Sam 3 · 3D Objects
שילוב
sam-3/3d-objects
# 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/sam-3/3d-objects?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/3d-objects?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"image": "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/sam-3/3d-objects", 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/he/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": "sam-3/3d-objects",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
}
קראו למודל Sam 3 · 3D Objects (sam-3/3d-objects) דרך Doitong API. תיעוד לסוכנים: https://doitong.com/he/developers/models/sam-3/3d-objects.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/sam-3/3d-objects?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
אם סטטוס התגובה הוא "queued" או "running", בצעו polling ל־GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 עד שהוא יהיה "succeeded"; הקבצים נמצאים ב־outputs[].url. שליחת POST ל־https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/3d-objects עם אותו גוף מחזירה את המחיר המדויק לפני ההרצה.
בקשה זו: ≈0.02 $ 20 קרדיטי API הרצה בדף הזה
מפתח ה־API החדש שלכם. הוא מוצג רק עכשיו וכבר מופיע בקוד ובשדה מפתח ה-API שלמטה. שמרו עליו בסוד: לעולם אל תכניסו אותו לקוד שרץ בדפדפן.
התוצאה הראשונה שלך תופיע כאן
בנו בקשה למטה והריצו אותה עם מפתח ה־API שלכם. הפלטים מועתקים לאחסון שלנו ונשמרים לצמיתות או למשך 7 ימים ללא תשלום.
בנה בקשה
הפקדים נוצרים מסכמת המודל. הקוד והמחיר מתעדכנים כשמשנים אותם.
/run/sam-3/3d-objects?wait=20
הצעת מחיר → 0.02 $
# 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/sam-3/3d-objects?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/3d-objects?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"image": "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/sam-3/3d-objects", 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": "sam-3/3d-objects",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
הרצת הבקשה הזו
המפתח שלך נשאר בדפדפן הזה: הוא נשלח רק אל Doitong API ונשמר ב-localStorage רק אם מסמנים זכור. קבל מפתח API
מידע על Sam 3 · 3D Objects
הופך אובייקטים בתמונה לנכסים תלת־ממדיים. בחרו אובייקטים באמצעות `mask_urls`, `prompt` מסוג טקסט, `point_prompts` או `box_prompts`; תיבות מרובות יוצרות אובייקטים נפרדים. `detection_threshold` מקבל ערכים מ־0.1 עד 1, ו־`export_textured_glb` משלב טקסטורה ו־UV. הפלט כולל GLB, קובצי Gaussian splat, קבצים לכל אובייקט בסצנות מרובות־אובייקטים, מטא־נתונים וחבילת zip.
פרמטרים
שלח את השם הקנוני או את השם המקומי, לא את שניהם. שמות קנוניים
image_urlחובה
image
mask_urlsאופציונלי
promptאופציונלי
point_promptsאופציונלי
point_prompts[].xאופציונלי
point_prompts[].yאופציונלי
point_prompts[].labelאופציונלי
point_prompts[].object_idאופציונלי
box_promptsאופציונלי
box_prompts[].x_minאופציונלי
box_prompts[].y_minאופציונלי
box_prompts[].x_maxאופציונלי
box_prompts[].y_maxאופציונלי
box_prompts[].object_idאופציונלי
seedאופציונלי
pointmap_urlאופציונלי
detection_thresholdאופציונלי
export_textured_glbאופציונלי
פרמטרים של קבצים מקבלים URL ציבורי מסוג https://, כתובת URI מסוג data: בגודל של עד 10 MB, או את file_url של העלאה. קבצים
פלט
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "sam-3/3d-objects",
"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": 20,
"usd": "0.02",
"charged": 20,
"refunded": 0
},
"input": {
"image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"output": {
"gaussian_splat": {
"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
},
"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
},
"metadata": [
{
"object_index": 1,
"scale": [
[]
],
"rotation": [
[]
],
"translation": [
[]
],
"camera_pose": [
[]
]
}
],
"individual_splats": [
{
"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
}
],
"individual_glbs": [
{
"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
}
],
"artifacts_zip": {
"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"
}
}
שדות הפלט
- gaussian_splat
- object {url, content_type, file_name, file_size}Splat של סצנה משולבת עבור תוצאות עם כמה אובייקטים, או Splat יחיד אחרת; מסופק כקובץ Gaussian splat בפורמט .ply.
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}פלט תלת-ממדי שנשמר כ-GLB: כמה אובייקטים מורכבים לסצנה אחת, בעוד שתוצאות אחרות מכילות רשת אחת.
- metadata
- array of object {object_index, scale, rotation, translation, camera_pose}מטא-נתונים עבור כל אובייקט, כולל סיבוב, הזזה וקנה מידה.
- individual_splats
- array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullקובצי Gaussian splat נפרדים עבור כל אובייקט, זמינים רק בסצנות עם כמה אובייקטים.
- individual_glbs
- array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullקובצי רשת GLB נפרדים עבור כל אובייקט, זמינים רק בסצנות עם כמה אובייקטים.
- artifacts_zip
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullארכיון ZIP של כל התוצרים והמטא-נתונים.
וריאנטים אחרים של Sam3
מודלים נוספים: תמונה ל-3D
לסוכני AI: דף זה בפורמט Markdown נמצא בכתובת https://doitong.com/he/developers/models/sam-3/3d-objects.md. כל המודלים והמדריכים: https://doitong.com/developers/llms.txt