# Stable Diffusion XL API

> LoRA және эмбеддинг қолдауы, теріс промпттары бар SDXL мәтіннен кескін генерациясы; бір сұрауда 8 кескінге дейін

Міндетті `prompt` және қажетсіз бөлшектерден ауытқытатын қосымша `negative_prompt` қабылдайтын мәтіннен кескін диффузиялық моделі. Алты алдын ала орнатылған кескін өлшемін, 1–50 инференс қадамын, 0–20 бағыттау масштабын және бір шақыруда 1–8 кескінді таңдаңыз. LoRA салмақтары мен эмбеддингтер тізім ретінде беріледі, шығыс jpeg немесе png болуы мүмкін.

- Model id: `fast-sdxl`
- Made by: Stability AI
- Category: Text to Image
- Output: image
- Estimated price per run: $0.005 / image (cheapest run $0.005 (5 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/fast-sdxl`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/fast-sdxl`
- Docs page: https://doitong.com/kk/developers/models/fast-sdxl

## Pricing

Price: **$0.005 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.005 = 5 API credits (1 image × 5 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/fast-sdxl` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Генерацияланатын кескінді сипаттаңыз; ең жақсы нәтиже үшін мүмкіндігінше егжей-тегжейлі жазыңыз. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Кескіннен алып тасталатын түстерді, нысандарды, көріністерді немесе ұсақ белгілерді көрсететін теріс нұсқау. Мысалдар: мұрт, бұлыңғырлық немесе төмен ажыратымдылық. |
| `image_size` |  | object {height, width} \| enum (string) | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Генерацияланған кескін өлшемдері. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `25` | 1 – 50 | Орындалатын инференс қадамдарының саны. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Stable Diffusion кескіндерін қайталауға арналған seed. Модель нұсқасын, нұсқауды және seed мәнін өзгеріссіз сақтау арқылы кескінді әр іске қосқанда дәл қайталауға болады. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 20 | Кескін таңдау кезіндегі нұсқауға сәйкестік күші CFG (Classifier Free Guidance) ретінде көрсетіледі. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Генерацияға сұралған кескіндер саны. |
| `loras` |  | array of object {force, path, scale} | no | `[]` |  | Пайдалану үшін таңдалған LoRA салмақтары тізім ретінде беріледі. |
| `loras[].force` |  | boolean | no | `false` |  | Эмбеддингті пайдалану міндетті ме: true оны міндетті етеді. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | LoRA салмағының көзі: safetensors салмақтарына сәйкестендірілетін HF модель идентификаторы немесе URL не жол арқылы орналасқан safetensors файлы. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Негізгі модельге біріктірілмес бұрын LoRA салмағына қолданылатын көбейткіш. |
| `embeddings` |  | array of object {path, tokens} | no | `[]` |  | Пайдалану үшін таңдалған эмбеддингтер тізім ретінде беріледі. |
| `embeddings[].path` |  | string | yes |  |  | URL немесе файл жолы арқылы көрсетілген эмбеддинг салмақтары. |
| `embeddings[].tokens` |  | array of string \| null | no |  |  | Эмбеддинг токендерінің тізімі. Көрсетілмесе, автоматты атау қолданылады: эмбеддинг файлындағы әр векторға <s0>, <s1>, ... реттілігінен токен беріледі. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Қауіпсіздік тексергішін іске қосу; true мәні тексеруді қосады. |
| `safety_checker_version` |  | enum (string) | no | `v1` | `v1`, `v2` | Арнаулы ViT қауіпсіздік тексергішін (`v2`) немесе CompVis тексергішін (`v1`, әдепкі) таңдаңыз. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | Қосымша нұсқаулармен нұсқауды кеңейту; true болғанда қосылады. |
| `format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | Нәтижедегі кескіннің файл пішімі. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Жауапты оны жасаған сұраумен байланыстыруға арналған сұрау идентификаторы. |

## 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/fast-sdxl?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/fast-sdxl?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/fast-sdxl", 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": "fast-sdxl",
      "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": "fast-sdxl",
  "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": 5,
    "usd": "0.005",
    "charged": 5,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | Генерацияланған кескіндер туралы файл ақпараты. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Кескін генерациясының seed мәні: кірісте seed көрсетілмесе, кездейсоқ таңдалған мәнді қамтиды; әйтпесе берілген мәнді қайталайды. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | Генерацияланған кескіндерде NSFW ұғымдарының бар-жоғын көрсетеді. |
| `prompt` | string | Кескін генерациясы кезінде қолданылатын нұсқау. |

## Related models

- [Stable Diffusion XL · Image to Image](https://doitong.com/developers/models/fast-sdxl/image-to-image.md) (`fast-sdxl/image-to-image`): $0.008 / image
- [Stable Diffusion XL · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/fast-sdxl/inpainting.md) (`fast-sdxl/inpainting`): $0.008 / image
- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image
- [GPT Image 2.5 Text to Image](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image`): from $0.008 / image
- [Ideogram V4.5](https://doitong.com/developers/models/ideogram/v4.5.md) (`ideogram/v4.5`): from $0.03 / image

## Links

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