# Wan v2.2 5B · Text to Video API

> Texte-vidéo avec le modèle 5B : 580p ou 720p, 16:9, 9:16 ou 1:1, interpolation facultative

Crée un clip vidéo à partir d'un `prompt` textuel. La durée est définie par `num_frames` (17 à 161) et `frames_per_second` (4 à 60), avec une `resolution` de 580p ou 720p et les formats 16:9, 9:16 ou 1:1. L'interpolation film ou rife peut être activée, et la qualité de sortie ainsi que le mode d'écriture sont configurables. Il s'agit de la variante à guidage standard avec jusqu'à 50 étapes d'inférence.

- Model id: `wan/v2.2-5b/text-to-video`
- Made by: Alibaba
- Category: Text to Video
- Output: video
- Price: $0.15 / video (cheapest run $0.15 (150 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-5b/text-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-5b/text-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/fr-FR/developers/models/wan/v2.2-5b/text-to-video

## Pricing

Price: **$0.15 / video**. Billed once per generated video.

The full example input below costs $0.15 = 150 API credits (1 video × 150 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/v2.2-5b/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 |  |  | Instructions textuelles qui guident la génération vidéo. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Invite négative appliquée lors de la génération d'une vidéo. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Nombre d'images pour la génération, avec une plage inclusive de 17 à 161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `24` | 4 – 60 | Fréquence d'images de la vidéo générée, acceptant des valeurs de 4 à 60 ; définir `adjust_fps_for_interpolation` sur false conserve cette fréquence inchangée. Avec l'interpolation et `adjust_fps_for_interpolation` à true (sa valeur par défaut), multipliez cette fréquence par un plus le nombre d'images interpolées pour obtenir le FPS final. Par exemple, 16 FPS avec 1 image interpolée devient 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Graine qui rend la génération reproductible. La définir sur None sélectionne une graine aléatoirement. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `580p`, `720p` | Résolution de la vidéo de sortie, 580p ou 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | Rapport d’aspect de la vidéo de sortie, soit 16:9, soit 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `40` | 2 – 50 | Nombre d’étapes d’échantillonnage, échangeant un temps de traitement plus long contre une meilleure qualité à mesure que le nombre augmente. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle de sécurité de l'entrée avant traitement, que seuls les comptes autorisés peuvent désactiver. Les requêtes non autorisées 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` |  | Autorise un grand modèle de langage à enrichir l'invite avec des détails. L'activation de cette extension laisse le sens de l'invite inchangé. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Intensité du guidage sans classifieur, échangeant une éventuelle perte de qualité contre une meilleure correspondance avec l’invite à mesure que l’échelle augmente. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Paramètre de décalage vidéo, avec une plage autorisée de 1.0 à 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 | `0` | 0 – 4 | Insérez 0 à 4 images interpolées dans chaque intervalle entre deux images générées. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Commutateur d'ajustement de la fréquence d'images : 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 la vidéo de sortie : des valeurs plus élevées produisent des fichiers plus volumineux et de meilleurs visuels. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Mode d'écriture vidéo, avec balanced offrant un 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. |

## 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/v2.2-5b/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/v2.2-5b/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/v2.2-5b/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/v2.2-5b/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/v2.2-5b/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": 150,
    "usd": "0.15",
    "charged": 150,
    "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 medium shot establishes a modern, minimalist office setting: clean lines, muted grey walls, and polished wood surfaces. The focus shifts to a close-up on a woman in sharp, navy blue business attire. Her crisp white blouse contrasts with the deep blue of her tailored suit jacket. The subtle texture of the fabric is visible—a fine weave with a slight sheen. Her expression is serious, yet engaging, as she speaks to someone unseen just beyond the frame. Close-up on her eyes, showing the intensity of her gaze and the fine lines around them that hint at experience and focus. Her lips are slightly parted, as if mid-sentence. The light catches the subtle highlights in her auburn hair, meticulously styled. Note the slight catch of light on the silver band of her watch. High resolution 4k",
    "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 5b · Text to Image](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-5b/text-to-image.md) (`wan/v2.2-5b/text-to-image`): $0.016 / image
- [Wan · v2.2 5b · Text to Video · Distill](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-5b/text-to-video/distill.md) (`wan/v2.2-5b/text-to-video/distill`): $0.08 / video
- [Wan v2.2 5B · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-5b/image-to-video.md) (`wan/v2.2-5b/image-to-video`): $0.15 / video
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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-5b/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/v2.2-5b/text-to-video
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/wan/v2.2-5b/text-to-video