# VGGT-1B API

> 최대 48개의 이미지 또는 동영상에서 3D 장면을 재구성하고 깊이 맵, 카메라 포즈, 포인트 클라우드를 반환합니다

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.

- Model id: `vggt-1b`
- Made by: Meta
- Category: Vision
- Output: json
- Charged by usage (up to $1.755 per run, typical $0.04; the rest of the hold is refunded): $0.000975 / second of processing time (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/vggt-1b`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/vggt-1b`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/vggt-1b

## Pricing

Price: **$0.000975 / second of processing time**. Charged by actual usage at $0.000975 / second of processing time: up to $1.755 per run (the quote gives the maximum for your input), the rest is refunded automatically after the run. A typical run costs $0.04.

The full example input below holds up to $1.755 = 1755 API credits (up to 1800 s of processing time × $0.000975) when it starts; a typical run costs $0.04 (40 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). This model is charged by usage: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/vggt-1b` with the same JSON body returns the most the run can cost for that input (`credits`, debited when the run starts); after the run you pay the usage the model reports and the rest is refunded automatically. An input whose maximum would exceed the per-run limit is refused with 422. 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_urls` | `images` | array of image URL | no |  | ≤ 48 items | 재구성 소스 이미지입니다. 각 이미지는 정사각형으로 패딩된 후 가장 긴 변이 518픽셀이 되도록 크기가 조정됩니다. JPEG, PNG, WEBP 및 Pillow로 디코딩할 수 있는 추가 이미지 형식을 허용합니다. |
| `video_url` | `video` | string (video URL) \| null | no |  |  | 결합된 입력에서 image_urls를 따르는 샘플링 프레임의 선택적 소스 동영상입니다. `frame_sampling_rate`번째 프레임마다 샘플링하며, 항상 첫 프레임과 마지막 프레임을 포함합니다. |
| `frame_sampling_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 1,000 | `video_url`을 통해 동영상이 제공된 경우에만 적용되는 프레임 간격이며, 그렇지 않으면 효과가 없습니다. 간격과 관계없이 양 끝 프레임은 유지되며, 그 사이에서 n번째 프레임마다 샘플링합니다. |
| `alpha_blend_onto` |  | enum (string) | no | `white` | `keep`, `white`, `black`, `mean` | 알파 채널 처리에는 네 가지 선택지가 있습니다. 'keep'은 원본 픽셀 값을 변경하지 않고 알파를 제거하고, 'mean'은 ImageNet 평균 RGB를 기준으로 합성합니다. 단색 배경에는 'white' 또는 'black'을 선택해 해당 색상으로 합성합니다. |
| `export_prediction_data` |  | boolean | no | `true` |  | 개별 프레임의 원시 예측을 별도의 JSON 파일로 내보냅니다. 각 파일에는 깊이와 신뢰도, 마스크, 인코딩된 카메라 포즈가 포함됩니다. |
| `export_depth_maps` |  | boolean | no | `true` |  | `depth_range`를 픽셀 값 0–65535에 선형 매핑하여 깊이 래스터를 내보냅니다. 각 프레임은 16비트 정밀도의 별도 그레이스케일 PNG로 저장됩니다. |
| `export_point_cloud` |  | boolean | no | `true` |  | 융합된 색상 포인트 클라우드를 GLB 형식으로 내보내며, 추정된 카메라는 장면의 개별 원뿔 메시로 표현됩니다. |
| `array_encoding` |  | enum (string) | no | `base64` | `base64`, `list` | 예측 JSON 파일의 배열 스토리지 형식입니다. 'list'는 'base64'보다 훨씬 많은 공간을 사용합니다. 중첩된 JSON 목록에는 'list'를, {data, shape, dtype}를 포함하는 객체에는 'base64'를 선택합니다. |
| `exclude_keys` |  | array of enum (string) | no |  |  | 모든 예측 JSON 파일에서 제외할 키입니다. |
| `confidence_percentile` |  | number | no | `50` | 0 – 100 | 포인트 클라우드 생성에 적용되는 신뢰도 기반 필터링 비율입니다. 0은 필터링을 비활성화하고, 다른 값은 신뢰도가 가장 낮은 포인트부터 해당 비율만큼 제외합니다. |
| `max_points` |  | integer | no | `250000` | 1,000 – 5,000,000 | GLB 포인트 수 한도이며 기본값은 250,000입니다. 직렬화 및 업로드 지연을 줄이기 위해 클라우드가 이 한도를 초과하면 균일하게 서브샘플링한 선택 항목을 기록합니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 입력 이미지와 동영상의 안전 검사 토글입니다. |

File parameters (`images`, `video`) 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
{}
```

A fuller example:

```json
{}
```

## 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/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"
```

### 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/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 + ")");
```

### Python

```python
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"])
```

### 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": "vggt-1b",
      "input": {},
      "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": "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `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` | integer | 이미지와 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 number | 각 프레임의 카메라-월드 외부 파라미터 행렬이며 크기는 3x4입니다. OpenCV 축은 x축이 오른쪽, y축이 아래쪽, z축이 앞쪽을 향합니다. |
| `intrinsics` | array of array of array of number | 각 프레임의 핀홀 내부 파라미터 행렬이며 크기는 3x3입니다. 모델의 518x518 프레임 픽셀 좌표로 표현됩니다. |
| `timings` | object | 각 단계에 걸린 실제 경과 시간(초)입니다. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/vggt-1b
- 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=vggt-1b
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/vggt-1b