# Wan v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs API

> Wan 2.2 LoRA वेट स्वीकार करने वाला A14B इमेज-टू-वीडियो मॉडल, जो क्लिप को उलटा भी चला सकता है

`prompt` से `image_url` को एनिमेट करता है और `loras` के माध्यम से कस्टम LoRA वेट लेता है। वैकल्पिक `end_image_url` अंतिम फ़्रेम तय करता है और `reverse_video` परिणाम को पीछे की ओर चलाता है। `num_frames` 17 से 161 तक, `resolution` 480p से 720p तक हो सकती है और आस्पेक्ट रेशियो auto, 16:9, 9:16 या 1:1 हो सकता है।

- Model id: `wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Image to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $1.006 / run (cheapest run $1.006 (1006 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/hi/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $1.006 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 480p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 580p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 720p: base price × 2

The full example input below costs $1.006 = 1006 API credits (1 request × 1006 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-a14b/image-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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | स्रोत इमेज का URL; चुना गया आस्पेक्ट रेशियो निर्धारित करता है कि प्रीप्रोसेसिंग आवश्यक है या नहीं: असंगति होने पर आकार बदलकर केंद्र से क्रॉप किया जाता है। |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | वीडियो निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले टेक्स्ट निर्देश। |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | निर्माण के लिए फ़्रेम की संख्या, 17–161 की समावेशी सीमा के साथ। |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | निर्मित वीडियो फ़्रेम दर, 4 से 60 तक के मान स्वीकार करती है; `adjust_fps_for_interpolation` को false पर सेट करने से यह दर अपरिवर्तित रहती है। इंटरपोलेशन के साथ `adjust_fps_for_interpolation` true होने पर (यह इसका डिफ़ॉल्ट है), अंतिम FPS प्राप्त करने के लिए इस दर को इंटरपोलेट किए गए फ़्रेम की संख्या plus one से गुणा करें। उदाहरण के लिए, 1 इंटरपोलेट किए गए फ़्रेम के साथ 16 FPS, 32 FPS हो जाता है। |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | वीडियो बनाते समय लागू किया गया नकारात्मक प्रॉम्प्ट। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | निर्माण को पुनरुत्पाद्य बनाने वाली सीड। इसे None पर सेट करने से सीड यादृच्छिक रूप से चुनी जाती है। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | आउटपुट वीडियो रिज़ॉल्यूशन: 480p, 580p या 720p। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | निर्मित-वीडियो के अनुपात, जिन्हें 'auto' पर सेट करने पर इनपुट इमेज से अपने-आप चुना जाता है। |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | sampling step count, जिसमें count बढ़ने पर अधिक processing time के बदले बेहतर गुणवत्ता मिलती है। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | प्रोसेसिंग से पहले इनपुट सुरक्षा जाँच, जिसे केवल अधिकृत खाते बंद कर सकते हैं। प्राधिकरण रहित अनुरोध हमेशा जाँचे जाते हैं; अन्यथा true जाँच सक्षम करता है। |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | निर्मित वीडियो की सुरक्षा जाँच नियंत्रित करता है; true सेट करने पर निर्माण के बाद जाँच सक्षम होती है। |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | बड़े भाषा मॉडल को विवरणों के साथ प्रॉम्प्ट समृद्ध करने दें। इस विस्तार को सक्षम करने पर प्रॉम्प्ट का अर्थ अपरिवर्तित रहता है। |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | त्वरण सेटिंग, जिसमें 'regular' अनुशंसित विकल्प है। त्वरण बढ़ाने पर गुणवत्ता कम होती है, लेकिन निर्माण समय घटता है। |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Classifier-free guidance की शक्ति, जिसमें scale बढ़ने पर संभावित गुणवत्ता ह्रास के बदले प्रॉम्प्ट से अधिक निकटता से मिलान होता है। |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | मार्गदर्शन स्केल, जो नियंत्रित करता है कि मॉडल अपने दूसरे चरण के दौरान प्रॉम्प्ट का कितनी बारीकी से पालन करता है। |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | वीडियो शिफ्ट सेटिंग, जिसकी अनुमत सीमा 1.0–10.0 है। |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | फ़्रेम इंटरपोलेशन सेटिंग: इंटरपोलेशन छोड़ने के लिए None चुनें या इसे करने वाला मॉडल निर्दिष्ट करें। |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | प्रत्येक दो निर्मित फ़्रेमों के बीच के अंतराल में 0–4 इंटरपोलेट किए गए फ़्रेम डालें। |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | फ़्रेम-दर समायोजन टॉगल: false दिए गए FPS को बनाए रखता है, जबकि true इसे इंटरपोलेट किए गए फ़्रेम की संख्या plus one से स्केल करता है। इसलिए, 1 फ़्रेम इंटरपोलेट होने और समायोजन सक्षम होने पर 16 FPS, 32 FPS हो जाता है। |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | आउटपुट वीडियो गुणवत्ता सेटिंग, जिसे बढ़ाने पर बेहतर दृश्य के बदले फ़ाइलें बड़ी होती हैं। |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | वीडियो लेखन मोड, जिसमें balanced गति और गुणवत्ता के बीच संतुलन देता है। सबसे छोटी फ़ाइलों और सबसे धीमे लेखन के लिए small चुनें; तेज़ लेखन परिणाम जल्दी लौटाता है, लेकिन बड़ी फ़ाइलें बनाता है। |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | इन्फ़रेंस के दौरान लागू किए गए LoRA वेट। |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | LoRA weights का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट। |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | LoRA वेट नाम, केवल तब आवश्यक है जब किसी Hugging Face रिपॉज़िटरी में 1 से अधिक safetensors फ़ाइल हो। इस नाम का उपयोग केवल तब किया जाता है जब `path` ऐसी रिपॉज़िटरी की पहचान करता है। |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | LoRA weight को base मॉडल में मर्ज करने से पहले उस पर लागू किया गया multiplier। |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | LoRA वेट का ट्रांसफ़ॉर्मर गंतव्य। हाई-नॉइज़ ट्रांसफ़ॉर्मर के लिए 'high', लो-नॉइज़ ट्रांसफ़ॉर्मर के लिए 'low', या दोनों ट्रांसफ़ॉर्मर में वेट लोड करने के लिए 'both' चुनें। |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | वीडियो रिवर्सल टॉगल; true प्लेबैक को उलट देता है। |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | अंतिम इमेज की ओर संकेत करने वाला URL। |

File parameters (`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
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

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

## 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-a14b/image-to-video/lora?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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-a14b/image-to-video/lora?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/wan/v2.2-a14b/image-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": "wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "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-a14b/image-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": 1006,
    "usd": "1.006",
    "charged": 1006,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "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": "The white dragon warrior stands still, eyes full of determination and strength. The camera slowly moves closer or circles around the warrior, highlighting the powerful presence and heroic spirit of the character.",
    "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 | वीडियो बनाने के लिए उपयोग किया गया टेक्स्ट प्रॉम्प्ट। |
| `seed` | integer | निर्माण के दौरान लागू किया गया सीड मान। |

## Related models

- [Wan v2.2 A14B Text-to-Image A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora`): $0.05 / image
- [Wan-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`): from $0.507 / run
- [Wan 3.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/image-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/image-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Image to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video`): from $0.082 / second
- [Kling 3.0 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/image-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/image-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/image-to-video.md) (`minimax/h3/image-to-video`): from $0.05 / second

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-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=wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora