# FLUX.3 Klein API

> 네이티브 4K 크기와 선택적 바운딩 박스 레이아웃 제어를 지원하며 요청당 최대 4개의 이미지를 생성하는 텍스트-이미지 모델

상세한 텍스트 `prompt`에서 이미지를 생성합니다. `image_size`의 각 변은 256~4096픽셀이며 호출당 1~4개의 이미지를 요청할 수 있습니다. 최대 32개의 `bounding_boxes`로 프레임 내 지정된 위치에 이름이 있는 객체를 배치할 수 있습니다. 출력은 png, jpeg 또는 webp이며 프롬프트 확장을 켜거나 끌 수 있습니다.

- 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/ko/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 |  |  | 주제, 프레이밍, 조명, 배경을 자세히 설명하는 이미지 생성 지침입니다. 모델 학습에 사용된 자세한 캡션과 일치해야 합니다. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | 생성 전에 프롬프트를 자세한 캡션으로 확장하는 옵션입니다. true이면 활성화됩니다. 편집 시 캡션은 참조 이미지에 기반합니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 재현 가능한 이미지 생성을 위한 시드입니다. 모델 버전이 동일하면 동일한 프롬프트와 시드로 동일한 이미지가 생성됩니다. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | 생성할 이미지 수입니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 안전 검사기 활성화입니다. true는 검사를 활성화합니다. |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png`, `webp` | 결과 이미지의 파일 형식입니다. |
| `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` | 256~4096픽셀 범위에서 출력 너비와 높이를 각각 설정하며 네이티브 4K 생성을 지원합니다. |
| `bounding_boxes` |  | array of object {label, description, box} \| null | no |  | ≤ 32 items | 설명된 각 객체를 할당된 상자 안에 배치하는 선택적 상자 레이아웃입니다. 예를 들어 `A red fox <fox> sits under a red umbrella <umbrella>`와 같이 프롬프트 레이블로 상자를 식별합니다. 좌표는 왼쪽 위 원점 (0, 0)에서 측정한 이미지 크기 비율로 상자 가장자리를 표현합니다. |
| `bounding_boxes[].label` |  | string \| null | no |  | ≤ 64 characters | 상자의 간단한 객체 레이블입니다(예: `fox`). 기본값은 `obj_<n>`입니다. 상자와 단어를 연결하려면 프롬프트에 `<fox>`를 포함하세요. 프롬프트에서 언급하지 않은 상자는 장면에 추가됩니다. |
| `bounding_boxes[].description` |  | string | yes |  | ≤ 500 characters | 외형을 포함하여 상자 안에 렌더링할 객체입니다. |
| `bounding_boxes[].box` |  | object {x_min, y_min, x_max, y_max} | yes |  |  | 출력 이미지 내 객체 배치입니다. |
| `bounding_boxes[].box.x_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | 이미지 너비를 기준으로 표현한 왼쪽 경계이며 범위는 0~1입니다. |
| `bounding_boxes[].box.y_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | 이미지 높이를 기준으로 표현한 위쪽 경계이며 범위는 0~1입니다. |
| `bounding_boxes[].box.x_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | 이미지 너비를 기준으로 표현한 오른쪽 경계이며 범위는 0~1입니다. |
| `bounding_boxes[].box.y_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | 이미지 높이를 기준으로 표현한 아래쪽 경계이며 범위는 0~1입니다. |

## 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} | 모델이 생성한 이미지입니다. |
| `timings` | object | 생성 프로세스의 시간 정보입니다. |
| `seed` | integer | 첫 번째 이미지의 생성 시드입니다. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | 생성된 이미지에 NSFW 개념이 나타나는지 나타냅니다. |
| `prompt` | string | 이미지 생성에 사용되는 프롬프트입니다. |

## 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
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- [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