# Fibo 2.0 Edit API

> নির্দেশনাভিত্তিক এডিটর, যা 1 থেকে 4টি ছবি গ্রহণ করে এবং একক-ছবি আঞ্চলিক সম্পাদনার জন্য ঐচ্ছিক মাস্ক সমর্থন করে

`image_urls`-এ দেওয়া এক থেকে চারটি ছবি সম্পাদনা করে; `instruction`-এ সেগুলোকে <image_1>, <image_2> ইত্যাদি হিসেবে উল্লেখ করা হয়। ব্যাকগ্রাউন্ড বদলানো ও পণ্যের দৃশ্য পুনর্বিন্যাসের মতো কাজে উপযোগী। একক-ছবির অনুরোধে `mask_url` সম্পাদনাকে একটি অঞ্চলে সীমাবদ্ধ করে। একটি কাঠামোবদ্ধ `vgl` ডকুমেন্ট পাঠানো বা পুনর্ব্যবহার করা যায়। `aspect_ratio`-এ 16টি তালিকাভুক্ত মান রয়েছে।

- 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.com/v1/run/bria/fibo-2/edit`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/bria/fibo-2/edit`
- Docs page: https://doitong.com/bn/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.com/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 | জমা দেওয়ার ক্রম অনুযায়ী index করা ইনপুট, যা নির্দেশনায় <image_1>, <image_2> ইত্যাদি হিসেবে ব্যবহৃত হয়। ফাইল বা URL হিসেবে 1–4টি ছবি দিন। |
| `instruction` |  | string \| null | no |  |  | 'vgl'-এর সঙ্গে দিলে সেটি পরিবর্তনকারী editing directions। অন্যথায়, free-form রিকোয়েস্টটি একটি VGL document-এ সম্প্রসারিত হয়ে response-এ অন্তর্ভুক্ত হয়। |
| `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` | প্রায় এক মেগাপিক্সেল আউটপুটের জন্য aspect ratio সেটিং; একটি ইনপুট ছবি এই সেটিং নির্বিশেষে নিজের ratio ধরে রাখে। একাধিক ইনপুটে সেটিং বাদ দিলে প্রথম ছবির ratio ব্যবহৃত হয়। |
| `seed` |  | integer | no | `5555` | 0 – 2,147,483,647 | পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফলের জন্য এলোমেলোতা নিয়ন্ত্রণকারী seed, 0 থেকে 2147483647 পর্যন্ত। |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | একটি মাত্র ছবি থাকা রিকোয়েস্টের জন্য editing mask, ওই ছবির সমান মাত্রার ফাইল বা URL হিসেবে দেওয়া হয়। সাদা অংশ regeneration এলাকা এবং কালো অংশ বাকি সবকিছু নির্দেশ করে। ফলাফল ইনপুটের মাত্রা ব্যবহার করে এবং mask-এর বাইরের pixels অপরিবর্তিত রাখে। |
| `vgl` |  | object {short_description, objects, background_setting, lighting, aesthetics, photographic_characteristics, style_medium, text_render, context, artistic_style, edit_instruction} \| null | no |  |  | VGL (Visual Generation Language) document, যা আগের response থেকে পুনরায় ব্যবহার করা যায়। 'instruction'-এর সঙ্গে এটি প্রথম ছবির প্রতিনিধিত্ব করে এবং editing-এর baseline দেয়; 'instruction' না থাকলে এটি অপরিবর্তিত edit নির্ধারণ করে এবং অবশ্যই 'edit_instruction' ধারণ করতে হবে। |
| `vgl.short_description` |  | string \| null | no |  |  | উদ্দেশ্য করা আউটপুট ছবির সংক্ষিপ্ত বর্ণনা। |
| `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 | `[]` |  | উৎপন্ন ছবির বিষয়বস্তু একটি তালিকা হিসেবে নির্দিষ্ট করুন, যেখানে প্রতিটি অবজেক্টের বৈশিষ্ট্য এবং চিত্রিত অন্যান্য অবজেক্টের সঙ্গে তার সম্পর্ক নথিভুক্ত থাকবে। |
| `vgl.objects[].description` |  | string \| null | no |  |  | উদ্দেশ্য করা আউটপুট অবজেক্টের বর্ণনা। |
| `vgl.objects[].location` |  | string \| null | no |  |  | ছবির মধ্যে অবজেক্টের অবস্থান। |
| `vgl.objects[].relationship` |  | string | yes |  |  | ছবির অন্যান্য অবজেক্টের সঙ্গে অবজেক্টের সম্পর্ক। |
| `vgl.objects[].relative_size` |  | string \| null | no |  |  | ছবির তুলনায় অবজেক্টের আকার। |
| `vgl.objects[].shape_and_color` |  | string \| null | no |  |  | অবজেক্টের আকৃতি ও রং। |
| `vgl.objects[].texture` |  | string \| null | no |  |  | অবজেক্টের texture। |
| `vgl.objects[].appearance_details` |  | string \| null | no |  |  | অবজেক্টের চেহারা বর্ণনাকারী বিবরণ। |
| `vgl.objects[].number_of_objects` |  | integer \| null | no |  |  | ছবির মধ্যে অবজেক্টের সংখ্যা। |
| `vgl.objects[].pose` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের pose। |
| `vgl.objects[].expression` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের অভিব্যক্তি। |
| `vgl.objects[].clothing` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের পরা পোশাক। |
| `vgl.objects[].action` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের সম্পাদিত action। |
| `vgl.objects[].gender` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের gender। |
| `vgl.objects[].skin_tone_and_texture` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের ত্বকের texture ও tone। |
| `vgl.objects[].orientation` |  | string \| null | no |  |  | চিত্রিত অবজেক্টের orientation। |
| `vgl.background_setting` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির background setting। |
| `vgl.lighting` |  | object {conditions, direction, shadows} \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির lighting। |
| `vgl.lighting.conditions` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির lighting conditions। |
| `vgl.lighting.direction` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির lighting direction। |
| `vgl.lighting.shadows` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবিতে চিত্রিত করার shadows। |
| `vgl.aesthetics` |  | object {composition, color_scheme, mood_atmosphere} \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির aesthetic qualities। |
| `vgl.aesthetics.composition` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির composition। |
| `vgl.aesthetics.color_scheme` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির color palette। |
| `vgl.aesthetics.mood_atmosphere` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির mood ও atmosphere। |
| `vgl.photographic_characteristics` |  | object {depth_of_field, focus, camera_angle, lens_focal_length} \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির photographic properties। |
| `vgl.photographic_characteristics.depth_of_field` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির depth of field। |
| `vgl.photographic_characteristics.focus` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির focus। |
| `vgl.photographic_characteristics.camera_angle` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির camera angle। |
| `vgl.photographic_characteristics.lens_focal_length` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির lens setting, focal length হিসেবে প্রকাশিত। |
| `vgl.style_medium` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির stylistic medium। |
| `vgl.text_render` |  | array of object {text, location, size, color, font, appearance_details} \| null | no | `[]` |  | ছবিতে অন্তর্ভুক্ত করার text entries-এর তালিকা। |
| `vgl.text_render[].text` |  | string | yes |  |  | রেন্ডার করার text, যা সরবরাহ করা wording হুবহু পুনরুৎপাদনে সহায়তার জন্য fibo-2-এর কাছে একটি ছবি হিসেবেও দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপিত হয়। |
| `vgl.text_render[].location` |  | string \| null | no |  |  | ছবির মধ্যে text-এর অবস্থান। |
| `vgl.text_render[].size` |  | string \| null | no |  |  | ছবির মধ্যে text-এর আকার। |
| `vgl.text_render[].color` |  | string \| null | no |  |  | text-এর জন্য ব্যবহৃত রং। |
| `vgl.text_render[].font` |  | string \| null | no |  |  | text-এর font style। |
| `vgl.text_render[].appearance_details` |  | string \| null | no |  |  | text-এর চেহারা সম্পর্কে অতিরিক্ত উল্লেখযোগ্য বিবরণ। |
| `vgl.context` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির context। |
| `vgl.artistic_style` |  | string \| null | no |  |  | উৎপন্ন ছবির artistic style। |
| `vgl.edit_instruction` |  | string \| null | no |  |  | ছবি কীভাবে edit করতে হবে তার নির্দেশনা। |

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.com/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.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/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.com/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.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": "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | edit থেকে পাওয়া ছবি। |
| `images` | array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | অন্যান্য FIBO apps-এর ফেরত দেওয়া format-এর সঙ্গে মিলে এমন ছবির তালিকা; এর একমাত্র entry একই ছবি। |
| `vgl` | object | edit-এর জন্য ব্যবহৃত VGL, যাতে `edit_instruction` অন্তর্ভুক্ত। |

## Related models

- [Fibo 2.0 Generate](https://doitong.com/developers/models/bria/fibo-2/generate.md) (`bria/fibo-2/generate`): $0.04 / image
- [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
- [Bria](https://doitong.com/developers/models/bria/reimagine.md) (`bria/reimagine`): $0.04 / image

## 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.com/v1/models/bria/fibo-2/edit