# Krea 2 Trainer API

> Entraîne un LoRA Krea 2 personnalisé à partir d’un fichier zip d’images, avec légendage automatique facultatif

Affine un LoRA sur un fichier .zip d’images à l’adresse `images_data_url`, avec des légendes .txt facultatives portant le même nom et un `trigger_phrase`. Les modes `auto_captioning` sont Off, Object/Character, Style et Custom. `steps` va de 50 à 10000 (par défaut 100), et `resolution` vaut 768 ou 1024. Produit les poids du LoRA et un fichier de configuration.

- 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/fr-CA/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 |  |  | URL d’un fichier .zip d’images d’entraînement contenant des fichiers PNG/JPG/JPEG/WebP; une requête échoue avec 422 si une image n’a ni fichier de légende ni `trigger_phrase` non vide. Les légendes sont facultatives lorsque `trigger_phrase` fournit la valeur de repli; sinon utilisez les noms de base correspondants : ROOT.EXT correspond à ROOT.txt, par exemple 001.jpg avec 001.txt. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Phrase d’instance de style DreamBooth requise si `auto_captioning` est Off et qu’une image n’a pas de fichier de légende. Elle fournit les légendes lorsque les fichiers .txt sont absents et le texte initial des invites de validation par défaut. |
| `auto_captioning` |  | enum (string) | no | `Off` | `Off`, `Object/Character`, `Style`, `Custom` | Mode de légendage facultatif : Object/Character, Style et Custom invoquent dataset-captioner avec google/gemma-4-31B-it, tandis que Off conserve l’exigence existante voulant que chaque image ait une légende .txt avec le même nom de base, ou utilise trigger_phrase comme solution de repli. Pour les légendes générées, trigger_phrase est inséré dans l’invite de légendage et normalisé dans les fichiers annexes produits selon la convention de légendage LoRA sélectionnée. |
| `steps` |  | integer | no | `100` | 50 – 10,000 | Nombre d’étapes d’entraînement LoRA. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0005` | 0.000001 – 0.01 | Taux d’apprentissage du facteur B de LoRA, également appliqué à A lorsque `lora_a_lr_multiplier=1`; avec muon, il représente le taux équivalent à AdamW, mis à l’échelle par match_rms_adamw. Pour un plan constant, Krea recommande la plage 3e-4–7e-4. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `768` | `768`, `1024` | Résolution d’entraînement : 1024 privilégie les détails fins maximaux, tandis que 768 offre un entraînement environ 1.7x plus rapide, une utilisation réduite de la VRAM et une qualité de style presque identique. Les images sont mises à l’échelle pour couvrir le carré cible, puis recadrées au centre. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Option de téléchargement du jeu de données qui expose exactement les données utilisées pour l’entraînement, empaquetées dans une archive après le remplissage des légendes ou la génération automatique des légendes. |

## 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} | URL de téléchargement des poids LoRA Krea-2 entraînés au format safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Lien vers un fichier JSON contenant la configuration d’entraînement/LoRA. |
| `prompt_enhancement_system_prompt` | string \| null | Invite système renvoyée lorsque `auto_captioning` est activé, pour aider à rédiger ou à affiner les invites d’inférence en utilisant la même convention de légendage que les données d’entraînement automatiquement légendées. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Téléchargement des données d’entraînement fourni lorsque `debug_dataset` est activé : une archive contenant le jeu de données préparé et ses légendes générées automatiquement. |

## 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