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MoonDreamNext Detection

Integrieren

Modell-ID moondream-next/detection
# 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/moondream-next/detection?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "task_type": "bbox_detection",
    "detection_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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Diese Anfrage: ≈0,002 $ 2 API-Credits Auf dieser Seite ausführen

API-Schlüssel abrufen
Moondream Bildbearbeitung #multimodal

Führt eine Erkennung von Begrenzungsrahmen, Punkten oder Blickrichtungen in einem Bild durch und zeichnet das Ergebnis

Moondream · Bild

Dein erstes Ergebnis erscheint hier

Erstelle unten eine Anfrage und führe sie mit deinem API-Schlüssel aus. Ausgaben werden in unseren Speicher kopiert und dauerhaft oder 7 Tage kostenlos aufbewahrt.

Anfrage erstellen

Die Steuerelemente werden aus dem Modellschema generiert. Code und Preis werden aktualisiert, während du sie änderst.

•erforderlich

Text zur Beschreibung des zu erkennenden Ziels.

•erforderlich image_url
Datei ablegen oder

URL zur Identifizierung des zu verarbeitenden Bilds.

task_type •erforderlich

Auszuführende Erkennungsaufgabe.

Erweitert use_ensemble · combine_points · show_visualization
POST /run/moondream-next/detection?wait=20 Preis → 0,002 $
# 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/moondream-next/detection?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "task_type": "bbox_detection",
    "detection_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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Diese Anfrage ausführen

Dein Schlüssel bleibt in diesem Browser: Er wird nur an die Doitong API gesendet und nur gespeichert (localStorage), wenn du „Merken“ aktivierst. API-Schlüssel abrufen

Über MoonDreamNext Detection

Wählen Sie für `task_type` bbox_detection, point_detection oder gaze_detection und beschreiben Sie das Ziel in `detection_prompt`. Zu den Optionen gehören `use_ensemble` für Blickerkennung und `combine_points` für Punkterkennung. Das Modell gibt ein Bild mit der Visualisierung (steuerbar über `show_visualization`) sowie die Ergebnisse als Text zurück.

Parameter

Sende entweder den kanonischen Namen oder den nativen Namen, nicht beide. Kanonische Namen

NameTyp StandardZulässig Beschreibung
image_urlerforderlich image
Typurl · image
URL zur Identifizierung des zu verarbeitenden Bilds.
task_typeerforderlich
Typenum
bbox_detectionpoint_detectiongaze_detection
Auszuführende Erkennungsaufgabe.
detection_prompterforderlich
Typstring
Text zur Beschreibung des zu erkennenden Ziels.
use_ensembleoptional
Typboolean
Standardfalse
Steuert die Ensemble-Nutzung für die Blickerkennung.
combine_pointsoptional
Typboolean
Standardfalse
Gibt an, ob die Punkterkennung die erkannten Punkte zu einem Punkt zusammenfasst. Die Einstellung wirkt sich nicht auf bbox- oder Blickerkennung aus.
show_visualizationoptional
Typboolean
Standardtrue
Steuert, ob Erkennungsergebnisse visualisiert werden.
erforderlich Kanonischer Name, ebenfalls akzeptiert

Dateiparameter akzeptieren eine öffentliche https://-URL, eine data:-URI bis 10 MB oder die file_url eines Uploads. Dateien

Ausgabe

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "moondream-next/detection",
  "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": 2,
    "usd": "0.002",
    "charged": 2,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "task_type": "bbox_detection",
    "detection_prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "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
    },
    "text_output": "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Deine Dateien, deine EntscheidungJede outputs[].url ist eine Kopie in unserem Speicher: dauerhaft aufbewahrt (Abrechnung pro GB-Monat) oder 7 Tage kostenlos – je nach Kontoeinstellung oder ?storage=.
Gleiche Struktur bei jedem Modelltype, url, content_type, width, height und duration – für Bilder, Video und Audio gleichermaßen. output ist das Ergebnisobjekt des Modells.
Ausgabefelder
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | nullAusgabebild mit den Erkennungsergebnissen.
text_output
stringTextdarstellung der Erkennungsergebnisse.

Weitere Modelle: Bildbearbeitung

Für KI-Agenten: Diese Seite ist als Markdown verfügbar unter https://doitong.com/de/developers/models/moondream-next/detection.md. Alle Modelle und Anleitungen: https://doitong.com/developers/llms.txt