# Pixal3d API

> একটি ছবিকে টেক্সচারযুক্ত GLB 3D মডেলে রূপান্তর করে এবং প্রতিটি জেনারেশন পর্যায়ে বিস্তারিত নিয়ন্ত্রণ দেয়

একটি ছবি নিয়ে ব্যবহৃত সিডসহ একটি GLB মডেল ফেরত দেয়। গঠন, আকৃতি এবং টেক্সচার ধাপের প্রতিটির নিজস্ব গাইডেন্স, পুনর্মাত্রায়ন, ধাপ-গণনা এবং noise-schedule সেটিংস রয়েছে। আউটপুট `resolution` হলো 1024 বা 1536, `texture_size` হলো 1024, 2048 বা 4096, এবং `decimation_target` 5000 থেকে 1586021 পর্যন্ত শীর্ষবিন্দু সংখ্যা নির্ধারণ করে। `remesh` টপোলজি পুনর্নির্মাণ করে।

- 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.ru/v1/run/pixal3d`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/pixal3d`
- Docs page: https://doitong.com/bn/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.ru/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 রূপান্তরের জন্য উৎস ছবির দিকে নির্দেশকারী URL। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | পুনরুৎপাদনযোগ্য র‍্যান্ডম জেনারেশনের জন্য ব্যবহৃত Seed। |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `1024`, `1536` | আউটপুটের রেজোলিউশন; এটি বাড়ালে বিস্তারিত বাড়ে, তবে বেশি সময় লাগে। |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | প্রাথমিক 3D কাঠামোর বিশ্বস্ততা নিয়ন্ত্রণ: এটি বাড়ালে অতিরিক্ত নয়েজের ঝুঁকিতে ইনপুট ছবির সঙ্গে বেশি মিল পাওয়া যায়। |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | স্টেজ 1-এর গাইডেন্স-আর্টিফ্যাক্ট নিয়ন্ত্রণ, যেখানে কম সেটিংসে শক্তিশালী গাইডেন্স প্রভাব এবং বেশি সেটিংসে আরও স্থিতিশীল আউটপুটের মধ্যে ভারসাম্য থাকে। |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | প্রাথমিক-কাঠামো ডিনয়েজিংয়ের সংখ্যা: অতিরিক্ত ধাপে সম্ভাব্য মানোন্নয়নের বিনিময়ে প্রসেসিং ধীর হয়। |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | কাঠামো-জেনারেশনের নয়েজ শিডিউলের মাধ্যমে ট্রানজিশনের তীক্ষ্ণতা নির্ধারণ করুন: এই মান বাড়ালে ট্রানজিশন আরও তীক্ষ্ণ হয়। |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | বিস্তারিত জ্যামিতির বিশ্বস্ততা নিয়ন্ত্রণ: ইনপুট ছবির প্রতি আনুগত্য বাড়ালে অতিরিক্ত নয়েজের ঝুঁকিসহ আরও বিস্তারিত পাওয়া যায়। |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | জ্যামিতি নয়েজযুক্ত দেখালে এই সেটিং বাড়ান: এটি আকৃতি ধাপে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে সৃষ্ট আর্টিফ্যাক্ট কমায়। |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | আকৃতি-পরিশোধন ডিনয়েজিংয়ের সংখ্যা: অতিরিক্ত ধাপ ব্যবহার করলে সম্ভাব্য মসৃণ জ্যামিতির বিনিময়ে গতি কমে। |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | আকৃতি-পরিশোধনের নয়েজ শিডিউলের মাধ্যমে জ্যামিতিক বিবরণের তীক্ষ্ণতা নির্ধারণ করুন; এই মান বাড়ালে বিবরণ আরও তীক্ষ্ণ হয়। |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | টেক্সচার রঙের বিশ্বস্ততা নিয়ন্ত্রণ: বেশি সেটিংসে ইনপুট ছবির রঙের প্রতি বেশি আনুগত্য উজ্জ্বলতা বাড়ায়, তবে অতিরিক্ত স্যাচুরেশন ঘটাতে পারে। |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | নয়েজযুক্ত টেক্সচার বা রঙের ব্যান্ডিং কমাতে এই সেটিং বাড়ান: এটি টেক্সচার ধাপে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে সৃষ্ট আর্টিফ্যাক্ট কমায়। |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | টেক্সচার জেনারেট করতে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা। ধাপের সংখ্যা বাড়ালে বেশি সময় লাগে, তবে আরও পরিষ্কার টেক্সচার পাওয়া যেতে পারে। |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | টেক্সচার-জেনারেশনের নয়েজ শিডিউলের মাধ্যমে টেক্সচারের বিবরণের তীক্ষ্ণতা নির্ধারণ করুন; এই মান বাড়ালে বিবরণ আরও তীক্ষ্ণ হয়। |
| `mesh_scale` |  | number | no | `1` | 0.1 – 4 | অনুমিত মেশের স্কেল নির্ধারণ করুন, যা মডেল ব্যবহৃত ক্যামেরা-দূরত্বের অনুমানকে প্রভাবিত করে। |
| `max_num_tokens` |  | integer | no | `49152` | 4,096 – 131,072 | ক্যাসকেডেড আকৃতি স্যাম্পলারের HR টোকেনের সর্বোচ্চ সীমা; বেশি সেটিংসে সূক্ষ্মতর জ্যামিতি এবং কম সেটিংসে মেমরি ও প্রসেসিং-সময় সাশ্রয়ের মধ্যে ভারসাম্য রাখে। |
| `decimation_target` |  | integer | no | `200000` | 5,000 – 1,586,021 | মেশের জটিলতার লক্ষ্য, চূড়ান্ত ফলাফলের vertex count হিসেবে প্রকাশ করা। এই লক্ষ্য কমিয়ে ফাইলের আকার কমালে বিবরণও কমে। |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | বেকিংয়ের জন্য মেশ টেক্সচারের রেজোলিউশন। এই রেজোলিউশন বাড়ালে পৃষ্ঠের সূক্ষ্ম বিবরণের সঙ্গে বড় ফাইল তৈরি হয়। |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | মেশ টপোলজি পুনর্গঠন, যা পরিষ্কার ত্রিভুজ তৈরি করে পরবর্তী ব্যবহারে সাধারণত উপকারী, তবে প্রসেসিংয়ে বেশি সময় লাগে। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | কলকারী অনুমোদিত হলে false সেট করে স্ক্রিনিং শিথিল করা যায়। |

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.ru/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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.ru/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.ru/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.ru/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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | GLB ফরম্যাটে জেনারেট করা 3D মডেল। |
| `seed` | integer | বাস্তবে ব্যবহৃত Seed মান। |

## 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.ru/v1/models/pixal3d