Crea tu propio Higgsfield: una app de generación de imágenes y videos con IA usando InsForge y Cursor

¿Alguna vez quisiste crear tu propia plataforma de generación de contenido con IA, al estilo de Higgsfield, con imágenes, videos, audio, sistema de créditos y pagos incluidos? Hoy en día es totalmente posible y mucho más fácil de lo que parece, gracias a plataformas como InsForge, un backend as a service pensado para agentes de código que se encarga de toda la parte complicada: autenticación, base de datos PostgreSQL, almacenamiento de archivos, comunicación en tiempo real, pagos con Stripe, despliegue y hasta acceso directo a modelos de IA.

En este artículo te muestro cómo construí FaztField, un clon de Higgsfield, desde cero, usando Cursor como agente de código e InsForge como backend completo. Sin escribir el backend a mano, sin configurar API keys de proveedores externos y sin pelear con webhooks.

¿Qué es InsForge?

Si nunca has trabajado con un backend as a service, piensa en InsForge como una alternativa a Supabase, solo que con más características integradas y diseñada desde cero para trabajar con IA y agentes de código. De hecho, es incluso más fácil de usar que Supabase, y lo vas a comprobar en este ejemplo.

InsForge te ofrece todo lo que necesita una aplicación web moderna:

• Autenticación — email/contraseña, verificación por código, proveedores sociales.
• Base de datos PostgreSQL administrada, lista para usar.
• Edge Functions (funciones serverless) para lógica personalizada y conexión con servicios externos.
• Cloud Storage para guardar archivos (imágenes, videos, audios), como un S3 integrado.
• Model Gateway — acceso directo a modelos de IA de OpenAI, Anthropic, Google, xAI (Grok), Amazon Nova, DeepSeek, Qwen y más, sin contratar proveedores externos.
• Realtime — datos en tiempo real para chats o interfaces que se actualizan solas.
• Cron Jobs para tareas programadas.
• Bases de datos vectoriales (ideal para RAG), analíticas e integración con procesadores de pago como Stripe.
• Sites — despliegue del proyecto completo a producción.

La gracia está en que todo esto se opera desde tu agente de código (Cursor, Claude Code, Codex, etc.) mediante un CLI o un MCP. Tú pides en lenguaje natural y el agente configura tablas, autenticación, storage y funciones directamente en tu cuenta de InsForge.

El proyecto: un clon de Higgsfield

Para quien no la conoce, Higgsfield es una plataforma que genera imágenes, videos y audio con IA. Funciona como un wrapper de muchos modelos, pero con una interfaz muy bien diseñada, pensada para crear contenido de redes sociales, publicidad o incluso cortometrajes.

Nuestro clon, FaztField, va a tener:

• Generación de imágenes y videos a partir de prompts (incluso con imágenes de referencia).
• Presets de estilo: Cinematic, Y2K, Product Shot, Anime, Editorial.
• Galería personal donde cada usuario solo ve sus propias generaciones, con opción de ver el prompt usado, regenerar y descargar.
• Sistema de créditos: cada usuario empieza con 20, cada generación consume 1, y al llegar a cero debe comprar más.
• Showcase público donde los usuarios comparten creaciones y otros pueden dar like o dislike.
• Chat con IA para idear el contenido antes de generarlo.
• Dictado por voz para escribir prompts hablando.
• Compra de créditos con Stripe.
• Despliegue a producción.

Paso 1: crear el proyecto en InsForge

Entra a insforge.dev, regístrate con una cuenta gratuita (GitHub o Google) y crea un proyecto nuevo. En mi caso lo llamé faztfield.

Al crear el proyecto, InsForge te muestra cómo instalar sus herramientas en el agente que uses. Tiene accesos rápidos para Claude Code, Codex, Cursor y otras herramientas con agentes. Hay dos formas de conectarse:

• CLI — la opción que recomiendo para desarrollo, es lo más común y directo.
• MCP — úsalo solo si tu herramienta no permite un CLI (por ejemplo, Claude Desktop u otra app de escritorio).

Paso 2: generar la base de la aplicación con Cursor

Yo usé Cursor con su administrador de agentes, la vista que permite lanzar múltiples agentes en paralelo. Creé una carpeta nueva (faztfield), la abrí en Cursor y en modo plan le pasé este prompt:

Crea una app similar a Higgsfield AI, con backend completo en InsForge
(auth, base de datos Postgres, storage y Model Gateway para el acceso a
los modelos de IA): una plataforma web donde los usuarios generan
creatividades visuales con IA a partir de un prompt o una imagen de
referencia.

No uses ningún servicio externo ni API keys propias — todo el acceso a
modelos pasa por el Model Gateway de InsForge. Frontend con Next.js
(App Router) y Tailwind.

Funcionalidades:

1. Auth: registro e inicio de sesión con InsForge. Cada usuario solo ve
   sus propias generaciones.
2. Generador: el usuario escribe un prompt y opcionalmente sube una
   imagen de referencia (se guarda en el storage de InsForge). Puede
   elegir un "preset" de estilo (ej: Cinematic, Y2K, Product Shot,
   Anime, Editorial) que modifica el prompt final enviado al modelo.
3. Generación: la app llama al Model Gateway para generar la imagen,
   guarda el resultado en storage y registra la generación en Postgres
   (usuario, prompt, preset, referencia, url del asset, fecha).
4. Galería: grid con todas las generaciones del usuario, con opción de
   ver el prompt usado, regenerar con el mismo prompt y descargar.
5. Sistema de créditos: cada usuario empieza con 20 créditos, cada
   generación consume 1. Mostrar el saldo en el header y bloquear la
   generación si llega a 0.
6. UI oscura tipo Higgsfield: hero con las últimas generaciones de la
   comunidad (opcional), sidebar con presets, área central de creación.

Empieza revisando la documentación del CLI de InsForge para crear el
proyecto y configurar auth, storage y base de datos. Antes de escribir
código, dame el plan de implementación paso a paso para aprobarlo.

Fíjate en dos detalles del prompt. Primero, la línea que recalca no usar ningún servicio externo ni API keys propias: todo el acceso a modelos debe pasar por el Model Gateway de InsForge. Sin esa instrucción explícita, el agente puede intentar integrar una API externa. Segundo, el cierre pide el plan de implementación antes de escribir código, para poder aprobarlo primero.

Un truco alternativo: puedes pedirle al agente que primero genere el proyecto con datos mock (simulados) y que integre InsForge después ("no integres InsForge aún, después de generar el proyecto yo te diré qué hacer"). Así el agente crea toda la estructura y la interfaz primero, y luego conectas el backend real con el comando de enlace.

Al darle Build in parallel, Cursor genera todo el frontend y la estructura del proyecto. Al ejecutarlo tienes un dashboard funcional, aunque todavía con datos simulados.

Paso 3: conectar con InsForge

Desde el panel de InsForge, en la opción de Cursor, copias el prompt de instalación que te dan (incluye los comandos, los paquetes y cómo enlazar el proyecto) y se lo pegas al agente. Cursor ejecuta cada paso y vincula el proyecto local con tu nube de InsForge.

Luego, un prompt tan simple como:

"Quita los mocks e integra todo con InsForge"

hace que el agente cree las tablas, configure la autenticación y las migraciones. De nuevo, recomiendo el modo plan: obliga al agente a leer el proyecto completo y a listar todas las modificaciones antes de escribir código.

Con eso hecho, ya puedes registrarte con un correo real en tu app: recibes un código de verificación, lo ingresas, y el usuario aparece registrado y verificado en la sección de autenticación del panel de InsForge.

El Model Gateway: la característica estrella

Aquí está lo más interesante. Al pedir la generación de una imagen (por ejemplo, "crea la imagen de una calle transitada en una ciudad" con el preset Cinematic), la app consume 1 de los 20 créditos iniciales y genera el contenido sin que hayas configurado ninguna API key externa.

Esto es posible por el Model Gateway de InsForge. Desde el panel puedes:

• Ver el gasto por modelo: tokens generados y peticiones de tus usuarios.
• Consultar ejemplos de integración en JavaScript, Python o HTTP directo.
• Explorar el catálogo completo de modelos: OpenAI (incluyendo GPT Image para imágenes realistas, Whisper para dictado por voz, modelos de transcripción), Anthropic, Google Gemini, xAI con Grok, Amazon Nova, y modelos abiertos como DeepSeek y Qwen. Incluso hay modelos recién lanzados disponibles en preview.

Un consejo importante: presta atención al costo por token de cada modelo, porque es lo que les estás dando a tus usuarios. De ahí sale tu planificación de cuántos créditos otorgar y cuánto cobrar por ellos.

Paso 4: agregar funcionalidades en paralelo

Esta es una de las partes más cómodas del flujo con el administrador de agentes de Cursor: puedes tener varios chats trabajando a la vez sin que interfieran entre sí. Mientras un agente escribe código, los otros planifican. Mi flujo fue algo así:

• Chat 1 (features): "Permite generar videos además de imágenes, permite cambiar entre varios modelos de IA, añade un micrófono para dictar el prompt por voz y crea una sección showcase donde los usuarios compartan sus imágenes públicamente y otros puedan dar like."
• Chat 2 (design): mejora de UI usando un skill (más sobre esto abajo).
• Chat 3 (roles): "¿Existen roles en este sistema?" → "Permite crear múltiples roles con permisos a las distintas secciones", gestionados desde un panel admin.
• Chat 4 (chat IA): una sección de chat para conversar primero con la IA, definir la idea, y desde el resumen generar directamente la imagen o el video.
• Chat 5 (audio): "Permite generar audios a partir de texto y escoger entre varios proveedores de voz."

Renombra cada chat (features, design, roles, chat, audio) para no perderte, lanza los planes, apruébalos con Build in parallel y ve saltando entre ellos respondiendo preguntas del agente. Al final del día, todo se reduce a pedir cosas.

El resultado: la app ya genera videos (probé con "haz una demostración de unas zapatillas negras" con preset product shoot, más una imagen de referencia arrastrada con drag and drop), transcribe dictado por voz al instante, y todo lo generado queda en la galería, listo para descargar o publicar en el showcase.

Mejorando la UI con skills

Para el diseño usé UI Skills, una web que lista skills enfocados en interfaces. En particular, el skill interface-design, que se actualiza constantemente y funciona con Cursor, Claude Code y otros agentes.

Se instala con un comando en la terminal (sin gastar tokens del agente), eliges para qué herramienta instalarlo, y crea una carpeta con el skill a nivel de proyecto. Luego simplemente invocas frontend design en el chat y pides: "mejora todas las UI del dashboard y el landing cambiando totalmente el diseño".

Incluso puedes preguntarle qué opciones de rediseño puede implementar y pedirle temas específicos. Yo probé un tema tipo "sala de mando" con morado y negro en neón. Si el resultado no te convence, pides otro rediseño y listo.

Paso 5: pagos con Stripe (sin configurar nada)

Para monetizar, desde un chat nuevo: "Integra pagos con Stripe y permite comprar más créditos desde el dashboard."

Y aquí viene lo mejor: no tuve que configurar API keys ni webhooks ni túneles HTTP. En otros backend as a service tienes que traer las claves de Stripe, configurarlas y montar un túnel para los webhooks en desarrollo. InsForge ya incluye sus propias credenciales de prueba y su propio webhook para el entorno de desarrollo. Solo le dices al agente "configúralo usando el InsForge CLI" y las claves se llenan solas.

El flujo completo funciona de inmediato: eliges un plan de créditos, salta el checkout de Stripe, pagas con datos de prueba, y al volver a la app aparece "pago recibido" con los créditos acreditados. Cuando pases a producción, solo cambias esas claves por las tuyas.

Paso 6: desplegar a producción

InsForge también resuelve el despliegue con su sección Sites. Es tan fácil como decirle al agente: "Despliega mi aplicación en InsForge." Por debajo usa infraestructura tipo Vercel, así que tienes las mismas características de ese tipo de nube, pero con despliegue prácticamente automático.

Al terminar obtienes una URL pública. Probé el flujo completo en producción: registro con un correo nuevo, código de verificación recibido, generación de imágenes ("crea una camiseta de Noruega Mundial 2026, visitante negra"), chat con IA para idear productos para vender por Instagram, generación de video desde el resumen del chat, y compra de créditos. Todo funcionando.

Un vistazo al backend

Lo interesante es que todo esto está visible en el panel de InsForge:

• En Storage están todas las imágenes y videos generados, como un S3 integrado.
• En la base de datos están las tablas de generaciones (prompt + archivo), con las URLs de cada contenido generado.
• En Auth están los usuarios registrados con su estado de verificación.
• En el Model Gateway, el consumo por modelo.

Es decir, no escribimos el backend, pero está ahí, completo y auditable.

Precios

Para crear esta aplicación usé el plan gratuito de InsForge, que es suficiente para desarrollar y probar. Cuando pases a producción, probablemente necesites más espacio y más consumo de modelos de IA para tus usuarios: para eso está el plan de $25 al mes, que quita las limitaciones y escala con cómputo y créditos de IA incluidos.

Conclusión

Crear una aplicación al estilo Higgsfield —con autenticación, generación multimodal, galería, showcase, roles, créditos, pagos y despliegue— suena a semanas de trabajo. Con InsForge manejando todo el backend y la lógica compleja, y Cursor orquestando los cambios con múltiples agentes en paralelo, se reduce a describir lo que quieres.

Y esto no es lo único que hace InsForge: también soporta web scraping, datos en tiempo real para chats y extensión con edge functions. Ya he creado antes un clon de WhatsApp y aplicaciones SaaS con pagos usando esta plataforma.

Si quieres probarlo, puedes crear tu primer proyecto gratis en insforge.dev y comprobar por ti mismo lo fácil que es. Y si tienes una idea de qué otro proyecto te gustaría ver con esta plataforma, déjamela en los comentarios.

Si quieres conocer más, visita fazt.dev, donde puedes reservar asesorías personalizadas sobre cualquier tema.