# Trellis 2 API

> Tek görseli, ayarlanabilir yapı, şekil, doku ve UV ayarlarına sahip dokulu bir GLB 3D poligon ağına dönüştürür

Tek bir görselden (`image_url`) bir 3D varlık oluşturur ve GLB dosyası döndürür. `resolution` 512, 1024 veya 1536; `texture_size` ise 1024, 2048 veya 4096'dır. Üç aşamanın (yapı, şekil, doku) her birinin kendi yönlendirme ve örnekleme adımı denetimleri vardır. `decimation_target`, poligon ağı köşe sayısını belirler (5,000 ile 2,000,000); yeniden poligonlama ve UV açma seçenekleri sunulur.

- Model id: `trellis-2`
- Made by: Microsoft
- Category: Image to 3D
- Output: 3d
- Price: from $0.25 / request (cheapest run $0.25 (250 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2`
- Docs page: https://doitong.com/tr/developers/models/trellis-2

## Pricing

Price: **from $0.25 / request** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Billed once per request.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `resolution` = 1024: $0.30 (300 API credits) / request
- When `resolution` = 1536: $0.35 (350 API credits) / request

The full example input below costs $0.30 = 300 API credits (1 request × 300 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/trellis-2` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Tekrarlanabilir rastgele üretim için kullanılan tohum. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `512`, `1024`, `1536` | Çıktının çözünürlüğü; artırılması ayrıntı ekler ancak daha uzun sürer. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | İlk 3D yapı sadakati denetimi: artırılması, ek gürültü pahasına girdi görseline daha yakın uyumu destekler. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Aşama 1 yönlendirme artefaktı denetimi; düşük ayarlarda daha güçlü yönlendirme etkileri, yüksek ayarlarda ise daha kararlı çıktı sağlar. |
| `ss_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | 1. aşamadaki (seyrek yapı) sınıflandırıcısız yönlendirme penceresinin başlangıç sınırı; gürültü giderme kesri olarak ifade edilir. Daha düşük ayarlar yönlendirmeyi daha erken başlatır; yalnızca interval_start ile interval_end arasındaki aralık yönlendirme kullanır. |
| `ss_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 1. aşama (seyrek yapı) için yönlendirme kesme noktası: ss_guidance_interval_start değerine eşit veya daha büyük bir değer seçin. Değer, sınıflandırıcısız yönlendirmenin durduğu gürültü giderme kesrini belirtir. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | İlk yapı gürültü giderme sayısı: ek adımlardan gelebilecek kalite kazanımları daha yavaş işlemeyle birlikte gelir. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | Yapı oluşturma gürültü zamanlamasıyla geçiş keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması geçişleri keskinleştirir. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Ayrıntılı geometri sadakati denetimi: girdi görseline uyumun artırılması ek ayrıntı sağlar ancak gürültü riskini artırır. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Geometri gürültülü göründüğünde bu ayarı artırın: şekil aşamasında güçlü yönlendirmeden kaynaklanan artefaktları azaltır. |
| `shape_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | 2. aşamada şekil iyileştirme için sınıflandırıcısız yönlendirmenin etkinleşme noktası. Gürültü giderme ilerlemesinin kesri olarak ifade edilir, interval_start değerini belirler; yönlendirme yalnızca interval_start ve interval_end ile sınırlanan pencerede çalışır. |
| `shape_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 2. aşama (şekil iyileştirme) için yönlendirme kesme noktası: shape_slat_guidance_interval_start değerine eşit veya daha büyük bir değer seçin. Değer, sınıflandırıcısız yönlendirmenin durduğu gürültü giderme kesrini belirtir. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Şekil iyileştirme gürültü giderme sayısı: ek adımlar kullanıldığında daha pürüzsüz geometri hız pahasına elde edilebilir. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Şekil iyileştirme gürültü zamanlamasıyla geometrik ayrıntı keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması ayrıntıları keskinleştirir. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Doku renk sadakati denetimi: yüksek ayarlarda girdi görselindeki renklere daha yakın uyum canlılığı artırır ancak aşırı doygunluğa neden olabilir. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Gürültülü dokuları veya renk bantlarını düzeltmek için bu ayarı artırın: doku aşamasında güçlü yönlendirmeden kaynaklanan artefaktları azaltır. |
| `tex_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | 3. aşamada doku üretimi için sınıflandırıcısız yönlendirmenin etkinleşme noktası. Gürültü giderme ilerlemesinin kesri olarak ifade edilir, interval_start değerini belirler; yönlendirme yalnızca interval_start ve interval_end ile sınırlanan pencerede çalışır. |
| `tex_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | 3. aşama (doku) için yönlendirme kesme noktası: tex_slat_guidance_interval_start değerine eşit veya daha büyük bir değer seçin. Değer, sınıflandırıcısız yönlendirmenin durduğu gürültü giderme kesrini belirtir. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Dokuları oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı. Artırılması daha uzun sürer ancak daha temiz dokular sağlayabilir. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Doku oluşturma gürültü zamanlamasıyla doku ayrıntısı keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması daha keskin ayrıntılar sağlar. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `500000` | 5,000 – 2,000,000 | Mesh köşe sayısı hedefi; genel kullanım için 500k, web/mobil için 20k–50k önerilir. Hedefin azaltılması mesh ayrıntısını azaltarak daha küçük dosyalar sağlar. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | Pişirme için ağ doku çözünürlüğü. Bu çözünürlük artırıldığında daha ince yüzey ayrıntısı daha büyük dosyalar oluşturur. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | Daha temiz mesh üçgenleri oluşturan topoloji yeniden oluşturma; daha yavaş işleme karşılığında animasyon veya 3D baskı gibi sonraki kullanımlara uygunluğu genellikle artırır. |
| `remesh_band` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Yeniden mesh oluşturma hareket payı: bu değer artırıldığında ek yumuşatma ince ayrıntılardan ödün verebilir. Ayar, köşe yer değiştirmesini özgün yüzeye göre sınırlar. |
| `remesh_project` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Yeniden mesh oluşturulan köşeleri özgün yüzeye döndürmek için projeksiyon gücü: 1 tam projeksiyonla ayrıntıyı korur, 0 ise projeksiyonu kapatarak daha yumuşak sonuç verir. |
| `uv_unwrap_angle_threshold_deg` |  | number | no | `90` | 0 – 180 | Derece cinsinden UV chart açı sınırı; tek bir chart içindeki komşu yüz normallerinin ne kadar farklı olabileceğini sınırlar. Sınırın artırılması gerilme riskiyle daha az ve daha büyük chart'ı, azaltılması ise daha fazla chart'ı ve daha az bozulmayı tercih eder. |
| `uv_unwrap_refine_iterations` |  | integer | no | `0` | 0 – 10 | UV chart'larını hesaplamak için kullanılan yerel iyileştirme geçişlerinin sayısı. |
| `uv_unwrap_global_iterations` |  | integer | no | `1` | 1 – 10 | Chart'ları hesaplamak için kullanılan global kümeleme geçişlerinin sayısı artırılarak UV chart dengesi iyileştirilebilir. |
| `uv_unwrap_smooth_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | UV chart kenarlarının ne kadar güçlü yumuşatılacağını ayarlar; daha yüksek ayarlarda daha az görünür dikişler, UV bozulması riski taşır. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 3D dönüşüm için kaynak görsele işaret eden URL. |

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/trellis-2?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/trellis-2?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/trellis-2", 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": "trellis-2",
      "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": "trellis-2",
  "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": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "model_glb": {
      "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
    }
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | GLB biçiminde oluşturulan 3D model. |

## Related models

- [Trellis 2 · Retexture](https://doitong.com/developers/models/trellis-2/retexture.md) (`trellis-2/retexture`): from $0.20 / request
- [Trellis](https://doitong.com/developers/models/trellis.md) (`trellis`): $0.02 / request
- [Trellis · Multi](https://doitong.com/developers/models/trellis/multi.md) (`trellis/multi`): $0.02 / request
- [TRELLIS.2 LoRA Inference](https://doitong.com/developers/models/trellis-2-lora.md) (`trellis-2-lora`): from $0.25 / request
- [Hi3D Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/image-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Image to 3D · v3.0](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d`): from $1.80 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · v3.0 · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d`): from $1.80 / run

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/trellis-2
- 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=trellis-2
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/trellis-2