# Trellis 2 API

> Erzeugt aus einem Einzelbild ein texturiertes GLB-3D-Mesh mit einstellbaren Struktur-, Form-, Textur- und UV-Einstellungen

Erstellt aus einem Bild (`image_url`) ein 3D-Asset und gibt eine GLB-Datei zurück. `resolution` ist 512, 1024 oder 1536; `texture_size` ist 1024, 2048 oder 4096. Jede der drei Stufen (Struktur, Form, Textur) verfügt über eigene Einstellungen für Führung und Sampling-Schritte. `decimation_target` legt die Anzahl der Mesh-Vertices fest (5,000 bis 2,000,000); Optionen für Remeshing und UV-Unwrapping sind verfügbar.

- 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/de/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 |  |  | Seed für reproduzierbare Zufallsgenerierung. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `512`, `1024`, `1536` | Auflösung der Ausgabe; eine Erhöhung fügt Details hinzu, benötigt jedoch mehr Zeit. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Steuerung der anfänglichen 3D-Strukturtreue: höhere Werte begünstigen eine stärkere Übereinstimmung mit dem Eingabebild, können jedoch zusätzliches Rauschen verursachen. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Steuerung von Leitartefakten in Phase 1: niedrige Werte verstärken die Steuerungseffekte, hohe Werte führen zu einer stabileren Ausgabe. |
| `ss_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Startgrenze des classifier-free-guidance-Fensters in Stufe 1 (spärliche Struktur), ausgedrückt als Entrauschungsanteil. Niedrigere Einstellungen beginnen die Anleitung früher; nur das Intervall von interval_start bis interval_end verwendet Anleitung, an anderer Stelle erfolgt die Verarbeitung ohne Anleitung. |
| `ss_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Anleitungsgrenze für Stufe 1 (spärliche Struktur): Wähle einen Wert mindestens so groß wie ss_guidance_interval_start. Der Wert bezeichnet den erreichten Entrauschungsanteil, bei dem classifier-free guidance endet. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Anzahl der Denoising-Schritte für die anfängliche Struktur; mögliche Qualitätsgewinne durch zusätzliche Schritte gehen mit langsamerer Verarbeitung einher. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | Schärfe des Übergangs über den Rauschplan der Strukturgenerierung; höhere Werte machen Übergänge schärfer. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Steuerung der Treue zur detaillierten Geometrie: höhere Übereinstimmung mit dem Eingabebild liefert zusätzliche Details, birgt jedoch das Risiko von mehr Rauschen. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Erhöhen Sie diese Einstellung, wenn die Geometrie verrauscht wirkt; sie reduziert durch starke Steuerung während der Formphase verursachte Artefakte. |
| `shape_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Aktivierungspunkt der classifier-free guidance für die Formverfeinerung in Stufe 2. Als Anteil des Entrauschungsfortschritts legt er interval_start fest; die Anleitung wirkt nur innerhalb des von interval_start und interval_end begrenzten Fensters. |
| `shape_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Anleitungsgrenze für Stufe 2 (Formverfeinerung): Wähle einen Wert mindestens so groß wie shape_slat_guidance_interval_start. Der Wert bezeichnet den erreichten Entrauschungsanteil, bei dem classifier-free guidance endet. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Anzahl der Denoising-Schritte zur Formverfeinerung; zusätzliche Schritte können eine glattere Geometrie liefern, verlangsamen jedoch die Verarbeitung. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Legt die Schärfe geometrischer Details über den Rauschplan der Formverfeinerung fest; höhere Werte erzeugen schärfere Details. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Steuerung der Farbtreue der Textur: höhere Werte halten sich stärker an die Farben des Eingabebilds, erhöhen die Leuchtkraft, können jedoch Übersättigung verursachen. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Erhöhen Sie diese Einstellung bei verrauschten Texturen oder Farbstreifen; sie reduziert durch starke Steuerung während der Texturphase verursachte Artefakte. |
| `tex_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Aktivierungspunkt der classifier-free guidance für die Texturgenerierung in Stufe 3. Als Anteil des Entrauschungsfortschritts legt er interval_start fest; die Anleitung wirkt nur innerhalb des von interval_start und interval_end begrenzten Fensters. |
| `tex_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | Anleitungsgrenze für Stufe 3 (Textur): Wähle einen Wert mindestens so groß wie tex_slat_guidance_interval_start. Der Wert bezeichnet den erreichten Entrauschungsanteil, bei dem classifier-free guidance endet. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Anzahl der Denoising-Schritte zur TexTurerzeugung. Eine höhere Anzahl benötigt mehr Zeit, kann aber sauberere Texturen liefern. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Legt die Schärfe von Texturdetails über den Rauschplan der TexTurerzeugung fest; höhere Werte erzeugen schärfere Details. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `500000` | 5,000 – 2,000,000 | Zielanzahl der Mesh-Vertices: 500k wird für allgemeine Zwecke empfohlen, 20k–50k für Web/Mobilgeräte. Eine Verringerung des Ziels tauscht Meshdetails gegen kleinere Dateien. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | Texturauflösung des Meshes zum Baken. Feinere Oberflächendetails führen bei höherer Auflösung zu größeren Dateien. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | Topologie-Neuaufbau, der sauberere Mesh-Dreiecke erzeugt und meist die Eignung für spätere Zwecke wie Animation oder 3D-Druck verbessert, aber die Verarbeitung verlangsamt. |
| `remesh_band` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Bewegungsspielraum beim Remeshing: Zusätzliche Glättung kann feine Details beeinträchtigen, wenn dieser Wert erhöht wird. Die Einstellung begrenzt die Vertex-Verschiebung relativ zur ursprünglichen Oberfläche. |
| `remesh_project` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Projektionsstärke zum Zurückführen remeshter Vertices auf die ursprüngliche Oberfläche: 1 bewahrt Details durch vollständige Projektion, während 0 die Projektion deaktiviert und ein glatteres Ergebnis erzeugt. |
| `uv_unwrap_angle_threshold_deg` |  | number | no | `90` | 0 – 180 | Winkelgrenze der UV-Charts in Grad, die den Unterschied benachbarter Flächennormalen innerhalb eines Charts begrenzt. Eine Erhöhung begünstigt weniger, größere Charts auf Kosten möglicher Verzerrung; eine Verringerung begünstigt mehr Charts und weniger Verzerrung. |
| `uv_unwrap_refine_iterations` |  | integer | no | `0` | 0 – 10 | Anzahl lokaler Verfeinerungsdurchläufe zur Berechnung der UV-Charts. |
| `uv_unwrap_global_iterations` |  | integer | no | `1` | 1 – 10 | Das Guthaben der UV-Charts kann durch Erhöhen dieser Anzahl globaler Clustering-Durchläufe zur Berechnung der Charts verbessert werden. |
| `uv_unwrap_smooth_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Steuert, wie stark die Kanten der UV-Charts geglättet werden; weniger sichtbare Nähte bei höheren Einstellungen gehen mit dem Risiko einer UV-Verzerrung einher. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL zum Quellbild für die 3D-Konvertierung. |

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} | Im GLB-Format generiertes 3D-Modell. |

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## 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