AIREITERA $0.02 por segundo, Lucy 2.5 parece barato… hasta que una emisión de cuatro horas se convierte en una factura de $288. Lucy 2.5 realtime video es una API disponible públicamente para transformar vídeo en directo con IA, pero el 1080p de los materiales de lanzamiento no coincide con la resolución que figura en la documentación de la API. Además, la latencia que se anuncia corresponde al modelo, no al recorrido completo desde la captura hasta la pantalla. En esta guía separamos el marketing de lo que realmente especifica la documentación, calculamos el coste por hora y repasamos las distintas formas de acceso.
Qué es realmente Lucy 2.5 realtime video
Lucy 2.5 es un modelo de edición de vídeo a vídeo en tiempo real de Decart, lanzado el 16 de julio de 2026 con el anuncio "Raising the Bar for Live AI". El vídeo entra mediante una conexión WebRTC; las instrucciones de texto y las imágenes de referencia opcionales controlan la transformación, y los fotogramas editados regresan a los 30 fps anunciados. La clave está en «transformación»: Lucy cambia el estilo, sustituye, añade o elimina elementos dentro de una señal de vídeo en directo ya existente, en lugar de generar clips terminados desde cero. Tim Simmons, de Theoretically Media, marca bien la diferencia: son efectos y composición en directo sobre un stream, no edición no lineal. Y, por ahora, solo está disponible como API: «Todavía no hay una versión como app» y el producto que aparece en el vídeo de lanzamiento de Decart con un teléfono en la mano «no es un producto disponible».
La documentación de la API admite entradas en directo y grabadas, mientras que la página del modelo en fal indica que el uso comercial está permitido según sus condiciones. Decart ha captado más de $450M, incluida una ronda de $300M liderada por Radical Ventures en mayo de 2026.
La cifra de resolución que conviene poner en contexto
Los materiales de lanzamiento y la página del modelo en fal anuncian Lucy 2.5 a 30 fps y 1080p. Sin embargo, la documentación oficial de la API de Decart especifica una salida de 1280 × 720, tanto en horizontal 16:9 como en vertical 9:16. Hasta que se documente públicamente un endpoint 1080p, lo prudente es planificar con 720p: eso es lo que establece el contrato de la API y también la resolución utilizada en los ejemplos de precios.
Con la tasa de fotogramas ocurre algo parecido. El «30 FPS» aparece en el material de marketing sin una metodología de medición publicada, y Decart no ha revelado el hardware de serving, el tamaño del modelo ni una prueba desde la captura hasta la reproducción. Como referencia externa, SANA-Streaming, un preprint de investigación de mayo de 2026, informa de 24 fps de extremo a extremo a 1280 × 704 en una única RTX 5090, mientras que su núcleo diffusion-transformer alcanza 58 fps. Esto no sirve para comparar directamente con Lucy; sí deja claro por qué una cifra aislada de «30 FPS», sin indicar desde qué punto se mide, dice muy poco.
Latencia: qué incluye el «casi cero» y qué queda fuera
En torno a Lucy 2.5 circulan tres cifras de latencia, pero no miden lo mismo. La publicación sobre la infraestructura DOS 2.0 de Decart, publicada junto con su ronda de $300M, habla de una respuesta del modelo inferior a 30 ms. El análisis de la comunidad en Hugging Face atribuye a la pila de inferencia de Decart una inferencia inferior a 40 ms a 720p, gracias a la cuantización MXFP8/NVFP4, la atención dispersa dinámica y la fusión profunda de kernels, con una mejora anunciada de 4× limitada a operaciones acotadas por el cálculo. Ninguna de estas fuentes publica el retraso completo desde que la cámara captura la imagen hasta que los píxeles aparecen en la pantalla del espectador. Ahí entran el transporte WebRTC, la codificación y el reproductor, además de las variaciones de la red. Para estimarlo en tu despliegue, graba una marca de tiempo visible en la señal de cámara y compárala con la salida mostrada usando la red y el reproductor previstos.
Control creativo: ocho modos de edición y el límite de Self-Anchoring
La superficie de edición documentada de Lucy 2.5 cubre ocho operaciones, controlables mediante instrucciones de texto, imágenes de referencia o ambas:
| Modo de edición | Uso habitual en directo |
|---|---|
| Sustitución de personajes | Cambiar a un avatar VTuber o a la mascota de una marca |
| Prueba virtual de ropa | Cambiar prendas durante una sesión de live commerce |
| Añadir objetos | Incorporar elementos interactivos en una demostración de producto |
| Sustituir objetos | Cambiar elementos del fondo |
| Eliminar objetos | Quitar elementos molestos reconstruyendo el fondo |
| Cambiar atributos | Ajustar color, tamaño o posición |
| Sustituir el fondo | Cambiar el escenario en directo sin pantalla verde |
| Transferencia de estilo global | Pasar del día a un estilo cyberpunk o aplicar VFX en directo |
Hay dos detalles de control más importantes que la propia lista de modos. El primero es Self-Anchoring, el mecanismo que devuelve al modelo parte de su propia salida reciente como referencia para evitar que la identidad se desvíe durante emisiones largas. Está activado por defecto y solo puede modificarse al establecer la conexión. La documentación de Decart recomienda desactivarlo si hay un corte brusco de cámara, entra otra persona en plano o la escena cambia de forma importante: en esos casos, el anclaje sigue apuntando a un mundo que ya no existe. Eso obliga a reconectar, algo que los sistemas multicámara deben contemplar.
Las imágenes de referencia también tienen requisitos concretos: deben ser nítidas, estar bien iluminadas y no tener obstrucciones, contar con al menos 512 × 512 píxeles y mantener un encuadre coherente con el vídeo de origen. Una imagen oscura o mal encuadrada puede hacer que el intercambio falle por completo.
Generación en tiempo real frente a generación offline: cómo elegir
Las herramientas offline (Runway, Pika y las de la clase de Sora) y Lucy 2.5 resuelven problemas distintos. No hay una ganadora universal: la elección depende de cuatro factores:
- Interacción. Si necesitas que la audiencia o la cámara influyan en el vídeo mientras ocurre, la vía realtime es la única opción. Las herramientas offline funcionan con el ciclo de escribir un prompt y esperar.
- Duración. Las herramientas offline suelen trabajar con clips de 5–60 segundos y tiempos de renderizado de segundos a minutos en productos de la clase de Runway y Pika, según la comparación de Hugging Face. Lucy emite de forma continua: fal asegura que permite sesiones de varias horas sin colapso de identidad, aunque no hay publicada ninguna prueba de estrés de larga duración.
- Calidad mínima. Para entregas finales a 1080p o más, el renderizado offline sigue ganando, dado que la salida documentada de la API es 720p. Una estrategia híbrida práctica, propuesta por Tim Simmons, consiste en usarlo para previs en directo: grabar con el móvil, aplicar el tratamiento con Lucy para valorar el plano y después pasar el material por un modelo de vídeo a vídeo offline para obtener la calidad final.
- Cómo escala el coste. Las herramientas offline cobran por clip generado; Lucy cobra por cada segundo activo del stream, un modelo que se dispara cuando lo llevas a horas de emisión (lo vemos en la siguiente sección).
¿Qué busca realmente la gente? En r/generativeAI, u/TastyFooting resumió el atractivo principal:
«Generación de vídeo a vídeo en tiempo real con un prompt de texto. Se acabaron los tiempos de renderizado». (fuente)
Los hilos de la comunidad repiten dos preguntas abiertas: u/ai_art_is_art plantea «¿Tiene alguna utilidad este tipo de modelo? ¿VTubing?», mientras que un creador de r/AINewsAndTrends se pregunta si «funciona igual de bien fuera de las demos». La página del modelo de fal señala como usos el live shopping y la prueba virtual de ropa, la colocación de productos en tiempo real, los streams interactivos, la transformación de escenas dentro de apps, los videojuegos y la puesta en escena virtual durante recorridos en directo. El análisis de Hugging Face añade VTubing y la creación de variaciones de anuncios. Para entender mejor cómo la generación en tiempo real está cambiando el panorama de las API de vídeo, consulta nuestro análisis de SeedRealtime.
Cuánto cuesta realmente un stream: $0.02/s no es la cifra importante
Hay dos vías publicadas y dos precios:
| Vía | Tarifa | Una hora activa | Notas |
|---|---|---|---|
| API directa de Decart | $0.02/s (720p) | $72 | Las cuentas nuevas reciben créditos de prueba; el precio por volumen se puede negociar |
| fal serverless | $0.04/s | $144 | Incluye Playground y no exige mínimos |
Los ejemplos de precios de Decart sirven para hacerse una idea del extremo pequeño: una sesión realtime de 30 segundos cuesta $0.60 y una edición offline de 5 segundos a 720p cuesta $0.20. Ambas plataformas contabilizan los segundos de generación activa, no el tiempo que pasan los espectadores, según sus respectivas páginas de precios. La cuenta que importa aparece en el otro extremo:
Con cuatro horas activas por día laborable, fal factura unos $576 diarios, o aproximadamente $12,700 durante un mes de 22 días laborables, sin contar los costes de red y moderación. La generación continua convierte un precio unitario bajo en un problema de concurrencia por hora: en una app donde cada espectador abre su propio stream de Lucy, la cifra por hora se multiplica por la concurrencia. Si comparas este servicio con otras API de generación, las diferencias en la dimensión de facturación —por segundo, por clip o por token— están explicadas en nuestra guía de precios de las API de generación de vídeo.
Hay dos formas estructurales de contener el gasto. El tiempo en el que la cámara está inactiva no tiene por qué convertirse en tiempo de generación: activa el stream solo cuando haya contenido real. Y la elección del proveedor puede reducir la factura a la mitad: para la misma salida documentada a 720p, la API directa de Decart cuesta la mitad que fal, mientras que fal incluye su Playground, condiciones comerciales y ecosistema. La mejor opción depende de lo que necesites alrededor del modelo, no solo del modelo.
Cómo conseguir acceso: Decart, Playground y fal
La forma más rápida de comprobar cómo reacciona Lucy 2.5 a tu propia cara es utilizar la experiencia web de Decart en lucy.decart.ai o el Playground de demos en demos.decart.ai. Las cuentas nuevas reciben créditos de prueba, que pueden cubrir una primera sesión. Es un buen punto de partida para probar imágenes de referencia y redactar prompts antes de escribir código.
Según la documentación de realtime Lucy 2.5, la integración directa con la API de Decart sigue el flujo WebRTC habitual:
- Obtener las credenciales de la API y crear una sesión realtime para el modelo
lucy-2.5 - Establecer la conexión WebRTC y configurar Self-Anchoring y la mejora de prompts al conectarse (cambiar Self-Anchoring después requiere reconectar)
- Vincular a la sesión el medio de entrada, ya sea en directo o grabado
- Enviar prompts de texto e imágenes de referencia a través de la conexión activa; las referencias pueden actualizarse durante la sesión
- Consumir la pista de salida editada y apoyarse en la reconexión automática integrada (retroceso exponencial, hasta 5 reintentos) si la sesión se interrumpe
La integración a través de fal se resume en cinco pasos:
npm install --save @fal-ai/client- Crear una cuenta de fal y obtener una clave de API desde el panel de control
- Abrir una conexión WebRTC con
decart/lucy-2-5/realtime - Servir JWT de corta duración desde el backend mediante un
tokenProvider(el ejemplo de fal utiliza una caducidad del token de 10 segundos). No es una configuración pensada para poner la clave directamente en el frontend del navegador - Gestionar resultados y errores con
onResult/onErrory enviar después los prompts a través de la conexión en directo
La página del modelo de fal indica que admite JavaScript, Python y REST puro como vías de cliente. En OBS conviene separar el prototipo de producción: para probar un estilo, basta con capturar la experiencia de Decart mediante una fuente de navegador o una ventana; en producción, la canalización debería ingerir la salida WebRTC de tu propia integración con la API. El análisis de Hugging Face recoge el uso de OBS mediante WebRTC sin modificar la configuración de emisión existente, pero tendrás que validar la ingestión, la latencia y el comportamiento de reconexión en tu propia infraestructura. Ese mismo análisis menciona SDK para Android e iOS en aplicaciones móviles. Lucy 2.1 sigue disponible en fal si quieres comparar el comportamiento entre versiones. Para una evaluación más amplia de fal como plataforma, consulta nuestro análisis de fal.ai.
Antes de emitir: las normas de transparencia ya se aplican
Un modelo capaz de cambiar en directo el estilo de las personas, su ropa y sus entornos convierte el cumplimiento normativo en un requisito de ingeniería, no en una nota al pie. La política de uso aceptable de Decart (actualizada el 12 de febrero de 2026) prohíbe suplantar a una persona real sin una comunicación clara y visible y sin su consentimiento verificable. También exige informar cuando el contenido se ha generado o manipulado con IA, aplicar una moderación adecuada y conservar marcas legibles por máquina siempre que sea técnicamente viable. Por separado, las obligaciones de transparencia de la UE, vigentes desde el 2 de agosto de 2026, exigen marcar de forma legible por máquina el contenido detectable generado por IA y comunicarlo cuando se trate de usos propios de los deepfakes. Si tu despliegue se dirige a la UE, confirma las obligaciones aplicables de transparencia y procedencia antes del lanzamiento, no después.
¿Deberías desarrollar sobre Lucy 2.5 hoy?
| Tu proyecto | Veredicto |
|---|---|
| Efectos para streams en directo, VTubing y vídeo interactivo con la audiencia | Desarrolla ya: este es el terreno natural de la tecnología |
| Prueba de ropa en live commerce y demostraciones de colocación de producto | Desarrolla ya, prototipa a 720p y comprueba el aislamiento de la edición con tus propios vídeos |
| Variaciones y localización de anuncios a partir de un recurso base | Haz un piloto ya: es un caso de uso inicial plausible y con una economía clara |
| Previsualización en directo antes de un render offline final | Desarrolla ya: $0.60 por una prueba visual de 30 segundos sale a cuenta frente a repetir un rodaje |
| Entregas finales de calidad 1080p o superior | Espera: la salida documentada de la API es 720p |
| Streams continuos a gran escala con presupuesto ajustado | Espera o limita la generación: la facturación por hora crece más rápido que la tarificación por clip |
La variable que conviene vigilar es esta: si Decart lanza una ruta pública a 1080p, la brecha de calidad entre offline y realtime se reducirá de forma significativa. Hasta entonces, considera 720p como el contrato y la cifra superior como una declaración de intenciones.
Preguntas frecuentes sobre Lucy 2.5 realtime video
¿Lucy 2.5 es realmente tiempo real?
Lo es en el sentido de que aplica las ediciones a un stream WebRTC en directo a los 30 fps anunciados, con una latencia del modelo situada por debajo de 30–40 ms. No se ha publicado ninguna medición independiente de extremo a extremo (desde la captura hasta la reproducción), así que «tiempo real» significa por ahora verificado en demos, no verificado mediante benchmarks.
¿Qué resolución ofrece la API de Lucy 2.5?
La API documenta una salida de 1280 × 720 en formato 16:9 o 9:16. El material de lanzamiento anuncia 1080p, pero a finales de agosto de 2026 no hay documentado públicamente ningún endpoint 1080p.
¿Cuánto cuesta Lucy 2.5 por hora?
La API directa de Decart cobra $0.02 por segundo activo a 720p: $72 por hora activa. En fal, el mismo modelo cuesta $0.04 por segundo, es decir, $144 por hora activa. En ambos casos se factura el tiempo de generación activa, no el tiempo de los espectadores.
¿Funciona Lucy 2.5 con OBS?
Sí, para prototipos: la experiencia web puede utilizarse como fuente de OBS mediante una fuente de navegador o la captura de una ventana. En producción, prueba primero un flujo de ingestión WebRTC en tu propia infraestructura de emisión.
¿Lucy 2.5 o Lucy 2.1?
Según la comparación de versiones de fal, Lucy 2.5 amplía la superficie de edición —objetos, ropa, personajes, atributos, fondos, estilo y VFX— y promete una mejor obediencia a los prompts, mayor aislamiento de las ediciones y más fidelidad en las referencias. Lucy 2.1 sigue disponible en fal como endpoint realtime anterior si necesitas una base de estabilidad conocida. Prueba ambos con tus propios vídeos.