# Fibo Gen 1.5 Text to Image API

> सादा या JSON-संरचित प्रॉम्प्ट वाला टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल, जिसमें संदर्भ इमेज के बिना 1MP या 4MP आउटपुट मिलता है

यह `prompt` या `structured_prompt` से इमेज जेनरेट करता है, जिसमें `resolution` 1MP या 4MP और नौ एस्पेक्ट रेश्यो पर सेट होता है। एक `seed` परिणामों को दोबारा प्राप्त करने योग्य बनाता है, और उपयोग किया गया स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट वापस किया जाता है। इसमें पुराने Fibo की तुलना में छोटा इनपुट सेट है, जिसमें कोई नेगेटिव प्रॉम्प्ट, स्टेप काउंट या रेफरेंस इमेज नहीं है।

- Model id: `bria/fibo-gen-1.5/text-to-image`
- Made by: Bria AI
- Category: Text to Image
- Output: image
- Price: $0.04 / image (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image`
- Docs page: https://doitong.com/hi/developers/models/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image

## Pricing

Price: **$0.04 / image**. Billed per generated image.

The full example input below costs $0.04 = 40 API credits (1 image × 40 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.ru/v1/quote/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string \| null | no |  |  | इमेज बनाने के लिए उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट। |
| `structured_prompt` |  | object {short_description, objects, background_setting, lighting, aesthetics, photographic_characteristics, style_medium, text_render, context, artistic_style} \| null | no |  |  | इमेज निर्माण के लिए उपयोग किया गया संरचित प्रॉम्प्ट। |
| `structured_prompt.short_description` |  | string \| null | no |  |  | वांछित आउटपुट इमेज का संक्षिप्त वर्णन। |
| `structured_prompt.objects` |  | array of object {description, location, relationship, relative_size, shape_and_color, texture, appearance_details, number_of_objects, pose, expression, clothing, action, gender, skin_tone_and_texture, orientation} \| null | no | `[]` |  | निर्मित इमेज की सामग्री को सूची के रूप में निर्दिष्ट करें, जिसमें प्रत्येक ऑब्जेक्ट की विशेषताएँ और दर्शाए गए अन्य ऑब्जेक्ट के साथ उसके संबंध दर्ज हों। |
| `structured_prompt.objects[].description` |  | string \| null | no |  |  | वांछित आउटपुट ऑब्जेक्ट का वर्णन। |
| `structured_prompt.objects[].location` |  | string \| null | no |  |  | इमेज के भीतर ऑब्जेक्ट की स्थिति। |
| `structured_prompt.objects[].relationship` |  | string | yes |  |  | इमेज के अन्य ऑब्जेक्ट के साथ ऑब्जेक्ट का संबंध। |
| `structured_prompt.objects[].relative_size` |  | string \| null | no |  |  | इमेज के सापेक्ष ऑब्जेक्ट का आकार। |
| `structured_prompt.objects[].shape_and_color` |  | string \| null | no |  |  | ऑब्जेक्ट का आकार और रंग। |
| `structured_prompt.objects[].texture` |  | string \| null | no |  |  | ऑब्जेक्ट की बनावट। |
| `structured_prompt.objects[].appearance_details` |  | string \| null | no |  |  | ऑब्जेक्ट के स्वरूप का वर्णन करने वाले विवरण। |
| `structured_prompt.objects[].number_of_objects` |  | integer \| null | no |  |  | इमेज के भीतर ऑब्जेक्ट की संख्या। |
| `structured_prompt.objects[].pose` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट की मुद्रा। |
| `structured_prompt.objects[].expression` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट की अभिव्यक्ति। |
| `structured_prompt.objects[].clothing` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट द्वारा पहने गए कपड़े। |
| `structured_prompt.objects[].action` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट द्वारा की जाने वाली क्रिया। |
| `structured_prompt.objects[].gender` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट का लिंग। |
| `structured_prompt.objects[].skin_tone_and_texture` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट की त्वचा की बनावट और रंगत। |
| `structured_prompt.objects[].orientation` |  | string \| null | no |  |  | दर्शाए गए ऑब्जेक्ट का अभिविन्यास। |
| `structured_prompt.background_setting` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की पृष्ठभूमि सेटिंग। |
| `structured_prompt.lighting` |  | object {conditions, direction, shadows} \| null | no |  |  | निर्मित इमेज के लिए प्रकाश व्यवस्था। |
| `structured_prompt.lighting.conditions` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की प्रकाश स्थितियाँ। |
| `structured_prompt.lighting.direction` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज में प्रकाश की दिशा। |
| `structured_prompt.lighting.shadows` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज में दर्शाई जाने वाली छायाएँ। |
| `structured_prompt.aesthetics` |  | object {composition, color_scheme, mood_atmosphere, aesthetic_score, preference_score} \| null | no |  |  | निर्मित इमेज के सौंदर्य गुण। |
| `structured_prompt.aesthetics.composition` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की संरचना। |
| `structured_prompt.aesthetics.color_scheme` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का रंग पैलेट। |
| `structured_prompt.aesthetics.mood_atmosphere` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का भाव और वातावरण। |
| `structured_prompt.aesthetics.aesthetic_score` |  | string \| null | no |  |  | बनाई जा रही इमेज का सौंदर्य स्कोर। |
| `structured_prompt.aesthetics.preference_score` |  | string \| null | no |  |  | बनाई जा रही इमेज का प्राथमिकता स्कोर। |
| `structured_prompt.photographic_characteristics` |  | object {depth_of_field, focus, camera_angle, lens_focal_length} \| null | no |  |  | निर्मित इमेज के फ़ोटोग्राफ़िक गुण। |
| `structured_prompt.photographic_characteristics.depth_of_field` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की डेप्थ ऑफ़ फ़ील्ड। |
| `structured_prompt.photographic_characteristics.focus` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का फ़ोकस। |
| `structured_prompt.photographic_characteristics.camera_angle` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का कैमरा कोण। |
| `structured_prompt.photographic_characteristics.lens_focal_length` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की लेंस सेटिंग, फोकल लंबाई के रूप में व्यक्त। |
| `structured_prompt.style_medium` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का शैलीगत माध्यम। |
| `structured_prompt.text_render` |  | array of any \| null | no | `[]` |  | इमेज में शामिल की जाने वाली टेक्स्ट प्रविष्टियों की सूची। |
| `structured_prompt.context` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज का संदर्भ। |
| `structured_prompt.artistic_style` |  | string \| null | no |  |  | निर्मित इमेज की कलात्मक शैली। |
| `seed` |  | integer | no | `5555` |  | दोहराए जा सकने वाले परिणामों के लिए यादृच्छिकता नियंत्रित करने वाला सीड। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `1:1`, `2:3`, `3:2`, `3:4`, `4:3`, `4:5`, `5:4`, `9:16`, `16:9` | इमेज का आस्पेक्ट अनुपात; उपलब्ध मान हैं 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `1MP` | `1MP`, `4MP` | निर्मित इमेज का रिज़ॉल्यूशन। |

## Example input

Required parameters only:

```json
{}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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.ru/v1/run/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.ru/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/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
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.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image", 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.ru/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": "bria/fibo-gen-1.5/text-to-image",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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": "bria/fibo-gen-1.5/text-to-image",
  "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": 40,
    "usd": "0.04",
    "charged": 40,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "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
    },
    "images": [
      {}
    ],
    "structured_prompt": {}
  },
  "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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | मॉडल द्वारा बनाई गई इमेज। |
| `images` | array of object | निर्माण से तैयार की गई इमेज। |
| `structured_prompt` | object | वर्तमान में उपयोग किया जा रहा प्रॉम्प्ट। |

## Related models

- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image
- [GPT Image 2.5 Text to Image](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image`): from $0.008 / image
- [Ideogram V4.5](https://doitong.com/developers/models/ideogram/v4.5.md) (`ideogram/v4.5`): from $0.03 / image
- [Nano Banana 2](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2.md) (`nano-banana-2`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro.md) (`nano-banana-pro`): from $0.15 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image
- 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=bria/fibo-gen-1.5/text-to-image
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/bria/fibo-gen-1.5/text-to-image