# LTX-2.3 22B · Audio to Video · LoRA API

> Génération vidéo pilotée par l’audio appliquant vos propres LoRAs via la liste `loras` obligatoire

Comme le modèle audio-vidéo standard, il prend un `prompt` et un `audio_url`, et peut utiliser `image_url` et `end_image_url` comme première et dernière images. Il nécessite en plus `loras`, une liste de LoRAs personnalisées appliquées pendant la génération. Le nombre d’images suit l’audio ou `num_frames` (de 9 à 481), avec les mêmes options d’échantillonnage et de LoRA de caméra.

- Model id: `ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora`
- Made by: Lightricks
- Category: Lipsync & Avatars
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00181 / megapixel of output video (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/fr-FR/developers/models/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora

## Pricing

Price: **$0.00181 / megapixel of output video**. Price per megapixel 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.

The full example input below costs $0.403 = 403 API credits (223 MP output video × $0.001805).

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/ltx-2.3-22b/audio-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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Invite utilisée comme base pour la génération vidéo. |
| `audio_url` | `audio` | string (audio URL) | yes |  |  | URL de l’audio source utilisé pour générer la vidéo. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL d’image facultative définissant la première image de la vidéo. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL de l’image définissant la dernière image de la vidéo. |
| `match_audio_length` |  | boolean | no | `true` |  | Option de sélection du nombre d’images : désactivée, elle utilise `num_frames` ; activée, elle calcule le nombre à partir des FPS et de la durée de l’audio. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | Nombre d’images de la sortie générée. |
| `video_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `landscape_16_9` | `auto`, `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Dimensions de la vidéo, avec une taille basée sur l’image d’entrée disponible via `'auto'` lorsqu’une image est fournie. |
| `use_multiscale` |  | boolean | no | `true` |  | Option de génération multi-échelle pour améliorer la cohérence et les détails. Avec `True`, une première vidéo plus petite guide une seconde génération dont la taille est supérieure ou égale aux dimensions demandées. |
| `fps` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | Fréquence d’images de la vidéo de sortie, mesurée en images par seconde. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `40` | 8 – 50 | Nombre d’étapes d’inférence effectuées. |
| `video_cfg_scale` |  | number | no | `3` | 1 – 20 | Réglage du guidage vidéo : augmentez-le pour obtenir davantage de cohérence et de précision dans le contenu généré. Utilise le classifier-free guidance (CFG). |
| `video_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Contrôle de la cohérence et de la précision vidéo via l’échelle Spatiotemporal Guidance (STG) ; augmentez le réglage pour renforcer ces deux qualités. |
| `video_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Ajustement du redimensionnement vidéo pour équilibrer le classifier-free guidance et le guidage spatio-temporel sous forme de ratio. |
| `video_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | Ajustement de la modalité vidéo pour équilibrer les contributions de la vidéo et de l’audio sous forme de ratio. |
| `audio_cfg_scale` |  | number | no | `7` | 1 – 20 | Réglage du guidage audio : augmentez-le pour obtenir davantage de cohérence et de précision dans le contenu généré. Utilise le classifier-free guidance (CFG). |
| `audio_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Contrôle de la cohérence et de la précision audio via l’échelle Spatiotemporal Guidance (STG) ; augmentez le réglage pour renforcer ces deux qualités. |
| `audio_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Ajustement du redimensionnement audio pour équilibrer le classifier-free guidance et le guidage spatio-temporel sous forme de ratio. |
| `audio_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | Ajustement de la modalité audio pour équilibrer les contributions de la vidéo et de l’audio sous forme de ratio. |
| `gradient_estimation_gamma` |  | number | no | `2` | 0 – 10 | Réglage de l’estimation du gradient de débruitage : `0` désactive l’estimation ; sinon, la valeur spécifie gamma. |
| `use_restart_sampling` |  | boolean | no | `false` |  | Option de redémarrage de l’échantillonnage pour améliorer potentiellement la qualité vidéo : son activation ajoute un peu de bruit à chaque pas de débruitage. |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `ltx2` | `ltx2`, `linear_quadratic`, `beta` | Sélection du scheduler. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular`, `high`, `full` | Niveau d’accélération appliqué au traitement. |
| `camera_lora` |  | enum (string) | no | `none` | `dolly_in`, `dolly_out`, `dolly_left`, `dolly_right`, `jib_up`, `jib_down`, `static`, `none` | Sélection de la LoRA de caméra pour contrôler les mouvements de la vidéo générée plus précisément qu’avec les seules invites de mouvement de caméra. |
| `camera_lora_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensité de la LoRA de caméra pour contrôler les mouvements de la vidéo générée plus précisément qu’avec les seules invites de mouvement de caméra. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `news broadcast, 3d animation, computer graphics, pc game, console game, video game, cartoon, childish, watermark, logo, text, on screen text, subtitles, titles, signature, slowmo, static` |  | Invite négative utilisée pendant la génération vidéo. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Valeur de graine qui initialise la génération de nombres aléatoires. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | Contrôle l’activation de l’expansion de l’invite. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Contrôle l'activation de la vérification de sécurité. |
| `video_output_type` |  | enum (string) | no | `X264 (.mp4)` | `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)` | Type de sortie de la vidéo résultante. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Niveau de qualité de la vidéo résultante. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Mode d’écriture de la vidéo résultante. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | yes |  |  | Sélection de la LoRA pour la génération. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Emplacement des poids LoRA, indiqué par une URL ou un identifiant de dépôt HuggingFace au format owner/repo. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nom du poids LoRA permettant de sélectionner un poids parmi plusieurs dans un dépôt HuggingFace ; requis uniquement pour les dépôts contenant plusieurs poids. Ce réglage n’a aucun effet sauf si `path` identifie un dépôt HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Facteur d'échelle appliqué au LoRA, compris entre 0.0 et 4.0. |
| `distill_lora_first_pass_scale` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | Contrôle l’échelle de distillation LoRA de la première passe ; utilisez `0` pour la désactiver. |
| `distill_lora_second_pass_scale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Contrôle l’échelle de distillation LoRA pour chaque passe après la première. |
| `image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Influence de l’image sur la génération vidéo. |
| `end_image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Contrôle l’influence de l’image finale sur la vidéo générée. |
| `audio_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensité du conditionnement audio, où exactement 1.0 conserve l’entrée inchangée. Le modèle peut modifier l’audio avec des valeurs inférieures à 1.0. |
| `preprocess_audio` |  | boolean | no | `true` |  | Contrôle le prétraitement de l’audio avant son utilisation pour le conditionnement. |

File parameters (`audio`, `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
{
  "loras": [
    {
      "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
    }
  ],
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "audio": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "loras": [
    {
      "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
    }
  ],
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
}
```

## 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/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
  }'

# 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/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
  }),
});
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 = {
    "loras": [
        {
            "path": "https://example.com/your-file.safetensors",
        },
    ],
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-2.3-22b/audio-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": "ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora",
      "input": {
        "loras": [
          {
            "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
          }
        ],
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
      },
      "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": "ltx-2.3-22b/audio-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": 403,
    "usd": "0.403",
    "charged": 403,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "audio_url": "https://content.doitong.com/audio/showcase/v3/tools/dub_es.mp3"
  },
  "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,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "fps": 1.0,
      "duration": 5,
      "num_frames": 1
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "A woman speaks to the camera"
  },
  "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, width, height, fps, duration, num_frames} | Vidéo produite par le modèle. |
| `seed` | integer | Valeur de seed utilisée pour initialiser la génération de nombres aléatoires. |
| `prompt` | string | Invite utilisée pour guider la génération. |

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- [LTX-2.3 22B · Extend Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/extend-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Reference Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/audio-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=ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-2.3-22b/audio-to-video/lora