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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 répondant sur une image sous forme de texte, boîtes, points ou polygones

Perceptron · Texte

Votre premier résultat apparaîtra ici

Construisez une requête ci-dessous et exécutez-la avec votre clé API. Les sorties sont copiées dans notre stockage, conservées indéfiniment ou 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 lorsque vous les modifiez.

•requis

Prompt appliqué 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 ajoutant des cadres, point ajoutant des points et polygon ajoutant 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 à la Doitong API et enregistrée dans localStorage uniquement si vous cochez Mémoriser. Obtenir une clé API

À propos de Isaac 0.1

Prend un `image_url` et un `prompt` et renvoie une réponse au format défini par `response_style`. Le texte convient aux légendes et descriptions, tandis que les styles box, point et polygon ajoutent des résultats de localisation. Le résultat inclut la sortie générée, un indicateur de sortie partielle, un message d’erreur éventuel 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
Prompt appliqué à l’image.
response_stylefacultatif
Typeenum
Par défauttext
textboxpointpolygon
Choisissez le format de réponse image : tous les modes incluent du texte, box ajoutant des cadres, point ajoutant des points et polygon ajoutant 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 au Go-mois) ou 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, vidéos et fichiers audio. output est le propre objet de résultat du 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 d’utilisation.

Pour les agents IA : cette page au format Markdown est disponible à https://doitong.com/fr/developers/models/perceptron/isaac-01.md. Tous les modèles et guides : https://doitong.com/developers/llms.txt