# Trellis 2 API

> מאַכט פֿון איין בילד אַ טעקסטורירטן GLB 3D־מעש מיט באַשטימבאַרע סטרוקטור־, פאָרעם־, טעקסטור־און UV־באַשטימונגען

בויט אַ 3D אַסעט פֿון איין בילד (`image_url`) און גיט אַ GLB פֿײַל אַרויס. `resolution` איז 512, 1024 אָדער 1536, און `texture_size` איז 1024, 2048 אָדער 4096. יעדער פֿון דרײַ סטאַגעס (סטרוקטור, פֿאָרעם, טעקסטור) האָט אייגענע קאָנטראָלן פֿאַר גיידאַנס און סאַמפּלינג־שריט. `decimation_target` באַשטימט די צאָל נעץ־ווערטעקסן (5,000 ביז 2,000,000), און אָפּציעס פֿאַר רעמעשינג און UV־אויפֿראָלונג זענען צוטריטלעך.

- 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/yi/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 |  |  | סיד גענוצט פֿאַר רעפּראָדוצירבאַרער טראַפֿישער גענערירונג. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `512`, `1024`, `1536` | רעזולטאַט־רעזאָלוציע; דאָס פֿאַרגרעסערן צוגעבט דעטאַלן אָבער נעמט לענגער. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | קאָנטראָל פֿון פֿידעליטעט פֿאַר דער ערשטיקער 3D־סטרוקטור: אַ העכערע ווערט פֿאַוואָריזירט נעענטערע צושטימונג מיט דער אַרײַנגעבונגס־בילד, מיט ריזיקירן פֿון צוגעגעבענעם ראַש. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | גיידאַנס־אַרטעפֿאַקט־קאָנטראָל פֿאַר סטאַגע 1, וואָס בײַ נידעריקע באַשטעטיקונגען האַנדלט שטארקערע גיידאַנס־עפֿעקטן קעגן אַ סטאַבילערן רעזולטאַט בײַ הויכע באַשטעטיקונגען. |
| `ss_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | אָנהייב־גרענעץ פֿונעם קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַען אָנפֿירונג־פֿענצטער אין שטאַפּל 1 (שפּאַרלעכע סטרוקטור), אויסגעדריקט ווי אַ דע־נויזינג־בראָכצאָל. נידעריקערע באַשטעטיקן הייבן אָנפֿירונג פֿריִער אָן; נאָר דער אינטערוואַל פֿון interval_start ביז interval_end ניצט אָנפֿירונג, מיט אַנגעפֿירטן פּראַסעסינג אַנדערשוווּ. |
| `ss_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | אָנפֿירונג־אָפּשטעל פֿאַר שטאַפּל 1 (שפּאַרלעכע סטרוקטור): קלײַב אַ ווערט לכל־הפּחות אַזוי גרויס ווי ss_guidance_interval_start. די ווערט צייכנט אָן דעם דע־נויזינג־פּראָצענט וווּ קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַע אָנפֿירונג שטעלט זיך אָפּ. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | דענאָיִזינג־צאָל פֿאַר דער ערשטיקער סטרוקטור: מעגלעכע קוואַליטעט־געווינסן פֿון נאָך סטעפּס קומען מיט פּאַמעלעכער פּראַסעסירונג. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | שטעלט די שאַרפֿקייט פֿון טראַנסיציעס דורך דעם ראַש־סקעדזשול פֿאַר סטרוקטור־גענערירונג: דאָס פֿאַרגרעסערן מאַכט טראַנסיציעס שאַרפֿער. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | קאָנטראָל פֿון פֿידעליטעט פֿאַר דעטאַלירטער געאָמעטריע: העכערע צוגעפּאַסטקייט צו דער אַרײַנגעבונגס־בילד גיט נאָך דעטאַלן, מיט ריזיקירן פֿון צוגעגעבענעם ראַש. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | פֿאַרגרעסערט די באַשטעטיקונג ווען די געאָמעטריע זעט אויס ראַשיק: עס רעדוצירט אַרטעפֿאַקטן געפֿירט דורך שטאַרקע גיידאַנס בעת דער פֿאָרעם־סטאַגע. |
| `shape_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | אַקטיווירונג־פּונקט פֿון קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַער אָנפֿירונג פֿאַר פֿאָרעם־פֿאַרפֿײַנונג אין שטאַפּל 2. אויסגעדריקט ווי אַ בראָכצאָל פֿון דע־נויזינג־פֿאָרשריט, שטעלט עס interval_start; אָנפֿירונג אַרבעט נאָר אינעם פֿענצטער צווישן interval_start און interval_end. |
| `shape_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | אָנפֿירונג־אָפּשטעל פֿאַר שטאַפּל 2 (פֿאָרעם־פֿאַרפֿײַנונג): קלײַב אַ ווערט לכל־הפּחות אַזוי גרויס ווי shape_slat_guidance_interval_start. די ווערט צייכנט אָן דעם דע־נויזינג־פּראָצענט וווּ קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַע אָנפֿירונג שטעלט זיך אָפּ. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | דענאָיִזינג־צאָל פֿאַר פֿאָרעם־פֿײַנונג: פּאָטענציעל גלאַטערע געאָמעטריע קאָסט גיכקייט ווען מע ניצט נאָך סטעפּס. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | שטעלט די שאַרפֿקייט פֿון געאָמעטרישן דעטאַל דורך דעם ראַש־סקעדזשול פֿאַר פֿאָרעם־פֿײַנונג; דאָס פֿאַרגרעסערן גיט שאַרפֿערע דעטאַלן. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | קאָנטראָל פֿון קאָליר־פֿידעליטעט פֿאַר טעקסטור: נעענטערע צוגעפּאַסטקייט צו די קאָלירן אין דער אַרײַנגעבונגס־בילד בײַ העכערע באַשטעטיקונגען פֿאַרגרעסערט די לעבעדיקייט, אָבער קען שאַפֿן איבערזעטיקונג. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | פֿאַרגרעסערט די באַשטעטיקונג צו באַהאַנדלען ראַשיקע טעקסטורן אָדער קאָליר־באַנדירונג: עס רעדוצירט אַרטעפֿאַקטן פֿון שטאַרקע גיידאַנס בעת דער טעקסטור־סטאַגע. |
| `tex_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | אַקטיווירונג־פּונקט פֿון קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַער אָנפֿירונג פֿאַר געוועב־גענערירונג אין שטאַפּל 3. אויסגעדריקט ווי אַ בראָכצאָל פֿון דע־נויזינג־פֿאָרשריט, שטעלט עס interval_start; אָנפֿירונג אַרבעט נאָר אינעם פֿענצטער צווישן interval_start און interval_end. |
| `tex_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | אָנפֿירונג־אָפּשטעל פֿאַר שטאַפּל 3 (געוועב): קלײַב אַ ווערט לכל־הפּחות אַזוי גרויס ווי tex_slat_guidance_interval_start. די ווערט צייכנט אָן דעם דע־נויזינג־פּראָצענט וווּ קלאַסיפיקאַטאָר־פֿרײַע אָנפֿירונג שטעלט זיך אָפּ. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | צאָל דענאָיִזינג־סטעפּס גענוצט צו גענערירן טעקסטורן. דאָס פֿאַרגרעסערן די סטעפּ־צאָל נעמט לענגער אָבער קען געבן ריינערע טעקסטורן. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | שטעלט די שאַרפֿקייט פֿון טעקסטור־דעטאַל דורך דעם ראַש־סקעדזשול פֿאַר טעקסטור־גענערירונג; דאָס פֿאַרגרעסערן גיט שאַרפֿערע דעטאַלן. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `500000` | 5,000 – 2,000,000 | ציל פֿון מעש־ווערטעקס־צאָל, מיט 500k רעקאָמענדירט פֿאַר אַלגעמיינע צוועקן און 20k–50k פֿאַר וועב/מאָביל. רעדוצירן דעם ציל פֿאַרבײַט מעש־דעטאַל קעגן קלענערע פֿײַלן. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | מעש־טעקסטור־רעזאָלוציע פֿאַר באַקינג. פֿײַנערע אויבערפֿלאַך־דעטאַלן ברענגען גרעסערע פֿײַלן ווען די רעזאָלוציע ווערט פֿאַרגרעסערט. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | טאָפּאָלאָגיע־איבערבוי וואָס שאַפֿט ריינערע מעש־דרעקענישן און פֿאַרבעסערט געוויינטלעך פּאַסיקייט פֿאַר שפּעטערע באַניצונגען ווי אַנימאַציע אָדער 3D־דרוקן, אויפֿן חשבון פֿון לענגערן פּראַסעסינג. |
| `remesh_band` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | רעמעשינג־באַוועגונג־דערלויבעניש: נאָך סמודינג קען מקריב זײַן פֿײַנעם דעטאַל ווען די ווערט ווערט געגרעסערט. דער באַשטעטיק באַגרענעצט ווערטעקס־פֿאַררוקונג קעגן דער אָריגינעלער ייבערפֿלאַך. |
| `remesh_project` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | פּראָיעקציע־שטאַרקייט פֿאַר צוריקברענגען רעמעשטע ווערטעקס צו דער אָריגינעלער ייבערפֿלאַך: 1 האַלט דעטאַל דורך פולער פּראָיעקציע, בעת 0 לאָזט פּראָיעקציע אויס פֿאַר אַ סמודערן רעזולטאַט. |
| `uv_unwrap_angle_threshold_deg` |  | number | no | `90` | 0 – 180 | UV־טשאַרט־ווינקל־גרענעץ אין גראַדן, וואָס באַגרענעצט ווי שטאַרק שכנותדיקע פֿלאַך־נאָרמאַלן מעגן זיך אונטערשיידן אין איין טשאַרט. אַ העכערע גרענעץ פּריאָריטיזירט ווייניקער, גרעסערע טשאַרטן מיט ריזיקאָ פֿון פֿאַרצויאונג; אַ נידעריקערע גרענעץ פּריאָריטיזירט מער טשאַרטן און ווייניקער פֿאַרקרימונג. |
| `uv_unwrap_refine_iterations` |  | integer | no | `0` | 0 – 10 | צאָל לאָקאַלע פֿאַרפֿײַנונג־דורכגענג גענוצט צו רעכענען UV־טשאַרטן. |
| `uv_unwrap_global_iterations` |  | integer | no | `1` | 1 – 10 | UV־טשאַרט־באַלאַנס קען פֿאַרבעסערט ווערן דורך פֿאַרגרעסערן די צאָל גלאבאַלע קלאַסטערינג־דורכגענג גענוצט צו רעכענען די טשאַרטן. |
| `uv_unwrap_smooth_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | אַדזשאַסטיר ווי שטאַרק די ראַנדן פֿון UV־טשאַרטן ווערן געשמאָלצן; ווייניקער זעעוודיקע ניידן בײַ העכערע באַשטעטיקן ברענגען אַ ריזיקאָ פֿון UV־פֿאַרקרימונג. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL וואָס ווייזט צו דעם מקור־בילד פֿאַר 3D־קאָנווערסיע. |

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} | 3D־מאָדעל גענערירט אין GLB פֿאָרמאַט. |

## 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