# Fibo 2.0 Edit API

> 1~4개의 이미지를 입력받고 단일 이미지 영역 편집에 선택적 마스크를 지원하는 지시 기반 편집기

`image_urls`에 지정된 1~4개의 이미지를 편집하며, `instruction`에서는 이미지를 <image_1>, <image_2> 등으로 참조합니다. 배경 교체와 제품 재배치에 유용합니다. 단일 이미지 요청에서는 `mask_url`로 편집 영역을 제한할 수 있습니다. `aspect_ratio`는 16개의 값을 제공하며, 구조화된 `vgl` 문서를 전달하거나 재사용할 수 있습니다.

- Model id: `bria/fibo-2/edit`
- Made by: Bria AI
- Category: Image Editing
- Output: image
- Price: $0.04 / image (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/bria/fibo-2/edit`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/bria/fibo-2/edit`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/bria/fibo-2/edit

## Pricing

Price: **$0.04 / image**. Billed per generated image.

The full example input below costs $0.04 = 40 API credits (1 image × 40 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/bria/fibo-2/edit` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_urls` | `images` | array of image URL | yes |  | 1 – 4 items | 제출 순서에 따라 <image_1>, <image_2> 등으로 색인되는 편집 입력입니다. 파일 또는 URL로 이미지 1–4개를 제공합니다. |
| `instruction` |  | string \| null | no |  |  | 함께 제공된 경우 'vgl'을 수정하는 편집 지침입니다. 그렇지 않으면 자유 형식 요청을 VGL 문서로 확장하여 응답에 포함합니다. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) \| null | no |  | `1:1`, `1:2`, `1:3`, `1:4`, `1:5`, `2:1`, `2:3`, `3:1`, `3:2`, `3:4`, `4:1`, `4:3`, `4:5`, `5:1`, `5:4`, `9:16`, `9:21`, `10:16`, `16:9`, `16:10`, `21:9` | 약 1메가픽셀 출력의 가로세로 비율 설정입니다. 입력 이미지가 하나이면 이 설정과 관계없이 해당 비율을 유지합니다. 입력이 여러 개이고 설정을 생략하면 첫 번째 이미지의 비율을 사용합니다. |
| `seed` |  | integer | no | `5555` | 0 – 2,147,483,647 | 재현 가능한 결과를 위해 무작위성을 제어하는 시드로, 0부터 2147483647까지입니다. |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | 이미지가 하나인 요청에 사용하는 편집 마스크입니다. 해당 이미지와 크기가 같은 파일 또는 URL로 제공합니다. 흰색은 재생성 영역을, 검은색은 나머지 영역을 나타냅니다. 결과는 입력 크기를 사용하며 마스크 외부의 픽셀을 유지합니다. |
| `vgl` |  | object {short_description, objects, background_setting, lighting, aesthetics, photographic_characteristics, style_medium, text_render, context, artistic_style, edit_instruction} \| null | no |  |  | 이전 응답에서 재사용할 수 있는 VGL (Visual Generation Language) 문서입니다. 'instruction'과 함께 사용하면 첫 번째 이미지를 나타내고 편집의 기준을 제공합니다. 'instruction'이 없으면 변경 없이 편집할 내용을 지정하며 'edit_instruction'을 포함해야 합니다. |
| `vgl.short_description` |  | string \| null | no |  |  | 의도한 출력 이미지에 대한 간단한 설명입니다. |
| `vgl.objects` |  | array of object {description, location, relationship, relative_size, shape_and_color, texture, appearance_details, number_of_objects, pose, expression, clothing, action, gender, skin_tone_and_texture, orientation} \| null | no | `[]` |  | 생성 이미지의 콘텐츠를 목록으로 지정합니다. 각 객체의 속성과 다른 객체와의 관계를 기록합니다. |
| `vgl.objects[].description` |  | string \| null | no |  |  | 의도한 출력 객체에 대한 설명입니다. |
| `vgl.objects[].location` |  | string \| null | no |  |  | 이미지 내 객체의 위치입니다. |
| `vgl.objects[].relationship` |  | string | yes |  |  | 객체와 이미지의 다른 객체 간 관계입니다. |
| `vgl.objects[].relative_size` |  | string \| null | no |  |  | 이미지 대비 객체의 크기입니다. |
| `vgl.objects[].shape_and_color` |  | string \| null | no |  |  | 객체의 형태와 색상입니다. |
| `vgl.objects[].texture` |  | string \| null | no |  |  | 객체의 질감입니다. |
| `vgl.objects[].appearance_details` |  | string \| null | no |  |  | 객체의 외관을 설명하는 세부 정보입니다. |
| `vgl.objects[].number_of_objects` |  | integer \| null | no |  |  | 이미지 내 객체 수입니다. |
| `vgl.objects[].pose` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체의 포즈입니다. |
| `vgl.objects[].expression` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체의 표정입니다. |
| `vgl.objects[].clothing` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체가 입은 의상입니다. |
| `vgl.objects[].action` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체가 수행하는 동작입니다. |
| `vgl.objects[].gender` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체의 성별입니다. |
| `vgl.objects[].skin_tone_and_texture` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체의 피부 질감과 톤입니다. |
| `vgl.objects[].orientation` |  | string \| null | no |  |  | 묘사된 객체의 방향입니다. |
| `vgl.background_setting` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 배경 설정입니다. |
| `vgl.lighting` |  | object {conditions, direction, shadows} \| null | no |  |  | 생성 이미지의 조명입니다. |
| `vgl.lighting.conditions` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 조명 조건입니다. |
| `vgl.lighting.direction` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 조명 방향입니다. |
| `vgl.lighting.shadows` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지에 표현할 그림자입니다. |
| `vgl.aesthetics` |  | object {composition, color_scheme, mood_atmosphere} \| null | no |  |  | 생성 이미지의 미적 특성입니다. |
| `vgl.aesthetics.composition` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 구도입니다. |
| `vgl.aesthetics.color_scheme` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 색상 팔레트입니다. |
| `vgl.aesthetics.mood_atmosphere` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 분위기와 정서입니다. |
| `vgl.photographic_characteristics` |  | object {depth_of_field, focus, camera_angle, lens_focal_length} \| null | no |  |  | 생성 이미지의 사진 속성입니다. |
| `vgl.photographic_characteristics.depth_of_field` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 피사계 심도입니다. |
| `vgl.photographic_characteristics.focus` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 초점입니다. |
| `vgl.photographic_characteristics.camera_angle` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 카메라 각도입니다. |
| `vgl.photographic_characteristics.lens_focal_length` |  | string \| null | no |  |  | 초점 거리로 표현한 생성 이미지의 렌즈 설정입니다. |
| `vgl.style_medium` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 예술적 매체입니다. |
| `vgl.text_render` |  | array of object {text, location, size, color, font, appearance_details} \| null | no | `[]` |  | 이미지에 포함할 텍스트 항목 목록입니다. |
| `vgl.text_render[].text` |  | string | yes |  |  | 렌더링할 텍스트입니다. 제공된 문구를 정확히 재현하도록 fibo-2에 이미지로 시각적으로도 제시됩니다. |
| `vgl.text_render[].location` |  | string \| null | no |  |  | 이미지 내 텍스트 위치입니다. |
| `vgl.text_render[].size` |  | string \| null | no |  |  | 이미지 내 텍스트 크기입니다. |
| `vgl.text_render[].color` |  | string \| null | no |  |  | 텍스트에 사용할 색상입니다. |
| `vgl.text_render[].font` |  | string \| null | no |  |  | 텍스트의 글꼴 스타일입니다. |
| `vgl.text_render[].appearance_details` |  | string \| null | no |  |  | 텍스트 외관에 대한 추가 세부 정보입니다. |
| `vgl.context` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 맥락입니다. |
| `vgl.artistic_style` |  | string \| null | no |  |  | 생성 이미지의 예술적 스타일입니다. |
| `vgl.edit_instruction` |  | string \| null | no |  |  | 이미지 편집 방법을 설명하는 지침입니다. |

File parameters (`images`, `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
{
  "images": [
    "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  ]
}
```

A fuller example:

```json
{
  "image_urls": [
    "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/bria/fibo-2/edit?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_urls": [
      "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/bria/fibo-2/edit?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image_urls": [
      "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 = {
    "image_urls": [
        "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/bria/fibo-2/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"])
```

### 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": "bria/fibo-2/edit",
      "input": {
        "image_urls": [
          "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": "bria/fibo-2/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": 40,
    "usd": "0.04",
    "charged": 40,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_urls": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  },
  "output": {
    "image": {
      "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,
      "width": 1024,
      "height": 768
    },
    "images": [
      {
        "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,
        "width": 1024,
        "height": 768
      }
    ],
    "vgl": {}
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | 편집 결과 이미지입니다. |
| `images` | array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | 다른 FIBO 앱이 반환하는 형식과 일치하는 이미지 목록입니다. 유일한 항목은 동일한 이미지입니다. |
| `vgl` | object | 편집에 사용한 VGL이며 `edit_instruction`이 포함됩니다. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/bria/fibo-2/edit
- 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=bria/fibo-2/edit
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/bria/fibo-2/edit