Playground v2.5
ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ
playground-v25
# 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/playground-v25?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/playground-v25?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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/playground-v25", 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/pa/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": "playground-v25",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Doitong API ਰਾਹੀਂ Playground v2.5 ਮਾਡਲ (playground-v25) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ। ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: https://doitong.com/pa/developers/models/playground-v25.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/playground-v25?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
ਜੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਸਥਿਤੀ "queued" ਜਾਂ "running" ਹੈ, ਤਾਂ GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੋਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ "succeeded" ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ; ਫ਼ਾਈਲਾਂ outputs[].url ਵਿੱਚ ਹਨ। ਉਸੇ ਬਾਡੀ ਨਾਲ POST https://api.doitong.com/v1/quote/playground-v25 ਚਲਾਉਣ ’ਤੇ ਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਬੇਨਤੀ: ≈$0.013 13 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਇਸ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਚਲਾਓ
ਤੁਹਾਡੀ ਨਵੀਂ API ਕੁੰਜੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਹੁਣ ਦਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ API ਕੁੰਜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖੋ: ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖੋ।
ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ
ਹੇਠਾਂ ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਜਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ
ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਡਲ ਸਕੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
/run/playground-v25?wait=20
ਕੋਟ → $0.013
# 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/playground-v25?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/playground-v25?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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/playground-v25", 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": "playground-v25",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ
ਤੁਹਾਡੀ key ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Doitong API ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ (localStorage) ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Remember ਚੁਣੋ। API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
Playground v2.5 ਬਾਰੇ
ਲਾਜ਼ਮੀ `prompt` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ square_hd ਤੋਂ landscape_16_9 ਤੱਕ ਛੇ ਪ੍ਰੀਸੈੱਟ `image_size` ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣ ਕੇ ਇਮੇਜਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। `num_inference_steps` 1 ਤੋਂ 50 ਅਤੇ `guidance_scale` 0 ਤੋਂ 20 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਾਲ ਵਿੱਚ 8 ਤੱਕ ਇਮੇਜਾਂ jpeg ਜਾਂ png ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ `negative_prompt`, `embeddings` ਦੀ ਸੂਚੀ, `seed` ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਵਿਸਤਾਰ ਸਵਿੱਚ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੈਰਾਮੀਟਰ
ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ ਜਾਂ ਨੇਟਿਵ ਨਾਮ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਭੇਜੋ, ਦੋਵੇਂ ਨਹੀਂ। ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ
promptਲੋੜੀਂਦਾ
negative_promptਵਿਕਲਪਿਕ
image_sizeਵਿਕਲਪਿਕ
num_inference_stepsਵਿਕਲਪਿਕ
seedਵਿਕਲਪਿਕ
guidance_scaleਵਿਕਲਪਿਕ
num_imagesਵਿਕਲਪਿਕ
num_outputs
embeddingsਵਿਕਲਪਿਕ
embeddings[].pathਲੋੜੀਂਦਾ
embeddings[].tokensਵਿਕਲਪਿਕ
enable_safety_checkerਵਿਕਲਪਿਕ
safety_checker_versionਵਿਕਲਪਿਕ
expand_promptਵਿਕਲਪਿਕ
formatਵਿਕਲਪਿਕ
request_idਵਿਕਲਪਿਕ
ਆਉਟਪੁੱਟ
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "playground-v25",
"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": 13,
"usd": "0.013",
"charged": 13,
"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"
}
}
ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਫ਼ੀਲਡ
- images
- array of object {url, width, height, content_type}ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਫ਼ਾਈਲ ਜਾਣਕਾਰੀ।
- timings
- object
- seed
- integerਚਿੱਤਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਸੀਡ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੀਡ ਨਾ ਦੇਣ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੁਣੀ ਗਈ ਕੀਮਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕੀਮਤ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- has_nsfw_concepts
- array of booleanਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ NSFW ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
- prompt
- stringਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।
ਹੋਰ Playground v2.5 ਵੈਰੀਐਂਟ
ਹੋਰ ਮਾਡਲ: ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰ
AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ: ਇਹ ਪੰਨਾ Markdown ਵਜੋਂ ਇੱਥੇ ਹੈ https://doitong.com/pa/developers/models/playground-v25.md. ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗਾਈਡ: https://doitong.com/developers/llms.txt







