# LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning API

> וידאו לווידאו עם התניה מתמונות ומווידאו, תמיכה ב-LoRA ושיפור בשני מעברים עם מעבר פרטים אופציונלי

מפיק וידאו מ-`prompt` נדרש, בהנחיית קלטי ההתניה ב-`images` וב-`videos`. ניתן להעביר LoRA מותאמים אישית ב-`loras`. הפלט הוא 480p או 720p, עם `num_frames` בין 9 ל-1441 ו-`frame_rate` בין 1 ל-60. מספרי שלבים נפרדים למעבר הראשון והשני, מעבר פרטים אופציונלי ובקרות צבע כגון `temporal_adain_factor` מאפשרים לכוונן את התוצאה.

- Model id: `ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per second of your output video: from $0.04 / second of output video (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`
- Docs page: https://doitong.com/he/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning

## Pricing

Price: **from $0.04 / second of output video** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per second 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 $0.202 = 202 API credits (5.0417 s output video × $0.04).

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-video-13b-distilled/multiconditioning` 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 |  |  | הוראות טקסט המנחות את היצירה. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | הוראות טקסט שליליות ליצירה. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | משקלי LoRA המוחלים במהלך היצירה. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | מיקום משקלי LoRA, הניתן ככתובת URL או כנתיב. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | שם משקל LoRA לבחירה בין כמה משקלים במאגר HuggingFace; נדרש רק במאגרים המכילים כמה משקלים. להגדרה זו אין השפעה אלא אם `path` מזהה מאגר HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | מכפיל המשנה את קנה המידה של משקל LoRA בעת טעינתו. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | רזולוציית וידאו הפלט. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `9:16`, `1:1`, `16:9`, `auto` | יחס ממדים של הווידאו. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed השולט באקראיות במהלך היצירה. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | מספר הפריימים הכולל של הווידאו. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | מספר שלבי ההסקה במעבר הראשון. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | מספר שלבי ההסקה במעבר השני. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | מספר שלבי ההסקה הראשוניים שיש להשמיט במהלך המעבר השני, ובכך להסיט את המעבר לעבודה על פרטים עדינים במקום על שינויים בקנה מידה גדול. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | קצב הפריימים של הווידאו. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | הרחבת ההנחיה באמצעות מודל שפה. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | היפוך סדר ההפעלה של הווידאו. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | מתג בדיקת בטיחות שהגדרת הכיבוי שלו מכובדת רק עבור חשבונות מורשים. כל הבקשות ללא הרשאה זו עוברות בדיקות בטיחות. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | מעבר עידון שני אופציונלי המשפר את פרטי הווידאו כאשר הוא מופעל. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | עוצמת נרמול מופע אדפטיבית (AdaIN), המאזנת בין עקביות צבע בהגדרות גבוהות לבין שונות צבע גדולה יותר בהגדרות נמוכות. היא פועלת על מקטעים שנוצרו מלבד הראשון, ומנרמלת את התפלגויות הצבעים לאורך הווידאו כדי לסייע במניעת עלייה הדרגתית ברוויה או בניגודיות. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | רמת דחיסת מיפוי הגוונים, הנעה מאי־דחיסה ב־0.0 ועד דחיסה מרבית ב־1.0. דחיסת הטווח הדינמי של הווידאו באופן זה משפרת את האיכות החזותית. |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | מקדם קצב קבוע (CRF) המשמש לדחיסת הקלט, שעשוי לשפר את איכות התנועה באמצעות קירוב המדיה שסופקה לנתוני האימון של המודל. |
| `images` |  | array of object {image_url, start_frame_num, strength} | no | `[]` |  | תמונות התניה שסופקו באמצעות כתובת URL. |
| `images[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | תמונת התניה שסופקה באמצעות כתובת URL. |
| `images[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | מיקום ההתחלה של התניה באמצעות תמונה, המצוין במספר פריים המתחלק ב־8. |
| `images[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | עוצמת ההתניה: 0.0 משבית את ההתניה, בעוד 1.0 מחיל אותה במלואה. |
| `videos` |  | array of object {video_url, conditioning_type, preprocess, start_frame_num, strength, limit_num_frames, max_num_frames, resample_fps, target_fps, reverse_video} | no | `[]` |  | סרטונים שסופקו להתניה. |
| `videos[].video_url` |  | string (video URL) | yes |  |  | וידאו התניה שסופק באמצעות כתובת URL. |
| `videos[].conditioning_type` |  | enum (string) \| null | no | `rgb` | `rgb`, `depth`, `pose`, `canny` | קטגוריית התניה של הווידאו, המשמשת לבחירת צינור העיבוד המקדים כאשר עיבוד מקדים מופעל, ולהחלה נכונה של משקלי LoRA בהקשר. |
| `videos[].preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | מפעיל עיבוד מקדים כדי להתאים לסוג ההתניה של הווידאו. עבור התניה מסוג RGB, הפעלתו אינה משנה דבר. |
| `videos[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | מיקום ההתחלה של ההתניה בווידאו, המצוין כמספר פריים המתחלק ב־8. |
| `videos[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | עוצמת ההתניה: 0.0 משבית את ההתניה, בעוד 1.0 מחיל אותה במלואה. |
| `videos[].limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | מתג הגבלת פריימי וידאו: הפעלתו הופכת את `max_num_frames` למגבלה על מספר הפריימים שנלקחים מהווידאו. |
| `videos[].max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | מגבלת השימוש בפריימי וידאו, כאשר None בוחר את הווידאו כולו במקום מספר פריימים מוגבל. |
| `videos[].resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | מתג המרת קצב פריימי וידאו: הפעלתו מבצע דגימה מחדש של הווידאו בקצב שצוין על ידי `target_fps`. |
| `videos[].target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | קצב הפריימים לדגימה מחדש ב־FPS, חל רק כאשר `resample_fps` מופעל. |
| `videos[].reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | היפוך סדר הווידאו למשימות שבהן ההתניה צריכה לעקוב אחר הפריימים לאחור. |

## 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/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?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/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?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/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning", 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-video-13b-distilled/multiconditioning",
      "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": "ltx-video-13b-distilled/multiconditioning",
  "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": 202,
    "usd": "0.202",
    "charged": 202,
    "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 vibrant, abstract composition featuring a person with outstretched arms, rendered in a kaleidoscope of colors against a deep, dark background. The figure is composed of intricate, swirling patterns reminiscent of a mosaic, with hues of orange, yellow, blue, and green that evoke the style of artists such as Wassily Kandinsky or Bridget Riley. The camera zooms into the face striking portrait of a man, reimagined through the lens of old-school video-game graphics. The subject's face is rendered in a kaleidoscope of colors, with bold blues and reds set against a vibrant yellow backdrop. His dark hair is pulled back, framing his profile in a dramatic pose.",
    "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} | קובץ הווידאו שנוצר. |
| `prompt` | string | ההנחיה ששימשה ליצירת הפלט. |
| `seed` | integer | ערך Seed המוחל במהלך היצירה. |

## Related models

- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled.md) (`ltx-video-13b-distilled`): from $0.04 / second of output video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/image-to-video.md) (`ltx-video-13b-distilled/image-to-video`): from $0.04 / second of output video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend.md) (`ltx-video-13b-distilled/extend`): $0.04 / video
- [Ltx 2.3](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3/reframe.md) (`ltx-2.3/reframe`): from $0.10 / second of input video
- [LTX 2.3 22B](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Clean Plate](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/clean-plate.md) (`ltx-2.3-quality/clean-plate`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Cross Eyed](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/cross-eyed.md) (`ltx-2.3-quality/cross-eyed`): $0.00241 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning
- 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-video-13b-distilled/multiconditioning
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning