Flux 3 Action
ইন্টিগ্রেট করুন
flux-3-action/so101
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-3-action/so101?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",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-3-action/so101?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/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",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02,
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-3-action/so101", 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/bn/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://vit.doitong.com/api/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "flux-3-action/so101",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}
}
Doitong API-এর মাধ্যমে Flux 3 Action মডেল (flux-3-action/so101) কল করুন। এজেন্টদের জন্য ডকুমেন্টেশন: https://doitong.com/bn/developers/models/flux-3-action/so101.md
POST https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-3-action/so101?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}
রেসপন্সের স্ট্যাটাস যদি "queued" বা "running" হয়, তাহলে এটি "succeeded" না হওয়া পর্যন্ত GET https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 পোল করুন; ফাইলগুলো outputs[].url-এ থাকে। রান করার আগেই সঠিক মূল্য জানতে একই বডি দিয়ে POST https://vit.doitong.com/api/v1/quote/flux-3-action/so101 করুন।
এই অনুরোধ: ≈০.০০৩$ ৩ API ক্রেডিট এই পেজে চালান
আপনার নতুন API কী। এটি শুধু এখনই দেখানো হচ্ছে এবং এটি ইতিমধ্যে নিচের কোড ও API কী ফিল্ডে রয়েছে। এটি গোপন রাখুন: ব্রাউজারে চলা কোডে কখনো এটি রাখবেন না।
আপনার প্রথম ফলাফল এখানে আসবে
নিচে একটি রিকোয়েস্ট তৈরি করে আপনার API কী দিয়ে চালান। আউটপুট আমাদের স্টোরেজে কপি করা হয়, চিরকাল বা বিনামূল্যে ৭ দিন পর্যন্ত রাখা হয়।
একটি অনুরোধ তৈরি করুন
মডেল স্কিমা থেকে কন্ট্রোল তৈরি করা হয়। এগুলো পরিবর্তন করলে কোড ও মূল্য আপডেট হয়।
/run/flux-3-action/so101?wait=20
মূল্য → ০.০০৩$
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-3-action/so101?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",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-3-action/so101?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/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",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02,
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-3-action/so101", 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": "flux-3-action/so101",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
এই অনুরোধ চালান
আপনার key এই ব্রাউজারেই থাকে: এটি শুধু Doitong API-তে পাঠানো হয় এবং Remember টিক দিলে কেবল localStorage-এ সংরক্ষিত হয়। একটি API কী পান
Flux 3 Action সম্পর্কে
মিডিয়ার পরিবর্তে এটি পূর্বানুমান করা `actions`, তাদের কন্ট্রোল রেট, কলামের লেবেল এবং নতুন চাঙ্ক চাওয়ার আগে কতগুলো শুরুর ধাপ চালাতে হবে (`execute_steps`)—এসবসহ JSON ফেরত দেয়। প্রয়োজনীয় ইনপুট হলো একটি টেক্সট `prompt` (সর্বোচ্চ 2000 অক্ষর), `scene_image_url`, `wrist_image_url` এবং 6-মানের `state`। ঐচ্ছিক ইতিহাস ইনপুট (`state_history`, `command_history`, ইতিহাসের ছবি) সাময়িক প্রেক্ষাপট দেয়। `num_inference_steps` 1 থেকে 8 এবং `guidance_scale` 1 থেকে 10 চলে।
প্যারামিটার
promptআবশ্যক
scene_image_urlআবশ্যক
wrist_image_urlআবশ্যক
stateআবশ্যক
state_historyঐচ্ছিক
command_historyঐচ্ছিক
history_scene_image_urlঐচ্ছিক
history_wrist_image_urlঐচ্ছিক
num_inference_stepsঐচ্ছিক
guidance_scaleঐচ্ছিক
seedঐচ্ছিক
ফাইল প্যারামিটার হিসেবে একটি পাবলিক https:// URL, 10 MB পর্যন্ত একটি data: URI, অথবা আপলোডের file_url গ্রহণ করা হয়। ফাইল
আউটপুট
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "flux-3-action/so101",
"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": 3,
"usd": "0.003",
"charged": 3,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"scene_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"wrist_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
"state": [
-18.94,
134.52,
120.15,
28.3,
-32.17,
27.02
]
},
"output": {
"actions": [
[
1.0
]
],
"action_labels": [
"string"
],
"action_hz": 1.0,
"execute_steps": 1,
"seed": 42,
"timings": {}
},
"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://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
আউটপুটের ফিল্ড
- actions
- array of array of numberকালানুক্রমিক সারিতে কন্ট্রোল ধাপ উপস্থাপন করা predicted action array; মানগুলো unclipped, তাই রোবটে joint, velocity ও workspace সীমা প্রয়োগ করতে হবে। 30 Hz-এ SO-101 deg ও gripper %-এ 42x6 absolute command দেয়; 15 Hz-এ DROID rad-এ 32x8 absolute joint target এবং gripper-এর বন্ধ থাকার ভগ্নাংশ দেয়।
- action_labels
- array of stringaction কলামগুলোর সঙ্গে সম্পর্কিত নাম।
- action_hz
- numberaction সারিগুলোর কন্ট্রোল ফ্রিকোয়েন্সি।
- execute_steps
- integerআরেকটি chunk চাওয়ার আগে কার্যকর করা প্রাথমিক action-এর সংখ্যা।
- seed
- integersampling-এর সময় ব্যবহৃত random seed।
- timings
- objectসার্ভার থেকে পাওয়া সময় পরিমাপ, সেকেন্ডে প্রকাশ করা।
আরও মডেল: ভিডিও থেকে ভিডিও
AI এজেন্টদের জন্য: এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসেবে এখানে আছে https://doitong.com/bn/developers/models/flux-3-action/so101.md. সব মডেল ও গাইড: https://doitong.com/developers/llms.txt