# Bria Product Shot API

> টেক্সটের বর্ণনা বা রেফারেন্স ছবি থেকে প্লেসমেন্ট নিয়ন্ত্রণসহ একটি নতুন লাইফস্টাইল দৃশ্যে প্রোডাক্ট স্থাপন করে

`scene_description`-এ বর্ণিত অথবা `ref_image_url`-এ দেখানো দৃশ্যে `image_url`-এর প্রোডাক্টটি স্থাপন করে, তবে দুটো একসঙ্গে ব্যবহার করা যাবে না। `placement_type` হতে পারে original, automatic, manual_placement বা manual_padding; `manual_placement_selection`-এ দশটি অবস্থান এবং প্রায় 1,000,000 পিক্সেলের `shot_size` রয়েছে। `num_results` 1 থেকে 4-এর মধ্যে হতে পারে এবং `fast` মোডও উপলভ্য।

- Model id: `bria/product-shot`
- 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/product-shot`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/bria/product-shot`
- Docs page: https://doitong.com/bn/developers/models/bria/product-shot

## Pricing

Price: **$0.04 / image**. Billed per generated image (`num_results`, default 1).

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/product-shot` 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_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | লাইফস্টাইল দৃশ্যে স্থাপনের জন্য পণ্যের ছবির URL; ছবিটি jpeg, jpg, png, webp হতে হবে এবং 12 MB-এর বেশি হওয়া যাবে না। `image_file`-ও সরবরাহ করা হলে `image_url` অগ্রাধিকার পায়। |
| `scene_description` |  | string \| null | no |  |  | বিশেষ অক্ষর ছাড়া শুধুমাত্র ইংরেজিতে লেখা প্রম্পট, যা সরবরাহ করা পণ্যের ছবির জন্য তৈরি করা দৃশ্য বা পটভূমি বর্ণনা করে। |
| `ref_image_url` |  | string (image URL) | no | `` |  | পণ্যের শটের নতুন পটভূমি বা দৃশ্য জেনারেট করার জন্য রেফারেন্স ছবির URL; jpeg, jpg, png, এবং webp সমর্থিত। `scene_description` বা `ref_image_url`-এর মধ্যে ঠিক একটি সরবরাহ করুন; খালি URL "" হিসেবে লেখা হয়। `ref_image_file`-ও সরবরাহ করা হলে `ref_image_url` অগ্রাধিকার পায়। |
| `optimize_description` |  | boolean | no | `true` |  | দৃশ্য-বিবরণের অপ্টিমাইজেশন সক্রিয় কি না। |
| `num_results` |  | integer | no | `1` | 1 – 4 | প্রতি প্লেসমেন্টে লাইফস্টাইল পণ্যের ছবির সংখ্যা (`num_results`)। মোট সংখ্যা হলো `placement_type=manual_placement`-এর ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় প্লেসমেন্টের সংখ্যা × `num_results`, অথবা `placement_type=automatic`-এর ক্ষেত্রে `num_results` × 10। |
| `fast` |  | boolean | no | `true` |  | দ্রুত মডেল নির্বাচন করা হবে কি না তা নিয়ন্ত্রণ করে। |
| `placement_type` |  | enum (string) | no | `manual_placement` | `original`, `automatic`, `manual_placement`, `manual_padding` | পণ্য স্থাপনের মোড, যেখানে দুটি ম্যানুয়াল বিকল্প রয়েছে: 'manual_placement' পূর্বনির্ধারিত অবস্থান ব্যবহার করে, যা 'manual_placement_selection'-এর মাধ্যমে নির্বাচন করা হয়; আর 'manual_padding' পণ্যের চারপাশে পিক্সেল প্যাডিংয়ের মাধ্যমে ছবির অবস্থান ও আকার সমন্বয় করে। উৎসের অবস্থান ধরে রাখতে 'original' নির্বাচন করুন; 10টি সুপারিশকৃত পণ্য অবস্থানজুড়ে ফলাফল জেনারেট করতে 'automatic' নির্বাচন করুন। |
| `original_quality` |  | boolean | no | `false` |  | শুধুমাত্র `placement_type=original`-এর সঙ্গে ব্যবহৃত আউটপুটের আকার নির্ধারণের বিকল্প: false ছবির অ্যাসপেক্ট অনুপাত পরিবর্তন না করে এটিকে 1 মেগাপিক্সেল (1MP) আকারে স্কেল করে, আর true ইনপুটের মাত্রা অপরিবর্তিত রাখে। |
| `shot_size` |  | array of integer | no | `[1000,1000]` |  | চূড়ান্ত পণ্যের ছবির লক্ষ্য মাত্রা, শুধুমাত্র placement_type=automatic বা placement_type=manual_placement-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। সেরা ফলাফলের জন্য মোট প্রায় 1,000,000 পিক্সেল লক্ষ্য করুন। |
| `manual_placement_selection` |  | enum (string) | no | `bottom_center` | `upper_left`, `upper_right`, `bottom_left`, `bottom_right`, `right_center`, `left_center`, `upper_center`, `bottom_center`, `center_vertical`, `center_horizontal` | placement_type=manual_placement নির্বাচন করা হলে ব্যবহারের জন্য পূর্বনির্ধারিত অবস্থান। তালিকা থেকে নির্বাচন করুন; একসঙ্গে একাধিক অবস্থান অনুরোধ করা যেতে পারে। |
| `padding_values` |  | array of integer | no |  |  | `placement_type=manual_padding`-এর জন্য পিক্সেল প্যাডিং, [left, right, top, bottom] হিসেবে সরবরাহ করতে হবে। এই মানগুলো বেছে নিতে প্রথমে product cutout API ব্যবহার করে একটি product cutout সংগ্রহ করুন এবং এর মাত্রা পরীক্ষা করুন, তারপর কাঙ্ক্ষিত প্যাডিংসহ সেই cutout-টি এই API-তে পাঠান। সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য প্যাডিংয়ের পর মোট প্রায় 1,000,000 পিক্সেল রাখুন। |

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

A fuller example:

```json
{
  "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.com/v1/run/bria/product-shot?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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.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/product-shot?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "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/bria/product-shot", 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/product-shot",
      "input": {
        "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": "bria/product-shot",
  "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_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",
        "content_type": "image/jpeg",
        "file_name": "0-output.jpeg",
        "file_size": 1843200,
        "width": 1024,
        "height": 768
      }
    ]
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | মডেল দ্বারা তৈরি ছবি। |

## Related models

- [Bria Text-to-Image Base](https://doitong.com/developers/models/bria/text-to-image/base.md) (`bria/text-to-image/base`): $0.04 / image
- [Bria Text-to-Image Fast](https://doitong.com/developers/models/bria/text-to-image/fast.md) (`bria/text-to-image/fast`): $0.028 / image
- [Bria Text-to-Image HD](https://doitong.com/developers/models/bria/text-to-image/hd.md) (`bria/text-to-image/hd`): $0.04 / image
- [Bria](https://doitong.com/developers/models/bria/reimagine.md) (`bria/reimagine`): $0.04 / image
- [Bria Background Replace](https://doitong.com/developers/models/bria/background/replace.md) (`bria/background/replace`): $0.04 / image
- [Bria Eraser](https://doitong.com/developers/models/bria/eraser.md) (`bria/eraser`): $0.04 / request
- [Bria Expand Image](https://doitong.com/developers/models/bria/expand.md) (`bria/expand`): $0.04 / request
- [Bria GenFill](https://doitong.com/developers/models/bria/genfill.md) (`bria/genfill`): $0.04 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/bria/product-shot
- 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/product-shot
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/bria/product-shot