Extract Object

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် id bria/extract-object

# 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/extract-object?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "yellow hammer"
  }'

# 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/extract-object?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "yellow hammer"
  }),
});
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 = {
    "prompt": "yellow hammer",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/bria/extract-object", 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/my/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/extract-object",
  "input": {
    "prompt": "yellow hammer"
  }
}

Doitong API မှတစ်ဆင့် Extract Object မော်ဒယ် (bria/extract-object) ကို ခေါ်ယူပါ။ အေးဂျင့်များအတွက် စာရွက်စာတမ်းများ: https://doitong.com/my/developers/models/bria/extract-object.md

POST https://api.doitong.com/v1/run/bria/extract-object?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "yellow hammer"
}

Response status သည် "queued" သို့မဟုတ် "running" ဖြစ်ပါက "succeeded" ဖြစ်သည်အထိ GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ဖြင့် poll လုပ်ပါ။ ဖိုင်များသည် outputs[].url တွင် ရှိသည်။ လုပ်ဆောင်မီ အတိအကျစျေးနှုန်းရရန် တူညီသော body ဖြင့် POST https://api.doitong.com/v1/quote/bria/extract-object ကို အသုံးပြုပါ။

ဤတောင်းဆိုချက်: ၀.၀၂ $ ၂၀ API ခရက်ဒစ် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်

Bria AI ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း

စာသားပရောမ့်တွင် အမည်ပေးထားသော အရာဝတ္ထုကို သီးခြားခွဲထုတ်ပြီး ၎င်း၏မတ်စ်နှင့်အတူ ဖောက်ထွင်းမြင်ရသော RGBA ဖြတ်တောက်ပုံအဖြစ် ပြန်ပေးသည်

OpenAPI Markdown

Bria AI · ပုံ

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

အောက်တွင် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ပြီး သင့် API ကီးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ ထွက်ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုသို့ ကူးယူပြီး အမြဲတမ်း သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့ သိမ်းထားသည်။

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

စျေးနှုန်း

အတိအကျ စျေးနှုန်း

ပုံတစ်ပုံလျှင် ၀.၀၂ $

ပုံတစ်ပုံလျှင် ၂၀ API ခရက်ဒစ်

ဤတောင်းဆိုချက်: ပုံ ၁ ပုံ × ၀.၀၂ $ ၀.၀၂ $ ၂၀ API ခရက်ဒစ်

လုပ်ဆောင်ရန် · ၀.၀၂ $

အောင်မြင်မှသာ ကောက်ခံပြီး မအောင်မြင်ပါက အလိုအလျောက် ပြန်အမ်းပေးသည်။

ထုတ်လုပ်ထားသော ပုံတစ်ပုံလျှင် ကောက်ခံသည်။

စျေးနှုန်းတွက်ချက်ရန် Endpoint: POST /quote/{id}

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ထိန်းချုပ်မှုများကို မော်ဒယ် schema မှ အလိုအလျောက်ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲသည်နှင့် code နှင့် စျေးနှုန်းတို့လည်း ပြောင်းလဲမည်။

prompt

'the red car' ကဲ့သို့ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ဖော်ပြထားသော လုပ်ဆောင်မည့် အရာဝတ္ထု။

အဆင့်မြင့် image · autocrop · remove_background

image image_url မူလ https://bria-datasets...

ဖိုင်ကို ဆွဲချပါ၊ သို့မဟုတ်

အများပြည်သူသုံး URL၊ raw base64-encoded ပုံ bytes သို့မဟုတ် data:image/png;base64,... ကဲ့သို့ base64 data URI မှတစ်ဆင့် ပေးထားသော ရင်းမြစ်ပုံ။

POST /run/bria/extract-object?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၀.၀၂ $

# 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/extract-object?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "yellow hammer"
  }'

# 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/extract-object?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "yellow hammer"
  }),
});
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 = {
    "prompt": "yellow hammer",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/bria/extract-object", 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/extract-object",
      "input": {
        "prompt": "yellow hammer"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး

သင့် key သည် ဤဘရောက်ဇာထဲတွင်သာ ရှိမည်ဖြစ်ပြီး Doitong API သို့သာ ပို့မည်။ Remember ကို အမှန်ခြစ်ထားမှသာ (localStorage) တွင် သိမ်းမည်။ ဤဘရောက်ဇာတွင် မှတ်ထားရန် API ကီး ရယူရန်

Extract Object အကြောင်း

`image_url` ရှိ ပုံအတွင်း `prompt` တွင် ဖော်ပြထားသော အရာဝတ္ထုကို ရှာဖွေပြီး အပိုင်းခွဲခြားမှု မတ်စ်နှင့်အတူ ဖောက်ထွင်းမြင်ရသော နောက်ခံပေါ်တွင် ပြန်ပေးသည်။ `autocrop` ဖြင့် ပတ္တူကို အရာဝတ္ထုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျ ဖြတ်တောက်နိုင်သည်။ `remove_background` သည် အပိုင်းခွဲခြားမှု မတ်စ်တစ်ခုတည်းကို အသုံးမပြုဘဲ နောက်ခံဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဖြတ်ထုတ်ထားသော အစွန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ကိုက်ညီမှုမရှိပါက ထည့်သွင်းထားသော ပုံတစ်ခုလုံးကို ပြန်ပေးသည်။

ပါရာမီတာများ

စံအမည် သို့မဟုတ် မူရင်းအမည် တစ်ခုခုကိုသာ ပို့ပါ၊ နှစ်ခုလုံး မပို့ပါနှင့်။ စံအမည်များ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်

image_urlရွေးချယ်နိုင်သည် image

အမျိုးအစားurl · image

မူလတန်ဖိုးhttps://bria-datasets.s3.amazonaws.com/object-extraction/tools_construction_flatlay.jpg

promptရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားstring

မူလတန်ဖိုးyellow hammer

'the red car' ကဲ့သို့ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ဖော်ပြထားသော လုပ်ဆောင်မည့် အရာဝတ္ထု။

autocropရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

ထုတ်ယူထားသော အရာဝတ္ထုနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ထွက်ရလဒ် canvas ကို ဖြတ်တောက်ရန်။

remove_backgroundရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

Cutout alpha ပြုပြင်မှု ခလုတ်။ မူလတန်ဖိုး False သည် salient-object matting ကို ကျော်ပြီး alpha ကို SAM segmentation မှ တိုက်ရိုက်ယူသဖြင့် လုပ်ဆောင်မှု ပိုမြန်ကာ RMBG က အလွန်အကျွံ ဖြတ်တောက်နိုင်သည့် စာသား၊ လိုဂိုများ သို့မဟုတ် ဂရပ်ဖစ်များကို ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ RMBG background removal ကို အသုံးပြု၍ alpha ပြုပြင်ရန် True သတ်မှတ်ပါ။

လိုအပ်သည် စံအမည်၊ ထို့အပြင် လက်ခံသည်

ဖိုင်ပါရာမီတာများသည် အများပြည်သူသုံး https:// URL၊ 10 MB အထိ data: URI သို့မဟုတ် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသောဖိုင်၏ file_url ကို လက်ခံသည်။ ဖိုင်များ

ထွက်ရလဒ်

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "bria/extract-object",
  "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": 20,
    "usd": "0.02",
    "charged": 20,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "yellow hammer"
  },
  "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
    },
    "mask": {
      "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"
  }
}

သင့်ဖိုင်များ၊ သင့်ရွေးချယ်မှုoutputs[].url တိုင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုရှိ မိတ္တူဖြစ်သည်- အမြဲတမ်း (GB-month အလိုက် ငွေပေးရသည်) သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့၊ သင့်အကောင့်ဆက်တင် သို့မဟုတ် ?storage= ဖြင့် သိမ်းထားသည်။

မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ပုံစံတူပုံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံတို့အတွက် type၊ url၊ content_type၊ width၊ height နှင့် duration။ output သည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ရလဒ် object ဖြစ်သည်။

ထွက်ရလဒ်၏ Fields များ

image: object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}ပရောမ့်တွင် ကိုက်ညီသော အရာဝတ္ထု မတွေ့ပါက ရင်းမြစ်ပုံအပြည့်အစုံ။ မဟုတ်ပါက ထုတ်ယူထားသော အရာဝတ္ထုကို transparency ဖြင့် ဝန်းရံထားသည့် RGBA ရလဒ်။
mask: object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}ကိုက်ညီမှုမရှိပါက ထည့်သွင်းချက်ပေါ် မူတည်သည့် extraction mask။ RGBA ပုံများသည် ၎င်းတို့၏ alpha channel ကို ပေးပြီး အခြားပုံအားလုံးသည် အဖြူရောင် mask အပြည့်ကို ထုတ်ပေးသည်။

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း

AI အေးဂျင့်များအတွက်- ဤစာမျက်နှာ၏ Markdown ကို ဤနေရာတွင် ရရှိနိုင်သည် https://doitong.com/my/developers/models/bria/extract-object.md. မော်ဒယ်များနှင့် လမ်းညွှန်များအားလုံး: https://doitong.com/developers/llms.txt

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

Extract Object အကြောင်း

ပါရာမီတာများ

ထွက်ရလဒ်

အခြား Bria မူကွဲများ

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း