# Wan-2.2 Text-to-Video A14B API

> A14B text-to-video mit Ausgabe von 480p bis 720p, zwei Guidance-Stufen und optionaler Interpolation

Erzeugt ein Video aus einem Text-`prompt`. `num_frames` reicht von 17 bis 161, `frames_per_second` von 4 bis 60, und `resolution` ist 480p, 580p oder 720p bei 16:9, 9:16 oder 1:1. Zwei Guidance-Werte, eine `acceleration`-Einstellung sowie film- oder rife-Interpolation mit standardmäßig einem interpolierten Frame sind verfügbar.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/text-to-video`
- Made by: Alibaba
- Category: Text 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/text-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/text-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/de/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-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
- 580p: $0.06 / second of output video
- 720p: $0.08 / second of output video

The full example input below costs $0.405 = 405 API credits (5.0625 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/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 |  |  | Textanweisungen zur Steuerung der Video-Generierung. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Bei der Videogenerierung angewendeter negativer Prompt. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Frame-Anzahl für die Generierung, einschließlich im Bereich von 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | Bildrate des generierten Videos, mit Werten von 4 bis 60; das Setzen von `adjust_fps_for_interpolation` auf false behält diese Bildrate unverändert bei. Bei aktivierter Interpolation und `adjust_fps_for_interpolation` auf true (Standard) wird diese Bildrate mit eins plus der Anzahl interpolierter Frames multipliziert, um die endgültige FPS zu erhalten. Beispiel: 16 FPS mit 1 interpoliertem Frame ergeben 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed für reproduzierbare Generierung. Bei None wird ein Seed zufällig ausgewählt. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Ausgabevideoauflösung: 480p, 580p oder 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | Seitenverhältnis des Ausgabevideos, entweder 16:9 oder 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Anzahl der Sampling-Schritte; eine höhere Anzahl verlängert die Verarbeitung, verbessert aber die Qualität. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Sicherheitsprüfung der Eingabe vor der Verarbeitung, die nur autorisierte Konten deaktivieren dürfen. Nicht autorisierte Anfragen werden immer geprüft; andernfalls aktiviert true die Prüfung. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Steuert die Sicherheitsprüfung des generierten Videos; true aktiviert eine Prüfung nach der Generierung. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Erlaubt einem großen Sprachmodell, den Prompt um Details zu erweitern. Diese Erweiterung lässt die Bedeutung des Prompts unverändert. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Beschleunigungseinstellung, wobei 'regular' empfohlen wird. Eine höhere Beschleunigung verringert die Qualität, verkürzt aber die Generierungszeit. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Stärke der classifier-freien Guidance; mit zunehmender Skalierung wird eine engere Prompt-Übereinstimmung gegen einen möglichen Qualitätsverlust abgewogen. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Guidance-Skala, die steuert, wie eng das Modell in seiner zweiten Stufe dem Prompt folgt. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Video-Shift-Einstellung mit einem zulässigen Bereich von 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Einstellung für Frame-Interpolation: Wähle None, um die Interpolation zu überspringen, oder gib das Modell an, das sie ausführen soll. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Fügt in jede Lücke zwischen zwei generierten Frames 0–4 interpolierte Frames ein. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Umschalter zur Anpassung der Bildrate: false behält die bereitgestellte FPS bei, während true sie mit eins plus der Anzahl interpolierter Frames skaliert. Somit werden 16 FPS bei 1 interpolierten Frame und aktivierter Anpassung zu 32 FPS. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Qualitätseinstellung des Ausgabevideos, die mit steigender Einstellung größere Dateien gegen eine bessere Darstellung eintauscht. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Vide-Schreibmodus, wobei balanced einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Qualität bietet. Wähle small für die kleinsten Dateien und langsamste Schreibgeschwindigkeit; schnelleres Schreiben liefert Ergebnisse früher, erzeugt aber größere Dateien. |

## 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?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?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", 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",
      "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",
  "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": 405,
    "usd": "0.405",
    "charged": 405,
    "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} | Durch die Generierung erzeugte Videodatei. |
| `prompt` | string | Text-Prompt zur Generierung des Videos. |
| `seed` | integer | Während der Generierung angewendeter Seed-Wert. |

## 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 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 · v2.2 A14b · Video to Video](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/video-to-video.md) (`wan/v2.2-a14b/video-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
- [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
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## Links

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