# Pixal3d API

> 単一画像をテクスチャ付きGLB 3Dモデルに変換し、各生成段階を詳細に制御

1枚の画像を受け取り、GLBモデルと使用したseedを返します。構造、形状、テクスチャの各段階に、ガイダンス、リスケール、ステップ数、ノイズスケジュールの設定があります。出力`resolution`は1024または1536、`texture_size`は1024、2048、4096、`decimation_target`は5000～1586021の頂点数を設定します。`remesh`でトポロジーを再構築します。

- 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/ja/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変換元のソース画像を指すURL。 |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 再現可能なランダム生成に使用するシード。 |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `1024`, `1536` | 出力の解像度。上げると詳細が増えますが、時間がかかります。 |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 初期3D構造の忠実度制御。上げると入力画像との一致度が高まりますが、ノイズが増える可能性があります。 |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | ステージ1のガイダンスアーティファクト制御。低い設定ではガイダンス効果が強く、高い設定ではより安定した出力になります。 |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 初期構造のノイズ除去回数。ステップを増やすと品質が向上する可能性がありますが、処理は遅くなります。 |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | 構造生成のノイズスケジュールでトランジションの鮮明度を設定します。値を上げるとトランジションが鮮明になります。 |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | 詳細形状の忠実度制御。入力画像への適合度を上げると詳細が増えますが、ノイズが増えるリスクがあります。 |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 形状がノイズっぽい場合にこの設定を上げます。形状ステージで強いガイダンスによって生じるアーティファクトを低減します。 |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | 形状精細化のノイズ除去回数。追加ステップを使用すると、より滑らかな形状になる可能性がありますが、速度が犠牲になります。 |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | 形状精細化のノイズスケジュールで幾何学的ディテールの鮮明度を設定します。値を上げるとディテールが鮮明になります。 |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | テクスチャ色の忠実度制御。高い設定で入力画像の色への適合度を上げると鮮やかさが増しますが、彩度過剰になる可能性があります。 |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | ノイズの多いテクスチャやカラーバンディングに対処するためにこの設定を上げます。テクスチャステージで強いガイダンスによって生じるアーティファクトを低減します。 |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | テクスチャ生成に使用するノイズ除去ステップ数。増やすと時間がかかりますが、よりクリーンなテクスチャになる可能性があります。 |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | テクスチャ生成のノイズスケジュールでテクスチャディテールの鮮明度を設定します。値を上げるとディテールが鮮明になります。 |
| `mesh_scale` |  | number | no | `1` | 0.1 – 4 | 推論されたメッシュをスケールし、モデルが使用するカメラ距離の推定に影響を与えます。 |
| `max_num_tokens` |  | integer | no | `49152` | 4,096 – 131,072 | カスケード形状サンプラーのHRトークン上限。高い設定ではより精細な形状、低い設定ではメモリと処理時間の節約を優先します。 |
| `decimation_target` |  | integer | no | `200000` | 5,000 – 1,586,021 | 最終結果の頂点数で表すメッシュ複雑度の目標。下げるとファイルサイズを削減できますが、ディテールも失われます。 |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | ベイク処理用のメッシュテクスチャ解像度。上げると表面ディテールは細かくなりますが、ファイルサイズが大きくなります。 |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | メッシュトポロジーの再構築。よりクリーンな三角形を作成して後工程での利用に役立ちますが、処理時間が長くなります。 |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 呼び出し元に権限がある場合、false に設定するとスクリーニングを緩和できます。 |

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形式で生成された3Dモデル。 |
| `seed` | integer | 実際に使用されたシード値。 |

## Related models

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## 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