Sam 3 · 3D Objects
Интеграция
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/ru/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"
}
}
Вызовите модель Sam 3 · 3D Objects (sam-3/3d-objects) через Doitong API. Документация для агентов: https://doitong.com/ru/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"
}
Если статус ответа — "queued" или "running", выполняйте опрос GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20, пока он не станет "succeeded"; файлы находятся в outputs[].url. POST https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/3d-objects с тем же телом возвращает точную цену до запуска.
Этот запрос: ≈0,02 $ 20 API-кредитов · ≈ 2,13 ₽ Запустить на этой странице
Ваш новый API-ключ. Он отображается только сейчас и уже вставлен в код и поле API-ключа ниже. Храните его в секрете: никогда не помещайте его в код, выполняемый в браузере.
Здесь появится ваш первый результат
Составьте запрос ниже и выполните его с помощью API-ключа. Результаты копируются в наше хранилище и хранятся навсегда или 7 дней бесплатно.
Сформировать запрос
Элементы управления сгенерированы из схемы модели. Код и цена обновляются при изменении параметров.
/run/sam-3/3d-objects?wait=20
стоимость → 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
}
}
}
Запустить этот запрос
Ваш ключ хранится в этом браузере: он отправляется только в Doitong API и сохраняется в localStorage только при включении параметра «Запомнить». Получить API-ключ
О Sam 3 · 3D Objects
Преобразует объекты на фотографии в 3D-ресурсы. Выбирайте объекты с помощью `mask_urls`, текстового `prompt`, `point_prompts` или `box_prompts`; несколько прямоугольников создают отдельные объекты. `detection_threshold` принимает значения от 0.1 до 1, а `export_textured_glb` запекает текстуру и UV-координаты. Выходные данные включают GLB, файлы Gaussian splat, файлы отдельных объектов для многoобъектных сцен, метаданные и zip-архив.
Параметры
Передавайте либо каноническое имя, либо исходное имя, но не оба. Канонические имена
image_urlобязательно
image
mask_urlsнеобязательно
promptнеобязательно
point_promptsнеобязательно
point_prompts[].xнеобязательно
point_prompts[].yнеобязательно
point_prompts[].labelнеобязательно
point_prompts[].object_idнеобязательно
box_promptsнеобязательно
box_prompts[].x_minнеобязательно
box_prompts[].y_minнеобязательно
box_prompts[].x_maxнеобязательно
box_prompts[].y_maxнеобязательно
box_prompts[].object_idнеобязательно
seedнеобязательно
pointmap_urlнеобязательно
detection_thresholdнеобязательно
export_textured_glbнеобязательно
Параметры файлов принимают общедоступный https:// URL, data: URI размером до 10 MB или file_url загруженного файла. Файлы
Результат
{
"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"
}
}
Поля результата
- gaussian_splat
- object {url, content_type, file_name, file_size}Объединённый Gaussian splat для результатов с несколькими объектами или единичный splat в остальных случаях; предоставляется как файл Gaussian splat в формате .ply.
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}3D-выход, сохранённый как GLB: несколько объектов объединяются в одну сцену, а остальные результаты содержат одну сетку.
- metadata
- array of object {object_index, scale, rotation, translation, camera_pose}Метаданные для каждого объекта, включая вращение, перенос и масштаб.
- individual_splats
- array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullОтдельные файлы Gaussian splat для каждого объекта, доступные только в сценах с несколькими объектами.
- individual_glbs
- array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullОтдельные файлы сетки GLB для каждого объекта, доступные только в сценах с несколькими объектами.
- artifacts_zip
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullZIP-архив всех артефактов и метаданных.
Другие варианты Sam3
Другие модели: Изображение в 3D
Для AI-агентов: эта страница в формате Markdown доступна по адресу https://doitong.com/ru/developers/models/sam-3/3d-objects.md. Все модели и руководства: https://doitong.com/developers/llms.txt