# TRELLIS.2 Trainer API

> Huấn luyện adapter LoRA cho Trellis 2 trên tệp zip tài sản 3D, cho tối đa ba bộ khử nhiễu

Tinh chỉnh adapter từ tệp zip tại `data_url`, chứa tài sản 3D thô hoặc dataset đã tiền xử lý. `denoisers` chọn 1 đến 3 mục tiêu, mỗi mục tiêu được huấn luyện thành adapter riêng. Cài đặt gồm: `resolution` 512 hoặc 1024, `rank` 16, 32 hoặc 64, `learning_rate` và `training_steps` từ 100 đến 10000. Kết quả trả về các adapter, mọi lỗi và dữ liệu đã tiền xử lý có thể tái sử dụng.

- Model id: `trellis-2-lora-trainer`
- Made by: Microsoft
- Category: Training
- Output: file
- Price per run: from $1.7508 / run (cheapest run $1.751 (1751 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2-lora-trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2-lora-trainer`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/trellis-2-lora-trainer

## Pricing

Price: **from $1.7508 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per run: the input files are measured before the run (length, resolution, frame rate). The quote measures the same files and is exactly what the run charges.

The full example input below costs $15.973 = 15973 API credits (1 run × $15.9723).

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-lora-trainer` 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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `data_url` |  | string | yes |  |  | URL kho lưu trữ tập dữ liệu: cung cấp tài sản 3D thô được đóng gói dưới dạng .zip hoặc sử dụng tệp zip tập dữ liệu TRELLIS.2 đã tiền xử lý do data_preprocessing trả về. |
| `denoisers` |  | array of enum (string) | no |  | 1 – 3 items | Lựa chọn 1–3 bộ khử nhiễu TRELLIS.2 riêng biệt từ sparse_structure, geometry và texture để tinh chỉnh. Việc huấn luyện song song sử dụng tập dữ liệu đã tiền xử lý dùng chung để tạo một bộ điều hợp LoRA riêng cho mỗi mục được chọn. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `512` | `512`, `1024` | Độ phân giải huấn luyện phải bằng độ phân giải tiền xử lý của tập dữ liệu. Huấn luyện geometry và texture có cấu hình riêng cho 512 và 1024, trong khi huấn luyện sparse-structure dùng chung một cấu hình cho các độ phân giải này. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `16`, `32`, `64` | Rank của bộ điều hợp LoRA; giá trị lớn hơn cung cấp năng lực bộ điều hợp cao hơn. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0001` | 0.000001 – 0.01 | Tốc độ học dùng để tối ưu LoRA. |
| `training_steps` |  | integer | no | `1000` | 100 – 10,000 | Tổng số bước huấn luyện. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## 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-lora-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# 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-lora-trainer?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }),
});
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 = {
    "data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/trellis-2-lora-trainer", 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-lora-trainer",
      "input": {
        "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "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-lora-trainer",
  "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": 15973,
    "usd": "15.973",
    "charged": 15973,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "adapters": [
      {
        "denoiser": "sparse_structure",
        "resolution": 1,
        "lora_file": {
          "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
        },
        "rank": 1,
        "training_steps": 1,
        "learning_rate": 1.0
      }
    ],
    "failed": [
      {
        "denoiser": "sparse_structure",
        "error": "string"
      }
    ],
    "preprocessed_data_file": {
      "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 |
|---|---|---|
| `adapters` | array of object {denoiser, resolution, lora_file, rank, training_steps, learning_rate} | Các tệp bộ điều hợp LoRA được ánh xạ tới những trường suy luận trellis-2-lora tương ứng. Phản hồi bao gồm một bộ điều hợp cho mỗi bộ khử nhiễu huấn luyện thành công; dùng tệp của bộ đó trong trường tương ứng. |
| `failed` | array of object {denoiser, error} | Kết quả huấn luyện bộ khử nhiễu không thành công; chỉ các bộ khử nhiễu không hoàn tất huấn luyện mới xuất hiện ở đây, vì vậy khi tất cả bộ khử nhiễu được yêu cầu đều thành công, trường này sẽ trống. |
| `preprocessed_data_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Tệp zip tập dữ liệu TRELLIS.2 đã tiền xử lý, được dùng trong quá trình huấn luyện và có thể tái sử dụng. |

## Related models

- [ERNIE-Image Trainer](https://doitong.com/developers/models/ernie-image-trainer.md) (`ernie-image-trainer`): $0.0012 / step
- [FLUX 2 \[klein\] 9b Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer`): $0.0043 / step
- [Flux 2 Klein 9B Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer/edit.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer/edit`): $0.0139 / step
- [FLUX 2 Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer.md) (`flux-2-trainer`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer/edit.md) (`flux-2-trainer/edit`): $0.0389 / step
- [FLUX 2 Trainer V2](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer-v2.md) (`flux-2-trainer-v2`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer V2 Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer-v2/edit.md) (`flux-2-trainer-v2/edit`): $0.0389 / step
- [Flux Kontext Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-kontext-trainer.md) (`flux-kontext-trainer`): from $1.25 / run

## Links

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