ReconViaGen 0.5
Интеграциялау
reconviagen-0.5
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/reconviagen-0.5", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/kk/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "reconviagen-0.5",
"input": {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}
}
ReconViaGen 0.5 моделін (reconviagen-0.5) Doitong API арқылы шақырыңыз. Агенттерге арналған құжаттама: https://doitong.com/kk/developers/models/reconviagen-0.5.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}
Жауап күйі "queued" немесе "running" болса, ол "succeeded" болғанша GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 арқылы күйін тексеріңіз; файлдар outputs[].url ішінде болады. Дәл іске қосу бағасын алдын ала алу үшін POST https://api.doitong.com/v1/quote/reconviagen-0.5 сұрауын сол денемен жіберіңіз.
Осы сұрау: 0,30 $ 300 API кредиті Осы бетте іске қосу
Жаңа API кілтіңіз. Ол тек қазір көрсетіледі және кодта, сондай-ақ төмендегі API кілті өрісінде бар. Оны құпия сақтаңыз: браузерде орындалатын кодқа ешқашан енгізбеңіз.
Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады
Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.
Сұрау жасау
Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.
/run/reconviagen-0.5?wait=20
бағасы → 0,30 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/reconviagen-0.5", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "reconviagen-0.5",
"input": {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Осы сұрауды іске қосу
Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу
ReconViaGen 0.5 туралы
`image_urls` арқылы 3D модель жасайды; мұнда бір нысанның 1-ден 16-ға дейінгі көрінісі беріледі, көріністер саны артқан сайын қайта құру сапасы жақсарады. PBR материалдары бар GLB файл қайтарады. `resolution` 512, 1024 немесе 1536, `texture_size` 1024, 2048 немесе 4096 болады, ал `decimation_target` тор төбелерінің санын 5,000-нан 2,000,000-ға дейін белгілейді. `ss_source` және `multi_image_strategy` құрылым мен көріністердің біріктірілу тәсілін, ал әр кезеңнің жеке бағыттау және сэмплинг басқару элементтерін таңдайды.
Параметрлер
Канондық атауды немесе төл атауды жіберіңіз, екеуін қатар жібермеңіз. Канондық атаулар
seedміндетті емес
resolutionміндетті емес
ss_sourceміндетті емес
ss_guidance_strengthміндетті емес
ss_guidance_rescaleміндетті емес
ss_sampling_stepsміндетті емес
ss_rescale_tміндетті емес
slat_guidance_strengthміндетті емес
slat_guidance_rescaleміндетті емес
slat_sampling_stepsміндетті емес
slat_rescale_tміндетті емес
shape_slat_guidance_strengthміндетті емес
shape_slat_guidance_rescaleміндетті емес
shape_slat_sampling_stepsміндетті емес
shape_slat_rescale_tміндетті емес
tex_slat_guidance_strengthміндетті емес
tex_slat_guidance_rescaleміндетті емес
tex_slat_sampling_stepsміндетті емес
tex_slat_rescale_tміндетті емес
decimation_targetміндетті емес
texture_sizeміндетті емес
image_urlsміндетті
images
multi_image_strategyміндетті емес
enable_safety_checkerміндетті емес
Файл параметрлері жалпыға қолжетімді https:// URL мекенжайын, 10 MB-қа дейінгі data: URI мекенжайын немесе жүктеп салынған файлдың file_url мәнін қабылдайды. Файлдар
Шығыс
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "reconviagen-0.5",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 300,
"usd": "0.30",
"charged": 300,
"refunded": 0
},
"input": {
"image_urls": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
},
"output": {
"model_glb": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
},
"seed": 42
},
"outputs": [
{
"type": "file",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_size": 1843200,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
Шығыс өрістері
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}PBR материалдары бар 3D модель қамтылған генерацияланған GLB.
- seed
- integerГенерация кезінде қолданылатын seed.
Қосымша модельдер: Кескіннен 3D-ге
AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/reconviagen-0.5.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt