Hunyuan 3D Pro Text to 3D

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် id hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d

# 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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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"

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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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 + ")");

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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/my/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d",
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }
}

Doitong API မှတစ်ဆင့် Hunyuan 3D Pro Text to 3D မော်ဒယ် (hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d) ကို ခေါ်ယူပါ။ အေးဂျင့်များအတွက် စာရွက်စာတမ်းများ: https://doitong.com/my/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

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

Response status သည် "queued" သို့မဟုတ် "running" ဖြစ်ပါက "succeeded" ဖြစ်သည်အထိ GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ဖြင့် poll လုပ်ပါ။ ဖိုင်များသည် outputs[].url တွင် ရှိသည်။ လုပ်ဆောင်မီ အတိအကျစျေးနှုန်းရရန် တူညီသော body ဖြင့် POST https://api.doitong.ru/v1/quote/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d ကို အသုံးပြုပါ။

နမူနာကဲ့သို့ ဖိုင်များ: ၀.၃၇၅ $ ၃၇၅ API ခရက်ဒစ် · ≈ ၄၀.၃၀ ₽ လုပ်ဆောင်မီ သင့်ဖိုင်များကို တိုင်းတာသည် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်

Tencent စာသားမှ 3D #3d#hunyuan#text-to-3d

အက္ခရာ 1024 အထိရှိသော စာသားပရောမ့်မှ 3D မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပေးပြီး face count နှင့် PBR ရွေးချယ်စရာများ ပါဝင်သည်

OpenAPI Markdown

Tencent · 3D

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

အောက်တွင် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ပြီး သင့် API ကီးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ ထွက်ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုသို့ ကူးယူပြီး အမြဲတမ်း သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့ သိမ်းထားသည်။

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

လုပ်ဆောင်မှုတစ်ကြိမ်လျှင် ဈေးနှုန်း

သင့်ထည့်သွင်းမှုအပေါ် မူတည်၍ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်သည်

၀.၃၇၅ $တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်မှုလျှင်

၃၇၅ API ခရက်ဒစ် · ≈ ၄၀.၃၀ ₽

လုပ်ဆောင်မှု ၁ ကြိမ် × ၀.၃၇၅ $ လုပ်ဆောင်ရန် · ၀.၃၇၅ $

အောင်မြင်မှသာ ကောက်ခံပြီး မအောင်မြင်ပါက အလိုအလျောက် ပြန်အမ်းပေးသည်။

လုပ်ဆောင်မီ သင့်ဖိုင်များကို တိုင်းတာသည် (အရှည်၊ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး၊ ဖရိမ်နှုန်း)။ Quote တွင် အတိအကျစျေးနှုန်းကို ပြန်ပေးပြီး ထိုပမာဏအတိုင်းသာ ကောက်ခံမည်။

စျေးနှုန်းတွက်ချက်ရန် Endpoint: POST /quote/{id}

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ထိန်းချုပ်မှုများကို မော်ဒယ် schema မှ အလိုအလျောက်ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲသည်နှင့် code နှင့် စျေးနှုန်းတို့လည်း ပြောင်းလဲမည်။

prompt •လိုအပ်သည် 88 / 1024

ဖန်တီးရမည့် 3D အကြောင်းအရာကို ဖော်ပြသည့် UTF-8 အက္ခရာ 1024 အထိ ရှည်နိုင်သော ဖန်တီးမှု ပရောမ့်။

face_count မူလ 500000

လိုချင်သော polygon မျက်နှာပြင်အရေအတွက်ကို 40,000 မှ 1,500,000 အထိ သတ်မှတ်ပါ။ မူလတန်ဖိုးမှာ 500,000 ဖြစ်သည်။

အဆင့်မြင့် generate_type

generate_type မူလ Normal

Normal ပါသော texture ထည့်ထားသည့် မော်ဒယ်နှင့် Geometry ပါသော texture မပါသည့် အဖြူရောင် geometry-only မော်ဒယ်တို့အကြား ရွေးချယ်ပါ။ v3.1 တွင် LowPoly/Sketch ကို ရွေးချယ်၍ မရပါ။

POST /run/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၀.၃၇၅ $

# 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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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"

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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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 + ")");

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/hunyuan-3d/v3.1/pro/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"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး

သင့် key သည် ဤဘရောက်ဇာထဲတွင်သာ ရှိမည်ဖြစ်ပြီး Doitong API သို့သာ ပို့မည်။ Remember ကို အမှန်ခြစ်ထားမှသာ (localStorage) တွင် သိမ်းမည်။ ဤဘရောက်ဇာတွင် မှတ်ထားရန် API ကီး ရယူရန်

Hunyuan 3D Pro Text to 3D အကြောင်း

အများဆုံး စာလုံး 1024 ပါသော `prompt` မှ 3D မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပေးသည်။ `generate_type` သည် မျက်နှာပြင်အသားပေးပါသော ထွက်ရလဒ် သို့မဟုတ် geometry-only အဖြူရောင်မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ပေးသည်။ `enable_pbr` သည် သတ္တု၊ ကြမ်းတမ်းမှုနှင့် ပုံမှန် မျက်နှာပြင်အသားပေးများကို ထည့်ပေးပြီး `face_count` သည် 40,000 မှ 1,500,000 အထိ ဖြစ်သည်။ GLB ဖိုင်၊ အခြားဖော်မတ် URL များ၊ စီးဒ်နှင့် ပုံသေးကို ထွက်ရလဒ်အဖြစ် ပေးသည်။

ပါရာမီတာများ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်

promptလိုအပ်သည်

အမျိုးအစားstring

စာလုံး ၁,၀၂၄ လုံးထက် မပိုပါ

generate_typeရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားenum

မူလတန်ဖိုးNormal

NormalGeometry

enable_pbrရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

generate_type သည် Geometry ဖြစ်သောအခါ အလုပ်မလုပ်သည့် PBR ဖန်တီးမှု ဖွင့်/ပိတ်ခလုတ် ဖြစ်သည်။ မဟုတ်ပါက ဖွင့်ထားခြင်းဖြင့် ဖန်တီးထားသော material များတွင် metallic၊ roughness နှင့် normal texture များကို ထည့်ပေးသည်။

face_countရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားinteger

မူလတန်ဖိုး500000

၄၀,၀၀၀ – ၁,၅၀၀,၀၀၀

လိုအပ်သည်

ထွက်ရလဒ်

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "hunyuan-3d/v3.1/pro/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": 375,
    "usd": "0.375",
    "charged": 375,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "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
    },
    "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
      },
      "mtl": {
        "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": {
        "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
      }
    },
    "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"
  }
}

သင့်ဖိုင်များ၊ သင့်ရွေးချယ်မှုoutputs[].url တိုင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုရှိ မိတ္တူဖြစ်သည်- အမြဲတမ်း (GB-month အလိုက် ငွေပေးရသည်) သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့၊ သင့်အကောင့်ဆက်တင် သို့မဟုတ် ?storage= ဖြင့် သိမ်းထားသည်။

မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ပုံစံတူပုံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံတို့အတွက် type၊ url၊ content_type၊ width၊ height နှင့် duration။ output သည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ရလဒ် object ဖြစ်သည်။

ထွက်ရလဒ်၏ Fields များ

model_glb: object {url, content_type, file_name, file_size}ဖန်တီးထားသော 3D အရာဝတ္ထု ပါဝင်သည့် GLB ဖိုင်။
thumbnail: object {url, content_type, file_name, file_size} | nullဖန်တီးထားသော မော်ဒယ်၏ အစမ်းကြည့်ရှုမှုကို ပြသသည့် thumbnail။
model_urls: object {glb, fbx, obj, mtl, texture, usdz}3D မော်ဒယ်ကို ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ရယူနိုင်သည့် လင့်ခ်များ။
seed: integer | nullဖန်တီးမှုအတွင်း အသုံးပြုမည့် seed တန်ဖိုး။

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: စာသားမှ 3D

AI အေးဂျင့်များအတွက်- ဤစာမျက်နှာ၏ Markdown ကို ဤနေရာတွင် ရရှိနိုင်သည် https://doitong.com/my/developers/models/hunyuan-3d/v3.1/pro/text-to-3d.md. မော်ဒယ်များနှင့် လမ်းညွှန်များအားလုံး: https://doitong.com/developers/llms.txt

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

Hunyuan 3D Pro Text to 3D အကြောင်း

ပါရာမီတာများ

ထွက်ရလဒ်

အခြား Hunyuan 3D မူကွဲများ

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: စာသားမှ 3D