Segment Anything Model 3
Интеграциялау
sam-3/image
# 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/image?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/kk/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/image",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
}
Segment Anything Model 3 моделін (sam-3/image) Doitong API арқылы шақырыңыз. Агенттерге арналған құжаттама: https://doitong.com/kk/developers/models/sam-3/image.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/sam-3/image?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
Жауап күйі "queued" немесе "running" болса, ол "succeeded" болғанша GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 арқылы күйін тексеріңіз; файлдар outputs[].url ішінде болады. Дәл іске қосу бағасын алдын ала алу үшін POST https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/image сұрауын сол денемен жіберіңіз.
Осы сұрау: ≈0,005 $ 5 API кредиті Осы бетте іске қосу
Жаңа API кілтіңіз. Ол тек қазір көрсетіледі және кодта, сондай-ақ төмендегі API кілті өрісінде бар. Оны құпия сақтаңыз: браузерде орындалатын кодқа ешқашан енгізбеңіз.
Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады
Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.
Сұрау жасау
Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.
/run/sam-3/image?wait=20
бағасы → 0,005 $
# 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/image?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "sam-3/image",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Осы сұрауды іске қосу
Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу
Segment Anything Model 3 туралы
SAM 3 көмегімен суретті мәтіндік `prompt`, `point_prompts` немесе `box_prompts` арқылы сегменттейді. `return_multiple_masks` қосылса, `max_masks` санына дейін маска қайтарады (1–32). Қосымша сенімділік бағалары мен шектеуші жақтауларды қосуға болады. Шығыс пішімі jpeg, png немесе webp.
Параметрлер
Канондық атауды немесе төл атауды жіберіңіз, екеуін қатар жібермеңіз. Канондық атаулар
image_urlміндетті
image
promptміндетті емес
text_promptміндетті емес
point_promptsміндетті емес
point_prompts[].xміндетті емес
point_prompts[].yміндетті емес
point_prompts[].labelміндетті емес
point_prompts[].object_idміндетті емес
point_prompts[].frame_indexміндетті емес
box_promptsміндетті емес
box_prompts[].x_minміндетті емес
box_prompts[].y_minміндетті емес
box_prompts[].x_maxміндетті емес
box_prompts[].y_maxміндетті емес
box_prompts[].object_idміндетті емес
box_prompts[].frame_indexміндетті емес
apply_maskміндетті емес
output_formatміндетті емес
return_multiple_masksміндетті емес
max_masksміндетті емес
include_scoresміндетті емес
include_boxesміндетті емес
Файл параметрлері жалпыға қолжетімді https:// URL мекенжайын, 10 MB-қа дейінгі data: URI мекенжайын немесе жүктеп салынған файлдың file_url мәнін қабылдайды. Файлдар
Шығыс
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "sam-3/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": 5,
"usd": "0.005",
"charged": 5,
"refunded": 0
},
"input": {
"image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"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
},
"masks": [
{
"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
}
],
"metadata": [
{
"index": 1,
"score": 1.0,
"box": [
1.0
]
}
],
"scores": [
1.0
],
"boxes": [
[
1.0
]
]
},
"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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
Шығыс өрістері
- image
- object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | nullНегізгі сегментация маскасын көрсететін алдын ала көрініс.
- masks
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Сегментация маскалары бар кескіндер.
- metadata
- array of object {index, score, box} | nullӘр маскаға арналған метадеректер, оның ішінде score және box.
- scores
- array of number | nullСұралған кезде берілетін әр масканың сенімділік score мәні.
- boxes
- array of array of number | nullСұралған жағдайда [cx, cy, w, h] түрінде берілетін әр маскаға арналған нормаланған box мәндері.
Sam3 модельдерінің басқа нұсқалары
Қосымша модельдер: Кескінді өңдеу
AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/sam-3/image.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt






