GOT OCR 2.0
統合
モデルID
got-ocr/v2
# 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/got-ocr/v2?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/got-ocr/v2?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/got-ocr/v2", 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/ja/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": "got-ocr/v2",
"input": {}
}
Doitong APIを通じてGOT OCR 2.0モデル(got-ocr/v2)を呼び出します。エージェント向けドキュメント: https://doitong.com/ja/developers/models/got-ocr/v2.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/got-ocr/v2?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{}
レスポンスのステータスが"queued"または"running"の場合、"succeeded"になるまでGET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20をポーリングしてください。ファイルはoutputs[].urlにあります。同じボディでPOST https://api.doitong.ru/v1/quote/got-ocr/v2を実行すると、実行前の正確な価格が返されます。
このリクエスト: ≈$0.05 50 APIクレジット · ≈ ₽5.27 このページで実行
新しいAPIキーです。 これは今だけ表示され、コードと下記のAPIキー欄にすでに入力されています。秘密にしてください。ブラウザで実行されるコードに決して含めないでください。
StepFun · データ (JSON)
最初の結果がここに表示されます
以下でリクエストを作成し、APIキーで実行してください。出力はストレージにコピーされ、永久保存または無料で7日保存されます。
リクエストを作成
コントロールはモデルスキーマから生成されます。値を変更するとコードと価格が更新されます。
POST
/run/got-ocr/v2?wait=20
見積もり → $0.05
# 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/got-ocr/v2?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/got-ocr/v2?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/got-ocr/v2", 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": "got-ocr/v2",
"input": {},
"wait_seconds": 20
}
}
}
GOT OCR 2.0について
`input_image_urls`のリストで指定された画像からテキストを抽出します。文書テキスト、シーン内のテキスト、表、グラフ、数式、その他の専門的なコンテンツを処理できます。整形出力には`do_format`を、提供されたすべての画像を1つの結果に結合するには`multi_page`を有効にします。出力のリストを返します。
パラメータ
名前型
デフォルト許可される値
説明
input_image_urls任意
型url[] · image
デフォルト[]
画像を指すURL。
do_format任意
型boolean
デフォルトfalse
整形済みの出力を生成するかどうか。
multi_page任意
型boolean
デフォルトfalse
指定された画像を1つの出力に結合するかどうか。
必須
ファイルパラメータには、公開されたhttps:// URL、10 MBまでのdata: URI、またはアップロードしたファイルのfile_urlを指定します。 ファイル
出力
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "got-ocr/v2",
"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": 50,
"usd": "0.05",
"charged": 50,
"refunded": 0
},
"input": {},
"output": {
"outputs": [
"string"
]
},
"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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
ファイルの保存期間を選択すべてのoutputs[].urlはストレージ上のコピーです。アカウント設定または?storage=により、永久保存(GB・月単位で有料)または無料で7日保存できます。
すべてのモデルで同じ形式画像、動画、音声のいずれでも、type、url、content_type、width、height、durationが含まれます。outputはモデル独自の結果オブジェクトです。
出力フィールド
- outputs
- array of stringモデルが生成した結果。
その他のモデル: ビジョン
AIエージェント向け:このページのMarkdown版はこちらです: https://doitong.com/ja/developers/models/got-ocr/v2.md. すべてのモデルとガイド: https://doitong.com/developers/llms.txt