Lumaktaw sa nilalaman

Isaac 0.1

I-integrate

ID ng modelo perceptron/isaac-01
# 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/perceptron/isaac-01?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",
    "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"

Kahilingang ito: ≈$0.001 1 kredito ng API Patakbuhin ito sa page na ito

Kumuha ng API key
Perceptron Vision #multimodal#vision

Vision-language modelo na sumasagot tungkol sa isang larawan bilang teksto, box, point o polygon

Perceptron · Text

Dito mapupunta ang iyong unang resulta

Bumuo ng kahilingan sa ibaba at patakbuhin ito gamit ang iyong API key. Kinokopya ang mga output sa aming storage, na pinananatili nang walang hanggan o 7 araw nang libre.

Bumuo ng kahilingan

Ang mga control ay binubuo mula sa schema ng modelo. Nagbabago ang code at presyo habang ina-adjust mo ang mga ito.

•kinakailangan

Prompt na inilapat sa larawan.

•kinakailangan image_url
Mag-drop ng file, o

URL na tumutukoy sa larawang ipoproseso.

advanced response_style
response_style default na text

Piliin ang format ng larawan response: lahat ng mode ay may text, ang box ay nagdaragdag ng bounding boxes, ang point ay nagdaragdag ng points, at ang polygon ay nagdaragdag ng polygons; text lang ang nagbabalik ng text lamang. Gamitin ang polygon para sa granular segmentation o ang box para sa localization. Para sa mga paglalarawan at captioning, gamitin ang text; para sa pagbibilang ng maraming object, gamitin ang point.

POST /run/perceptron/isaac-01?wait=20 presyo → $0.001
# 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/perceptron/isaac-01?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",
    "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"

Patakbuhin ang kahilingang ito

Nananatili ang iyong key sa browser na ito: ipinapadala lamang ito sa Doitong API at sine-save (localStorage) lamang kung pipiliin mo ang Tandaan. Kumuha ng API key

Tungkol sa Isaac 0.1

Tumatanggap ng `image_url` at `prompt` at nagbabalik ng response sa format na itinakda ng `response_style`. Ang teksto ay angkop para sa caption at description, habang ang box, point at polygon estilo ay nagdaragdag ng localization output. Kasama sa resulta ang nabuong output, partial-output flag, error message kung mayroon, at paggamit information.

Mga parameter

Ipadala ang canonical na pangalan o ang native na pangalan, hindi pareho. Mga canonical na pangalan

PangalanUri defaultPinapayagan Paglalarawan
image_urlkinakailangan image
Uriurl · image
URL na tumutukoy sa larawang ipoproseso.
promptkinakailangan
Uristring
Prompt na inilapat sa larawan.
response_styleopsyonal
Urienum
defaulttext
textboxpointpolygon
Piliin ang format ng larawan response: lahat ng mode ay may text, ang box ay nagdaragdag ng bounding boxes, ang point ay nagdaragdag ng points, at ang polygon ay nagdaragdag ng polygons; text lang ang nagbabalik ng text lamang. Gamitin ang polygon para sa granular segmentation o ang box para sa localization. Para sa mga paglalarawan at captioning, gamitin ang text; para sa pagbibilang ng maraming object, gamitin ang point.
kinakailangan Canonical na pangalan, tinatanggap din

Tumatanggap ang mga parameter ng file ng pampublikong https:// URL, data: URI na hanggang 10 MB, o file_url ng isang upload. Mga file

Output

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "perceptron/isaac-01",
  "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": 1,
    "usd": "0.001",
    "charged": 1,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "output": "To determine which car is trying to park into the garage, we need to carefully observe the positions and movements of the vehicles in the image.\n\n1. **Identify the Vehicles**: \n   - There are three vehicles visible: a green truck, an orange car, and a brown car.\n   - The green truck is positioned in front of the garage entrance.\n   - The orange car is parked to the left of the green truck.\n   - The brown car is parked to the right of the green truck.\n\n2. **Analyze the Positions**:\n   - The green truck is directly in front of the garage entrance, suggesting it is in the process of moving towards the entrance.\n   - The orange car is parked parallel to the garage but is not in the path of the green truck.\n   - The brown car is also parked parallel to the garage but is not in the path of the green truck.\n\n3. **Determine the Action**:\n   - Given the position of the green truck directly in front of the garage entrance, it is most likely that the green truck is trying to park into the garage.\n   - The orange and brown cars are already parked and do not appear to be in motion or attempting to park.\n\nTherefore, the car that is trying to park into the garage is the green truck.",
    "partial": false,
    "error": "string",
    "usage": {
      "completion_tokens": 1,
      "prompt_tokens": 1,
      "total_tokens": 1
    }
  },
  "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"
  }
}
Ikaw ang pumipili para sa iyong mga fileAng bawat outputs[].url ay kopya sa aming storage: pinananatili nang walang hanggan (sinisingil bawat GB-month) o 7 araw nang libre, ayon sa setting ng iyong account o ?storage=.
Parehong shape sa bawat modelotype, url, content_type, width, height at duration, para sa mga larawan, video at audio. Ang output ay sariling result object ng modelo.
Mga field ng output
output
stringResultang ginawa ng modelo.
partial
booleanIpinapahiwatig kung hindi kumpleto ang output.
error
string | nullMensahe na naglalarawan ng error, kung mayroon.
usage
object {completion_tokens, prompt_tokens, total_tokens} | nullMga detalye ng paggamit.

Para sa mga AI agent: nasa Markdown ang pahinang ito sa https://doitong.com/fil/developers/models/perceptron/isaac-01.md. Lahat ng modelo at gabay: https://doitong.com/developers/llms.txt