# Krea 2 Trainer API

> يدرّب LoRA مخصصاً لـ Krea 2 من ملف zip للصور، مع إنشاء أوصاف تلقائي اختياري

يضبط LoRA على ملف .zip من الصور في `images_data_url`، مع أوصاف .txt اختيارية تحمل الأسماء نفسها و`trigger_phrase`. أوضاع `auto_captioning` هي Off وObject/Character وStyle وCustom. تتراوح `steps` من 50 إلى 10000 (الافتراضي 100)، وتكون `resolution` هي 768 أو 1024. يُخرج أوزان LoRA وملف إعدادات.

- Model id: `krea-2-trainer`
- Made by: Krea
- Category: Training
- Output: file
- Price per run: from $0.30 / run (cheapest run $0.30 (300 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/krea-2-trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/krea-2-trainer`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/krea-2-trainer

## Pricing

Price: **from $0.30 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per run: the input files are measured before the run (length, resolution, frame rate). The quote measures the same files and is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.30 = 300 API credits (1 run × $0.30).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/krea-2-trainer` 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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `images_data_url` |  | string | yes |  |  | عنوان URL لملف تدريب بصيغة .zip يحتوي على ملفات PNG/JPG/JPEG/WebP؛ يفشل الطلب بالرمز 422 إذا لم تتضمن أي صورة ملف وصف أو `trigger_phrase` غير فارغ. تكون الأوصاف اختيارية عند توفير `trigger_phrase` كبديل، وإلا فاستخدم جذور أسماء الملفات المطابقة: يقترن ROOT.EXT بـ ROOT.txt، مثل 001.jpg مع 001.txt. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | عبارة مثيل بأسلوب DreamBooth مطلوبة إذا كان `auto_captioning` هو Off وكانت أي صورة تفتقر إلى ملف وصف. توفر أوصافًا عند غياب ملفات .txt، وتوفر النص الابتدائي لموجّهات التحقق الافتراضية. |
| `auto_captioning` |  | enum (string) | no | `Off` | `Off`, `Object/Character`, `Style`, `Custom` | وضع تسمية توضيحية اختياري: تستدعي Object/Character وStyle وCustom مجموعة بيانات dataset-captioner باستخدام google/gemma-4-31B-it، بينما يحافظ Off على المتطلب الحالي بامتلاك كل صورة تسمية .txt مطابقة للجذر أو استخدام trigger_phrase كبديل. في التسميات المُنشأة، يدخل trigger_phrase في موجّه التسمية وتُطبّع في الملفات الجانبية الناتجة وفق اصطلاح تسمية LoRA المحدد. |
| `steps` |  | integer | no | `100` | 50 – 10,000 | عدد خطوات تدريب LoRA. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0005` | 0.000001 – 0.01 | معدل تعلّم عامل B في LoRA، ويُطبّق أيضًا على A عند `lora_a_lr_multiplier=1`؛ تحت muon، يمثّل المعدل المكافئ لـ AdamW بعد تحجيمه بواسطة match_rms_adamw. للجدول الثابت، توصي Krea بالنطاق 3e-4–7e-4. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `768` | `768`, `1024` | دقة التدريب؛ يفضّل 1024 أقصى قدر من التفاصيل الدقيقة، بينما يوفّر 768 تدريبًا أسرع بنحو 1.7x، واستخدامًا أقل لـ VRAM، وجودة نمط شبه مماثلة. تُكبّر الصور لتغطية المربع المستهدف، ثم تُقص من المنتصف. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | خيار تنزيل مجموعة البيانات يعرض بالضبط ما استُخدم في التدريب، في أرشيف بعد استكمال التسميات أو توليدها تلقائيًا. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "images_data_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.com/v1/run/krea-2-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images_data_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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/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/krea-2-trainer?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "images_data_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.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "images_data_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/krea-2-trainer", 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.com/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": "krea-2-trainer",
      "input": {
        "images_data_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": "krea-2-trainer",
  "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": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "lora_file": {
      "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
    },
    "config_file": {
      "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
    },
    "prompt_enhancement_system_prompt": "string",
    "debug_dataset": {
      "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
    }
  },
  "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | عنوان URL لتنزيل أوزان Krea-2 LoRA المدرّبة بتنسيق safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | رابط إلى ملف JSON يحتوي على إعدادات التدريب/LoRA. |
| `prompt_enhancement_system_prompt` | string \| null | موجّه النظام المُعاد عند تفعيل `auto_captioning` للمساعدة في كتابة موجّهات الاستدلال أو تحسينها باستخدام اصطلاح التسمية نفسه لبيانات التدريب المُسمّاة تلقائيًا. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | تنزيل بيانات التدريب المتاح عند تفعيل `debug_dataset`: أرشيف يحتوي على مجموعة البيانات المُعدّة وتسمياتها المُنشأة تلقائيًا. |

## Related models

- [Krea 2 Text to Image Turbo LoRA](https://doitong.com/developers/models/krea-2/turbo/lora.md) (`krea-2/turbo/lora`): $0.01 / megapixel
- [Krea 2 Turbo](https://doitong.com/developers/models/krea-2/turbo.md) (`krea-2/turbo`): $0.008 / megapixel
- [ERNIE-Image Trainer](https://doitong.com/developers/models/ernie-image-trainer.md) (`ernie-image-trainer`): $0.0012 / step
- [FLUX 2 \[klein\] 9b Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer`): $0.0043 / step
- [Flux 2 Klein 9B Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer/edit.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer/edit`): $0.0139 / step
- [FLUX 2 Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer.md) (`flux-2-trainer`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer/edit.md) (`flux-2-trainer/edit`): $0.0389 / step
- [FLUX 2 Trainer V2](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer-v2.md) (`flux-2-trainer-v2`): $0.0064 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/krea-2-trainer
- 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=krea-2-trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/krea-2-trainer