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

> A14B text-to-video mit LoRA-Unterstützung und optionaler Wiedergabe rückwärts

Erzeugt ein Video aus einem Text-`prompt` und wendet die in `loras` aufgeführten LoRA-Gewichte an. `reverse_video` spielt den Clip rückwärts ab. `num_frames` reicht von 17 bis 161, `resolution` ist 480p, 580p oder 720p, und das Seitenverhältnis ist 16:9, 9:16 oder 1:1. Film- oder rife-Interpolation sowie zwei Guidance-Skalen sind verfügbar.

- 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/de/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 |  |  | 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. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Während der Inferenz angewendete LoRA-Gewichte. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Speicherort der LoRA-Gewichte, angegeben als URL oder Pfad. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Name des LoRA-Gewichts, nur erforderlich, wenn ein Hugging-Face-Repository mehr als 1 safetensors-Datei enthält. Dieser Name wird nur verwendet, wenn `path` ein solches Repository bezeichnet. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Multiplikator, der vor dem Zusammenführen mit dem Basismodell auf das LoRA-Gewicht angewendet wird. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Ziel-Transformer für das LoRA-Gewicht. Wähle 'high' für den Transformer mit hohem Rauschen, 'low' für den Transformer mit niedrigem Rauschen oder 'both', um das Gewicht in beide Transformer zu laden. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Umschalter für die Videoumkehrung; true kehrt die Wiedergabe um. |

## 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} | 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 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
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- [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