Firered Image Edit

इंटीग्रेट करें

मॉडल id firered-image-edit

# 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/firered-image-edit?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",
    "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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

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/firered-image-edit?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",
    "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.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",
    "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/firered-image-edit", 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/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "firered-image-edit",
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "images": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  }
}

Firered Image Edit मॉडल (firered-image-edit) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/firered-image-edit.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/firered-image-edit?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

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

यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/firered-image-edit चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।

यह अनुरोध: ≈$0.033 33 API क्रेडिट · ≈ ₽3.48 इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें

Xiaohongshu इमेज एडिटिंग #image-editing#firered

निर्देश-आधारित छवि संपादक, जो कई संदर्भ छवियाँ और अंग्रेज़ी या चीनी प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है

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Xiaohongshu · इमेज

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नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

प्रति रन अनुमानित कीमत

अनुमानित कीमत

$0.033प्रति रन

33 API क्रेडिट · ≈ ₽3.48

प्रति रन निश्चित कीमत, केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है।

चलाएँ · $0.033

केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है; विफलता पर अपने-आप रिफंड किया जाता है।

num_outputs डिफ़ॉल्ट 1

एक सामान्य रन की सामान्य लागत के आधार पर अनुमानित। कोटेशन वही है जो रन के लिए लिया जाएगा।

कोटेशन एंडपॉइंट: POST /quote/{id}

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

prompt •आवश्यक

अंग्रेज़ी या चीनी में लिखा इमेज-संपादन अनुरोध, जिसमें लागू किए जाने वाले बदलाव निर्दिष्ट हों।

images •आवश्यक image_urls

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

एक इमेज संपादित करने या कई इमेज को संदर्भ के रूप में उपयोग करने के लिए इमेज URL दें। संदर्भ-आधारित कार्यों में वर्चुअल ट्राय-ऑन और संदर्भ इमेज की शैली स्थानांतरित करना शामिल है।

image_size

इमेज के आयाम; None नया आउटपुट आकार निर्दिष्ट करने के बजाय इनपुट आयामों को बनाए रखता है।

num_outputs num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

उन्नत negative_prompt · output_format · acceleration · num_inference_steps · guidance_scale · seed · enable_safety_checker

negative_prompt डिफ़ॉल्ट

निर्माण के दौरान उपयोग किया गया नकारात्मक प्रॉम्प्ट।

output_format डिफ़ॉल्ट png

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

acceleration डिफ़ॉल्ट regular

इन्फ़रेंस गति को अनुकूलित करने के लिए त्वरण सेटिंग।

num_inference_steps डिफ़ॉल्ट 30

इन्फ़रेंस चरणों की संख्या, जिसे सामान्यतः बेहतर गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए बढ़ाया जा सकता है।

guidance_scale डिफ़ॉल्ट 4

क्लासिफ़ायर-फ़्री गाइडेंस के माध्यम से नियंत्रित प्रॉम्प्ट अनुपालन: इस स्केल को बढ़ाने से निर्माण प्रॉम्प्ट के अधिक अनुरूप होता है।

seed

दोहराए जा सकने वाले इमेज निर्माण के लिए seed: मॉडल संस्करण अपरिवर्तित होने पर समान प्रॉम्प्ट और seed से समान इमेज बनती है।

POST /run/firered-image-edit?wait=20 कोटेशन → $0.033

# 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/firered-image-edit?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",
    "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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

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/firered-image-edit?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",
    "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.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",
    "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/firered-image-edit", 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": "firered-image-edit",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "images": [
          "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
        ]
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

यह अनुरोध चलाएँ

API कुंजी

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। इस ब्राउज़र में याद रखें API कुंजी प्राप्त करें

Firered Image Edit के बारे में

`prompt` में लिखे निर्देश के आधार पर अंग्रेज़ी या चीनी में एक या अधिक छवियों को संपादित करता है। `image_urls` में वर्चुअल ट्राय-ऑन या स्टाइल ट्रांसफ़र जैसे कार्यों के लिए कई संदर्भ रखे जा सकते हैं। `num_images` को 1 से 4, `num_inference_steps` को 2 से 50 और `guidance_scale` को 1 से 10 तक सेट किया जा सकता है; आउटपुट png या jpeg में लिया जा सकता है।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण

promptआवश्यक

प्रकारstring

image_sizeवैकल्पिक

प्रकारobject

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

num_inference_stepsवैकल्पिक

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट30

2 – 50

seedवैकल्पिक

प्रकारinteger | null

guidance_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट4

1 – 10

num_imagesवैकल्पिक num_outputs

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट1

1 – 4

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

enable_safety_checkerवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

सुरक्षा जाँच, जो असुरक्षित चिह्नित इमेज के स्थान पर काली इमेज लौटाती है। true मान जाँच सक्षम करता है; false इसे केवल अधिकृत खातों के लिए अक्षम करता है, जबकि बिना प्राधिकरण वाले अनुरोधों की जाँच हमेशा की जाती है।

output_formatवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टpng

jpegpng

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

image_urlsआवश्यक images

प्रकारurl[] · image

negative_promptवैकल्पिक

प्रकारstring

डिफ़ॉल्ट

निर्माण के दौरान उपयोग किया गया नकारात्मक प्रॉम्प्ट।

accelerationवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टregular

noneregularhigh

इन्फ़रेंस गति को अनुकूलित करने के लिए त्वरण सेटिंग।

आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "firered-image-edit",
  "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": 33,
    "usd": "0.033",
    "charged": 33,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_urls": [
      "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,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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"
  }
}

आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।

हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।

आउटपुट के फ़ील्ड

images: array of object {url, width, height, content_type}परिणामी संपादित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
timings: object
seed: integerइमेज-निर्माण seed, जिसमें इनपुट में seed न दिए जाने पर यादृच्छिक रूप से चुना गया मान शामिल है; अन्यथा, यह दिए गए मान को दोहराता है।
has_nsfw_concepts: array of booleanबताता है कि बनाई गई इमेज में NSFW अवधारणाएँ दिखाई देती हैं या नहीं।
prompt: stringइमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।