# Sam 3 · Image RLE API

> 이미지 대신 마스크를 런렝스 인코딩 데이터로 반환하는 이미지 분할입니다.

텍스트 `prompt`, 점 또는 상자를 사용해 이미지에서 SAM 3 분할을 수행하고 마스크를 런렝스 인코딩(RLE) 데이터로 반환합니다. 후처리에 사용할 간결한 마스크 데이터가 필요할 때 유용합니다. `max_masks`를 1~32로 설정하는 `return_multiple_masks`와 선택적 점수 및 상자를 지원합니다.

- Model id: `sam-3/image-rle`
- Made by: Meta
- Category: Image Editing
- Output: json
- Estimated price per run: $0.005 / run (cheapest run $0.005 (5 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/sam-3/image-rle`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/image-rle`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/sam-3/image-rle

## Pricing

Price: **$0.005 / run**. Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.005 = 5 API credits (1 request × 5 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/image-rle` 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 |  |  | 분할할 이미지를 가리키는 URL입니다. |
| `prompt` |  | string | no | `wheel` |  | 분할을 안내하는 텍스트 지침입니다. |
| `text_prompt` |  | string \| null | no |  |  | [DEPRECATED] 이전 버전과의 호환성을 위해 유지되는 레거시 입력입니다. 대신 'prompt'를 사용하세요. |
| `point_prompts` |  | array of object {x, y, label, object_id, frame_index} | no | `[]` |  | 포인트 기반 프롬프트 모음입니다. |
| `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. |
| `point_prompts[].frame_index` |  | integer \| null | no |  |  | 상호작용할 프레임을 식별하는 인덱스입니다. |
| `box_prompts` |  | array of object {x_min, y_min, x_max, y_max, object_id, frame_index} | no | `[]` |  | object_id로 그룹을 결정하는 상자 프롬프트입니다. 일치하는 ID는 상자를 하나의 객체로 묶고, 빈 ID는 별도 객체를 나타냅니다. 각 상자에 (x_min, y_min, x_max, y_max) 좌표를 사용해 여러 상자를 제공할 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. |
| `box_prompts[].frame_index` |  | integer \| null | no |  |  | 상호작용할 프레임을 식별하는 인덱스입니다. |
| `apply_mask` |  | boolean | no | `true` |  | 이미지에 마스크를 적용할지 제어합니다. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png`, `webp` | 결과 이미지의 파일 형식입니다. |
| `return_multiple_masks` |  | boolean | no | `false` |  | 다중 마스크 반환 옵션입니다. 활성화하면 `max_masks`로 생성해 업로드하고 응답에 포함할 마스크 수를 결정합니다. |
| `max_masks` |  | integer | no | `3` | 1 – 32 | `return_multiple_masks`가 활성화된 경우 반환할 마스크의 상한입니다. |
| `include_scores` |  | boolean | no | `false` |  | 마스크의 신뢰도 점수를 포함할지 제어합니다. |
| `include_boxes` |  | boolean | no | `false` |  | 가능한 경우 각 마스크의 경계 상자를 포함할지 제어합니다. |

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/sam-3/image-rle?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/image-rle?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/image-rle", 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/image-rle",
      "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/image-rle",
  "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": {
    "rle": "string",
    "boundingbox_frames_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
    },
    "metadata": [
      {
        "index": 1,
        "score": 1.0,
        "box": [
          1.0
        ]
      }
    ],
    "scores": [
      1.0
    ],
    "boxes": [
      [
        1.0
      ]
    ]
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `rle` | string \| array of string | 런 길이 인코딩으로 표현된 마스크입니다. |
| `boundingbox_frames_zip` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | 각 프레임의 경계 상자 오버레이를 포함하는 ZIP 아카이브입니다. |
| `metadata` | array of object {index, score, box} \| null | 응답에 여러 RLE이 포함된 경우 포함되는 각 마스크의 메타데이터입니다. |
| `scores` | array of number \| null | 요청한 경우 제공되는 각 마스크의 신뢰도 점수입니다. |
| `boxes` | array of array of number \| null | 요청한 경우 [cx, cy, w, h]로 표현되는 각 마스크의 정규화된 상자입니다. |

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## Links

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