크레딧 시스템

성공적인 자동 이미지 태깅 API 호출마다 1 크레딧이 소모됩니다.
보안 필터에 의해 차단된 콘텐츠는 크레딧을 소모하지 않습니다.
시스템 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다.

더 많은 크레딧을 얻는 방법은?

크레딧 충전 페이지를 방문하여 크레딧 패키지를 구매하고 더 많은 AI 사진 태깅 API 호출을 지원할 수 있습니다. 다양한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 여러 패키지를 제공합니다.

오류 처리

다음 표는 일반적인 오류 코드, 그 의미 및 해결 방법을 나열합니다.

이미지 형식 세부 정보

현재 지원되는 이미지 형식은 JPG, JPEG, PNG, WebP입니다. 최대 이미지 크기는 4MB입니다.

AI 이미지 태깅을 위한 모범 사례

고해상도: 더 정확한 AI 사진 태그 정확도를 위해 선명한 고해상도 이미지를 사용하십시오.
좋은 조명: 조명이 좋은 이미지는 더 정확한 태그와 설명을 생성합니다.
명확한 피사체: 피사체와 객체가 뚜렷한 이미지는 더 관련성 있는 태그를 생성합니다.
지원되는 형식: 최적의 결과를 위해 지원되는 형식(JPG, PNG, WebP)을 사용하십시오.

사용 사례 및 통합 예시

SEO 강화

AI 이미지 태깅 API를 사용하여 웹사이트 이미지의 alt 텍스트와 메타 설명을 자동으로 생성합니다.

// AI 생성 태그로 이미지 SEO 강화
const enhanceImageSEO = async (imageElement, apiKey) => {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  canvas.width = imageElement.width;
  canvas.height = imageElement.height;
  ctx.drawImage(imageElement, 0, 0);
  
  const base64Image = canvas.toDataURL('image/jpeg');
  
  const response = await fetch('/api/v1/generate_tags', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
    },
    body: JSON.stringify({ image: base64Image })
  });
  
  const result = await response.json();
  const { tags, title, description } = result.data.tags;
  
  // SEO를 위해 이미지 속성 업데이트
  imageElement.alt = description;
  imageElement.title = title;
  imageElement.setAttribute('data-tags', tags.join(', '));
};

콘텐츠 관리 통합

AI 사진 태깅을 CMS 워크플로에 통합합니다.

# 콘텐츠 관리 시스템에서 이미지 일괄 처리
import os
import requests
from pathlib import Path

def bulk_tag_images(directory_path, api_key):
    """디렉토리의 모든 이미지를 AI 태깅으로 처리"""
    image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp']
    
    for image_path in Path(directory_path).iterdir():
        if image_path.suffix.lower() in image_extensions:
            try:
                # 각 이미지에 대한 태그 생성
                result = generate_image_tags(api_key, str(image_path))
                
                # 메타데이터를 동반 파일에 저장
                metadata_path = image_path.with_suffix('.json')
                with open(metadata_path, 'w') as f:
                    json.dump(result['data']['tags'], f, indent=2)
                    
                print(f"처리됨: {image_path.name}")
                
            except Exception as e:
                print(f"{image_path.name} 처리 중 오류 발생: {e}")

# 사용법
bulk_tag_images("/path/to/images", "your_api_key")

문의하기

AI 이미지 태깅 API 또는 사진 태깅 서비스에 대해 질문이나 제안이 있으시면 다음 방법을 통해 언제든지 문의해 주십시오.

이메일: support@imagedescriber.app
기술 지원: 고객 지원팀

지금 바로 AI 이미지 태깅 API를 사용하여 지능형 사진 분류와 자동 이미지 태깅의 강력한 기능을 활용해 보세요!