# Wan-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs API

> A14B text-to-video s podporou LoRA a volitelným přehráním pozpátku

Vytváří video z textového `prompt` a aplikuje váhy LoRA uvedené v `loras`. `reverse_video` přehraje klip pozpátku. `num_frames` je od 17 do 161, `resolution` 480p, 580p nebo 720p a poměr stran 16:9, 9:16 nebo 1:1. K dispozici jsou interpolace film nebo rife a dvě škály guidance.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Text to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $0.507 / run (cheapest run $0.507 (507 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/cs/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $0.507 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 480p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 580p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 720p: base price × 2

The full example input below costs $0.507 = 507 API credits (1 request × 507 API credits).

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/text-to-video/lora` 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 |  |  | Textové pokyny pro řízení generování videa. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Negativní prompt použitý při generování videa. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Počet snímků pro generování včetně rozsahu 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | Snímková frekvence generovaného videa přijímající hodnoty od 4 do 60; nastavení `adjust_fps_for_interpolation` na false zachová tuto frekvenci beze změny. Při použití interpolace a hodnotě `adjust_fps_for_interpolation` true (její výchozí hodnota) vynásobte tuto frekvenci jedničkou plus počtem interpolovaných snímků a získáte výsledné FPS. Například 16 FPS s 1 interpolovaným snímkem se změní na 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed zajišťující reprodukovatelné generování. Nastavení na None vybere seed náhodně. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Rozlišení výstupního videa: 480p, 580p nebo 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | Poměr stran výstupního videa, buď 16:9, nebo 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Počet vzorkovacích kroků; vyšší počet znamená delší zpracování, ale lepší kvalitu. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Bezpečnostní kontrola vstupu před zpracováním, kterou mohou vypnout pouze autorizované účty. Požadavky bez oprávnění se kontrolují vždy; jinak kontrolu zapne hodnota true. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Určuje bezpečnostní kontrolu vygenerovaného videa; hodnota true zapne kontrolu po generování. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Povolí velkému jazykovému modelu obohatit prompt o podrobnosti. Toto rozšíření nemění význam promptu. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Nastavení akcelerace, přičemž 'regular' je doporučená volba. Vyšší akcelerace snižuje kvalitu za účelem zkrácení doby generování. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Síla classifier-free guidance; s rostoucím měřítkem vyměňuje možnou ztrátu kvality za přesnější shodu s promptem. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Škála vedení určující, jak přesně model ve druhé fázi následuje prompt. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Nastavení posunu videa s povoleným rozsahem 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Nastavení interpolace snímků: zvolte None pro přeskočení interpolace nebo určete model, který ji provede. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Vloží 0–4 interpolované snímky do každé mezery mezi dvěma vygenerovanými snímky. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Přepínač úpravy snímkové frekvence: false zachová zadané FPS, zatímco true je vynásobí jedničkou plus počtem interpolovaných snímků. Při interpolaci 1 snímku se tedy 16 FPS změní na 32 FPS, pokud je úprava povolena. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Nastavení kvality výstupního videa, které s rostoucí hodnotou vyměňuje větší soubory za lepší obraz. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Režim zápisu videa, přičemž balanced představuje kompromis mezi rychlostí a kvalitou. Zvolte small pro nejmenší soubory a nejpomalejší zápis; rychlejší zápis vrací výsledky dříve, ale vytváří větší soubory. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Váhy LoRA použité během inference. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Umístění vah LoRA zadané jako URL nebo cesta. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Název váhy LoRA, vyžadovaný pouze tehdy, když repozitář Hugging Face obsahuje více než 1 soubor safetensors. Tento název se použije pouze tehdy, když `path` identifikuje takový repozitář. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Násobitel použitý pro váhu LoRA před jejím sloučením se základním modelem. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Cíl transformátoru pro váhu LoRA. Zvolte 'high' pro transformátor s vysokým šumem, 'low' pro transformátor s nízkým šumem nebo 'both' pro načtení váhy do obou transformátorů. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Přepínač obrácení videa; true obrátí přehrávání. |

## 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/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora?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/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora?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/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora", 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/text-to-video/lora",
      "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": "wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora",
  "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": 507,
    "usd": "0.507",
    "charged": 507,
    "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 close-up of a young woman smiling gently in the rain, raindrops glistening on her face and eyelashes. The video captures the delicate details of her expression and the water droplets, with soft light reflecting off her skin in the rainy atmosphere.",
    "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} | Video soubor vytvořený generováním. |
| `prompt` | string | Textový prompt použitý ke generování videa. |
| `seed` | integer | Hodnota seedu použitá při generování. |

## Related models

- [Wan v2.2 A14B Text-to-Image A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora`): $0.05 / image
- [Wan v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`): from $1.006 / run
- [Wan 3.0 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/text-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/text-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Text to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video`): from $0.08 / second
- [Kling 3.0 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/text-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/text-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/text-to-video.md) (`minimax/h3/text-to-video`): from $0.05 / second

## Links

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