# FLUX.3 Klein API

> نیٹو 4K سائزز، اختیاری باؤنڈنگ باکس لے آؤٹ کنٹرول اور فی درخواست 4 تصاویر تک کے ساتھ ٹیکسٹ ٹو تصویر۔

تفصیلی متنی `prompt` سے تصاویر تخلیق کرتا ہے۔ `image_size` کا ہر ضلع 256 سے 4096 پکسلز تک ہو سکتا ہے، اور ہر کال میں 1 سے 4 تصاویر طلب کی جا سکتی ہیں۔ زیادہ سے زیادہ 32 `bounding_boxes` فریم میں نامزد اشیا کو مقررہ پوزیشنز پر رکھنے دیتے ہیں۔ آؤٹ پٹ png، jpeg یا webp ہو سکتا ہے، اور پرامپٹ کی توسیع فعال یا غیر فعال کی جا سکتی ہے۔

- 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/ur/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 |  |  | تصویر کی تخلیق کی ہدایات، جن میں موضوع، فریمنگ، روشنی اور پس منظر کی تفصیلی وضاحت ہو اور جو ماڈل کی تربیت میں استعمال ہونے والی تفصیلی کیپشنز سے مطابقت رکھتی ہوں۔ |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | تخلیق سے پہلے پرامپٹ کو تفصیلی کیپشن میں پھیلانا؛ true ہونے پر فعال۔ ایڈیٹنگ کے لیے کیپشن حوالہ تصاویر سے اخذ ہوتی ہے۔ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | قابلِ تکرار تصاویر کے لیے سیڈ: ماڈل ورژن تبدیل نہ ہونے پر یکساں پرامپٹ اور سیڈ یکساں تصویر تیار کرتے ہیں۔ |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | تخلیق کے لیے مطلوبہ تصاویر کی تعداد۔ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | حفاظتی checker کی فعالیت؛ true جانچ فعال کرتا ہے۔ |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png`, `webp` | نتیجہ خیز تصویر کا فائل فارمیٹ۔ |
| `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` | آؤٹ پٹ کی چوڑائی اور اونچائی 256–4096 پکسل کے اندر الگ الگ مقرر کریں؛ مقامی 4K تخلیق کی معاونت ہے۔ |
| `bounding_boxes` |  | array of object {label, description, box} \| null | no |  | ≤ 32 items | اختیاری باکس والا لے آؤٹ جو ہر بیان کردہ آبجیکٹ کو اس کے مقررہ باکس تک محدود کرتا ہے؛ پرامپٹ لیبلز کے ذریعے باکسز کی شناخت کریں، مثلاً `A red fox <fox> sits under a red umbrella <umbrella>`. کوآرڈینیٹس باکس کے کناروں کو تصویر کے ابعاد کے کسر کے طور پر ظاہر کرتے ہیں، جن کی پیمائش اوپری بائیں نقطے (0, 0) سے ہوتی ہے۔ |
| `bounding_boxes[].label` |  | string \| null | no |  | ≤ 64 characters | باکس کے لیے مختصر آبجیکٹ لیبل، مثلاً `fox`؛ ڈیفالٹ `obj_<n>` ہے۔ اس کے الفاظ کو باکس سے منسلک کرنے کے لیے پرامپٹ میں `<fox>` شامل کریں؛ پرامپٹ میں مذکور نہ ہونے والے باکسز منظر میں شامل کیے جاتے ہیں۔ |
| `bounding_boxes[].description` |  | string | yes |  | ≤ 500 characters | باکس کے اندر رینڈر کی جانے والی شے، جس میں اس کی ظاہری شکل بھی شامل ہے۔ |
| `bounding_boxes[].box` |  | object {x_min, y_min, x_max, y_max} | yes |  |  | آؤٹ پٹ تصویر کے اندر آبجیکٹ کی جگہ۔ |
| `bounding_boxes[].box.x_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | تصویر کی چوڑائی کے لحاظ سے ظاہر کی گئی بائیں حد، 0 سے 1 تک۔ |
| `bounding_boxes[].box.y_min` |  | number | yes |  | 0 – 1 | تصویر کی اونچائی کے لحاظ سے ظاہر کی گئی بالائی حد، 0 سے 1 تک۔ |
| `bounding_boxes[].box.x_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | تصویر کی چوڑائی کے لحاظ سے ظاہر کی گئی دائیں حد، 0 سے 1 تک۔ |
| `bounding_boxes[].box.y_max` |  | number | yes |  | 0 – 1 | تصویر کی اونچائی کے لحاظ سے ظاہر کی گئی نچلی حد، 0 سے 1 تک۔ |

## 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} | ماڈل سے تیار کردہ تصاویر۔ |
| `timings` | object | تخلیق کے عمل کے لیے ٹائمنگ کی معلومات۔ |
| `seed` | integer | پہلی تصویر کے لیے تخلیق کی سیڈ۔ |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | بتاتا ہے کہ تخلیق کردہ تصاویر میں NSFW تصورات موجود ہیں یا نہیں۔ |
| `prompt` | string | تصویر کی تخلیق کے دوران استعمال ہونے والا پرامپٹ۔ |

## 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