VGGT-1B
통합
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/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": "vggt-1b",
"input": {}
}
Doitong API를 통해 VGGT-1B 모델(vggt-1b)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/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
{}
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/vggt-1b에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
실행당 최대 $1.755 실제 사용량에 따라 과금되며 나머지는 환불됩니다 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다
아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
/run/vggt-1b?wait=20
견적 → $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
}
}
}
VGGT-1B 정보
여러 뷰에서 형상을 추정합니다. `image_urls`에 최대 48개의 이미지를 제공하고, 선택적으로 `frame_sampling_rate` 프레임마다 샘플링한 `video_url`을 추가할 수 있습니다. 프레임별 깊이 맵, 카메라 외부·내부 파라미터, 원시 예측 파일, 카메라 콘이 포함된 GLB 포인트 클라우드를 반환합니다. `confidence_percentile`과 `max_points`로 포인트 클라우드의 밀도를 제어합니다.
매개변수
표준 이름이나 네이티브 이름 중 하나만 보내세요. 표준 이름
image_urls선택 사항
images
video_url선택 사항
video
frame_sampling_rate선택 사항
alpha_blend_onto선택 사항
export_prediction_data선택 사항
export_depth_maps선택 사항
export_point_cloud선택 사항
array_encoding선택 사항
exclude_keys선택 사항
confidence_percentile선택 사항
max_points선택 사항
enable_safety_checker선택 사항
파일 매개변수에는 공개 https:// URL, 최대 10 MB의 data: URI 또는 업로드의 file_url을 사용할 수 있습니다. 파일
출력
{
"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"
}
}
출력 필드
- point_cloud
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`export_point_cloud`가 true일 때 반환되는 포인트 클라우드 출력입니다. GLB 장면에는 융합된 클라우드와 카메라 원뿔이 함께 포함됩니다.
- depth_maps
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}`export_depth_maps`가 true일 때 사용할 수 있는 깊이 맵 출력입니다. 항목은 소스 프레임 순서를 따르며, 각 프레임은 16비트 깊이의 그레이스케일 PNG 래스터로 표현됩니다.
- prediction_data
- array of object {url, content_type, file_name, file_size}원시 예측 출력입니다. `export_prediction_data`가 true이면 각 프레임에 자체 JSON 파일이 생성되고, 파일은 프레임 순서를 따릅니다.
- num_frames
- integer이미지와 동영상에서 샘플링한 프레임을 포함한 전체 재구성 프레임 수입니다.
- depth_range
- array of number`depth_maps` 양자화에 사용되는 깊이 범위 [min, max]입니다. 깊이는 min + pixel * (max - min) / 65535로 복원합니다.
- extrinsics
- array of array of array of number각 프레임의 카메라-월드 외부 파라미터 행렬이며 크기는 3x4입니다. OpenCV 축은 x축이 오른쪽, y축이 아래쪽, z축이 앞쪽을 향합니다.
- intrinsics
- array of array of array of number각 프레임의 핀홀 내부 파라미터 행렬이며 크기는 3x3입니다. 모델의 518x518 프레임 픽셀 좌표로 표현됩니다.
- timings
- object각 단계에 걸린 실제 경과 시간(초)입니다.
더 많은 모델: 비전
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/vggt-1b.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt