Ana içeriğe geç
moondream avatarı

Moondream 3 Preview (Query) API

moondream/moondream3-preview/query

Bir görsel hakkında doğal dilde soru sorun, metin olarak yanıt alın; frontier düzeyinde görsel muhakeme, OCR ve nesne anlama yetenekleriyle.

caption
1M token başına $0.4 girdi · $3.5 çıktı

Model girdisi

Input

URL of the image to ask about.

Question to ask about the image.

Include the model's detailed reasoning in the response.

Min: 0 - Max: 1

Sampling temperature. 0 is deterministic; higher values (up to 1) increase variety.

Min: 0 - Max: 1

Nucleus sampling probability mass.

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

The most prominent colors in this image are red, blue, and yellow.

Generated in 1.419 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Model fiyatlandırması

Fiyatlandırma

Bu model token başına faturalandırılır; gönderdiğiniz ve ürettiği içerik için ayrı oranlar uygulanır.

Girdi token’ları
$0.4
1M token başına
Çıktı token’ları
$3.5
1M token başına

Bir çalıştırma token kullanımı bildirmezse sabit $0.01 faturalandırılır.

Moondream 3 Preview (Query) API

Moondream 3 Preview (Query) is a image-to-text AI model by moondream. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant with pay-per-use pricing.

POST https://queue.modelrunner.run/moondream/moondream3-preview/query

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/moondream/moondream3-preview/query \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "What colors are most prominent in this image?",
    "image_url": "https://media.modelrunner.ai/unuFWBxAAKhBbmC8-moondream3_query_demo.jpg",
    "reasoning": false,
    "temperature": 0,
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/moondream/moondream3-preview/query/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/moondream/moondream3-preview/query/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("moondream/moondream3-preview/query", {
  input: {
    "prompt": "What colors are most prominent in this image?",
    "image_url": "https://media.modelrunner.ai/unuFWBxAAKhBbmC8-moondream3_query_demo.jpg",
    "reasoning": false,
    "temperature": 0
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/moondream/moondream3-preview/query",
    headers=headers,
    json={
      "prompt": "What colors are most prominent in this image?",
      "image_url": "https://media.modelrunner.ai/unuFWBxAAKhBbmC8-moondream3_query_demo.jpg",
      "reasoning": false,
      "temperature": 0
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of Moondream 3 Preview (Query)
NameTypeRequiredDescription
image_urlstring (uri)yesURL of the image to ask about.
promptstringyesQuestion to ask about the image.
reasoningbooleannoInclude the model's detailed reasoning in the response. Default: true.
temperaturenumbernoSampling temperature. 0 is deterministic; higher values (up to 1) increase variety. Default: 0.
top_pnumbernoNucleus sampling probability mass.

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use Moondream 3 Preview (Query) from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and Moondream 3 Preview (Query) becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint moondream/moondream3-preview/query.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run moondream/moondream3-preview/query on ModelRunner to generate text”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

Moondream 3 Preview, bir görsel hakkında doğal dilde sorulan soruları yanıtlar. Bir görsel URL’si ve bir soru verin ("Kişi ne yapıyor?", "Otoparkta kaç araba var?", "Tabelada ne yazıyor?"); model kısa ve öz bir metin yanıtı döndürür. Frontier düzeyinde görsel muhakeme için geliştirilmiş kompakt ve verimli bir vision-language modelidir — sahnedeki metni okur (OCR), nesneleri sayar ve tanımlar, olup biteni anlatır ve yanıtlarını görseldeki ince ayrıntılara dayandırır — üstelik ölçekli kullanımda da hızlı ve düşük maliyetli kalır.

## En uygun olduğu işler - Görsel soru-cevap: bir fotoğraf, ekran görüntüsü, grafik ya da belge görseli hakkında serbest biçimli sorular sormak - Görsellerin içindeki metni (tabelalar, etiketler, fişler, el yazısı) okuyup onunla ilgili soruları yanıtlamak - Bir sahnedeki nesneleri ya da insanları saymak, tanımlamak ve yerini bulmak - Erişilebilirlik, moderasyon ön elemesi ya da içerik etiketleme için görsellerin içeriğini tarif etmek - Çağrı başına maliyetin ve latency’nin önemli olduğu yüksek hacimli görsel anlama işleri

## Şu durumlarda başka bir model seçin - Bir görseli tarif etmek yerine görsel üretmek ya da düzenlemek istiyorsanız — bir text-to-image ya da görsel düzenleme modeli kullanın - Görseliniz yoksa ve yalnızca metin bir yanıt gerekiyorsa — yalnızca metinle çalışan bir dil modeli kullanın - Yazılı bir yanıt yerine yapılandırılmış çıktı olarak piksel hassasiyetinde bounding box’lar ya da segmentasyon maskeleri gerekiyorsa — bir tespit ya da segmentasyon modeli kullanın

## İpuçları - Her çağrıda tek, net ve belirli bir soru sorun; istediğiniz yanıt biçimini belirtmek ("tek kısa bir cümleyle yanıtla", "yalnızca sayıyı yaz") çıktıyı daha derli toplu kılar. - Deterministik ve olgusal yanıtlar için `temperature` değerini varsayılan 0’da bırakın; yalnızca daha çeşitli ifadeler istediğinizde yükseltin (en fazla 1). - Yanıtla birlikte modelin adım adım muhakemesini de almak için `reasoning` alanını etkin bırakın (varsayılan); yalnızca nihai yanıt ve daha düşük latency için `false` yapın.

## Gelişmiş Yapılandırma - `reasoning` (boolean, varsayılan `true`): `true` olduğunda çıktı, modelin yanıta nasıl ulaştığını anlatan ayrıntılı muhakemesini de içerir; `false` olduğunda muhakeme kısmı çıkarılır ve yalnızca yanıt döndürülür. - `temperature` (number 0–1, varsayılan `0`): yanıt için sampling temperature. `0` deterministiktir; yüksek değerler çeşitliliği artırır. - `top_p` (number 0–1): nucleus sampling olasılık kütlesi; yanıt çeşitliliğini kontrol etmenin alternatif bir yolu.

ModelRunner JavaScript client ile çalıştırmak için: ```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("moondream/moondream3-preview/query", { input: { image_url: "https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/moondream-3-preview/query_in.jpg", prompt: "What is in this image? Answer in one short sentence.", reasoning: false, }, }); ```