# Trellis 2 API

> 単一画像をテクスチャ付きGLB 3Dメッシュに変換。構造、形状、テクスチャ、UVを調整可能

画像1枚（`image_url`）から3Dアセットを構築し、GLBファイルを返します。`resolution` は512、1024、1536、`texture_size` は1024、2048、4096です。3つのステージ（構造、形状、テクスチャ）ごとにガイダンスとサンプリングステップを設定できます。`decimation_target` はメッシュ頂点数（5,000〜2,000,000）を設定し、リメッシュとUV展開のオプションも利用できます。

- Model id: `trellis-2`
- Made by: Microsoft
- Category: Image to 3D
- Output: 3d
- Price: from $0.25 / request (cheapest run $0.25 (250 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2`
- Docs page: https://doitong.com/ja/developers/models/trellis-2

## Pricing

Price: **from $0.25 / request** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Billed once per request.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `resolution` = 1024: $0.30 (300 API credits) / request
- When `resolution` = 1536: $0.35 (350 API credits) / request

The full example input below costs $0.30 = 300 API credits (1 request × 300 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/trellis-2` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 再現可能なランダム生成に使用するシード。 |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `512`, `1024`, `1536` | 出力の解像度。上げると詳細が増えますが、時間がかかります。 |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 初期3D構造の忠実度制御。上げると入力画像との一致度が高まりますが、ノイズが増える可能性があります。 |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | ステージ1のガイダンスアーティファクト制御。低い設定ではガイダンス効果が強く、高い設定ではより安定した出力になります。 |
| `ss_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | ステージ 1（疎構造）における分類器フリーガイダンス区間の開始境界。ノイズ除去の割合で表します。低い設定ほど早くガイダンスを開始します。ガイダンスは interval_start から interval_end までの区間のみで使用され、それ以外ではガイダンスなしで処理されます。 |
| `ss_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | ステージ 1（疎構造）のガイダンス終了点。ss_guidance_interval_start 以上の値を選択します。この値は分類器フリーガイダンスが停止するノイズ除去進行率を示します。 |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 初期構造のノイズ除去回数。ステップを増やすと品質が向上する可能性がありますが、処理は遅くなります。 |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | 構造生成のノイズスケジュールでトランジションの鮮明度を設定します。値を上げるとトランジションが鮮明になります。 |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 詳細形状の忠実度制御。入力画像への適合度を上げると詳細が増えますが、ノイズが増えるリスクがあります。 |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 形状がノイズっぽい場合にこの設定を上げます。形状ステージで強いガイダンスによって生じるアーティファクトを低減します。 |
| `shape_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | ステージ 2 の形状精細化における分類器フリーガイダンス開始点。ノイズ除去進行率で表し、interval_start を設定します。ガイダンスは interval_start と interval_end の間でのみ動作します。 |
| `shape_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | ステージ 2（形状精細化）のガイダンス終了点。shape_slat_guidance_interval_start 以上の値を選択します。この値は分類器フリーガイダンスが停止するノイズ除去進行率を示します。 |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 形状精細化のノイズ除去回数。追加ステップを使用すると、より滑らかな形状になる可能性がありますが、速度が犠牲になります。 |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | 形状精細化のノイズスケジュールで幾何学的ディテールの鮮明度を設定します。値を上げるとディテールが鮮明になります。 |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | テクスチャ色の忠実度制御。高い設定で入力画像の色への適合度を上げると鮮やかさが増しますが、彩度過剰になる可能性があります。 |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | ノイズの多いテクスチャやカラーバンディングに対処するためにこの設定を上げます。テクスチャステージで強いガイダンスによって生じるアーティファクトを低減します。 |
| `tex_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | ステージ 3 のテクスチャ生成における分類器フリーガイダンス開始点。ノイズ除去進行率で表し、interval_start を設定します。ガイダンスは interval_start と interval_end の間でのみ動作します。 |
| `tex_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | ステージ 3（テクスチャ）のガイダンス終了点。tex_slat_guidance_interval_start 以上の値を選択します。この値は分類器フリーガイダンスが停止するノイズ除去進行率を示します。 |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | テクスチャ生成に使用するノイズ除去ステップ数。増やすと時間がかかりますが、よりクリーンなテクスチャになる可能性があります。 |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | テクスチャ生成のノイズスケジュールでテクスチャディテールの鮮明度を設定します。値を上げるとディテールが鮮明になります。 |
| `decimation_target` |  | integer | no | `500000` | 5,000 – 2,000,000 | メッシュ頂点数の目標。一般用途には 500k、Web/モバイルには 20k–50k を推奨します。目標を減らすとメッシュのディテールと引き換えにファイルが小さくなります。 |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | ベイク処理用のメッシュテクスチャ解像度。上げると表面ディテールは細かくなりますが、ファイルサイズが大きくなります。 |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | メッシュの三角形を整理するトポロジー再構築。処理は遅くなりますが、アニメーションや 3D 印刷など後続用途への適性が通常向上します。 |
| `remesh_band` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | リメッシュの移動許容量。この値を上げると追加の平滑化により細部が失われる場合があります。元の表面に対する頂点の移動量を制限します。 |
| `remesh_project` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | リメッシュした頂点を元の表面へ戻す投影強度。1 は完全投影でディテールを保持し、0 は投影を無効にしてより滑らかな結果にします。 |
| `uv_unwrap_angle_threshold_deg` |  | number | no | `90` | 0 – 180 | UV チャートの角度上限（度）。1 つのチャート内で隣接する面の法線が異なる範囲を制限します。値を上げると少数の大きなチャートが優先されますが、引き伸ばしのリスクがあります。下げるとチャートが増え、歪みが減ります。 |
| `uv_unwrap_refine_iterations` |  | integer | no | `0` | 0 – 10 | UV チャートの計算に使用する局所精細化パスの回数。 |
| `uv_unwrap_global_iterations` |  | integer | no | `1` | 1 – 10 | UV チャートの計算に使用するグローバルクラスタリングパスの回数。この値を増やすとチャートのバランスが改善します。 |
| `uv_unwrap_smooth_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | UV チャートのエッジを平滑化する強さを調整します。高い設定では継ぎ目が目立ちにくくなりますが、UV が歪むリスクがあります。 |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 3D変換元のソース画像を指すURL。 |

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/trellis-2?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/trellis-2?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/trellis-2", 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": "trellis-2",
      "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": "trellis-2",
  "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": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "model_glb": {
      "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
    }
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | GLB形式で生成された3Dモデル。 |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/trellis-2
- 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=trellis-2
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/trellis-2