# Optimized Latent Consistency (SDv1.5) API

> Transformation image-vers-image en quelques étapes sur Stable Diffusion 1.5 avec cohérence latente et contrôle de l'intensité

Restyle ou modifie une image de base à partir d'un prompt textuel, avec une approche de cohérence latente nécessitant seulement quelques étapes. `num_inference_steps` vaut 4 par défaut et va jusqu'à 12. `strength` (0 à 1) définit l'écart du résultat par rapport à l'entrée, et jusqu'à 8 images peuvent être renvoyées par appel. `mask_url`, `negative_prompt` et `seed` sont facultatifs.

- Model id: `lcm-sd15-i2i`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.007 / image (cheapest run $0.007 (7 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/lcm-sd15-i2i`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/lcm-sd15-i2i`
- Docs page: https://doitong.com/fr/developers/models/lcm-sd15-i2i

## Pricing

Price: **$0.007 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.007 = 7 API credits (1 image × 7 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/lcm-sd15-i2i` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Décrivez l’image que vous souhaitez générer avec le plus de détails possible pour obtenir les meilleurs résultats. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Image de base pour le traitement. |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL indiquant un masque, fournie pour assurer la compatibilité avec le traitement LCM générique. |
| `strength` |  | number | no | `0.8` | 0 – 1 | Paramètre d’intensité de l’image. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Prompt négatif indiquant les détails d’image indésirables. Il peut exclure les couleurs, les objets, le décor ou des caractéristiques et qualités plus fines, comme une moustache, du flou ou une faible résolution. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Graine permettant de reproduire des images dans Stable Diffusion. Une image peut être reproduite exactement à chaque exécution en conservant la version du modèle, le prompt et la graine inchangés. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 16 | Force d'adhérence au prompt pour la sélection d'image, exprimée comme CFG (Classifier Free Guidance). |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `4` | 1 – 12 | Nombre d’étapes d’inférence pour la génération d’image, avec une meilleure qualité aux valeurs élevées au prix d’un temps de génération plus long. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Taille de la liste d’images renvoyée, générées avec un prompt et un prompt négatif communs, mais une graine distincte pour chaque image. |
| `enable_safety_checks` |  | boolean | no | `true` |  | Activation de la vérification de sécurité de la sortie, que seuls les comptes autorisés peuvent désactiver ; toutes les requêtes non autorisées sont vérifiées. Lorsque la valeur est true, l’image résultante est contrôlée pour détecter tout contenu potentiellement non sécurisé et remplacée par une image noire si nécessaire. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Identifiant de requête permettant d'associer une réponse à la requête qui l'a produite. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Le filtrage peut être assoupli en définissant false, si l'appelant est autorisé. |

File parameters (`image`, `mask`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/lcm-sd15-i2i?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.ru/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/lcm-sd15-i2i?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "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 + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "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/lcm-sd15-i2i", 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"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.ru/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "lcm-sd15-i2i",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "lcm-sd15-i2i",
  "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": 7,
    "usd": "0.007",
    "charged": 7,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "num_inference_steps": 4,
    "request_id": "",
    "nsfw_content_detected": [
      false
    ]
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | Informations de fichier pour les images générées. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Seed de génération d'images, y compris la valeur choisie aléatoirement si l'entrée n'en fournissait pas ; sinon, il reprend la valeur fournie. |
| `num_inference_steps` | integer | Nombre d’étapes d’inférence résolu pour la génération d’image, provenant de l’entrée lorsqu’elle est fournie, sinon de la valeur par défaut. |
| `request_id` | string | Identifiant de requête permettant d'associer une réponse à la requête qui l'a produite. |
| `nsfw_content_detected` | array of boolean | Résultats de sécurité par image sous forme de liste booléenne : chaque entrée indique un contenu potentiellement non sécurisé, ou false lorsque la vérification de sécurité est désactivée. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/lcm-sd15-i2i
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=lcm-sd15-i2i
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/lcm-sd15-i2i