# Pixal3d API

> 단일 이미지를 세부적인 생성 단계 제어가 가능한 텍스처 포함 GLB 3D 모델로 변환

이미지 하나를 입력받아 GLB 모델과 사용된 시드를 반환합니다. 구조, 형태 및 텍스처 단계에는 각각 고유한 가이던스, 리스케일, 스텝 수 및 노이즈 일정 설정이 있습니다. 출력 `resolution`은 1024 또는 1536, `texture_size`는 1024, 2048 또는 4096이며, `decimation_target`은 정점 수를 5000에서 1586021까지 설정합니다. `remesh`는 토폴로지를 다시 생성합니다.

- Model id: `pixal3d`
- Made by: Open model
- Category: Image to 3D
- Output: 3d
- Price: from $0.30 / request (cheapest run $0.30 (300 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/pixal3d`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/pixal3d`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/pixal3d

## Pricing

Price: **from $0.30 / 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` = 1536: $0.42 (420 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/pixal3d` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 3D 변환에 사용할 소스 이미지를 가리키는 URL입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 재현 가능한 무작위 생성에 사용되는 시드입니다. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `1024`, `1536` | 출력 해상도입니다. 높이면 세부 정보가 늘지만 더 오래 걸립니다. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 초기 3D 구조 충실도 제어입니다. 높이면 입력 이미지와 더 가깝게 일치하지만 노이즈가 늘어날 수 있습니다. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | 1단계 안내 아티팩트 제어입니다. 낮은 설정에서는 안내 효과가 강해지고, 높은 설정에서는 출력이 더 안정적입니다. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 초기 구조의 노이즈 제거 단계 수입니다. 단계를 추가하면 품질이 향상될 수 있지만 처리가 느려집니다. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | 구조 생성 노이즈 스케줄을 통해 전환 선명도를 설정합니다. 값을 높이면 전환이 더 선명해집니다. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 세부 기하 구조 충실도 제어입니다. 입력 이미지에 대한 일치도를 높이면 세부 정보가 늘지만 노이즈가 추가될 수 있습니다. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 기하 구조에 노이즈가 많아 보일 때 이 설정을 높이세요. 형태 단계의 강한 안내로 인한 아티팩트를 줄입니다. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 형태 정제 노이즈 제거 단계 수입니다. 단계를 추가하면 더 매끄러운 기하 구조를 얻을 수 있지만 속도가 느려집니다. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | 형태 정제 노이즈 스케줄을 통해 기하 세부 정보의 선명도를 설정합니다. 값을 높이면 세부 정보가 더 선명해집니다. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | 텍스처 색상 충실도 제어입니다. 높은 설정에서는 입력 이미지의 색상을 더 충실하게 따르므로 선명도가 높아지지만 과포화가 발생할 수 있습니다. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | 노이즈가 많은 텍스처나 색상 밴딩을 해결하려면 이 설정을 높이세요. 텍스처 단계의 강한 안내로 인한 아티팩트를 줄입니다. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 텍스처 생성에 사용되는 노이즈 제거 단계 수입니다. 높이면 더 오래 걸리지만 텍스처가 더 깨끗해질 수 있습니다. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | 텍스처 생성 노이즈 스케줄을 통해 텍스처 세부 정보의 선명도를 설정합니다. 값을 높이면 세부 정보가 더 선명해집니다. |
| `mesh_scale` |  | number | no | `1` | 0.1 – 4 | 추론된 메시의 크기를 조정하여 모델이 사용하는 카메라 거리 추정에 영향을 줍니다. |
| `max_num_tokens` |  | integer | no | `49152` | 4,096 – 131,072 | 연쇄 형태 샘플러의 HR 토큰 상한입니다. 높은 설정에서는 더 세밀한 기하 구조를, 낮은 설정에서는 메모리와 처리 시간 절약을 제공합니다. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `200000` | 5,000 – 1,586,021 | 최종 결과의 정점 수로 표현되는 메시 복잡도 목표입니다. 이 목표를 낮춰 파일 크기를 줄이면 세부 정보도 감소합니다. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | 베이킹할 메시 텍스처 해상도입니다. 높일수록 표면 세부 정보가 향상되지만 파일이 커집니다. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | 메시 토폴로지를 재구성합니다. 더 깨끗한 삼각형을 생성해 후속 사용에 도움이 되지만 처리 시간이 길어집니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 호출자에게 권한이 있으면 false로 설정해 검사를 완화할 수 있습니다. |

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/pixal3d?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/pixal3d?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/pixal3d", 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": "pixal3d",
      "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": "pixal3d",
  "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
    },
    "seed": 42
  },
  "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} | GLB 형식으로 생성된 3D 모델입니다. |
| `seed` | integer | 실제로 사용된 시드 값입니다. |

## Related models

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/pixal3d
- 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=pixal3d
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/pixal3d