LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning
इंटीग्रेट करें
ltx-video-13b-distilled/multiconditioning
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"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"
}
}
LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning मॉडल (ltx-video-13b-distilled/multiconditioning) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।
उदाहरण जैसी फ़ाइलें: $0.202 202 API क्रेडिट · ≈ ₽21.68 चलाने से पहले आपकी फ़ाइलों को मापा जाता है इसे इस पेज पर चलाएँ
आपकी नई API कुंजी। यह केवल अभी दिखाया गया है और कोड तथा नीचे दिए गए API कुंजी फ़ील्ड में पहले से मौजूद है। इसे गुप्त रखें: इसे कभी भी ब्राउज़र में चलने वाले कोड में न डालें।
आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा
नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।
अनुरोध बनाएँ
कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।
/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?wait=20
कोटेशन → $0.202
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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"])
{
"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
}
}
}
यह अनुरोध चलाएँ
आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। API कुंजी प्राप्त करें
LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning के बारे में
`images` और `videos` में दिए गए कंडीशनिंग इनपुट से निर्देशित होकर आवश्यक `prompt` से वीडियो बनाता है। कस्टम LoRA को `loras` में दिया जा सकता है। आउटपुट 480p या 720p होता है, जिसमें `num_frames` 9 से 1441 और `frame_rate` 1 से 60 तक होता है। पहले और दूसरे पास के लिए अलग चरण संख्या, वैकल्पिक विवरण पास और `temporal_adain_factor` जैसे रंग नियंत्रण परिणाम को समायोजित करने देते हैं।
पैरामीटर
promptआवश्यक
negative_promptवैकल्पिक
lorasवैकल्पिक
loras[].pathआवश्यक
loras[].weight_nameवैकल्पिक
loras[].scaleवैकल्पिक
resolutionवैकल्पिक
aspect_ratioवैकल्पिक
seedवैकल्पिक
num_framesवैकल्पिक
first_pass_num_inference_stepsवैकल्पिक
second_pass_num_inference_stepsवैकल्पिक
second_pass_skip_initial_stepsवैकल्पिक
frame_rateवैकल्पिक
expand_promptवैकल्पिक
reverse_videoवैकल्पिक
enable_safety_checkerवैकल्पिक
enable_detail_passवैकल्पिक
temporal_adain_factorवैकल्पिक
tone_map_compression_ratioवैकल्पिक
constant_rate_factorवैकल्पिक
imagesवैकल्पिक
images[].image_urlआवश्यक
images[].start_frame_numवैकल्पिक
images[].strengthवैकल्पिक
videosवैकल्पिक
videos[].video_urlआवश्यक
videos[].conditioning_typeवैकल्पिक
videos[].preprocessवैकल्पिक
videos[].start_frame_numवैकल्पिक
videos[].strengthवैकल्पिक
videos[].limit_num_framesवैकल्पिक
videos[].max_num_framesवैकल्पिक
videos[].resample_fpsवैकल्पिक
videos[].target_fpsवैकल्पिक
videos[].reverse_videoवैकल्पिक
आउटपुट
{
"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"
}
}
आउटपुट के फ़ील्ड
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}निर्माण से तैयार की गई वीडियो फ़ाइल।
- prompt
- stringआउटपुट बनाने के लिए उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।
- seed
- integerनिर्माण के दौरान लागू किया गया सीड मान।
अन्य LTX Video-0.9.7 13B Distilled वेरिएंट
और मॉडल: वीडियो से वीडियो
AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt