# Meshy 6 Preview · Text to 3D API

> Meshy 6 Preview-এর টেক্সট-টু-3D, preview বা সম্পূর্ণ টেক্সচারযুক্ত মোড এবং ঐচ্ছিক প্রম্পট সম্প্রসারণসহ

সর্বোচ্চ 600 অক্ষরের একটি প্রম্পট থেকে একটি 3D মডেল জেনারেট করে। `mode` টেক্সচারবিহীন জ্যামিতির জন্য preview অথবা টেক্সচারযুক্ত মডেলের জন্য full। বিকল্পগুলোর মধ্যে `enable_prompt_expansion`, মেশের ধরন, টপোলজি, `target_polycount` (100 থেকে 300000), PBR ম্যাপ, পোজ মোড এবং অ্যানিমেশন প্রিসেটসহ হিউম্যানয়েড রিগিং রয়েছে।

- Model id: `meshy/v6-preview/text-to-3d`
- Made by: Meshy
- Category: Text to 3D
- Output: 3d
- Price: $0.80 / request (cheapest run $0.80 (800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/meshy/v6-preview/text-to-3d`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/meshy/v6-preview/text-to-3d`
- Docs page: https://doitong.com/bn/developers/models/meshy/v6-preview/text-to-3d

## Pricing

Price: **$0.80 / request**. Billed once per request.

The full example input below costs $0.80 = 800 API credits (1 request × 800 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/meshy/v6-preview/text-to-3d` 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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  | ≤ 600 characters | 3D মডেল হিসেবে উপস্থাপন করার অবজেক্টের বিবরণ, 600 অক্ষরের মধ্যে সীমাবদ্ধ। |
| `mode` |  | enum (string) | no | `full` | `preview`, `full` | জেনারেশন মোড: 'preview' টেক্সচার ছাড়া geometry আউটপুট দেয়, আর 'full' preview ও refine একত্র করে টেক্সচারসহ মডেল আউটপুট দেয়। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | অপরিবর্তিত প্রম্পটের সঙ্গে এই seed পুনরায় ব্যবহার করলে সাধারণত আগের ফলাফল পুনরুৎপাদন করা যায়। |
| `model_type` |  | enum (string) | no | `standard` | `standard`, `lowpoly`, `smart-topology` | 3D mesh মোড: আরও পরিষ্কার polygon-এ অপ্টিমাইজ করা low-poly ফলাফলের জন্য 'lowpoly' বেছে নিন; এই মোডে Meshy topology, target_polycount এবং should_remesh উপেক্ষা করে। প্রচলিত উচ্চ-বিস্তারিত ফলাফলের জন্য 'standard', অথবা geometry (preview) ধাপে Meshy-T2 ব্যবহার করে শুরু থেকেই আলাদাভাবে তৈরি পরিষ্কার অংশ পেতে 'smart-topology' বেছে নিন। |
| `topology` |  | enum (string) | no | `triangle` | `quad`, `triangle` | জ্যামিতিক বিস্তারিততার জন্য Triangle এবং পৃষ্ঠের মসৃণতার জন্য Quad—এই দুইয়ের মধ্যে মডেলের topology নির্বাচন। |
| `target_polycount` |  | integer | no | `30000` | 100 – 300,000 | Polygon সংখ্যার লক্ষ্য, model_type 'smart-topology' হলে যা 15,000-এ সীমাবদ্ধ। ওই মোডে লক্ষ্য বাদ দিলে Meshy-এর কম ডিফল্ট 4,000 নির্বাচন করা হয়। |
| `should_remesh` |  | boolean | no | `true` |  | এটি false সেট করে remeshing বাদ দিন এবং কাঁচা triangular mesh পান; অন্যথায় remesh পর্যায় সক্রিয় করুন। |
| `symmetry_mode` |  | enum (string) | no | `auto` | `off`, `auto`, `on` | মডেল জেনারেশনের সময় প্রয়োগ করা symmetry সেটিং। |
| `enable_pbr` |  | boolean | no | `false` |  | বেস কালারের পাশাপাশি metallic, roughness এবং normal PBR ম্যাপের জেনারেশন নিয়ন্ত্রণ করে। |
| `is_a_t_pose` |  | boolean | no | `false` |  | true দ্বারা সক্রিয় T-pose জেনারেশন সুইচ; pose_mode-এর পক্ষে অবচয়িত। |
| `pose_mode` |  | enum (string) | no | `` | `a-pose`, `t-pose`, `` | জেনারেট করা মডেলের pose নির্দিষ্ট না করতে স্ট্রিংটি খালি রাখুন, অথবা 'a-pose' দিয়ে A-pose কিংবা 't-pose' দিয়ে T-pose অনুরোধ করুন। |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | একটি large language মডেল-কে বিশদসহ প্রম্পট সমৃদ্ধ করার অনুমতি দেয়। এই সম্প্রসারণ সক্রিয় করলেও প্রম্পটের অর্থ অপরিবর্তিত থাকে। |
| `texture_prompt` |  | string \| null | no |  | ≤ 600 characters | 'full' মোডে অতিরিক্ত টেক্সট প্রম্পট দিয়ে টেক্সচারিং নির্দেশনা দিন; অন্য মোডে এটি ব্যবহৃত হয় না। |
| `texture_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Texture জেনারেশনের জন্য 2D রেফারেন্স ছবি, কেবল 'full' মোডে প্রয়োগ করা হয়। |
| `enable_rigging` |  | boolean | no | `false` |  | স্বয়ংক্রিয় হিউম্যানয়েড রিগিং, এমন হিউম্যানয়েড মডেলের জন্য সবচেয়ে কার্যকর যার অঙ্গপ্রত্যঙ্গ স্পষ্টভাবে আলাদা করা যায়। এটি সক্রিয় করলে জেনারেট করা মডেল রিগ হয় এবং হাঁটা ও দৌড়ানোর মৌলিক অ্যানিমেশন সরবরাহ করা হয়। |
| `rigging_height_meters` |  | number | no | `1.7` | > 0 | enable_rigging true হলে মিটারে চরিত্রের আনুমানিক উচ্চতা দিন; অন্যথায় এই মানের কোনো প্রভাব নেই। |
| `enable_animation` |  | boolean | no | `false` |  | রিগ করা মডেল একটি প্রিসেট অ্যানিমেশন পাবে কি না; এর জন্য enable_rigging true হতে হবে। |
| `animation_action_id` |  | integer | no | `92` |  | Meshy লাইব্রেরির অ্যানিমেশন প্রিসেট ID, যার উপলভ্য অ্যাকশনগুলো https://docs.meshy.ai/en/api/animation-library-তে তালিকাভুক্ত। যাচাই ও ব্যবহার কেবল enable_animation true হলে প্রযোজ্য: [0, 696]-এর বাইরের মান 422 দিয়ে প্রত্যাখ্যাত হয়, এবং "Idle"-এর মান `0`। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | প্রিপ্রসেসিং সেফটি-চেক সুইচ: true করলে প্রসেসিংয়ের পূর্বশর্ত হিসেবে একটি ইনপুট সেফটি চেক করা হয়। |

File parameters (`texture_image_url`) 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
{
  "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/meshy/v6-preview/text-to-3d?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/meshy/v6-preview/text-to-3d?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/meshy/v6-preview/text-to-3d", 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": "meshy/v6-preview/text-to-3d",
      "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": "meshy/v6-preview/text-to-3d",
  "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": 800,
    "usd": "0.80",
    "charged": 800,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "animation_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
    },
    "animation_fbx": {
      "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
    },
    "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
    },
    "thumbnail": {
      "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
    },
    "model_urls": {
      "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
      },
      "fbx": {
        "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
      },
      "obj": {
        "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
      },
      "usdz": {
        "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
      },
      "blend": {
        "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
      },
      "stl": {
        "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
      }
    },
    "texture_urls": [
      {
        "base_color": {
          "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
        },
        "metallic": {
          "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
        },
        "normal": {
          "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
        },
        "roughness": {
          "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,
    "prompt": "A rustic, antique wooden treasure chest with a curved, domed lid, constructed from weathered, dark brown planks exhibiting prominent wood grain and subtle distress. It's heavily reinforced with broad, dark grey, oxidized metal bands secured by numerous circular rivets. Ornate, dark iron decorative elements featuring swirling foliate patterns and dragon motifs adorn the corners and lid. A prominent, circular, intricately carved metal lock plate with a central keyhole dominates the front, flanked by two large, dark metallic pull rings.",
    "actual_prompt": "string",
    "rigged_character_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
    },
    "rigged_character_fbx": {
      "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
    },
    "basic_animations": {
      "walking_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
      },
      "walking_fbx": {
        "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
      },
      "walking_armature_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
      },
      "running_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
      },
      "running_fbx": {
        "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
      },
      "running_armature_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
      }
    },
    "rig_task_id": "string"
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `animation_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | GLB হিসেবে 3D মডেলসহ অ্যানিমেশন ফলাফল; enable_animation true না হলে রেসপন্সে এই ফলাফল থাকে না। |
| `animation_fbx` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | FBX হিসেবে 3D মডেলসহ অ্যানিমেশন ফলাফল; enable_animation true না হলে রেসপন্সে এই ফলাফল থাকে না। |
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | জেনারেট করা 3D অবজেক্ট ধারণকারী GLB ফাইল। |
| `thumbnail` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | জেনারেট করা মডেলের প্রিভিউ দেখানো থাম্বনেইল। |
| `model_urls` | object {glb, fbx, obj, usdz, blend, stl} | বিভিন্ন ফরম্যাটে 3D মডেলের লিংক। |
| `texture_urls` | array of object {base_color, metallic, normal, roughness} | অবজেক্টের অ্যারে হিসেবে উপস্থাপিত টেক্সচার ফাইল। |
| `seed` | integer \| null | জেনারেশনের সময় ব্যবহৃত seed value। |
| `prompt` | string | জেনারেশনের জন্য দেওয়া টেক্সট প্রম্পট। |
| `actual_prompt` | string \| null | প্রম্পট সম্প্রসারণ চালু থাকলে জেনারেশনে বাস্তবে প্রয়োগ করা প্রম্পট। |
| `rigged_character_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | GLB চরিত্র ফাইল হিসেবে সরবরাহ করা রিগিং ফলাফল; enable_rigging true না হলে রেসপন্সে থাকে না। |
| `rigged_character_fbx` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | FBX চরিত্র ফাইল হিসেবে সরবরাহ করা রিগিং ফলাফল; enable_rigging true না হলে রেসপন্সে থাকে না। |
| `basic_animations` | object {walking_glb, walking_fbx, walking_armature_glb, running_glb, running_fbx, running_armature_glb} \| null | মৌলিক হাঁটা ও দৌড়ানোর অ্যানিমেশন, কেবল enable_rigging true হলে অন্তর্ভুক্ত। |
| `rig_task_id` | string \| null | রিগিং টাস্কের শনাক্তকারী; কেবল enable_rigging true হলে অন্তর্ভুক্ত। |

## Related models

- [Meshy 6 Preview · Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/meshy/v6-preview/image-to-3d.md) (`meshy/v6-preview/image-to-3d`): from $0.80 / run
- [Meshy 6 · Text to 3D](https://doitong.com/developers/models/meshy/v6/text-to-3d.md) (`meshy/v6/text-to-3d`): $0.80 / request
- [Meshy 7.1 Text to 3D](https://doitong.com/developers/models/meshy/v7.1/text-to-3d.md) (`meshy/v7.1/text-to-3d`): from $0.80 / run
- [Meshy V7 Text to 3D](https://doitong.com/developers/models/meshy/v7/text-to-3d.md) (`meshy/v7/text-to-3d`): from $0.80 / run
- [Hunyuan 3d](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/rapid/text-to-3d.md) (`hunyuan-3d/v3.1/rapid/text-to-3d`): from $0.225 / request
- [Hunyuan 3D Pro Text to 3D](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d.md) (`hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d`): $0.375 / run
- [Hunyuan Motion \[0.46B\]](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-motion/fast.md) (`hunyuan-motion/fast`): $0.06 / request
- [Hunyuan Motion \[1B\]](https://doitong.com/developers/models/hunyuan-motion.md) (`hunyuan-motion`): $0.08 / request

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/meshy/v6-preview/text-to-3d
- 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=meshy/v6-preview/text-to-3d
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/meshy/v6-preview/text-to-3d