# FLUX.3 Klein API

> טקסט לתמונה בגדלי 4K טבעיים, עם בקרת פריסה אופציונלית באמצעות תיבות תחימה ועד 4 תמונות בכל בקשה

יוצר תמונות מ-`prompt` טקסטואלי מפורט. כל צד של `image_size` יכול לנוע בין 256 ל-4096 פיקסלים, וניתן לבקש 1 עד 4 תמונות בכל קריאה. עד 32 `bounding_boxes` מאפשרות למקם אובייקטים בעלי שם במיקומים מוגדרים בפריים. הפלט יכול להיות png, jpeg או webp, וניתן להפעיל או לכבות הרחבת פרומפט.

- 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/he/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 |  |  | הוראות ליצירת תמונה המתארות בפירוט את הנושא, המסגור, התאורה והרקע, בהתאם לכיתובים המפורטים ששימשו לאימון המודל. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | הרחבת הנחיה לכיתוב מפורט לפני היצירה, מופעלת כאשר הערך הוא true. בעריכה, הכיתוב מבוסס על תמונות ההפניה. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | seed לתמונות ניתנות לשחזור: הנחיה ו־seed זהים מפיקים תמונה זהה כאשר גרסת המודל לא השתנתה. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | מספר התמונות המבוקש ליצירה. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | הפעלת בודק הבטיחות; true מאפשר בדיקה. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png`, `webp` | פורמט הקובץ של התמונה שהתקבלה. |
| `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` | הגדרת רוחב וגובה הפלט בנפרד בטווח 256–4096 פיקסלים, עם תמיכה ביצירה טבעית ב־4K. |
| `bounding_boxes` |  | array of object {label, description, box} \| null | no |  | ≤ 32 items | פריסה אופציונלית עם תיבות המגבילה כל אובייקט מתואר לתיבה שהוקצתה לו; יש לזהות תיבות באמצעות תוויות בהנחיה, למשל `A red fox <fox> sits under a red umbrella <umbrella>`. הקואורדינטות מבטאות את קצוות התיבה כשברים מממדי התמונה, מנקודת הראשית (0, 0) בפינה השמאלית העליונה. |
| `bounding_boxes[].label` |  | string \| null | no |  | ≤ 64 characters | תווית אובייקט קצרה לתיבה, כגון `fox`; ברירת המחדל היא `obj_<n>`. יש לכלול `<fox>` בהנחיה כדי לקשר את מילותיה לתיבה; תיבות שאינן מוזכרות בהנחיה מתווספות לסצנה. |
| `bounding_boxes[].description` |  | string | yes |  | ≤ 500 characters | האובייקט לעיבוד בתוך התיבה, כולל המראה שלו. |
| `bounding_boxes[].box` |  | object {x_min, y_min, x_max, y_max} | yes |  |  | מיקום האובייקט בתוך תמונת הפלט. |
| `bounding_boxes[].box.x_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | הגבול השמאלי, המבוטא ביחס לרוחב התמונה, מ־0 עד 1. |
| `bounding_boxes[].box.y_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | הגבול העליון, המבוטא ביחס לגובה התמונה, מ־0 עד 1. |
| `bounding_boxes[].box.x_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | הגבול הימני, המבוטא ביחס לרוחב התמונה, מ־0 עד 1. |
| `bounding_boxes[].box.y_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | הגבול התחתון, המבוטא ביחס לגובה התמונה, מ־0 עד 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} | תמונות שנוצרו על ידי המודל. |
| `timings` | object | פרטי תזמון תהליך היצירה. |
| `seed` | integer | seed היצירה עבור התמונה הראשונה. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | מציין אם מושגים מסוג NSFW מופיעים בתמונות שנוצרו. |
| `prompt` | string | הנחיה המשמשת במהלך יצירת התמונה. |

## 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