# FLUX.3 Klein API

> تحويل النص إلى صورة بأحجام 4K أصلية، مع تحكم اختياري في التخطيط بمربعات الإحاطة وما يصل إلى 4 صور لكل طلب

ينشئ صورًا من `prompt` نصية مفصلة. يمكن أن يتراوح كل ضلع من `image_size` من 256 إلى 4096 بكسل، ويمكنك طلب من 1 إلى 4 صور لكل استدعاء. تتيح ما يصل إلى 32 من `bounding_boxes` وضع عناصر مسماة في مواضع محددة داخل الإطار. يمكن أن يكون الإخراج png أو jpeg أو webp، ويمكن تشغيل توسيع المطالبة أو إيقافه.

- Model id: `blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image`
- Made by: Black Forest Labs
- Category: Text to Image
- Output: image
- Price per run: from $0.008 / run of output image (cheapest run $0.008 (8 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image

## Pricing

Price: **from $0.008 / run of output image** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per run: the input files are measured before the run (length, resolution, frame rate). The quote measures the same files and is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.009 = 9 API credits (1 run × $0.009).

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/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | تعليمات توليد صورة تصف الموضوع والتأطير والإضاءة والخلفية بالتفصيل، بما يطابق الأوصاف التفصيلية المستخدمة لتدريب النموذج. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | توسيع الموجّه إلى وصف تفصيلي قبل التوليد، ويُفعّل عند true. في التحرير، يستند الوصف إلى الصور المرجعية. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | بذرة لصور قابلة لإعادة الإنتاج: ينتج الموجّه والبذرة المتطابقان الصورة نفسها عند عدم تغيير إصدار النموذج. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | عدد الصور المطلوب توليده. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | تنشيط مدقق السلامة؛ تُمكّن true الفحص. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png`, `webp` | تنسيق ملف الصورة الناتجة. |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | حدد عرض المخرج وارتفاعه بشكل مستقل ضمن 256–4096 بكسل، مع دعم التوليد الأصلي بدقة 4K. |
| `bounding_boxes` |  | array of object {label, description, box} \| null | no |  | ≤ 32 items | تخطيط اختياري بمربعات يحصر كل عنصر موصوف في مربعه المعيّن؛ حدد المربعات عبر تسميات الموجّه، مثل `A red fox <fox> sits under a red umbrella <umbrella>`. تعبّر الإحداثيات عن حواف المربع ككسور من أبعاد الصورة، مقاسة من الأصل العلوي الأيسر (0, 0). |
| `bounding_boxes[].label` |  | string \| null | no |  | ≤ 64 characters | تسمية مختصرة للعنصر في المربع، مثل `fox`؛ والقيمة الافتراضية هي `obj_<n>`. أدرج `<fox>` في الموجّه لربط كلماته بالمربع؛ وتُضاف المربعات غير المذكورة في الموجّه إلى المشهد. |
| `bounding_boxes[].description` |  | string | yes |  | ≤ 500 characters | العنصر المطلوب تصييره داخل المربع، بما في ذلك مظهره. |
| `bounding_boxes[].box` |  | object {x_min, y_min, x_max, y_max} | yes |  |  | موضع العنصر داخل صورة المخرج. |
| `bounding_boxes[].box.x_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | الحد الأيسر معبراً عنه نسبةً إلى عرض الصورة، من 0 إلى 1. |
| `bounding_boxes[].box.y_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | الحد العلوي معبراً عنه نسبةً إلى ارتفاع الصورة، من 0 إلى 1. |
| `bounding_boxes[].box.x_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | الحد الأيمن معبراً عنه نسبةً إلى عرض الصورة، من 0 إلى 1. |
| `bounding_boxes[].box.y_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | الحد السفلي معبراً عنه نسبةً إلى ارتفاع الصورة، من 0 إلى 1. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# 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/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
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 = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-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"])
```

### 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": "blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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": "blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-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": 9,
    "usd": "0.009",
    "charged": 9,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "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
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | الصور الناتجة عن النموذج. |
| `timings` | object | معلومات توقيت عملية التوليد. |
| `seed` | integer | بذرة توليد الصورة الأولى. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | يشير إلى ما إذا كانت مفاهيم NSFW تظهر في الصور المُولّدة. |
| `prompt` | string | الموجّه المستخدم أثناء توليد الصورة. |

## Related models

- [FLUX.3 Klein Image Editing](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3/klein/edit-image.md) (`blackforestlabs/flux-3/klein/edit-image`): from $0.008 / run of output image
- [FLUX.1 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux/dev.md) (`flux/dev`): $0.025 / megapixel
- [FLUX.1 \[schnell\]](https://doitong.com/developers/models/flux/schnell.md) (`flux/schnell`): $0.003 / megapixel
- [FLUX.2 \[dev\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2.md) (`flux-2`): $0.012 / megapixel
- [FLUX.2 \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-2-pro.md) (`flux-2-pro`): $0.015 / megapixel of output image
- [GPT Image 2.5 Text to Image](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/text-to-image`): from $0.008 / image
- [Ideogram V4.5](https://doitong.com/developers/models/ideogram/v4.5.md) (`ideogram/v4.5`): from $0.03 / image
- [Nano Banana 2](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2.md) (`nano-banana-2`): from $0.06 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image
- 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=blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/blackforestlabs/flux-3/klein/text-to-image