# BiRefNet V2 Background Removal API

> Xóa nền và tách nền mở ở tối đa 2304 px, với tùy chọn đầu ra mặt nạ.

BiRefNet V2 tách chủ thể khỏi nền bằng một số biến thể mô hình (light, heavy, matting, portrait, dynamic) và độ phân giải xử lý lên đến 2304x2304. Trả về đối tượng đã tách và tùy chọn mặt nạ ở định dạng PNG, WebP hoặc GIF.

- Model id: `birefnet/v2`
- Made by: BiRefNet
- Category: Background Removal
- Output: image
- Estimated price per run: $0.002 / run (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/birefnet/v2`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/birefnet/v2`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/birefnet/v2

## Pricing

Price: **$0.002 / run**. Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.002 = 2 API credits (1 request × 2 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/birefnet/v2` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `model` |  | enum (string) | no | `General Use (Light)` | `General Use (Light)`, `General Use (Light 2K)`, `General Use (Heavy)`, `Matting`, `Portrait`, `General Use (Dynamic)` | Lựa chọn mô hình xóa nền: 'General Use (Light)' ánh xạ tới BiRefNet, mô hình gốc của kho lưu trữ BiRefNet và được khuyến nghị cho hầu hết mục đích sử dụng. 'General Use (Light 2K)' ánh xạ tới BiRefNet_lite-2K, sử dụng mô hình gốc được huấn luyện trên hình ảnh 2K. 'General Use (Heavy)' ánh xạ tới BiRefNet_lite, cho độ chính xác cao hơn nhưng xử lý chậm hơn. 'Matting' ánh xạ tới BiRefNet-matting và được huấn luyện riêng cho tách nền hình ảnh. 'Portrait' ánh xạ tới BiRefNet-portrait và được huấn luyện riêng cho hình ảnh chân dung. 'General Use (Dynamic)' ánh xạ tới BiRefNet_dynamic và hỗ trợ độ phân giải thay đổi từ 256x256 đến 2304x2304. |
| `operating_resolution` |  | enum (string) | no | `1024x1024` | `1024x1024`, `2048x2048`, `2304x2304` | Độ phân giải làm việc, trong đó '2304x2304' chỉ được dùng với mô hình 'General Use (Dynamic)'. Với hình ảnh đầu vào có độ phân giải cao, các thiết lập cao hơn sẽ cải thiện độ chính xác đầu ra. |
| `output_mask` |  | boolean | no | `false` |  | Kiểm soát việc có đưa mặt nạ xóa nền vào đầu ra hay không. |
| `refine_foreground` |  | boolean | no | `true` |  | Kiểm soát tinh chỉnh tiền cảnh dựa trên mặt nạ ước tính. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL xác định hình ảnh cần xóa nền. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `webp`, `png`, `gif` | Định dạng của hình ảnh kết quả. |
| `mask_only` |  | boolean | no | `false` |  | Công tắc chỉ xuất mặt nạ: `True` bỏ qua tinh chỉnh tiền cảnh và giữ nguyên hình ảnh, chỉ trả về mặt nạ phân đoạn. Khi chỉ cần mặt nạ, tùy chọn này tránh tính toán bổ sung và giảm dữ liệu truyền. |

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_sneaker_ad.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.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/birefnet/v2?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.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/birefnet/v2?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.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": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/birefnet/v2", 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": "birefnet/v2",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.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": "birefnet/v2",
  "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": 2,
    "usd": "0.002",
    "charged": 2,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_sneaker_ad.jpg"
  },
  "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_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
    }
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | Hình ảnh sau khi xóa nền hoặc mặt nạ phân đoạn khi `mask_only` là `True`. |
| `mask_image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} \| null | Mặt nạ được áp dụng khi xóa nền. |

## Related models

- [Birefnet Background Removal](https://doitong.com/developers/models/birefnet.md) (`birefnet`): $0.002 / run
- [Bria RMBG 2.0](https://doitong.com/developers/models/bria/background/remove.md) (`bria/background/remove`): from $0.018 / request
- [Birefnet](https://doitong.com/developers/models/birefnet/v2/video.md) (`birefnet/v2/video`): $0.000575 / second of processing time
- [ben-v2-image](https://doitong.com/developers/models/ben/v2/image.md) (`ben/v2/image`): $0.102 / run
- [Ben-Video-Bg-Rm](https://doitong.com/developers/models/ben/v2/video.md) (`ben/v2/video`): $0.001 / megapixel of input video
- [Bria Guided Remove Background](https://doitong.com/developers/models/bria/guided-remove-background.md) (`bria/guided-remove-background`): $0.03 / image
- [Bria's VRMBG 3.0](https://doitong.com/developers/models/bria/video/background-removal/v3.md) (`bria/video/background-removal/v3`): $0.05 / second of input video
- [Feynobg Background Remover](https://doitong.com/developers/models/feynobg.md) (`feynobg`): $0.001 / request

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/birefnet/v2
- 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=birefnet/v2
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/birefnet/v2