# LTX-2.3 22B · Text to Video API

> تحويل النص إلى فيديو مع صوت وأحجام محددة مسبقًا وعدد إطارات يصل إلى 481 وعناصر تحكم عديدة بأخذ العينات

ينشئ مقطعًا من `prompt`. توفر `video_size` إعدادات مسبقة للمربع والعمودي والأفقي، وتتراوح `num_frames` من 9 إلى 481 و`fps` من 1 إلى 60. تضيف `generate_audio` الصوت. يمكن ضبط أخذ العينات باستخدام `num_inference_steps` (من 8 إلى 50) ومقاييس التوجيه و`camera_lora` ومقاييس LoRA للتقطير لكل مرحلة.

- Model id: `ltx-2.3-22b/text-to-video`
- Made by: Lightricks
- Category: Text to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00161 / megapixel of output video (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/text-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/text-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video

## Pricing

Price: **$0.00161 / megapixel of output video**. Price per megapixel of your output video: 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 $0.18 = 180 API credits (112 MP output video × $0.001605).

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/ltx-2.3-22b/text-to-video` 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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | الموجّه المستخدم كأساس لتوليد الفيديو. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | عدد الإطارات في المخرج المولّد. |
| `video_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `landscape_16_9` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | أبعاد الفيديو المولد. |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | تحدد ما إذا كان الفيديو يتضمن صوتاً مولّداً. |
| `use_multiscale` |  | boolean | no | `true` |  | مفتاح تبديل للتوليد متعدد المقاييس لتحسين الاتساق والتفاصيل. عند ضبطه على True، يوجّه فيديو أولي أصغر عملية توليد ثانية يساوي حجمها الأبعاد المطلوبة أو يتجاوزها. |
| `fps` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | معدل إطارات فيديو المخرج، مقاسًا بالإطارات في الثانية. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `40` | 8 – 50 | عدد خطوات الاستدلال المنفذة. |
| `video_cfg_scale` |  | number | no | `3` | 1 – 20 | إعداد توجيه الفيديو: ارفعه لزيادة الاتساق والتركيز في المحتوى المولّد. يستخدم التوجيه الخالي من المصنف (CFG). |
| `video_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | التحكم في اتساق الفيديو وتركيزه عبر مقياس التوجيه الزمكاني (STG)؛ ارفع الإعداد لتعزيز كلتا الصفتين. |
| `video_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | ضبط إعادة تحجيم الفيديو لموازنة التوجيه الخالي من المصنف مع التوجيه الزمكاني كنسبة. |
| `video_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | ضبط نمط الفيديو لموازنة إسهامي الفيديو والصوت كنسبة. |
| `audio_cfg_scale` |  | number | no | `7` | 1 – 20 | إعداد توجيه الصوت: ارفعه لزيادة الاتساق والتركيز في المحتوى المولّد. يستخدم التوجيه الخالي من المصنف (CFG). |
| `audio_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | التحكم في اتساق الصوت وتركيزه عبر مقياس التوجيه الزمكاني (STG)؛ ارفع الإعداد لتعزيز كلتا الصفتين. |
| `audio_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | ضبط إعادة تحجيم الصوت لموازنة التوجيه الخالي من المصنف مع التوجيه الزمكاني كنسبة. |
| `audio_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | ضبط نمط الصوت لموازنة إسهامي الفيديو والصوت كنسبة. |
| `gradient_estimation_gamma` |  | number | no | `2` | 0 – 10 | إعداد تقدير تدرج إزالة الضوضاء: تؤدي القيمة 0 إلى إيقاف التقدير؛ وإلا تحدد القيمة gamma. |
| `use_restart_sampling` |  | boolean | no | `false` |  | مفتاح تبديل إعادة أخذ العينات لتحسين جودة الفيديو المحتملة: يؤدي تفعيله إلى إدخال قدر قليل من الضوضاء في كل خطوة لإزالة الضوضاء. |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `ltx2` | `ltx2`, `linear_quadratic`, `beta` | اختيار المجدول. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular`, `high`, `full` | مستوى التسريع المطبّق على المعالجة. |
| `camera_lora` |  | enum (string) | no | `none` | `dolly_in`, `dolly_out`, `dolly_left`, `dolly_right`, `jib_up`, `jib_down`, `static`, `none` | اختيار Camera LoRA للتحكم في الحركة في الفيديو المولّد بدقة أكبر من موجّهات حركة الكاميرا وحدها. |
| `camera_lora_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | قوة Camera LoRA للتحكم في الحركة في الفيديو المولّد بدقة أكبر من موجّهات حركة الكاميرا وحدها. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `news broadcast, 3d animation, computer graphics, pc game, console game, video game, cartoon, childish, watermark, logo, text, on screen text, subtitles, titles, signature, slowmo, static` |  | الموجّه السلبي المستخدم أثناء توليد الفيديو. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | قيمة البذرة التي تهيّئ توليد الأرقام العشوائية. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | يتحكم في تفعيل توسيع الموجّه. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | يتحكم في تفعيل فحص السلامة. |
| `video_output_type` |  | enum (string) | no | `X264 (.mp4)` | `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)` | نوع مخرج الفيديو الناتج. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | مستوى جودة الفيديو الناتج. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | وضع كتابة الفيديو الناتج. |
| `distill_lora_first_pass_scale` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | التحكم في تحجيم LoRA لتقطير التمريرة الأولى، باستخدام 0 لإيقافه. |
| `distill_lora_second_pass_scale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | التحكم في تحجيم LoRA للتقطير لكل تمريرة بعد الأولى. |

## 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/ltx-2.3-22b/text-to-video?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/ltx-2.3-22b/text-to-video?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/ltx-2.3-22b/text-to-video", 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": "ltx-2.3-22b/text-to-video",
      "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": "ltx-2.3-22b/text-to-video",
  "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": 180,
    "usd": "0.18",
    "charged": 180,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "fps": 1.0,
      "duration": 5,
      "num_frames": 1
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "A cowboy walking through a dusty town at high noon, camera following from behind, cinematic depth, realistic lighting, western mood, 4K film grain."
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "video",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1280,
      "height": 720,
      "duration": 5,
      "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 |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height, fps, duration, num_frames} | الفيديو الذي أنتجه النموذج. |
| `seed` | integer | قيمة البذرة المستخدمة لتهيئة توليد الأرقام العشوائية. |
| `prompt` | string | الموجّه المستخدم لتوجيه التوليد. |

## Related models

- [LTX-2.3 22B · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/text-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/image-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/image-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Image to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/image-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/image-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX 2.3 22B](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Extend Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video.md) (`ltx-2.3-22b/extend-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Extend Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/extend-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Reference Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/video-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video
- 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=ltx-2.3-22b/text-to-video
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-2.3-22b/text-to-video