# Optimized Latent Consistency (SDv1.5) API

> Transformation image-image en quelques étapes sur Stable Diffusion 1.5 utilisant la cohérence latente, avec contrôle de l’intensité

Restylise ou modifie une image de base à partir d’une invite textuelle, à l’aide d’une approche de cohérence latente qui ne nécessite que quelques étapes. `num_inference_steps` vaut 4 par défaut et peut aller jusqu’à 12. `strength` (0 à 1) définit l’écart du résultat par rapport à l’entrée, et jusqu’à 8 images peuvent être renvoyées par requête. Une `mask_url`, une `negative_prompt` et un `seed` facultatifs sont acceptés.

- Model id: `lcm-sd15-i2i`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.007 / image (cheapest run $0.007 (7 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/lcm-sd15-i2i`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/lcm-sd15-i2i`
- Docs page: https://doitong.com/fr-CA/developers/models/lcm-sd15-i2i

## Pricing

Price: **$0.007 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.007 = 7 API credits (1 image × 7 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/lcm-sd15-i2i` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Décrivez l’image que vous souhaitez générer avec le plus de détails possible pour obtenir les meilleurs résultats. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Image de base pour le traitement. |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL indiquant un masque, fournie pour la compatibilité avec le traitement LCM générique. |
| `strength` |  | number | no | `0.8` | 0 – 1 | Paramètre d’intensité de l’image. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Invite négative indiquant les détails d’image indésirables. Elle peut exclure les couleurs, les objets, le décor ou des caractéristiques et qualités plus fines, comme une moustache, du flou ou une faible résolution. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Graine pour reproduire des images dans Stable Diffusion. Une image peut être reproduite exactement à chaque exécution en conservant la version du modèle, l’invite et la graine inchangées. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 16 | Intensité d’adhésion à l’invite pour la sélection d’images, exprimée comme CFG (Classifier Free Guidance). |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `4` | 1 – 12 | Nombre d’étapes d’inférence pour la génération d’image; des valeurs plus élevées améliorent la qualité de l’image au prix d’un temps de génération plus long. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Taille de la liste d’images renvoyée, générées à l’aide d’une invite et d’une invite négative communes, mais d’une graine distincte pour chaque image. |
| `enable_safety_checks` |  | boolean | no | `true` |  | Commutateur de vérification de sécurité de la sortie, que seuls les comptes autorisés peuvent désactiver; toutes les requêtes non autorisées sont vérifiées. Lorsque true, il analyse l’image produite pour détecter du contenu potentiellement non sécuritaire et la remplace par une image noire si du contenu est détecté. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Identifiant de la requête permettant d’associer une réponse à la requête qui l’a produite. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | La vérification peut être assouplie en définissant false, si l’appelant est autorisé. |

File parameters (`image`, `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
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "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/lcm-sd15-i2i?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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/lcm-sd15-i2i?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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 = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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/lcm-sd15-i2i", 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": "lcm-sd15-i2i",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "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": "lcm-sd15-i2i",
  "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": 7,
    "usd": "0.007",
    "charged": 7,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "num_inference_steps": 4,
    "request_id": "",
    "nsfw_content_detected": [
      false
    ]
  },
  "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, width, height, content_type} | Informations de fichier pour les images générées. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Graine de génération d’image, incluant la valeur choisie aléatoirement si l’entrée n’a pas fourni de graine; sinon, elle répète la valeur fournie. |
| `num_inference_steps` | integer | Nombre résolu d’étapes d’inférence pour la génération d’image, provenant de l’entrée lorsqu’il est fourni, sinon de la valeur par défaut. |
| `request_id` | string | Identifiant de la requête permettant d’associer une réponse à la requête qui l’a produite. |
| `nsfw_content_detected` | array of boolean | Résultats de sécurité par image sous forme de liste booléenne : chaque entrée indique du contenu potentiellement non sécuritaire, ou vaut false lorsque la vérification de sécurité est désactivée. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/lcm-sd15-i2i
- 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=lcm-sd15-i2i
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/lcm-sd15-i2i