VGGT-1B
集成
模型 id
vggt-1b
# 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/vggt-1b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/vggt-1b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/vggt-1b", 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/zh/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": "vggt-1b",
"input": {}
}
通过 Doitong API 调用 VGGT-1B 模型(vggt-1b)。智能体文档:https://doitong.com/zh/developers/models/vggt-1b.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/vggt-1b?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{}
如果响应状态为 "queued" 或 "running",请轮询 GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20,直到状态变为 "succeeded";文件位于 outputs[].url。使用相同请求体 POST https://api.doitong.com/v1/quote/vggt-1b,可在运行前返回确切价格。
每次运行最高 $1.755 按实际用量计费,剩余部分退款 在此页面运行
你的新 API 密钥。 它仅在此时显示,并且已填入下方的代码和 API 密钥字段中。请妥善保密:切勿将其放入在浏览器中运行的代码。
构建请求
控件根据模型架构生成。更改控件时,代码和价格会同步更新。
POST
/run/vggt-1b?wait=20
报价 → $1.755
# 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/vggt-1b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/vggt-1b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/vggt-1b", 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": "vggt-1b",
"input": {},
"wait_seconds": 20
}
}
}
关于 VGGT-1B
根据多个视角估计几何结构。在 `image_urls` 中提供最多 48 张图像,也可以选择添加按每 `frame_sampling_rate` 帧采样的视频 `video_url`。返回每帧深度图、相机外参和内参、原始预测文件,以及带相机视锥的 GLB 点云。`confidence_percentile` 和 `max_points` 控制点云密度。
参数
发送规范名称或原生名称之一,不要同时发送两者。 规范名称
名称类型
默认值允许值
描述
image_urls可选
images
类型url[] · image
≤ 48 个项目
重建源图像;每张图像都会填充为正方形,并调整大小使最长边为 518 像素。支持 JPEG、PNG、WEBP 以及 Pillow 可解码的其他图像格式。
video_url可选
video
类型url · video
可选源视频,其采样帧会接在组合输入中的 image_urls 之后。采样使用每隔 `frame_sampling_rate` 帧取一帧,并始终包含第一帧和最后一帧。
frame_sampling_rate可选
类型integer
默认值24
1 – 1,000
仅当通过 `video_url` 提供视频时应用帧间隔;否则不起作用。无论间隔如何,首尾帧都会保留,中间每隔 n 帧采样一帧。
alpha_blend_onto可选
类型enum
默认值white
keepwhiteblackmean
Alpha 通道处理有四种选择:'keep' 会移除 alpha,但不改变原始像素值;'mean' 会使用 ImageNet 平均 RGB 进行合成。对于纯色背景,请选择 'white' 或 'black',以使用相应颜色进行合成。
export_prediction_data可选
类型boolean
默认值true
将原始预测结果导出为每帧单独的 JSON 文件。每个文件包含深度及其置信度、掩码和编码后的相机位姿。
export_depth_maps可选
类型boolean
默认值true
导出深度栅格,将 `depth_range` 线性映射到像素值 0–65535。每帧都会生成一个独立的 16 位灰度 PNG。
export_point_cloud可选
类型boolean
默认值true
以 GLB 格式导出融合后的彩色点云,并在场景中用单独的圆锥网格表示估算的相机。
array_encoding可选
类型enum
默认值base64
base64list
预测 JSON 文件的数组存储格式,其中 'list' 比 'base64' 占用更多空间。嵌套 JSON 列表请选择 'list';包含 {data, shape, dtype} 的对象请选择 'base64'。
exclude_keys可选
类型enum[]
从每个预测 JSON 文件中排除的键。
confidence_percentile可选
类型number
默认值50
0 – 100
用于点云构建的基于置信度的过滤百分比:0 表示禁用过滤,其他值表示从置信度最低的点开始排除相应百分比的点。
max_points可选
类型integer
默认值250000
1,000 – 5,000,000
GLB 点数上限,默认值为 250,000。为降低序列化和上传延迟,当点云超过此预算时,会写入均匀下采样后的点。
enable_safety_checker可选
类型boolean
默认值true
输入图像和视频的安全检查开关。
必填
规范名称,也可接受
文件参数接受公开的 https:// URL、最大 10 MB 的 data: URI,或上传文件的 file_url。 文件
输出
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "vggt-1b",
"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": 1755,
"usd": "1.755",
"charged": 1755,
"refunded": 0
},
"input": {},
"output": {
"point_cloud": {
"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
},
"depth_maps": [
{
"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
}
],
"prediction_data": [
{
"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
}
],
"num_frames": 1,
"depth_range": [
1.0
],
"extrinsics": [
[
[
1.0
]
]
],
"intrinsics": [
[
[
1.0
]
]
],
"timings": {}
},
"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"
}
}
你的文件,由你选择每个 outputs[].url 都是存储中的副本:可永久保存(按 GB-月付费),也可免费保存 7 天,由账户设置或 ?storage= 决定。
每个模型的结构相同图像、视频和音频均包含 type、url、content_type、width、height 和 duration。output 是模型自身的结果对象。
输出字段
- point_cloud
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null当 `export_point_cloud` 为 true 时返回的点云导出结果;其 GLB 场景将融合后的点云与相机圆锥组合在一起。
- depth_maps
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}当 `export_depth_maps` 为 true 时可用的深度图导出结果。条目遵循源帧序列,每帧表示为 16 位灰度 PNG 栅格。
- prediction_data
- array of object {url, content_type, file_name, file_size}原始预测导出结果:当 `export_prediction_data` 为 true 时,每帧都有自己的 JSON 文件,并且文件遵循帧序列。
- num_frames
- integer重建的总帧数,包括图像和从视频中采样的帧。
- depth_range
- array of number用于 `depth_maps` 量化的深度边界 [min, max]。按 min + pixel * (max - min) / 65535 恢复深度。
- extrinsics
- array of array of array of number每帧的相机到世界外部矩阵,大小为 3x4;OpenCV 坐标轴中 x 轴向右、y 轴向下、z 轴向前。
- intrinsics
- array of array of array of number每帧的针孔内参矩阵,大小为 3x3,以模型 518x518 帧的像素坐标表示。
- timings
- object每个阶段经过的实际时间,单位为秒。
更多模型:视觉
对于 AI 代理:此页面的 Markdown 版本位于 https://doitong.com/zh/developers/models/vggt-1b.md. 所有模型和指南: https://doitong.com/developers/llms.txt