VGGT-1B
Интеграциялау
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/kk/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 моделін (vggt-1b) Doitong API арқылы шақырыңыз. Агенттерге арналған құжаттама: https://doitong.com/kk/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
{}
Жауап күйі "queued" немесе "running" болса, ол "succeeded" болғанша GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 арқылы күйін тексеріңіз; файлдар outputs[].url ішінде болады. Дәл іске қосу бағасын алдын ала алу үшін POST https://api.doitong.com/v1/quote/vggt-1b сұрауын сол денемен жіберіңіз.
Бір орындауға 1,755 $ дейін нақты пайдалануға қарай ақы алынады, қалғаны қайтарылады Осы бетте іске қосу
Жаңа API кілтіңіз. Ол тек қазір көрсетіледі және кодта, сондай-ақ төмендегі API кілті өрісінде бар. Оны құпия сақтаңыз: браузерде орындалатын кодқа ешқашан енгізбеңіз.
Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады
Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.
Сұрау жасау
Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.
/run/vggt-1b?wait=20
бағасы → 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
}
}
}
Осы сұрауды іске қосу
Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу
VGGT-1B туралы
Бірнеше көрініс арқылы геометрияны бағалайды. `image_urls` ішіне 48-ге дейін сурет беріңіз, қажет болса әр `frame_sampling_rate` кадр сайын іріктелетін `video_url` қосыңыз. Әр кадрдың тереңдік карталарын, камераның сыртқы және ішкі параметрлерін, бастапқы болжам файлдарын және камера конустары бар GLB нүктелер бұлтын қайтарады. `confidence_percentile` мен `max_points` нүктелер бұлтының тығыздығын басқарады.
Параметрлер
Канондық атауды немесе төл атауды жіберіңіз, екеуін қатар жібермеңіз. Канондық атаулар
image_urlsміндетті емес
images
video_urlміндетті емес
video
frame_sampling_rateміндетті емес
alpha_blend_ontoміндетті емес
export_prediction_dataміндетті емес
export_depth_mapsміндетті емес
export_point_cloudміндетті емес
array_encodingміндетті емес
exclude_keysміндетті емес
confidence_percentileміндетті емес
max_pointsміндетті емес
enable_safety_checkerміндетті емес
Файл параметрлері жалпыға қолжетімді https:// URL мекенжайын, 10 MB-қа дейінгі data: URI мекенжайын немесе жүктеп салынған файлдың file_url мәнін қабылдайды. Файлдар
Шығыс
{
"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"
}
}
Шығыс өрістері
- point_cloud
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`export_point_cloud` true болғанда қайтарылатын нүктелер бұлтының экспорты; оның GLB сахнасы біріктірілген бұлт пен камера конустарын қамтиды.
- depth_maps
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}`export_depth_maps` true болғанда қолжетімді тереңдік картасының экспорты. Элементтер бастапқы кадрлар ретімен беріледі, әр кадр 16 биттік сұр реңкті PNG растрі ретінде көрсетіледі.
- prediction_data
- array of object {url, content_type, file_name, file_size}Бастапқы болжам экспорты: `export_prediction_data` true болғанда, әр кадрдың жеке JSON файлы болады және файлдар кадрлар ретімен беріледі.
- num_frames
- integerҚайта құрылған кадрлардың жалпы саны, соның ішінде кескіндер және бейнеден алынған кадрлар.
- depth_range
- array of number`depth_maps` кванттауында қолданылатын тереңдік шектері [min, max]. Тереңдікті min + pixel * (max - min) / 65535 формуласы арқылы қалпына келтіріңіз.
- extrinsics
- array of array of array of numberӘр кадрға арналған камерадан әлемге түрлендірудің 3x4 өлшемді сыртқы матрицалары; OpenCV осьтері x бойымен оңға, y бойымен төменге және z бойымен алға бағытталған.
- intrinsics
- array of array of array of numberӘр кадрға арналған 3x3 өлшемді тесік камераның ішкі матрицалары, модельдің 518x518 кадрының пиксель координаттарында берілген.
- timings
- objectӘр кезеңге кеткен нақты уақыт, секундпен.
Қосымша модельдер: Компьютерлік көру
AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/vggt-1b.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt