# Pixelcut Product Photo API

> 商品画像コンポジター：商品を切り抜き、背景、余白、影を設定した新しいキャンバスに配置します

商品写真をカタログ風の画像に加工します。`image_size`プリセットまたはカスタム寸法でキャンバスを設定し、単色、透明、画像の`background`を選択して、`margin`を調整できます。生成影またはドロップシャドウの`shadow`と、任意の`watermark`オーバーレイも使用できます。出力はpngまたはjpegで、jpegは透明背景と併用できません。

- Model id: `pixelcut/product-photo`
- Made by: Pixelcut
- Category: Image Editing
- Output: image
- Price: $0.024 / image (cheapest run $0.024 (24 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/pixelcut/product-photo`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/pixelcut/product-photo`
- Docs page: https://doitong.com/ja/developers/models/pixelcut/product-photo

## Pricing

Price: **$0.024 / image**. Billed per generated image.

The full example input below costs $0.024 = 24 API credits (1 image × 24 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/pixelcut/product-photo` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 処理対象の商品の画像URL。 |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) \| null | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | 出力キャンバスの寸法。カスタムの{width, height}、またはsquare_hd、square、portrait_4_3、portrait_16_9、landscape_4_3、landscape_16_9のプリセットで指定します。デフォルトはsquare_hd (1024x1024)です。 |
| `background` |  | object {mode, color, image_url, image_fit} | no |  |  | 出力の背景。画像、透明、またはデフォルトで白になる単色を指定します。 |
| `background.mode` |  | enum (string) | no | `Color` | `Transparent`, `Color`, `Image` | 背景モード。'Color'は`color`を使用し、デフォルトは白です。'Transparent'は透明にし、常にPNGを使用します。'Image'は`image_url`上に結果を合成します。 |
| `background.color` |  | object {r, g, b} | no | `{"b":255,"g":255,"r":255}` |  | 'Color'モードの単色背景。デフォルトは白で、0～255のR/G/B成分で指定します。 |
| `background.color.r` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.color.g` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.color.b` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | 背景画像のURL。'Image'モードでは必須です。 |
| `background.image_fit` |  | enum (string) | no | `Cover` | `Cover`, `Contain`, `Stretch` | 背景画像をキャンバスに合わせる方法。'Contain'は`color`上にレターボックスを付けて画像全体を収め、'Stretch'は歪ませて合わせ、'Cover'はトリミングしてキャンバスを埋めます。 |
| `margin` |  | object {all, left, right, top, bottom} | no |  |  | 商品とキャンバス端との間隔。`all`ですべてのマージンを設定し、個別の辺を任意で上書きできます。デフォルトは各辺20%です。 |
| `margin.all` |  | string | no | `20%` |  | 全辺の均一なマージン。キャンバス寸法に対する'%'で0～49%、または最小0pxの'px'で指定します。 |
| `margin.left` |  | string \| null | no |  |  | その辺の`all`を置き換える左マージン。0～49%の'%'、または0px以上の'px'を指定できます。 |
| `margin.right` |  | string \| null | no |  |  | その辺の`all`を置き換える右マージン。0～49%の'%'、または0px以上の'px'を指定できます。 |
| `margin.top` |  | string \| null | no |  |  | その辺の`all`を置き換える上マージン。0～49%の'%'、または0px以上の'px'を指定できます。 |
| `margin.bottom` |  | string \| null | no |  |  | その辺の`all`を置き換える下マージン。0～49%の'%'、または0px以上の'px'を指定できます。 |
| `shadow` |  | object {type, generative, drop} | no |  |  | 影の設定。'Generative'または'Drop'を選択して設定します。未設定の場合は影を適用しません。 |
| `shadow.type` |  | enum (string) \| null | no |  | `Generative`, `Drop` | 任意の影スタイル。未設定時は影なしです。AI合成には'Generative'、決定論的なドロップシャドウには'Drop'を選択します。 |
| `shadow.generative` |  | object {opacity, light_source} | no |  |  | タイプが'Generative'の場合に適用するAI生成影の設定。 |
| `shadow.generative.opacity` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | 合成後の影の不透明度。0～1の範囲です。 |
| `shadow.generative.light_source` |  | object {size, position} \| null | no |  |  | 影の合成に使用する明示的な仮想光源。指定すると、画像から自動推定される光の方向を置き換えます。 |
| `shadow.drop` |  | object {color, horizontal, vertical, blur, opacity} | no |  |  | タイプが'Drop'の場合に適用するドロップシャドウの設定。 |
| `shadow.drop.color` |  | object {r, g, b} | no | `{"b":0,"g":0,"r":0}` |  | 影のRGB色。デフォルトは黒です。 |
| `shadow.drop.horizontal` |  | number | no | `50` | -100 – 100 | 影の水平方向のずれ。最大値100はキャンバス幅の10%を表します。値は-100～100で、負の値は左、正の値は右へ移動します。 |
| `shadow.drop.vertical` |  | number | no | `8` | -100 – 100 | 影の垂直方向のずれ。最大値100はキャンバス高さの10%を表します。値は-100～100で、負の値は上、正の値は下へ移動します。 |
| `shadow.drop.blur` |  | number | no | `24` | 0 – 100 | 影のぼかし設定。最大の柔らかさである100は、短い方のキャンバス寸法の5%の半径に相当します。範囲は0から始まり、0ではエッジが硬いままになります。 |
| `shadow.drop.opacity` |  | number | no | `0.25` | 0 – 1 | 影の不透明度。0～1の範囲です。 |
| `watermark` |  | object {image_url, remove_background, position, scale, opacity, margin} \| null | no |  |  | 画像を指定するとロゴまたは透かしを重ねます。省略時はデフォルトどおり、透かしなしの出力になります。 |
| `watermark.image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | ロゴまたは透かし画像のURL。空の値では透かしなしの出力になります。 |
| `watermark.remove_background` |  | boolean | no | `false` |  | 背景除去によって透かしの背景を取り除くかどうか。これによりオーバーレイから背景が除外されます。 |
| `watermark.position` |  | enum (string) | no | `bottom_right` | `top_left`, `top_right`, `bottom_left`, `bottom_right`, `center` | 透かしの配置。 |
| `watermark.scale` |  | number | no | `0.1` | 0.01 – 1 | キャンバス幅に対する割合で表す透かしの幅。 |
| `watermark.opacity` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 透かしの不透明度。0～1の範囲です。 |
| `watermark.margin` |  | string | no | `3%` |  | キャンバス端から内側への距離。キャンバスに対する'%'（0～49%）または'px'で指定します。 |
| `output_format` |  | enum (string) \| null | no |  | `png`, `jpeg` | PNGまたはJPEGから選択する出力画像のエンコード。透明背景ではJPEGを使用できません。選択を省略すると入力の形式が維持されます。 |

File parameters (`image`) 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
{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "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/pixelcut/product-photo?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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/pixelcut/product-photo?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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 = {
    "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/pixelcut/product-photo", 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": "pixelcut/product-photo",
      "input": {
        "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": "pixelcut/product-photo",
  "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": 24,
    "usd": "0.024",
    "charged": 24,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "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
    }
  },
  "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} \| null | カタログ用に準備された商品写真。 |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/pixelcut/product-photo
- 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=pixelcut/product-photo
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/pixelcut/product-photo