Sam 3 1 · Image
통합
sam-3-1/image
# 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/sam-3-1/image?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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3-1/image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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-3-1/image", 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/ko/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "sam-3-1/image",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
}
Doitong API를 통해 Sam 3 1 · Image 모델(sam-3-1/image)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/developers/models/sam-3-1/image.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/sam-3-1/image?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/sam-3-1/image에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: ≈$0.01 10 API 크레딧 · ≈ ₽1.05 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다
아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
/run/sam-3-1/image?wait=20
견적 → $0.01
# 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/sam-3-1/image?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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3-1/image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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-3-1/image", 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-3-1/image",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Sam 3 1 · Image 정보
텍스트 `prompt`, `point_prompts` 또는 `box_prompts`를 사용하여 SAM 3.1로 이미지 하나를 세그먼트합니다. 여러 박스를 object_id로 객체별 그룹화할 수 있습니다. `return_multiple_masks`는 최대 `max_masks`개의 마스크(1~32)를 반환하며, 점수와 바운딩 박스를 선택적으로 포함할 수 있습니다. 출력 형식은 jpeg, png 또는 webp입니다.
매개변수
표준 이름이나 네이티브 이름 중 하나만 보내세요. 표준 이름
image_url필수
image
prompt선택 사항
point_prompts선택 사항
point_prompts[].x선택 사항
point_prompts[].y선택 사항
point_prompts[].label선택 사항
point_prompts[].object_id선택 사항
point_prompts[].frame_index선택 사항
box_prompts선택 사항
box_prompts[].x_min선택 사항
box_prompts[].y_min선택 사항
box_prompts[].x_max선택 사항
box_prompts[].y_max선택 사항
box_prompts[].object_id선택 사항
box_prompts[].frame_index선택 사항
apply_mask선택 사항
output_format선택 사항
return_multiple_masks선택 사항
max_masks선택 사항
include_scores선택 사항
include_boxes선택 사항
파일 매개변수에는 공개 https:// URL, 최대 10 MB의 data: URI 또는 업로드의 file_url을 사용할 수 있습니다. 파일
출력
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "sam-3-1/image",
"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": 10,
"usd": "0.01",
"charged": 10,
"refunded": 0
},
"input": {
"image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"output": {
"image": {
"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,
"width": 1024,
"height": 768
},
"masks": [
{
"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,
"width": 1024,
"height": 768
}
],
"metadata": [
{
"index": 1,
"score": 1.0,
"box": [
1.0
]
}
],
"scores": [
1.0
],
"boxes": [
[
1.0
]
]
},
"outputs": [
{
"type": "image",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_size": 1843200,
"width": 1024,
"height": 768,
"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"
}
}
출력 필드
- image
- object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | null기본 분할 마스크를 보여주는 미리보기입니다.
- masks
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}분할 마스크가 포함된 이미지입니다.
- metadata
- array of object {index, score, box} | null각 마스크의 점수와 상자를 포함한 메타데이터입니다.
- scores
- array of number | null요청한 경우 제공되는 각 마스크의 신뢰도 점수입니다.
- boxes
- array of array of number | null요청한 경우 [cx, cy, w, h]로 표현되는 각 마스크의 정규화된 상자입니다.
다른 Sam 3 1 변형
더 많은 모델: 이미지 편집
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/sam-3-1/image.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt






