# Pixal3d API

> Chuyển một hình ảnh thành mô hình 3D GLB có kết cấu, với khả năng kiểm soát chi tiết từng giai đoạn tạo sinh

Nhận một hình ảnh và trả về mô hình GLB cùng seed đã dùng. Các giai đoạn cấu trúc, hình dạng và họa tiết có các cài đặt riêng về hướng dẫn, thay đổi tỷ lệ, số bước và lịch nhiễu. `resolution` đầu ra là 1024 hoặc 1536, `texture_size` là 1024, 2048 hoặc 4096, còn `decimation_target` đặt số lượng đỉnh từ 5000 đến 1586021. `remesh` xây dựng lại topology.

- 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/vi/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 |  |  | URL trỏ đến hình ảnh nguồn để chuyển đổi 3D. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed dùng để tạo ngẫu nhiên có thể tái tạo. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `1024` | `1024`, `1536` | Độ phân giải đầu ra; tăng giá trị sẽ thêm chi tiết nhưng mất nhiều thời gian hơn. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Điều khiển độ trung thực của cấu trúc 3D ban đầu: tăng giá trị giúp bám sát hình ảnh đầu vào hơn nhưng có nguy cơ tạo thêm nhiễu. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Điều khiển hiện tượng do điều hướng ở giai đoạn 1, đánh đổi giữa hiệu ứng điều hướng mạnh hơn ở giá trị thấp và đầu ra ổn định hơn ở giá trị cao. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số lần khử nhiễu của cấu trúc ban đầu: thêm bước có thể cải thiện chất lượng nhưng làm chậm quá trình xử lý. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | Đặt độ sắc nét của chuyển cảnh thông qua lịch nhiễu tạo cấu trúc: tăng giá trị sẽ làm chuyển cảnh sắc nét hơn. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Điều khiển độ trung thực của hình học chi tiết: tăng mức bám sát hình ảnh đầu vào sẽ thêm chi tiết nhưng có nguy cơ tạo thêm nhiễu. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Tăng thiết lập này khi hình học bị nhiễu: thiết lập làm giảm các hiện tượng do điều hướng mạnh trong giai đoạn tạo hình dạng. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số lần khử nhiễu tinh chỉnh hình dạng: thêm bước có thể tạo hình học mượt hơn nhưng làm giảm tốc độ. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Đặt độ sắc nét của chi tiết hình học thông qua lịch nhiễu tinh chỉnh hình dạng; tăng giá trị sẽ tạo chi tiết sắc nét hơn. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Điều khiển độ trung thực màu kết cấu: ở thiết lập cao hơn, việc bám sát màu trong hình ảnh đầu vào làm tăng độ sống động nhưng có thể gây bão hòa quá mức. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Tăng thiết lập này để xử lý kết cấu bị nhiễu hoặc dải màu: thiết lập làm giảm các hiện tượng do điều hướng mạnh trong giai đoạn tạo kết cấu. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số bước khử nhiễu dùng để tạo kết cấu. Tăng số bước mất nhiều thời gian hơn nhưng có thể tạo kết cấu sạch hơn. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Đặt độ sắc nét của chi tiết kết cấu thông qua lịch nhiễu tạo kết cấu; tăng giá trị sẽ tạo chi tiết sắc nét hơn. |
| `mesh_scale` |  | number | no | `1` | 0.1 – 4 | Điều chỉnh tỷ lệ mesh suy luận để tác động đến ước tính khoảng cách camera mà mô hình sử dụng. |
| `max_num_tokens` |  | integer | no | `49152` | 4,096 – 131,072 | Giới hạn token HR cho bộ lấy mẫu hình dạng phân tầng, cân bằng hình học tinh hơn ở thiết lập cao với mức tiết kiệm bộ nhớ và thời gian xử lý ở thiết lập thấp. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `200000` | 5,000 – 1,586,021 | Mục tiêu độ phức tạp mesh, biểu thị bằng số đỉnh của kết quả cuối. Giảm kích thước tệp bằng cách hạ mục tiêu này cũng làm mất chi tiết. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | Độ phân giải kết cấu mesh để baking. Tăng độ phân giải tạo chi tiết bề mặt tinh hơn nhưng làm tệp lớn hơn. |
| `remesh` |  | boolean | no | `true` |  | Tái dựng topology mesh, thường có lợi cho việc sử dụng tiếp theo nhờ tạo các tam giác sạch hơn, nhưng mất nhiều thời gian xử lý hơn. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Có thể nới lỏng việc kiểm duyệt bằng cách đặt thành false, nếu người gọi được cấp quyền. |

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} | Mô hình 3D được tạo ở định dạng GLB. |
| `seed` | integer | Giá trị seed thực sự được sử dụng. |

## 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