# Stable Diffusion XL API

> LoRA 및 임베딩, 네거티브 프롬프트를 지원하고 요청당 최대 8개 이미지를 생성하는 SDXL 텍스트-이미지 모델

필수 `prompt`와 선택적 `negative_prompt`를 받는 텍스트-이미지 디퓨전 모델입니다. 6개의 프리셋 이미지 크기, 1~50개의 추론 스텝, 0~20의 가이던스 스케일, 호출당 1~8개 이미지를 선택할 수 있습니다. LoRA 가중치와 임베딩은 목록으로 제공할 수 있으며 출력은 jpeg 또는 png입니다.

- 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/ko/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 |  |  | 생성하려는 이미지를 최대한 자세히 설명하세요. 최상의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | 제외할 이미지 세부 정보를 지정하는 네거티브 프롬프트입니다. 색상, 객체, 풍경 또는 콧수염·흐림·낮은 해상도 같은 세부 특징을 제외할 수 있습니다. |
| `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` | 생성된 이미지의 치수입니다. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `25` | 1 – 50 | 실행할 추론 단계 수입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Stable Diffusion에서 이미지를 재현하기 위한 시드입니다. 모델 버전, 프롬프트, 시드를 변경하지 않으면 매번 이미지를 정확히 재현할 수 있습니다. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 20 | 이미지 선택 시 프롬프트 준수 강도이며 CFG(Classifier Free Guidance)로 표현합니다. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | 생성할 이미지 수입니다. |
| `loras` |  | array of object {force, path, scale} | no | `[]` |  | 사용하도록 선택한 LoRA 가중치이며 목록으로 제공됩니다. |
| `loras[].force` |  | boolean | no | `false` |  | 임베딩 사용이 필수인지 여부입니다. true로 설정하면 사용이 강제됩니다. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | LoRA 가중치 소스입니다. safetensors 가중치로 확인되는 HF 모델 식별자 또는 URL이나 경로로 지정된 safetensors 파일을 사용합니다. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 기본 모델에 병합하기 전에 LoRA 가중치에 적용되는 배수입니다. |
| `embeddings` |  | array of object {path, tokens} | no | `[]` |  | 사용하도록 선택한 임베딩이며 목록으로 제공됩니다. |
| `embeddings[].path` |  | string | yes |  |  | URL 또는 파일 경로로 지정된 임베딩 가중치입니다. |
| `embeddings[].tokens` |  | array of string \| null | no |  |  | 임베딩 토큰 목록입니다. 생략하면 자동으로 이름이 지정됩니다. 임베딩 파일의 각 벡터에는 <s0>, <s1>, ... 순서의 토큰이 할당됩니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 안전 검사기 활성화입니다. true는 검사를 활성화합니다. |
| `safety_checker_version` |  | enum (string) | no | `v1` | `v1`, `v2` | 사용자 지정 ViT 안전 검사기(`v2`)와 CompVis 검사기(`v1`, 기본값) 중에서 선택합니다. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | 추가 프롬프트를 사용한 프롬프트 확장입니다. true일 때 활성화됩니다. |
| `format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | 결과 이미지의 파일 형식입니다. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | 응답과 해당 응답을 생성한 요청을 연결하기 위한 요청 식별자입니다. |

## 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} | 생성된 이미지의 파일 정보입니다. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | 이미지 생성 시드입니다. 입력에서 시드를 생략하면 무작위로 선택된 값이 포함되고, 그렇지 않으면 제공한 값이 반복됩니다. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | 생성된 이미지에 NSFW 개념이 나타나는지 나타냅니다. |
| `prompt` | string | 이미지 생성에 사용되는 프롬프트입니다. |

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## 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