# Stable Diffusion v1.5 API

> Stable Diffusion 1.5 chuyển văn bản thành hình ảnh kinh điển, hỗ trợ LoRA và embedding, tối đa 8 hình ảnh mỗi lần gọi

Tạo hình ảnh từ `prompt` và `negative_prompt` tùy chọn. Mô hình nhận các danh sách `loras` và `embeddings` cùng sáu giá trị `image_size` đặt sẵn. `num_inference_steps` tối đa 50 và `guidance_scale` từ 0 đến 20. `num_images` cho phép từ 1 đến 8, còn `format` có thể là jpeg hoặc png.

- Model id: `stable-diffusion-v15`
- Made by: Stability AI
- Category: Text to Image
- Output: image
- Estimated price per run: $0.004 / image (cheapest run $0.004 (4 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/stable-diffusion-v15`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/stable-diffusion-v15`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/stable-diffusion-v15

## Pricing

Price: **$0.004 / 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 $0.004 = 4 API credits (1 image × 4 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/stable-diffusion-v15` 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 |  |  | Mô tả hình ảnh bạn muốn tạo bằng càng nhiều chi tiết càng tốt để đạt kết quả tốt nhất. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Lời nhắc phủ định chỉ định các chi tiết hình ảnh cần loại bỏ, gồm màu sắc, vật thể, phong cảnh hoặc đặc điểm nhỏ hơn. Ví dụ: ria mép, mờ hoặc độ phân giải thấp. |
| `image_size` |  | object {height, width} \| enum (string) | no | `square` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Kích thước hình ảnh được tạo. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `25` | 1 – 50 | Số bước suy luận cần chạy. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed để tái tạo hình ảnh trong Stable Diffusion. Có thể tái tạo chính xác hình ảnh ở mỗi lần chạy bằng cách giữ nguyên phiên bản mô hình, lời nhắc và seed. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 20 | Mức độ tuân thủ lời nhắc khi chọn hình ảnh, được biểu thị bằng CFG (Classifier Free Guidance). |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Số lượng hình ảnh yêu cầu tạo sinh. |
| `loras` |  | array of object {force, path, scale} | no | `[]` |  | Các trọng số LoRA được chọn để sử dụng, được cung cấp dưới dạng danh sách. |
| `loras[].force` |  | boolean | no | `false` |  | Embedding có bắt buộc hay không: true khiến embedding trở thành bắt buộc. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Nguồn trọng số LoRA, được cung cấp dưới dạng mã định danh mô hình HF trỏ đến trọng số safetensors hoặc dưới dạng tệp safetensors được xác định bằng URL hay đường dẫn. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Hệ số được áp dụng cho trọng số LoRA trước khi hợp nhất vào mô hình cơ sở. |
| `embeddings` |  | array of object {path, tokens} | no | `[]` |  | Các embedding được chọn để sử dụng, được cung cấp dưới dạng danh sách. |
| `embeddings[].path` |  | string | yes |  |  | Trọng số embedding được chỉ định bằng URL hoặc đường dẫn tệp. |
| `embeddings[].tokens` |  | array of string \| null | no |  |  | Danh sách token embedding, với tính năng đặt tên tự động khi bỏ qua: mỗi vector trong tệp embedding nhận một token từ chuỗi <s0>, <s1>, ... . |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Kích hoạt trình kiểm tra an toàn; true bật kiểm tra. |
| `safety_checker_version` |  | enum (string) | no | `v1` | `v1`, `v2` | Chọn giữa bộ kiểm tra an toàn ViT tùy chỉnh (`v2`) và bộ kiểm tra CompVis (`v1`, mặc định). |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | Mở rộng lời nhắc bằng các lời nhắc bổ sung, được bật khi true. |
| `format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | Định dạng tệp của hình ảnh kết quả. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Mã định danh yêu cầu dùng để liên kết phản hồi với yêu cầu đã tạo ra phản hồi đó. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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/stable-diffusion-v15?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"
  }'

# 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/stable-diffusion-v15?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"
  }),
});
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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/stable-diffusion-v15", 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": "stable-diffusion-v15",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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": "stable-diffusion-v15",
  "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": 4,
    "usd": "0.004",
    "charged": 4,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | Thông tin tệp của các hình ảnh được tạo. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Seed tạo sinh hình ảnh, bao gồm giá trị được chọn ngẫu nhiên nếu đầu vào không cung cấp seed; nếu không, lặp lại giá trị đã cung cấp. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | Cho biết các khái niệm NSFW có xuất hiện trong hình ảnh được tạo sinh hay không. |
| `prompt` | string | Lời nhắc được sử dụng trong quá trình tạo sinh hình ảnh. |

## Related models

- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image
- [GPT Image 2.5 Text to Image](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image`): from $0.008 / image
- [Ideogram V4.5](https://doitong.com/developers/models/ideogram/v4.5.md) (`ideogram/v4.5`): from $0.03 / image
- [Nano Banana 2](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2.md) (`nano-banana-2`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro.md) (`nano-banana-pro`): from $0.15 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/stable-diffusion-v15
- 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=stable-diffusion-v15
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/stable-diffusion-v15