# Wan v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs API

> Image-à-vidéo A14B acceptant les poids LoRA Wan 2.2 et pouvant inverser le clip

Anime une `image_url` à partir d’un `prompt`, avec des poids LoRA personnalisés fournis dans `loras`. Une `end_image_url` facultative fixe la dernière image, et `reverse_video` lit le résultat à l’envers. `num_frames` varie de 17 à 161, `resolution` de 480p à 720p, et le format peut être auto, 16:9, 9:16 ou 1:1.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Image to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $1.006 / run (cheapest run $1.006 (1006 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/fr-CA/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $1.006 / 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 $1.006 = 1006 API credits (1 request × 1006 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/image-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

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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL de l’image source; le rapport hauteur/largeur sélectionné détermine si un prétraitement est nécessaire : une incompatibilité déclenche un redimensionnement suivi d’un recadrage centré. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Instructions textuelles qui orientent la génération vidéo. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Nombre d’images pour la génération, avec une plage inclusive de 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | Cadence de la vidéo générée, acceptant des valeurs de 4 à 60; définir `adjust_fps_for_interpolation` sur false conserve cette cadence inchangée. Avec l’interpolation et `adjust_fps_for_interpolation` défini sur true (sa valeur par défaut), multipliez cette cadence par un plus le nombre d’images interpolées pour obtenir le FPS final. Par exemple, 16 FPS avec 1 image interpolée devient 32 FPS. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Invite négative appliquée lors de la génération d’une vidéo. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Graine qui rend la génération reproductible. La définir sur None sélectionne une graine aléatoirement. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Résolution de sortie de la vidéo : 480p, 580p ou 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | Proportions de la vidéo générée, sélectionnées automatiquement à partir de l’image d’entrée lorsque la valeur est 'auto'. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Nombre d’étapes d’échantillonnage, qui privilégie une durée de traitement plus longue pour une meilleure qualité lorsque le nombre augmente. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle de sécurité de l’entrée avant le traitement, que seuls les comptes autorisés peuvent désactiver. Les requêtes sans autorisation sont toujours contrôlées; sinon, true active le contrôle. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle le contrôle de sécurité de la vidéo générée; la valeur true active une vérification après la génération. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Permet à un grand modèle de langage d'enrichir l'invite avec des détails. L'activation de cette expansion laisse le sens de l'invite inchangé. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Paramètre d’accélération, avec 'regular' comme choix recommandé. Une accélération accrue réduit la qualité pour raccourcir le temps de génération. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Intensité du guidage sans classifieur, qui échange une éventuelle perte de qualité contre une meilleure correspondance avec l’invite lorsque l’échelle augmente. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Échelle de guidage contrôlant la fidélité avec laquelle le modèle suit l’invite lors de sa deuxième étape. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Paramètre de décalage vidéo, avec une plage autorisée de 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Paramètre d’interpolation d’images : choisissez None pour ignorer l’interpolation ou indiquez le modèle qui doit l’effectuer. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Insérez 0–4 images interpolées dans chaque intervalle entre deux images générées. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Commande d’ajustement de la cadence : false conserve le FPS fourni, tandis que true le multiplie par un plus le nombre d’images interpolées. Ainsi, 16 FPS devient 32 FPS lorsqu’une image est interpolée et que l’ajustement est activé. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Paramètre de qualité de sortie vidéo qui échange des fichiers plus volumineux contre de meilleurs visuels à mesure que sa valeur augmente. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Mode d’écriture vidéo, avec balanced comme compromis entre vitesse et qualité. Choisissez small pour les fichiers les plus petits et l’écriture la plus lente; une écriture plus rapide renvoie les résultats plus tôt, mais crée des fichiers plus volumineux. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Poids LoRA appliqués pendant l’inférence. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Emplacement des poids LoRA, indiqué par une URL ou un chemin. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nom du poids LoRA, requis uniquement lorsqu’un dépôt Hugging Face contient plus d’un fichier safetensors. Ce nom est utilisé uniquement lorsque `path` identifie un tel dépôt. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Multiplicateur appliqué au poids LoRA avant sa fusion avec le modèle de base. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Transformateur cible pour le poids LoRA. Sélectionnez 'high' pour le transformateur à bruit élevé, 'low' pour celui à faible bruit, ou 'both' pour charger le poids dans les deux transformateurs. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Commande d’inversion vidéo; true inverse la lecture. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL pointant vers l’image de fin. |

File parameters (`image`, `end_image`) 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",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

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

## 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/image-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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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/image-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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# 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/image-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/image-to-video/lora",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "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/image-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": 1006,
    "usd": "1.006",
    "charged": 1006,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "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": "The white dragon warrior stands still, eyes full of determination and strength. The camera slowly moves closer or circles around the warrior, highlighting the powerful presence and heroic spirit of the character.",
    "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} | Fichier vidéo produit par la génération. |
| `prompt` | string | Invite textuelle utilisée pour générer la vidéo. |
| `seed` | integer | Valeur de graine appliquée pendant la génération. |

## 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-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`): from $0.507 / run
- [Wan 3.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/image-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/image-to-video`): from $0.05 / second
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- [MiniMax H3 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/image-to-video.md) (`minimax/h3/image-to-video`): from $0.05 / second

## Links

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