# Wan · v2.2 A14b · Video to Video API

> A14B ভিডিও-টু-ভিডিও, যা সমন্বয়যোগ্য শক্তিমাত্রায় একটি প্রম্পট থেকে উৎস ক্লিপের স্টাইল পরিবর্তন করে

একটি `prompt` অনুসরণ করে ইনপুট `video_url` রূপান্তর করে। উৎস থেকে ফলাফল কতটা বিচ্যুত হবে তা 0 থেকে 1-এর `strength` নির্ধারণ করে: 0 ইনপুট অপরিবর্তিত রাখে, 1 পুরোপুরি প্রম্পট অনুসরণ করে। অ্যাসপেক্ট রেশিওর ডিফল্ট auto এবং এটি ইনপুটের সঙ্গে মেলে। রেজোলিউশন 480p থেকে 720p, `num_frames` 17 থেকে 161, এবং `resample_fps` ঐচ্ছিকভাবে ভিডিও পুনরায় স্যাম্পল করে।

- Model id: `wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Made by: Alibaba
- 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/wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/bn/developers/models/wan/v2.2-a14b/video-to-video

## 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.

Price by tier:

- 480p: $0.04 / second of output video
- 360p: $0.04 / second of output video
- 240p: $0.04 / second of output video
- 580p: $0.06 / second of output video
- 720p: $0.08 / second of output video
- auto: $0.08 / second of output video

The full example input below costs $0.81 = 810 API credits (10.125 s output video × $0.08 (720p)).

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/wan/v2.2-a14b/video-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

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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | ইনপুট ভিডিওর URL। |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | ভিডিও জেনারেশন পরিচালনার জন্য টেক্সট নির্দেশনা। |
| `strength` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | ভিডিও রূপান্তরের মাত্রা; 0.0-তে ইনপুট অপরিবর্তিত থাকে এবং 1.0-তে আউটপুট সম্পূর্ণভাবে প্রম্পটের ভিত্তিতে তৈরি হয়। |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | জেনারেশনের ফ্রেম সংখ্যা, অন্তর্ভুক্ত পরিসর 17–161। |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | জেনারেট করা ভিডিওর ফ্রেম হার, 4 থেকে 60 পর্যন্ত মান গ্রহণ করে; `adjust_fps_for_interpolation` false সেট করলে এই হার অপরিবর্তিত থাকে। ইন্টারপোলেশন ব্যবহৃত হলে এবং `adjust_fps_for_interpolation` true থাকলে (এটি ডিফল্ট), চূড়ান্ত FPS পেতে এই হারকে ইন্টারপোলেট করা ফ্রেম সংখ্যার সঙ্গে 1-এর যোগফল দিয়ে গুণ করুন। উদাহরণস্বরূপ, 1টি ইন্টারপোলেট করা ফ্রেমসহ 16 FPS হয়ে যায় 32 FPS। |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | ভিডিও জেনারেশনের সময় প্রয়োগ করা negative প্রম্পট। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | পুনরুৎপাদনযোগ্য জেনারেশনের জন্য সিড। এটিকে None সেট করলে এলোমেলোভাবে একটি সিড নির্বাচন করা হয়। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | আউটপুট ভিডিওর রেজোলিউশন: 480p, 580p অথবা 720p। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | জেনারেট করা ভিডিওর অনুপাত স্পষ্টভাবে সেট করুন, অথবা ইনপুট ভিডিওকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তা নির্ধারণ করতে 'auto' নির্বাচন করুন। |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Sampling step-এর সংখ্যা; সংখ্যা বাড়ার সঙ্গে processing time বাড়ে এবং quality উন্নত হয়। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | প্রসেসিংয়ের আগে ইনপুট সেফটি স্ক্রিনিং, যা কেবল অনুমোদিত অ্যাকাউন্ট বন্ধ করতে পারে। অনুমোদনহীন রিকোয়েস্ট সবসময় স্ক্রিন করা হয়; অন্যথায় true মান স্ক্রিনিং সক্রিয় করে। |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | জেনারেট করা ভিডিওর সেফটি স্ক্রিনিং নিয়ন্ত্রণ করে; true সেট করলে জেনারেশনের পর পরীক্ষা সক্রিয় হয়। |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | একটি large language মডেল-কে বিশদসহ প্রম্পট সমৃদ্ধ করার অনুমতি দেয়। এই সম্প্রসারণ সক্রিয় করলেও প্রম্পটের অর্থ অপরিবর্তিত থাকে। |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | অ্যাক্সেলারেশন সেটিং, যেখানে 'regular' প্রস্তাবিত পছন্দ। অ্যাক্সেলারেশন বাড়ালে জেনারেশনের সময় কমে, তবে গুণমান কমে। |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Classifier-free guidance-এর শক্তি; scale বাড়ার সঙ্গে সম্ভাব্য quality loss-এর বিনিময়ে প্রম্পটের সঙ্গে আরও ঘনিষ্ঠ মিল পাওয়া যায়। |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | মডেল তার দ্বিতীয় পর্যায়ে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে প্রম্পট অনুসরণ করবে তা নিয়ন্ত্রণকারী গাইডেন্স স্কেল। |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | ভিডিও শিফট সেটিং, যার অনুমোদিত পরিসর 1.0–10.0। |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | ফ্রেম ইন্টারপোলেশনের সেটিং: ইন্টারপোলেশন এড়াতে None বেছে নিন অথবা এটি সম্পাদন করার জন্য মডেল নির্দিষ্ট করুন। |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | প্রতিটি দুই জেনারেট করা ফ্রেমের মধ্যবর্তী ফাঁকে 0–4টি ইন্টারপোলেট করা ফ্রেম যুক্ত করুন। |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | ফ্রেম-হারের সমন্বয় টগল: false সরবরাহ করা FPS অপরিবর্তিত রাখে, আর true এটিকে ইন্টারপোলেট করা ফ্রেম সংখ্যার সঙ্গে 1-এর যোগফল দিয়ে স্কেল করে। তাই 1টি ফ্রেম ইন্টারপোলেট করা এবং সমন্বয় সক্রিয় থাকলে 16 FPS হয়ে যায় 32 FPS। |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | আউটপুট ভিডিওর গুণমানের সেটিং, যা বাড়ালে বড় ফাইলের বিনিময়ে দৃশ্যমানতা উন্নত হয়। |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | ভিডিও লেখার মোড, যেখানে balanced গতি ও গুণমানের মধ্যে সমন্বয় করে। সবচেয়ে ছোট ফাইল ও ধীরতম লেখার জন্য small বেছে নিন; দ্রুত লেখা ফলাফল আগে ফেরত দেয়, তবে বড় ফাইল তৈরি করে। |
| `resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | ভিডিও পুনঃস্যাম্পলিং নিষ্ক্রিয় থাকবে (false) নাকি সরবরাহ করা ফ্রেম রেটে করা হবে (true)। |

File parameters (`video`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

## 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/wan/v2.2-a14b/video-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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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/wan/v2.2-a14b/video-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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }),
});
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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/wan/v2.2-a14b/video-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": "wan/v2.2-a14b/video-to-video",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
      },
      "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": "wan/v2.2-a14b/video-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": 810,
    "usd": "0.81",
    "charged": 810,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  },
  "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 low-angle medium shot captures a domestic white cat with brown and black patches and a blue bandana sitting on a light-colored tiled floor indoors, meticulously grooming itself by licking its paw and then rubbing its face with it, against a soft-focused background of wooden kitchen cabinets and a reflective metallic appliance.",
    "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} | জেনারেশনের মাধ্যমে তৈরি ভিডিও ফাইল। |
| `prompt` | string | ভিডিও জেনারেট করতে ব্যবহৃত টেক্সট প্রম্পট। |
| `seed` | integer | জেনারেশনের সময় প্রয়োগ করা সিডের মান। |

## Related models

- [Wan · v2.2 A14b · Text to Image](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-image.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-image`): $0.025 / image
- [Wan-2.2 Text-to-Video A14B](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video`): from $0.04 / second of output video
- [Wan v2.2 A14B](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video.md) (`wan/v2.2-a14b/image-to-video`): from $0.04 / second of output video
- [Wan-2.2 Speech-to-Video 14B](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-14b/speech-to-video.md) (`wan/v2.2-14b/speech-to-video`): from $0.10 / second of output video
- [Happy Horse Video Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/happy-horse/video-edit.md) (`alibaba/happy-horse/video-edit`): from $0.28 / second of input video
- [Wan 2.1 VACE Long Reframe](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-apps/long-reframe.md) (`wan-vace-apps/long-reframe`): from $0.04 / 2 seconds of input video
- [Wan 2.2 VACE Fun A14B · Depth](https://doitong.com/developers/models/wan-22-vace-fun-a14b/depth.md) (`wan-22-vace-fun-a14b/depth`): from $0.05 / second of output video
- [Wan 2.2 VACE Fun A14B · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/wan-22-vace-fun-a14b/inpainting.md) (`wan-22-vace-fun-a14b/inpainting`): from $0.05 / second of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/video-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=wan/v2.2-a14b/video-to-video
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/wan/v2.2-a14b/video-to-video
