# Optimized Latent Consistency (SDv1.5) API

> latent consistency کے ذریعے Stable Diffusion 1.5 پر چند مراحل والی image-to-image تبدیلی، strength کنٹرول کے ساتھ

ٹیکسٹ پرامپٹ کے ذریعے بنیادی تصویر کو نئے انداز میں ڈھالتا یا تبدیل کرتا ہے، latent consistency طریقہ استعمال کرتے ہوئے جسے صرف چند مراحل درکار ہوتے ہیں۔ `num_inference_steps` کی ڈیفالٹ قدر 4 اور زیادہ سے زیادہ 12 ہے۔ `strength` (0 سے 1) طے کرتا ہے کہ نتیجہ ان پٹ سے کتنا مختلف ہو، اور ہر کال میں زیادہ سے زیادہ 8 تصاویر واپس کی جا سکتی ہیں۔ اختیاری `mask_url`، `negative_prompt` اور `seed` قبول کیے جاتے ہیں۔

- 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/ur/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 |  |  | جتنی ممکن ہو تفصیل کے ساتھ مطلوبہ تصویر بیان کریں تاکہ بہترین نتائج حاصل ہوں۔ |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | پروسیسنگ کے لیے بنیادی تصویر۔ |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | ماسک کی طرف اشارہ کرنے والا URL، جو عمومی LCM processing compatibility کے لیے فراہم کیا جاتا ہے۔ |
| `strength` |  | number | no | `0.8` | 0 – 1 | تصویر کی طاقت کی ترتیب۔ |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | ناپسندیدہ تصویری تفصیلات بتانے والا منفی پرامپٹ۔ اس میں رنگ، اشیا، مناظر یا باریک خصوصیات و معیار، مثلاً مونچھ، دھندلا پن یا کم ریزولوشن، خارج کیے جا سکتے ہیں۔ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Stable Diffusion میں تصاویر دوبارہ بنانے کے لیے seed۔ ماڈل ورژن، پرامپٹ اور seed یکساں رکھ کر ہر بار تصویر بالکل دوبارہ بنائی جا سکتی ہے۔ |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 16 | تصویر کے انتخاب کے لیے پرامپٹ کی پابندی کی طاقت، CFG (Classifier Free Guidance) کے طور پر ظاہر کی جاتی ہے۔ |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `4` | 1 – 12 | تصویر تخلیق کے استنباطی مراحل کی تعداد؛ زیادہ تعداد سے تصویر کا معیار بہتر مگر تخلیق کا وقت طویل ہوتا ہے۔ |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | واپس کی جانے والی تصاویر کی فہرست کا حجم؛ مشترک پرامپٹ اور negative پرامپٹ کے ساتھ، مگر ہر تصویر کے لیے الگ seed سے تخلیق کیا جاتا ہے۔ |
| `enable_safety_checks` |  | boolean | no | `true` |  | آؤٹ پٹ حفاظتی جانچ کا ٹوگل، جسے صرف مجاز اکاؤنٹس غیر فعال کر سکتے ہیں؛ تمام غیر مجاز درخواستیں جانچ سے گزرتی ہیں۔ true ہونے پر نتیجے کی تصویر میں ممکنہ غیر محفوظ مواد کی جانچ کرتا ہے اور ملنے پر سیاہ تصویر رکھ دیتا ہے۔ |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | درخواست کا identifier، اس درخواست سے تیار ہونے والے response کے ساتھ ربط کے لیے۔ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | false سیٹ کر کے اسکریننگ نرم کی جا سکتی ہے، بشرطیکہ کال کرنے والا مجاز ہو۔ |

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} | تیار کردہ تصاویر کی فائل کی معلومات۔ |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | تصویر کی تخلیق کا سیڈ، جس میں ان پٹ میں سیڈ نہ دینے پر تصادفی طور پر منتخب قدر شامل ہوتی ہے؛ بصورتِ دیگر فراہم کردہ قدر دہرائی جاتی ہے۔ |
| `num_inference_steps` | integer | تصویر کی تخلیق کے لیے حل شدہ inference steps کی تعداد؛ ان پٹ فراہم ہونے پر وہیں سے، ورنہ ڈیفالٹ سے لی جاتی ہے۔ |
| `request_id` | string | درخواست کا identifier، اس درخواست سے تیار ہونے والے response کے ساتھ ربط کے لیے۔ |
| `nsfw_content_detected` | array of boolean | فی تصویر حفاظتی نتائج کی boolean فہرست؛ ہر اندراج ممکنہ غیر محفوظ مواد ظاہر کرتا ہے، یا حفاظتی جانچ غیر فعال ہونے پر false ہوتا ہے۔ |

## Related models

- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image
- [Qwen Image 3 Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/qwen-image-3/edit.md) (`alibaba/qwen-image-3/edit`): from $0.04 / image
- [Seedream 5.0 Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedream/v5/pro/edit.md) (`bytedance/seedream/v5/pro/edit`): from $0.0675 / run of output image
- [Bernini-R Edit Image](https://doitong.com/developers/models/bernini-r/edit-image.md) (`bernini-r/edit-image`): $0.03 / megapixel of output image
- [Boogu Image · Edit](https://doitong.com/developers/models/boogu-image/edit.md) (`boogu-image/edit`): $0.08 / image

## 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