VGGT-1B
इंटीग्रेट करें
vggt-1b
# 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/vggt-1b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/vggt-1b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/vggt-1b", 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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "vggt-1b",
"input": {}
}
VGGT-1B मॉडल (vggt-1b) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/vggt-1b.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/vggt-1b?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{}
यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.com/v1/quote/vggt-1b चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।
प्रति रन अधिकतम $1.755 तक वास्तविक उपयोग के अनुसार शुल्क लिया जाता है, बाकी रिफंड किया जाता है इसे इस पेज पर चलाएँ
आपकी नई API कुंजी। यह केवल अभी दिखाया गया है और कोड तथा नीचे दिए गए API कुंजी फ़ील्ड में पहले से मौजूद है। इसे गुप्त रखें: इसे कभी भी ब्राउज़र में चलने वाले कोड में न डालें।
आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा
नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।
अनुरोध बनाएँ
कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।
/run/vggt-1b?wait=20
कोटेशन → $1.755
# 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/vggt-1b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/vggt-1b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/vggt-1b", 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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "vggt-1b",
"input": {},
"wait_seconds": 20
}
}
}
यह अनुरोध चलाएँ
आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। API कुंजी प्राप्त करें
VGGT-1B के बारे में
मल्टीपल व्यू से ज्योमेट्री का अनुमान लगाता है। `image_urls` में 48 इमेज तक दें, वैकल्पिक रूप से हर `frame_sampling_rate` फ़्रेम पर सैंपल किया गया एक `video_url` जोड़ें। यह प्रति-फ़्रेम डेप्थ मैप, कैमरा एक्सट्रिंसिक्स और इंट्रिंसिक्स, रॉ प्रेडिक्शन फ़ाइलें, और कैमरा कोन्स के साथ एक GLB पॉइंट क्लाउड लौटाता है। `confidence_percentile` और `max_points` कंट्रोल करते हैं कि पॉइंट क्लाउड कितना डेंस है।
पैरामीटर
कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम
image_urlsवैकल्पिक
images
video_urlवैकल्पिक
video
frame_sampling_rateवैकल्पिक
alpha_blend_ontoवैकल्पिक
export_prediction_dataवैकल्पिक
export_depth_mapsवैकल्पिक
export_point_cloudवैकल्पिक
array_encodingवैकल्पिक
exclude_keysवैकल्पिक
confidence_percentileवैकल्पिक
max_pointsवैकल्पिक
enable_safety_checkerवैकल्पिक
फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें
आउटपुट
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "vggt-1b",
"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": 1755,
"usd": "1.755",
"charged": 1755,
"refunded": 0
},
"input": {},
"output": {
"point_cloud": {
"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
},
"depth_maps": [
{
"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,
"width": 1024,
"height": 768
}
],
"prediction_data": [
{
"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
}
],
"num_frames": 1,
"depth_range": [
1.0
],
"extrinsics": [
[
[
1.0
]
]
],
"intrinsics": [
[
[
1.0
]
]
],
"timings": {}
},
"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"
}
}
आउटपुट के फ़ील्ड
- point_cloud
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`export_point_cloud` true होने पर लौटाया गया पॉइंट-क्लाउड export; इसका GLB scene fused cloud को camera cones के साथ संयोजित करता है।
- depth_maps
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}`export_depth_maps` true होने पर उपलब्ध depth-map export। प्रविष्टियाँ source फ़्रेम sequence का अनुसरण करती हैं, जिसमें प्रत्येक फ़्रेम 16-bit depth वाले grayscale PNG raster के रूप में प्रस्तुत होता है।
- prediction_data
- array of object {url, content_type, file_name, file_size}Raw prediction export: `export_prediction_data` true होने पर प्रत्येक फ़्रेम की अपनी JSON फ़ाइल होती है और फ़ाइलें फ़्रेम sequence का अनुसरण करती हैं।
- num_frames
- integerकुल पुनर्निर्मित फ़्रेम संख्या, जिसमें इमेज और वीडियो से sample किए गए फ़्रेम शामिल हैं।
- depth_range
- array of number`depth_maps` quantization के लिए उपयोग की गई depth सीमाएँ [min, max]। depth को min + pixel * (max - min) / 65535 के रूप में पुनर्प्राप्त करें।
- extrinsics
- array of array of array of numberप्रत्येक फ़्रेम के लिए camera-from-world extrinsic matrices, आकार 3x4; OpenCV axes x के साथ दाईं ओर, y के साथ नीचे और z के साथ आगे इंगित करते हैं।
- intrinsics
- array of array of array of numberप्रत्येक फ़्रेम के लिए pinhole intrinsic matrices, आकार 3x3, जो मॉडल के 518x518 फ़्रेम के pixel coordinates में व्यक्त की गई हैं।
- timings
- objectप्रत्येक stage में बीता wall-clock समय, सेकंड में।
और मॉडल: विज़न
AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/vggt-1b.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt