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Isaac 0.1

Intégrer

Identifiant du modèle 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"

Cette requête: ≈0,001 $ 1 crédit API L’exécuter sur cette page

Obtenir une clé API
Perceptron Vision #multimodal#vision

Modèle vision-langage qui répond au sujet d’une image sous forme de texte, de boîtes, de points ou de polygones

Perceptron · Texte

Votre premier résultat apparaîtra ici

Créez une requête ci-dessous et exécutez-la avec votre clé API. Les sorties sont copiées dans notre stockage, conservées indéfiniment ou pendant 7 jours gratuitement.

Créer une requête

Les contrôles sont générés à partir du schéma du modèle. Le code et le prix se mettent à jour au fur et à mesure de vos modifications.

•requis

Invite appliquée à l’image.

•requis image_url
Déposez un fichier ou

URL identifiant l’image à traiter.

Avancé response_style
response_style par défaut text

Choisissez le format de réponse image : tous les modes incluent du texte, box ajoute des cadres englobants, point ajoute des points et polygon ajoute des polygones; text seul renvoie uniquement du texte. Utilisez polygon pour une segmentation détaillée ou box pour la localisation. Pour les descriptions et légendes, utilisez text; pour compter de nombreux objets, utilisez point.

POST /run/perceptron/isaac-01?wait=20 devis → 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"

Exécuter cette requête

Votre clé reste dans ce navigateur : elle est envoyée uniquement au Doitong API et enregistrée dans localStorage uniquement si vous cochez Mémoriser. Obtenir une clé API

À propos de Isaac 0.1

Accepte un `image_url` et un `prompt`, puis retourne une réponse au format défini par `response_style`. Le style texte convient aux légendes et aux descriptions, tandis que les styles box, point et polygon ajoutent une sortie de localisation. Le résultat comprend la sortie générée, un indicateur de sortie partielle, un message d’erreur s’il y en a un et les informations d’utilisation.

Paramètres

Envoyez soit le nom canonique, soit le nom natif, mais pas les deux. Noms canoniques

NomType Par défautAutorisé Description
image_urlrequis image
Typeurl · image
URL identifiant l’image à traiter.
promptrequis
Typestring
Invite appliquée à l’image.
response_stylefacultatif
Typeenum
Par défauttext
textboxpointpolygon
Choisissez le format de réponse image : tous les modes incluent du texte, box ajoute des cadres englobants, point ajoute des points et polygon ajoute des polygones; text seul renvoie uniquement du texte. Utilisez polygon pour une segmentation détaillée ou box pour la localisation. Pour les descriptions et légendes, utilisez text; pour compter de nombreux objets, utilisez point.
requis Nom canonique, également accepté

Les paramètres de fichier acceptent une URL publique https://, un URI data: jusqu’à 10 MB ou le file_url d’un téléversement. Fichiers

Sortie

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"
  }
}
Vos fichiers, votre choixChaque outputs[].url est une copie dans notre stockage : conservée indéfiniment (facturation par Go-mois) ou pendant 7 jours gratuitement, selon le réglage de votre compte ou ?storage=.
Même structure pour chaque modèletype, url, content_type, width, height et duration, pour les images, les vidéos et les fichiers audio. output est l’objet de résultat propre au modèle.
Champs de sortie
output
stringRésultat produit par le modèle.
partial
booleanIndique si la sortie est incomplète.
error
string | nullMessage décrivant une erreur, le cas échéant.
usage
object {completion_tokens, prompt_tokens, total_tokens} | nullDétails de l’utilisation.

Pour les agents IA : cette page en Markdown se trouve à https://doitong.com/fr-CA/developers/models/perceptron/isaac-01.md. Tous les modèles et guides : https://doitong.com/developers/llms.txt