# Pixelcut Product Photo API

> 상품 이미지 합성기: 상품을 분리해 배경, 여백, 그림자가 있는 새 캔버스에 배치합니다

상품 사진을 카탈로그 스타일 이미지로 처리합니다. `image_size` 프리셋 또는 사용자 지정 크기로 캔버스를 설정하고, 단색·투명 또는 이미지 `background`를 선택하며 `margin`을 조정할 수 있습니다. 생성형 또는 드롭 `shadow`와 선택적 `watermark` 오버레이를 사용할 수 있습니다. 출력은 png 또는 jpeg이며, 투명 배경에는 jpeg를 사용할 수 없습니다.

- Model id: `pixelcut/product-photo`
- Made by: Pixelcut
- Category: Image Editing
- Output: image
- Price: $0.024 / image (cheapest run $0.024 (24 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/pixelcut/product-photo`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/pixelcut/product-photo`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/pixelcut/product-photo

## Pricing

Price: **$0.024 / image**. Billed per generated image.

The full example input below costs $0.024 = 24 API credits (1 image × 24 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/pixelcut/product-photo` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 처리할 제품 이미지 URL입니다. |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) \| null | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | 출력 캔버스 크기입니다. 사용자 지정 {width, height} 또는 square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9 프리셋으로 지정합니다. 기본값은 square_hd (1024x1024)입니다. |
| `background` |  | object {mode, color, image_url, image_fit} | no |  |  | 출력 배경입니다. 이미지, 투명 또는 기본값이 흰색인 단색을 사용할 수 있습니다. |
| `background.mode` |  | enum (string) | no | `Color` | `Transparent`, `Color`, `Image` | 배경 모드입니다. 'Color'는 `color`를 사용하며 기본값은 흰색입니다. 'Transparent'는 투명 배경을 만들고 항상 PNG를 사용합니다. 'Image'는 `image_url` 위에 결과를 합성합니다. |
| `background.color` |  | object {r, g, b} | no | `{"b":255,"g":255,"r":255}` |  | 'Color' 모드의 단색 배경 채우기입니다. 기본값은 흰색이며 0~255 범위의 R/G/B 구성 요소로 지정합니다. |
| `background.color.r` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.color.g` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.color.b` |  | integer | yes |  | 0 – 255 |  |
| `background.image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | 배경 이미지 URL입니다. 'Image' 모드에서는 필수입니다. |
| `background.image_fit` |  | enum (string) | no | `Cover` | `Cover`, `Contain`, `Stretch` | 배경 이미지를 캔버스에 맞추는 방법을 선택합니다. 'Contain'은 `color` 위에 레터박스를 적용해 맞춘 이미지 전체를 유지하고, 'Stretch'는 왜곡해 맞추며, 'Cover'는 잘라내 캔버스를 채웁니다. |
| `margin` |  | object {all, left, right, top, bottom} | no |  |  | 제품과 캔버스 가장자리 사이의 간격입니다. `all`을 사용하면 모든 여백을 설정하며, 개별 변을 선택적으로 재정의할 수 있습니다. 기본값은 변마다 20%입니다. |
| `margin.all` |  | string | no | `20%` |  | 모든 변에 적용되는 균일한 여백입니다. 캔버스 크기의 '%'로 0~49% 범위에서 지정하거나 최소 0px의 'px'로 지정합니다. |
| `margin.left` |  | string \| null | no |  |  | 해당 변에서 `all`을 대체하는 왼쪽 여백입니다. 0~49%의 '%' 또는 0px 이상의 'px'를 사용할 수 있습니다. |
| `margin.right` |  | string \| null | no |  |  | 해당 변에서 `all`을 대체하는 오른쪽 여백입니다. 0~49%의 '%' 또는 0px 이상의 'px'를 사용할 수 있습니다. |
| `margin.top` |  | string \| null | no |  |  | 해당 변에서 `all`을 대체하는 위쪽 여백입니다. 0~49%의 '%' 또는 0px 이상의 'px'를 사용할 수 있습니다. |
| `margin.bottom` |  | string \| null | no |  |  | 해당 변에서 `all`을 대체하는 아래쪽 여백입니다. 0~49%의 '%' 또는 0px 이상의 'px'를 사용할 수 있습니다. |
| `shadow` |  | object {type, generative, drop} | no |  |  | 그림자 설정입니다. 'Generative' 또는 'Drop'을 선택하고 설정을 구성합니다. 설정하지 않으면 그림자를 적용하지 않습니다. |
| `shadow.type` |  | enum (string) \| null | no |  | `Generative`, `Drop` | 선택적 그림자 스타일입니다. 설정하지 않으면 그림자를 사용하지 않습니다. AI 합성에는 'Generative', 결정적 드롭 그림자에는 'Drop'을 선택합니다. |
| `shadow.generative` |  | object {opacity, light_source} | no |  |  | 유형이 'Generative'일 때 적용되는 AI 생성 그림자 설정입니다. |
| `shadow.generative.opacity` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | 완전히 합성된 그림자의 불투명도로, 0~1입니다. |
| `shadow.generative.light_source` |  | object {size, position} \| null | no |  |  | 그림자 합성을 위한 명시적 가상 광원입니다. 제공하면 이미지에서 광원 방향을 자동 추정하는 대신 사용합니다. |
| `shadow.drop` |  | object {color, horizontal, vertical, blur, opacity} | no |  |  | 유형이 'Drop'일 때 적용되는 드롭 그림자 설정입니다. |
| `shadow.drop.color` |  | object {r, g, b} | no | `{"b":0,"g":0,"r":0}` |  | 그림자의 RGB 색상입니다. 기본값은 검은색입니다. |
| `shadow.drop.horizontal` |  | number | no | `50` | -100 – 100 | 가로 그림자 이동입니다. 최대 설정 100은 캔버스 너비의 10%를 나타냅니다. 범위는 -100~100이며, 음수는 왼쪽, 양수는 오른쪽으로 이동합니다. |
| `shadow.drop.vertical` |  | number | no | `8` | -100 – 100 | 세로 그림자 이동입니다. 최대 설정 100은 캔버스 높이의 10%를 나타냅니다. 범위는 -100~100이며, 음수는 위쪽, 양수는 아래쪽으로 이동합니다. |
| `shadow.drop.blur` |  | number | no | `24` | 0 – 100 | 그림자 흐림 설정입니다. 최대 부드러움 100은 짧은 캔버스 변의 5% 반경에 해당합니다. 범위는 0부터 시작하며 0에서는 가장자리가 선명하게 유지됩니다. |
| `shadow.drop.opacity` |  | number | no | `0.25` | 0 – 1 | 그림자의 불투명도로, 0~1입니다. |
| `watermark` |  | object {image_url, remove_background, position, scale, opacity, margin} \| null | no |  |  | 이미지를 제공하면 로고 또는 워터마크 오버레이를 활성화합니다. 생략하면 기본값처럼 출력에 워터마크가 없습니다. |
| `watermark.image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | 로고 또는 워터마크 이미지 URL입니다. 빈 값이면 워터마크 없이 출력합니다. |
| `watermark.remove_background` |  | boolean | no | `false` |  | 배경 제거를 사용해 워터마크의 배경을 제거할지 여부입니다. 제거하면 오버레이에서 배경이 제외됩니다. |
| `watermark.position` |  | enum (string) | no | `bottom_right` | `top_left`, `top_right`, `bottom_left`, `bottom_right`, `center` | 워터마크 배치 위치입니다. |
| `watermark.scale` |  | number | no | `0.1` | 0.01 – 1 | 캔버스 너비에 대한 비율로 표현한 워터마크 너비입니다. |
| `watermark.opacity` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 워터마크의 불투명도로, 0~1입니다. |
| `watermark.margin` |  | string | no | `3%` |  | 캔버스 가장자리에서 안쪽으로의 거리입니다. 캔버스의 '%'로 0~49% 범위에서 지정하거나 'px'로 지정합니다. |
| `output_format` |  | enum (string) \| null | no |  | `png`, `jpeg` | PNG 또는 JPEG 중에서 선택하는 출력 이미지 인코딩이며, 투명한 배경에서는 JPEG를 사용할 수 없습니다. 선택을 생략하면 입력 형식이 유지됩니다. |

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/pixelcut/product-photo?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/pixelcut/product-photo?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/pixelcut/product-photo", 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": "pixelcut/product-photo",
      "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": "pixelcut/product-photo",
  "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": 24,
    "usd": "0.024",
    "charged": 24,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} \| null | 카탈로그용으로 준비된 제품 사진입니다. |

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## Links

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