# Sam 3 · 3D Objects API

> 텍스트, 점, 상자 프롬프트 또는 마스크로 선택한 이미지 속 객체를 스플랫 출력과 함께 3D로 재구성합니다.

사진 속 객체를 3D 에셋으로 변환합니다. `mask_urls`, 텍스트 `prompt`, `point_prompts` 또는 `box_prompts`로 객체를 선택하며, 여러 상자를 사용하면 별도의 객체가 생성됩니다. `detection_threshold`는 0.1부터 1까지 지원하고, `export_textured_glb`는 텍스처와 UV를 적용합니다. GLB, Gaussian 스플랫 파일, 다중 객체 장면의 객체별 파일, 메타데이터와 zip 번들을 출력합니다.

- Model id: `sam-3/3d-objects`
- Made by: Meta
- Category: Image to 3D
- Output: 3d
- Estimated price per run: $0.02 / run (cheapest run $0.02 (20 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/sam-3/3d-objects`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/3d-objects`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/sam-3/3d-objects

## Pricing

Price: **$0.02 / run**. Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.02 = 20 API credits (1 request × 20 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/sam-3/3d-objects` 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 재구성에 사용할 이미지 URL입니다. |
| `mask_urls` |  | array of image URL | no |  |  | 객체별 선택적 마스크 URL 목록입니다. 마스크가 없으면 프롬프트, point_prompts 또는 box_prompts가 제공된 경우 자동 분할에 사용됩니다. 마스크와 분할 프롬프트가 모두 없으면 전체 이미지를 사용합니다. |
| `prompt` |  | string \| null | no | `car` |  | 마스크가 없을 때 자동 분할에 사용할 텍스트입니다(예: 'chair' 또는 'lamp'). |
| `point_prompts` |  | array of object {x, y, label, object_id} | no | `[]` |  | 마스크가 없을 때 자동 분할에 사용할 포인트 기반 프롬프트입니다. |
| `point_prompts[].x` |  | integer \| null | no |  |  | X축에서의 프롬프트 위치입니다. |
| `point_prompts[].y` |  | integer \| null | no |  |  | Y축에서의 프롬프트 위치입니다. |
| `point_prompts[].label` |  | enum (integer) \| null | no |  | `0`, `1` | 전경/배경 레이블입니다. 1은 전경, 0은 배경을 나타냅니다. |
| `point_prompts[].object_id` |  | integer \| null | no |  |  | 단일 객체를 세분화하는 프롬프트를 그룹화하는 선택적 식별자입니다. 텍스트도 프롬프트로 제공하면 이 식별자가 해당 포인트로 세분화할 감지된 객체를 결정합니다. |
| `box_prompts` |  | array of object {x_min, y_min, x_max, y_max, object_id} | no | `[]` |  | 자동 분할을 통해 3D 재구성용 개별 객체 마스크를 생성하는 상자 프롬프트입니다. 마스크가 제공되지 않은 경우에만 사용됩니다. 여러 상자를 제출할 수 있습니다. |
| `box_prompts[].x_min` |  | integer \| null | no |  |  | 상자의 최소 x 좌표입니다. |
| `box_prompts[].y_min` |  | integer \| null | no |  |  | 상자의 최소 y 좌표입니다. |
| `box_prompts[].x_max` |  | integer \| null | no |  |  | 상자의 최대 X 좌표입니다. |
| `box_prompts[].y_max` |  | integer \| null | no |  |  | 상자의 최대 Y 좌표입니다. |
| `box_prompts[].object_id` |  | integer \| null | no |  |  | 단일 객체를 세분화하는 상자를 그룹화하는 선택적 식별자입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 재현 가능한 무작위 생성에 사용되는 시드입니다. |
| `pointmap_url` |  | string \| null | no |  |  | NPY 또는 NPZ 형식의 외부 pointmap 또는 깊이 데이터를 제공하여 3D 재구성의 깊이 추정을 개선하는 선택적 URL입니다. |
| `detection_threshold` |  | number \| null | no |  | 0.1 – 1 | 생략하면 모델의 기본값을 사용하는 탐지 신뢰도 기준값입니다. 값의 범위는 0.1~1.0이며, 값을 낮추면 정밀도가 낮아지는 대신 탐지 수가 증가합니다. |
| `export_textured_glb` |  | boolean | no | `false` |  | GLB 내보내기 옵션입니다. 활성화하면 정점 색상을 베이크된 텍스처와 UV로 대체합니다. |

File parameters (`image`, `mask_urls`) 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/sam-3/3d-objects?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/sam-3/3d-objects?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/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"])
```

### 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": "sam-3/3d-objects",
      "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": "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `gaussian_splat` | object {url, content_type, file_name, file_size} | 여러 객체 결과의 결합된 장면 스플랫 또는 단일 객체 결과의 단일 스플랫입니다. .ply 형식의 Gaussian splat 파일로 제공됩니다. |
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | GLB로 저장된 3D 출력입니다. 여러 객체는 하나의 장면으로 조합되며, 그 외 결과에는 메시 하나가 포함됩니다. |
| `metadata` | array of object {object_index, scale, rotation, translation, camera_pose} | 회전, 이동 및 스케일을 포함한 각 객체의 메타데이터입니다. |
| `individual_splats` | array of object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | 여러 객체가 있는 장면에서만 사용할 수 있는 객체별 별도 Gaussian splat 파일입니다. |
| `individual_glbs` | array of object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | 여러 객체가 있는 장면에서만 사용할 수 있는 객체별 별도 GLB 메시 파일입니다. |
| `artifacts_zip` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | 모든 산출물과 메타데이터의 ZIP 아카이브입니다. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/sam-3/3d-objects
- 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=sam-3/3d-objects
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/sam-3/3d-objects