# LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning API

> تحويل من الفيديو إلى الفيديو مع تهيئة بالصورة والفيديو، ودعم LoRA، وتحسين بتمريرتين مع تمرير تفاصيل اختياري

ينشئ فيديو من `prompt` مطلوب، بتوجيه من مدخلات التهيئة في `images` و`videos`. يمكن تمرير LoRA مخصصة في `loras`. يكون الناتج بدقة 480p أو 720p، مع `num_frames` من 9 إلى 1441 و`frame_rate` من 1 إلى 60. تتيح أعداد الخطوات المنفصلة للتمريرتين الأولى والثانية، وتمرير التفاصيل الاختياري، وعناصر التحكم في الألوان مثل `temporal_adain_factor` ضبط الناتج.

- Model id: `ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per second of your output video: from $0.04 / second of output video (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning

## Pricing

Price: **from $0.04 / second of output video** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per second 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 $0.202 = 202 API credits (5.0417 s output video × $0.04).

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-video-13b-distilled/multiconditioning` 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 |  |  | تعليمات نصية توجّه التوليد. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | تعليمات نصية سلبية للتوليد. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | أوزان LoRA المطبقة أثناء التوليد. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | موقع أوزان LoRA، مقدّمًا كعنوان URL أو مسار. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | اسم وزن LoRA للاختيار بين أوزان متعددة في مستودع HuggingFace؛ تحتاج إليه المستودعات التي تحتوي على أوزان متعددة فقط. لا يؤثر هذا الإعداد ما لم يحدد `path` مستودع HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | مضاعف يضبط وزن LoRA عند تحميله. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | دقة الفيديو الناتج. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `9:16`, `1:1`, `16:9`, `auto` | نسبة أبعاد الفيديو. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | بذرة تتحكم في العشوائية أثناء التوليد. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | إجمالي عدد إطارات الفيديو. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | عدد خطوات الاستدلال للمرور الأول. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | عدد خطوات الاستدلال للمرور الثاني. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | العدد الأولي لخطوات الاستدلال التي يجب حذفها أثناء المرور الثاني، ما يوجّه ذلك المرور نحو العمل على التفاصيل الدقيقة بدلًا من التغييرات واسعة النطاق. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | معدل إطارات الفيديو. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | توسيع الموجّه عبر نموذج لغوي. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | عكس ترتيب تشغيل الفيديو. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | مفتاح فحص السلامة الذي لا يُحترم إيقافه إلا للحسابات المصرح لها. تخضع جميع الطلبات غير المصرح لها لفحوص السلامة. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | مرور تحسين ثانٍ اختياري يحسّن تفاصيل الفيديو عند تفعيله. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | شدة التطبيع التكيفي للمثيلات (AdaIN)، التي توازن بين اتساق الألوان عند الإعدادات الأعلى وتنوعها الأكبر عند الإعدادات الأقل. تعمل على المقاطع المولّدة باستثناء الأول، وتطبّع توزيعات الألوان عبر الفيديو للمساعدة في الحد من الارتفاع التدريجي في التشبع أو التباين. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | مستوى ضغط مطابقة النغمات، من دون ضغط عند 0.0 إلى الضغط الأقصى عند 1.0. يحسّن ضغط النطاق الديناميكي للفيديو بهذه الطريقة الجودة البصرية. |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | عامل المعدل الثابت (CRF) المستخدم لضغط المدخل، وقد يحسّن جودة الحركة بجعل الوسائط المقدمة أقرب إلى بيانات تدريب النموذج. |
| `images` |  | array of object {image_url, start_frame_num, strength} | no | `[]` |  | صور التهيئة المقدمة عبر عنوان URL. |
| `images[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | صورة التهيئة المقدمة عبر عنوان URL. |
| `images[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | موضع بدء تهيئة الصورة، محدد باستخدام رقم إطار يقبل القسمة على 8. |
| `images[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | شدة التهيئة: يعطلها 0.0، بينما يطبقها 1.0 بالكامل. |
| `videos` |  | array of object {video_url, conditioning_type, preprocess, start_frame_num, strength, limit_num_frames, max_num_frames, resample_fps, target_fps, reverse_video} | no | `[]` |  | الفيديوهات المقدمة للتهيئة. |
| `videos[].video_url` |  | string (video URL) | yes |  |  | فيديو التهيئة المقدّم عبر عنوان URL. |
| `videos[].conditioning_type` |  | enum (string) \| null | no | `rgb` | `rgb`, `depth`, `pose`, `canny` | فئة تهيئة الفيديو المستخدمة لاختيار مسار المعالجة المسبقة عند تفعيلها، ولتطبيق أوزان LoRA داخل السياق بصورة صحيحة. |
| `videos[].preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | يفعّل المعالجة المسبقة لمطابقة نوع تهيئة الفيديو. بالنسبة إلى تهيئة RGB، لا يؤدي تفعيله إلى أي تغييرات. |
| `videos[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | موضع بدء التهيئة في الفيديو، محدد برقم إطار يقبل القسمة على 8. |
| `videos[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | شدة التهيئة: يعطلها 0.0، بينما يطبقها 1.0 بالكامل. |
| `videos[].limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | مفتاح حد إطارات الفيديو: يؤدي تفعيله إلى جعل `max_num_frames` الحد الأقصى للإطارات المأخوذة من الفيديو. |
| `videos[].max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | الحد الأقصى لاستخدام إطارات الفيديو، حيث يختار None الفيديو كاملًا بدلًا من عدد محدود من الإطارات. |
| `videos[].resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | مفتاح تحويل معدل إطارات الفيديو: يؤدي تفعيله إلى إعادة أخذ عينات من الفيديو بالمعدل المحدد بواسطة `target_fps`. |
| `videos[].target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | معدل إطارات إعادة أخذ العينات بوحدة FPS، ولا ينطبق إلا عند تفعيل `resample_fps`. |
| `videos[].reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | عكس ترتيب الفيديو للمهام التي تتطلب أن تتبع التهيئة الإطارات إلى الخلف. |

## 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-video-13b-distilled/multiconditioning?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-video-13b-distilled/multiconditioning?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-video-13b-distilled/multiconditioning", 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-video-13b-distilled/multiconditioning",
      "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-video-13b-distilled/multiconditioning",
  "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": 202,
    "usd": "0.202",
    "charged": 202,
    "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
    },
    "prompt": "A vibrant, abstract composition featuring a person with outstretched arms, rendered in a kaleidoscope of colors against a deep, dark background. The figure is composed of intricate, swirling patterns reminiscent of a mosaic, with hues of orange, yellow, blue, and green that evoke the style of artists such as Wassily Kandinsky or Bridget Riley. The camera zooms into the face striking portrait of a man, reimagined through the lens of old-school video-game graphics. The subject's face is rendered in a kaleidoscope of colors, with bold blues and reds set against a vibrant yellow backdrop. His dark hair is pulled back, framing his profile in a dramatic pose.",
    "seed": 42
  },
  "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} | ملف الفيديو الناتج عن التوليد. |
| `prompt` | string | الموجّه المستخدم لتوليد المخرج. |
| `seed` | integer | قيمة البذرة المطبّقة أثناء التوليد. |

## Related models

- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled.md) (`ltx-video-13b-distilled`): from $0.04 / second of output video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/image-to-video.md) (`ltx-video-13b-distilled/image-to-video`): from $0.04 / second of output video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend.md) (`ltx-video-13b-distilled/extend`): $0.04 / video
- [Ltx 2.3](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3/reframe.md) (`ltx-2.3/reframe`): from $0.10 / second of input 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 Quality · Clean Plate](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/clean-plate.md) (`ltx-2.3-quality/clean-plate`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Cross Eyed](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/cross-eyed.md) (`ltx-2.3-quality/cross-eyed`): $0.00241 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning
- 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-video-13b-distilled/multiconditioning
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning