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

> Text-to-video A14B con compatibilidad con LoRA y reproducción invertida opcional

Crea un video a partir de un `prompt` de texto mientras aplica los pesos LoRA indicados en `loras`. `reverse_video` reproduce el clip al revés. `num_frames` va de 17 a 161, `resolution` es 480p, 580p o 720p y la relación de aspecto es 16:9, 9:16 o 1:1. Están disponibles la interpolación film o rife y dos escalas de guía.

- 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/es-MX/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 |  |  | Instrucciones de texto que guían la generación de video. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Prompt negativo aplicado al generar un video. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Cantidad de fotogramas para la generación, con un rango inclusivo de 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | Velocidad de fotogramas del video generado, que acepta valores de 4 a 60; establecer `adjust_fps_for_interpolation` en false conserva esta velocidad sin cambios. Con la interpolación habilitada y `adjust_fps_for_interpolation` en true (su valor predeterminado), multiplica esta velocidad por uno más la cantidad de fotogramas interpolados para obtener los FPS finales. Por ejemplo, 16 FPS con 1 fotograma interpolado se convierte en 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Semilla que hace reproducible la generación. Establecerla en None selecciona una semilla aleatoriamente. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Resolución del video de salida: 480p, 580p o 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | Relación de aspecto del video de salida, ya sea 16:9 o 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Cantidad de pasos de muestreo; un valor mayor intercambia más tiempo de procesamiento por una mejor calidad. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Revisión de seguridad de la entrada antes del procesamiento, que solo las cuentas autorizadas pueden desactivar. Las solicitudes sin autorización siempre se revisan; de lo contrario, true habilita la revisión. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Controla la revisión de seguridad del video generado; establecerlo en true habilita una comprobación después de la generación. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Permite que un modelo de lenguaje grande enriquezca el prompt con detalles. Habilitar esta expansión mantiene sin cambios el significado del prompt. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Configuración de aceleración, donde 'regular' es la opción recomendada. Aumentar la aceleración sacrifica calidad para reducir el tiempo de generación. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Intensidad de la guía sin clasificador; al aumentar la escala, se intercambia una posible pérdida de calidad por una mayor coincidencia con el prompt. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Escala de guía que controla qué tan estrechamente sigue el modelo el prompt durante su segunda etapa. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Configuración de desplazamiento del video, con un rango permitido de 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Configuración de interpolación de fotogramas: elige None para omitir la interpolación o especifica el modelo que la realizará. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Inserta de 0 a 4 fotogramas interpolados en cada espacio entre dos fotogramas generados. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Control de ajuste de la velocidad de fotogramas: false conserva los FPS proporcionados, mientras que true los escala por uno más la cantidad de fotogramas interpolados. Por lo tanto, 16 FPS se convierten en 32 FPS cuando se interpola 1 fotograma y el ajuste está habilitado. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Configuración de calidad del video de salida, que intercambia archivos más grandes por mejores elementos visuales a medida que aumenta el valor. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Modo de escritura del video, donde balanced ofrece un equilibrio entre velocidad y calidad. Elige small para obtener los archivos más pequeños y la escritura más lenta; una escritura más rápida devuelve los resultados antes, pero crea archivos más grandes. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Pesos de LoRA aplicados durante la inferencia. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Ubicación de los pesos de LoRA, especificada como una URL o ruta. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nombre del peso de LoRA, obligatorio solo cuando un repositorio de Hugging Face contiene más de 1 archivo safetensors. Este nombre se usa únicamente cuando `path` identifica dicho repositorio. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Multiplicador aplicado al peso de LoRA antes de fusionarlo con el modelo base. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Destino del transformador para el peso de LoRA. Selecciona 'high' para el transformador de alto ruido, 'low' para el transformador de bajo ruido o 'both' para cargar el peso en ambos transformadores. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Control de inversión del video; true invierte la reproducción. |

## 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} | Archivo de video producido por la generación. |
| `prompt` | string | Prompt de texto usado para generar el video. |
| `seed` | integer | Valor de semilla aplicado durante la generación. |

## Related models

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## 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