# Pixal3d API

> Tek bir görüntüyü, her oluşturma aşaması üzerinde ayrıntılı denetim sunan dokulu GLB 3D modeline dönüştürür

Tek bir görsel alır ve kullanılan tohum ile birlikte bir GLB model döndürür. Yapı, biçim ve doku aşamalarının her birinde kendi yönlendirme, yeniden ölçekleme, adım sayısı ve gürültü zamanlaması ayarları bulunur. Çıktı `resolution` değeri 1024 veya 1536, `texture_size` değeri 1024, 2048 veya 4096'dır; `decimation_target`, köşe sayısını 5000 ile 1586021 arasında belirler. `remesh` topolojiyi yeniden oluşturur.

- 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/tr/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 dönüşüm için kaynak görsele işaret eden URL. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Tekrarlanabilir rastgele üretim için kullanılan tohum. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `1024`, `1536` | Çıktının çözünürlüğü; artırılması ayrıntı ekler ancak daha uzun sürer. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | İlk 3D yapı sadakati denetimi: artırılması, ek gürültü pahasına girdi görseline daha yakın uyumu destekler. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Aşama 1 yönlendirme artefaktı denetimi; düşük ayarlarda daha güçlü yönlendirme etkileri, yüksek ayarlarda ise daha kararlı çıktı sağlar. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | İlk yapı gürültü giderme sayısı: ek adımlardan gelebilecek kalite kazanımları daha yavaş işlemeyle birlikte gelir. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | Yapı oluşturma gürültü zamanlamasıyla geçiş keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması geçişleri keskinleştirir. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Ayrıntılı geometri sadakati denetimi: girdi görseline uyumun artırılması ek ayrıntı sağlar ancak gürültü riskini artırır. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Geometri gürültülü göründüğünde bu ayarı artırın: şekil aşamasında güçlü yönlendirmeden kaynaklanan artefaktları azaltır. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Şekil iyileştirme gürültü giderme sayısı: ek adımlar kullanıldığında daha pürüzsüz geometri hız pahasına elde edilebilir. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Şekil iyileştirme gürültü zamanlamasıyla geometrik ayrıntı keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması ayrıntıları keskinleştirir. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Doku renk sadakati denetimi: yüksek ayarlarda girdi görselindeki renklere daha yakın uyum canlılığı artırır ancak aşırı doygunluğa neden olabilir. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Gürültülü dokuları veya renk bantlarını düzeltmek için bu ayarı artırın: doku aşamasında güçlü yönlendirmeden kaynaklanan artefaktları azaltır. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Dokuları oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı. Artırılması daha uzun sürer ancak daha temiz dokular sağlayabilir. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Doku oluşturma gürültü zamanlamasıyla doku ayrıntısı keskinliğini ayarlayın; bu değerin artırılması daha keskin ayrıntılar sağlar. |
| `mesh_scale` |  | number | no | `1` | 0.1 – 4 | Çıkarılan ağı, modelin kullandığı kamera uzaklığı tahminini etkileyecek şekilde ölçeklendirin. |
| `max_num_tokens` |  | integer | no | `49152` | 4,096 – 131,072 | Basamaklı şekil örnekleyici için HR token üst sınırı; yüksek ayarlarda daha ince geometriyi, düşük ayarlarda bellek ve işlem süresi tasarrufunu dengeler. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `200000` | 5,000 – 1,586,021 | Sonuç için köşe sayısı olarak ifade edilen ağ karmaşıklığı hedefi. Bu hedefi düşürerek dosya boyutunu azaltmak ayrıntıdan da ödün verir. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | Pişirme için ağ doku çözünürlüğü. Bu çözünürlük artırıldığında daha ince yüzey ayrıntısı daha büyük dosyalar oluşturur. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | Daha temiz üçgenler oluşturarak sonraki kullanımlara genellikle fayda sağlayan ağ topolojisi yeniden oluşturması; daha uzun işleme pahasına yapılır. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Çağıran yetkiliyse false ayarlanarak tarama gevşetilebilir. |

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 biçiminde oluşturulan 3D model. |
| `seed` | integer | Gerçekte kullanılan tohum değeri. |

## Related models

- [ReconViaGen 0.5](https://doitong.com/developers/models/reconviagen-0.5.md) (`reconviagen-0.5`): from $0.25 / request
- [Hi3D Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/image-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Image to 3D · v3.0](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d`): from $1.80 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · v3.0 · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d`): from $1.80 / run
- [Hunyuan 3D Pro Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/pro/image-to-3d.md) (`hunyuan-3d/v3.1/pro/image-to-3d`): $0.375 / run
- [Hunyuan 3D Rapid Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/rapid/image-to-3d.md) (`hunyuan-3d/v3.1/rapid/image-to-3d`): from $0.225 / request
- [Hunyuan World · Image to World](https://doitong.com/developers/models/hunyuan_world/image-to-world.md) (`hunyuan_world/image-to-world`): $0.30 / request

## 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