Bria RMBG 2.0
통합
모델 id
bria/background/remove
# 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/bria/background/remove?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/bria/background/remove?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/bria/background/remove", 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/ko/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": "bria/background/remove",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}
}
Doitong API를 통해 Bria RMBG 2.0 모델(bria/background/remove)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/developers/models/bria/background/remove.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/bria/background/remove?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.com/v1/quote/bria/background/remove에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: $0.018 18 API 크레딧 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
예시
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
POST
/run/bria/background/remove?wait=20
견적 → $0.018
# 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/bria/background/remove?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/bria/background/remove?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/bria/background/remove", 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": "bria/background/remove",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/21/req_os2qhh70dksuutdlc8yxctru/0-eDHA2VbZQilztL9CLLj56_hjNDn2TY.png"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Bria RMBG 2.0 정보
Bria의 배경 제거 모델은 라이선스가 있는 상업용 학습 데이터로 학습되었으며 머리카락, 털, 세밀한 제품 디테일 주변에 부드럽고 정확한 가장자리를 가진 투명한 잘라내기 이미지를 반환합니다. 이미지 하나를 입력하면 잘라내기 이미지 하나를 반환하며 이미지당 가격은 고정되어 있습니다.
매개변수
표준 이름이나 네이티브 이름 중 하나만 보내세요. 표준 이름
이름유형
기본값허용됨
설명
image_url필수
image
유형url · image
콘텐츠를 지울 원본 이미지입니다.
prompt선택 사항
유형string | null
일반 언어로 작성한 선택 영역 지침(선택 사항)입니다. 'only the chair'는 선택 범위를 좁히고, 'without the lamp'는 콘텐츠를 제거하며, 'the person with the mat'는 유지할 콘텐츠를 추가합니다.
필수
표준 이름, 사용 가능
파일 매개변수에는 공개 https:// URL, 최대 10 MB의 data: URI 또는 업로드의 file_url을 사용할 수 있습니다. 파일
출력
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "bria/background/remove",
"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": 18,
"usd": "0.018",
"charged": 18,
"refunded": 0
},
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.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"
}
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
- image
- object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}생성으로 만들어진 이미지입니다.
다른 Bria Rmbg 변형
더 많은 모델: 배경 제거
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/bria/background/remove.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt