# IP Adapter Face ID API

> Genera immagini che corrispondono a un volto da una foto o da un archivio zip di foto, su modelli base SD 1.5 o SDXL

Personalizza la generazione in base a un volto fornito come `face_image_url` o come zip di più volti tramite `face_images_data_url`, i cui embedding vengono mediati. `model_type` seleziona tra le varianti SD 1.5 e SDXL e i checkpoint di base possono essere modificati con i parametri del repository. `width` e `height` variano da 512 a 1024 e `num_inference_steps` arriva fino a 200.

- Model id: `ip-adapter-face-id`
- Made by: Tencent
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.015 / image (cheapest run $0.06 (60 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ip-adapter-face-id`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ip-adapter-face-id`
- Docs page: https://doitong.com/it/developers/models/ip-adapter-face-id

## Pricing

Price: **$0.015 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_samples`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.06 = 60 API credits (4 images × 15 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/ip-adapter-face-id` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `model_type` |  | enum (string) | no | `1_5-v1` | `1_5-v1`, `1_5-v1-plus`, `1_5-v2-plus`, `SDXL-v1`, `SDXL-v2-plus`, `1_5-auraface-v1` | Selezione del modello, con 1_5 come valore predefinito e scelta consigliata per la maggior parte degli usi. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Descrivi l'immagine che vuoi generare, usando più dettagli possibile per ottenere i risultati migliori. |
| `face_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Immagine di riferimento per la corrispondenza del volto, ridimensionata e ritagliata a 640x640 quando le sue dimensioni differiscono da quel formato. |
| `face_images_data_url` |  | string \| null | no |  |  | URL dell'archivio zip delle immagini del volto, utilizzato per creare un face ID più accurato calcolando la media degli embedding delle immagini archiviate. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `blurry, low resolution, bad, ugly, low quality, pixelated, interpolated, compression artifacts, noisey, grainy` |  | Prompt negativo che specifica i dettagli indesiderati dell'immagine. Può escludere colori, oggetti, scenari o caratteristiche e qualità più fini, come baffi, sfocatura o bassa risoluzione. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed per riprodurre immagini in Stable Diffusion. Un'immagine può essere riprodotta esattamente a ogni esecuzione mantenendo invariati la versione del modello, il prompt e il seed. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 16 | Intensità di aderenza al prompt per la selezione dell'immagine, espressa come CFG (Classifier Free Guidance). |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `50` | 1 – 200 | Numero di passaggi di inferenza per la generazione dell'immagine; valori più elevati migliorano la qualità dell'immagine a fronte di un tempo di generazione maggiore. |
| `num_samples` |  | integer | no | `4` | 1 – 4 | Numero di campioni per il face ID, con valore predefinito 4. Aumentare il numero migliora la qualità dell'immagine, ma allunga il tempo di generazione. |
| `width` |  | integer | no | `512` | 512 – 1,024 | Larghezza dell'immagine risultante. |
| `height` |  | integer | no | `512` | 512 – 1,024 | Altezza dell'immagine risultante. |
| `face_id_det_size` |  | integer | no | `640` | 64 – 640 | Imposta la dimensione del modello di rilevamento del volto, riducendola se il modello non riesce a trovare un volto nell'immagine. Un'impostazione maggiore offre un rilevamento più accurato, ma è anche più lenta e ha maggiori probabilità di non rilevare affatto un volto. |
| `base_1_5_model_repo` |  | string | no | `SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE` |  | URL del modello Base 1.5; il valore predefinito è `SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE`. |
| `base_sdxl_model_repo` |  | string | no | `SG161222/RealVisXL_V3.0` |  | URL del modello Base SDXL; il valore predefinito è `SG161222/RealVisXL_V3.0`. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Il controllo può essere allentato impostando false, se il chiamante è autorizzato. |

File parameters (`face_image_url`) 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"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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/ip-adapter-face-id?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"
  }'

# 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/ip-adapter-face-id?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"
  }),
});
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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ip-adapter-face-id", 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": "ip-adapter-face-id",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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": "ip-adapter-face-id",
  "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": 60,
    "usd": "0.06",
    "charged": 60,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "image": {
      "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
    },
    "seed": 42
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | Informazioni sul file dell'immagine generata. |
| `seed` | integer | Seed della generazione di immagini, incluso il valore scelto casualmente se l'input non forniva un seed; altrimenti ripete il valore fornito. |

## Related models

- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image
- [Qwen Image 3 Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/qwen-image-3/edit.md) (`alibaba/qwen-image-3/edit`): from $0.04 / image
- [Seedream 5.0 Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedream/v5/pro/edit.md) (`bytedance/seedream/v5/pro/edit`): from $0.0675 / run of output image
- [Hunyuan Image · v3 · Instruct · Edit](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-image/v3/instruct/edit.md) (`hunyuan-image/v3/instruct/edit`): $0.174 / image
- [Hunyuan World](https://doitong.com/developers/models/hunyuan_world.md) (`hunyuan_world`): $0.15 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ip-adapter-face-id
- 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=ip-adapter-face-id
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ip-adapter-face-id