# LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Extend API

> टेक्स्ट प्रॉम्प्ट द्वारा निर्देशित, 0.9.8 distilled 13B मॉडल से मौजूदा वीडियो को विस्तारित करता है

`video` में दिए गए क्लिप को आवश्यक `prompt` के निर्देशानुसार जारी रखता है। रिज़ॉल्यूशन 480p या 720p होता है और `aspect_ratio` auto, 9:16, 1:1 या 16:9 हो सकता है। `num_frames` 9 से 1441 तक होता है। `constant_rate_factor` (0 से 51) प्रशिक्षण डेटा से बेहतर मिलान के लिए इनपुट को कंप्रेस करता है और `loras` कस्टम वेट्स स्वीकार करता है।

- Model id: `ltxv-13b-098-distilled/extend`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per second of your output video: from $0.02 / second of output video (cheapest run $0.02 (20 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltxv-13b-098-distilled/extend`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltxv-13b-098-distilled/extend`
- Docs page: https://doitong.com/hi/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/extend

## Pricing

Price: **from $0.02 / 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 $0.101 = 101 API credits (5.0417 s output video × $0.02).

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/ltxv-13b-098-distilled/extend` 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 |  |  | निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले टेक्स्ट निर्देश। |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | निर्माण के लिए नकारात्मक टेक्स्ट निर्देश। |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | निर्माण के दौरान लागू किए गए LoRA वेट। |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | LoRA वेट का स्थान, URL या पथ के रूप में दिया गया। |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | HuggingFace रिपॉज़िटरी में कई वेट में से चयन करने के लिए LoRA वेट का नाम; केवल कई वेट वाली रिपॉज़िटरी में यह आवश्यक है। जब तक `path` किसी HuggingFace रिपॉज़िटरी की पहचान नहीं करता, इस सेटिंग का कोई प्रभाव नहीं होता। |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | लोड किए जाने पर LoRA वेट को स्केल करने वाला गुणक। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | आउटपुट वीडियो का रिज़ॉल्यूशन। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `9:16`, `1:1`, `16:9`, `auto` | वीडियो का आस्पेक्ट रेशियो। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | निर्माण के दौरान रैंडमनेस नियंत्रित करने वाला सीड। |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | वीडियो में फ़्रेम की कुल संख्या। |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | पहले पास के लिए इन्फ़रेंस चरणों की संख्या। |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | दूसरे पास के लिए इन्फ़रेंस चरणों की संख्या। |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | दूसरे पास के दौरान छोड़ी जाने वाली शुरुआती इन्फ़रेंस-चरण संख्या, जिससे वह बड़े बदलावों के बजाय सूक्ष्म विवरण के काम पर केंद्रित होता है। |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | वीडियो की फ़्रेम दर। |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | भाषा मॉडल के माध्यम से प्रॉम्प्ट का विस्तार। |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | वीडियो के प्लेबैक क्रम का उलटाव। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | सुरक्षा-जाँच स्विच, जिसकी off सेटिंग केवल अधिकृत खातों के लिए मान्य होती है। उस प्राधिकरण के बिना सभी अनुरोधों की सुरक्षा-जाँच की जाती है। |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | वैकल्पिक दूसरा परिष्करण पास, सक्षम होने पर वीडियो के विवरण में सुधार करता है। |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | एडैप्टिव इंस्टेंस नॉर्मलाइज़ेशन (AdaIN) की तीव्रता, जो उच्च सेटिंग पर रंग संगति और निम्न सेटिंग पर अधिक रंग विविधता के बीच संतुलन बनाती है। यह पहले को छोड़कर सभी बनाए गए चंक्स पर काम करता है और पूरे वीडियो में रंग वितरण को सामान्य करता है, जिससे संतृप्ति या कॉन्ट्रास्ट में क्रमिक वृद्धि को कम करने में मदद मिलती है। |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | टोन-मैपिंग कंप्रेशन स्तर, 0.0 पर बिना कंप्रेशन से लेकर 1.0 पर अधिकतम कंप्रेशन तक। इस तरह वीडियो की डायनेमिक रेंज को कंप्रेस करने से दृश्य गुणवत्ता बेहतर होती है। |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | इनपुट कंप्रेशन के लिए उपयोग किया गया कॉन्स्टेंट रेट फ़ैक्टर (CRF), जो दिए गए मीडिया को मॉडल के प्रशिक्षण डेटा के करीब लाकर मोशन गुणवत्ता सुधार सकता है। |
| `video` |  | object {video_url, start_frame_num, strength, limit_num_frames, max_num_frames, resample_fps, target_fps, reverse_video} | yes |  |  | विस्तार के लिए स्रोत वीडियो। |
| `video.video_url` |  | string (video URL) | yes |  |  | URL द्वारा दिया गया कंडीशनिंग वीडियो। |
| `video.start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | वीडियो में कंडीशनिंग की शुरुआती स्थिति, 8 से विभाज्य फ़्रेम संख्या के रूप में निर्दिष्ट। |
| `video.strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | कंडीशनिंग तीव्रता: 0.0 कंडीशनिंग अक्षम करता है, जबकि 1.0 इसे पूरी तरह लागू करता है। |
| `video.limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | वीडियो फ़्रेम-सीमा स्विच: इसे सक्षम करने पर `max_num_frames` वीडियो से लिए जाने वाले फ़्रेम की अधिकतम सीमा बन जाता है। |
| `video.max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | वीडियो फ़्रेम-उपयोग सीमा, जिसमें None सीमित फ़्रेम संख्या के बजाय पूरे वीडियो का चयन करता है। |
| `video.resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | वीडियो फ़्रेम-दर रूपांतरण स्विच: इसे सक्षम करने पर वीडियो को `target_fps` में निर्दिष्ट दर पर फिर से सैंपल किया जाता है। |
| `video.target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | FPS में पुनः सैंपलिंग फ़्रेम दर, केवल `resample_fps` सक्षम होने पर लागू। |
| `video.reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | वीडियो क्रम का उलटाव, उन कार्यों के लिए जिनमें कंडीशनिंग का फ़्रेमों का पीछे की ओर अनुसरण करना आवश्यक है। |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }
}
```

## 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/ltxv-13b-098-distilled/extend?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",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  }'

# 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/ltxv-13b-098-distilled/extend?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",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  }),
});
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",
    "video": {
        "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
    },
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltxv-13b-098-distilled/extend", 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": "ltxv-13b-098-distilled/extend",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "video": {
          "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
        }
      },
      "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": "ltxv-13b-098-distilled/extend",
  "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": 101,
    "usd": "0.101",
    "charged": 101,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  },
  "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": "Woman walking on a street in Tokyo",
    "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} | निर्माण से तैयार की गई वीडियो फ़ाइल। |
| `prompt` | string | आउटपुट बनाने के लिए उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट। |
| `seed` | integer | निर्माण के दौरान लागू किया गया सीड मान। |

## Related models

- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled.md) (`ltxv-13b-098-distilled`): from $0.02 / second of output video
- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/image-to-video.md) (`ltxv-13b-098-distilled/image-to-video`): from $0.02 / second of output video
- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Multiconditioning](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning.md) (`ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning`): from $0.02 / second of output 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
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- [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/ltxv-13b-098-distilled/extend
- 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=ltxv-13b-098-distilled/extend
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltxv-13b-098-distilled/extend