# Wan · v2.2 A14b · Video to Video API

> A14B वीडियो-टू-वीडियो, जो समायोज्य स्ट्रेंथ के साथ प्रॉम्प्ट से स्रोत क्लिप की शैली बदलता है

`prompt` के अनुसार इनपुट `video_url` को रूपांतरित करता है। 0 से 1 तक का `strength` तय करता है कि परिणाम स्रोत से कितना अलग होगा: 0 इनपुट को बनाए रखता है और 1 प्रॉम्प्ट का पूरी तरह अनुसरण करता है। आस्पेक्ट रेशियो डिफ़ॉल्ट रूप से auto होता है और इनपुट से मेल खाता है। रिज़ॉल्यूशन 480p से 720p तक, `num_frames` 17 से 161 तक हो सकता है और `resample_fps` वैकल्पिक रूप से वीडियो का पुनःसैंपलिंग करता है।

- Model id: `wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Made by: Alibaba
- 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/wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/video-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/hi/developers/models/wan/v2.2-a14b/video-to-video

## 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.

Price by tier:

- 480p: $0.04 / second of output video
- 360p: $0.04 / second of output video
- 240p: $0.04 / second of output video
- 580p: $0.06 / second of output video
- 720p: $0.08 / second of output video
- auto: $0.08 / second of output video

The full example input below costs $0.81 = 810 API credits (10.125 s output video × $0.08 (720p)).

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/video-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

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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | इनपुट वीडियो का URL। |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | वीडियो निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले टेक्स्ट निर्देश। |
| `strength` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | वीडियो रूपांतरण की तीव्रता, जिसका प्रभाव 0.0 पर अपरिवर्तित इनपुट से लेकर 1.0 पर पूरी तरह प्रॉम्प्ट पर आधारित आउटपुट तक होता है। |
| `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 का अनुपात स्पष्ट रूप से सेट करें, या इनपुट वीडियो को अनुपात स्वतः निर्धारित करने देने के लिए 'auto' चुनें। |
| `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। |
| `resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | बताता है कि वीडियो री-सैंपलिंग अक्षम है (false) या दी गई फ़्रेम दर पर की जाती है (true)। |

File parameters (`video`) 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",
  "video": "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_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/wan/v2.2-a14b/video-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",
    "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/wan/v2.2-a14b/video-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",
    "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_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/wan/v2.2-a14b/video-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-a14b/video-to-video",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "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": "wan/v2.2-a14b/video-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": 810,
    "usd": "0.81",
    "charged": 810,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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": "A low-angle medium shot captures a domestic white cat with brown and black patches and a blue bandana sitting on a light-colored tiled floor indoors, meticulously grooming itself by licking its paw and then rubbing its face with it, against a soft-focused background of wooden kitchen cabinets and a reflective metallic appliance.",
    "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](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-image.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-image`): $0.025 / image
- [Wan-2.2 Text-to-Video A14B](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video`): from $0.04 / second of output video
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## Links

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