# Wan-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs API

> A14B text-to-video LoRA-támogatással és opcionális visszafelé lejátszással

Videót hoz létre szöveges `prompt` alapján, miközben alkalmazza a `loras` paraméterben felsorolt LoRA-súlyokat. A `reverse_video` visszafelé játssza le a klipet. A `num_frames` értéke 17 és 161 között lehet, a `resolution` 480p, 580p vagy 720p, a képarány pedig 16:9, 9:16 vagy 1:1. A film- vagy rife-interpoláció és két vezérlési skála is elérhető.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Text to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $0.507 / run (cheapest run $0.507 (507 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/hu/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $0.507 / 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 $0.507 = 507 API credits (1 request × 507 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/text-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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Videógenerálást vezérlő szöveges utasítások. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Videógeneráláskor alkalmazott negatív prompt. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | A generáláshoz használt képkockák száma, 17–161 közötti, a szélsőértékeket is beleértve. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | A generált videó képkockasebessége, 4 és 60 közötti értékekkel; ha az `adjust_fps_for_interpolation` értéke false, ez a sebesség változatlan marad. Interpoláció használatakor, ha az `adjust_fps_for_interpolation` true (az alapértelmezett értéke), a végső FPS kiszámításához ezt a sebességet szorozza meg az interpolált képkockák számának egyesével növelt értékével. Például 1 interpolált képkocka esetén a 16 FPS 32 FPS-re változik. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | A generálást reprodukálhatóvá tevő seed. A None érték véletlenszerű seedet választ. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | A kimeneti videó felbontása: 480p, 580p vagy 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | A kimeneti videó képaránya: 16:9 vagy 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Mintavételezési lépések száma; a szám növelése hosszabb feldolgozási időért cserébe jobb minőséget biztosít. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Feldolgozás előtti bemeneti biztonsági ellenőrzés, amelyet csak engedélyezett fiókok kapcsolhatnak ki. Engedély nélküli kéréseknél mindig megtörténik az ellenőrzés; egyébként a true érték engedélyezi. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | A generált videó biztonsági ellenőrzését szabályozza; a true érték a generálás utáni ellenőrzést engedélyezi. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Lehetővé teszi egy nagy nyelvi modell számára, hogy részletekkel gazdagítsa a promptot. Ennek a bővítésnek az engedélyezése nem változtatja meg a prompt jelentését. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Gyorsítási beállítás, amelyhez a 'regular' az ajánlott érték. A gyorsítás növelése a minőség rovására csökkenti a generálási időt. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | A classifier-free guidance erőssége; a skála növelésekor az esetleges minőségromlásért cserébe pontosabb promptillesztést biztosít. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Az útmutatási skála, amely szabályozza, hogy a modell a második szakaszban milyen szorosan kövesse a promptot. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Videóeltolási beállítás, 1.0–10.0 közötti engedélyezett tartománnyal. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Képkocka-interpolációs beállítás: válassza a None értéket az interpoláció kihagyásához, vagy adja meg az azt végrehajtó modellt. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | 0–4 interpolált képkocka beszúrása minden két generált képkocka közötti résbe. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Képkockasebesség-beállítási kapcsoló: a false megőrzi a megadott FPS-t, míg a true az interpolált képkockák számának egyesével növelt értékével skálázza. Így 1 interpolált képkocka és engedélyezett beállítás esetén a 16 FPS 32 FPS-re változik. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | A kimeneti videó minőségi beállítása, amely növeléskor nagyobb fájlokat eredményez a jobb vizuális minőségért cserébe. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Videóírási mód, amelynél a balanced kompromisszumot kínál a sebesség és a minőség között. Válassza a small értéket a legkisebb fájlokhoz és a leglassabb íráshoz; a gyorsabb írás hamarabb ad eredményt, de nagyobb fájlokat hoz létre. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Az inferencia során alkalmazott LoRA-súlyok. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | A LoRA-súlyok helye URL-ként vagy elérési útként megadva. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | A LoRA súlyneve csak akkor kötelező, ha egy Hugging Face-tárház több mint 1 safetensors-fájlt tartalmaz. Ez a név csak akkor használatos, ha a `path` ilyen tárházat azonosít. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | A LoRA súlyára alkalmazott szorzó az alapmodellbe való egyesítés előtt. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | A LoRA-súly céltranszformere. Válassza a 'high' értéket a nagy zajú transzformerhez, a 'low' értéket az alacsony zajúhoz, vagy a 'both' értéket a súly mindkettőbe való betöltéséhez. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Videó-visszafordítási kapcsoló; a true megfordítja a lejátszást. |

## 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/wan/v2.2-a14b/text-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"
  }'

# 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/text-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"
  }),
});
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/wan/v2.2-a14b/text-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/text-to-video/lora",
      "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": "wan/v2.2-a14b/text-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": 507,
    "usd": "0.507",
    "charged": 507,
    "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 close-up of a young woman smiling gently in the rain, raindrops glistening on her face and eyelashes. The video captures the delicate details of her expression and the water droplets, with soft light reflecting off her skin in the rainy atmosphere.",
    "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} | A generálással létrehozott videófájl. |
| `prompt` | string | A videó generálásához használt szöveges prompt. |
| `seed` | integer | A generálás során alkalmazott seedérték. |

## 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 v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`): from $1.006 / run
- [Wan 3.0 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/text-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/text-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Text to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video`): from $0.08 / second
- [Kling 3.0 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/text-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/text-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/text-to-video.md) (`minimax/h3/text-to-video`): from $0.05 / second

## Links

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