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

> Text-to-video A14B con supporto LoRA e riproduzione inversa opzionale

Crea un video da un `prompt` testuale applicando i pesi LoRA elencati in `loras`. `reverse_video` riproduce la clip all'indietro. `num_frames` varia da 17 a 161, `resolution` è 480p, 580p o 720p e il rapporto d'aspetto è 16:9, 9:16 o 1:1. Sono disponibili l'interpolazione film o rife e due scale di guidance.

- 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/it/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 |  |  | Istruzioni testuali che guidano la generazione video. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Prompt negativo applicato durante la generazione di un video. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | Numero di fotogrammi per la generazione, con intervallo inclusivo 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | Frequenza fotogrammi del video generato, con valori da 4 a 60; impostando `adjust_fps_for_interpolation` su false la frequenza rimane invariata. Con l'interpolazione attiva e `adjust_fps_for_interpolation` impostato su true (valore predefinito), moltiplica questa frequenza per uno più il numero di fotogrammi interpolati per ottenere gli FPS finali. Ad esempio, 16 FPS con 1 fotogramma interpolato diventano 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed che rende riproducibile la generazione. Impostarlo su None seleziona casualmente un seed. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Risoluzione del video di output: 480p, 580p o 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | Rapporto d'aspetto del video di output, 16:9 o 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Numero di passaggi di campionamento, che scambia un tempo di elaborazione maggiore con una qualità migliore all'aumentare del conteggio. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Controllo di sicurezza dell'input prima dell'elaborazione, che solo gli account autorizzati possono disattivare. Le richieste prive di autorizzazione vengono sempre controllate; diversamente, true abilita il controllo. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Controlla il controllo di sicurezza del video generato; impostando true si abilita un controllo dopo la generazione. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Consente a un modello linguistico di grandi dimensioni di arricchire il prompt con dettagli. L'abilitazione di questa espansione lascia invariato il significato del prompt. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Impostazione dell'accelerazione, con 'regular' come scelta consigliata. Un'accelerazione maggiore sacrifica la qualità per ridurre il tempo di generazione. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Intensità della guida senza classificatore, che scambia una possibile perdita di qualità con una corrispondenza più stretta al prompt all'aumentare della scala. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Scala di guida che controlla quanto il modello segue il prompt durante la seconda fase. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Impostazione dello spostamento video, con intervallo consentito di 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Impostazione dell'interpolazione dei fotogrammi: scegli None per ignorarla oppure specifica il modello che deve eseguirla. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Inserisci 0–4 fotogrammi interpolati in ogni intervallo tra due fotogrammi generati. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Interruttore per la regolazione della frequenza fotogrammi: false preserva gli FPS forniti, mentre true li scala per uno più il numero di fotogrammi interpolati. Quindi, 16 FPS diventano 32 FPS quando viene interpolato 1 fotogramma e la regolazione è abilitata. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Impostazione della qualità del video di output, che all'aumentare del valore scambia file più grandi con immagini migliori. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Modalità di scrittura del video, con balanced come compromesso tra velocità e qualità. Scegli small per i file più piccoli e la scrittura più lenta; una scrittura più rapida restituisce prima i risultati ma crea file più grandi. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Pesi LoRA applicati durante l'inferenza. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Posizione dei pesi LoRA, specificata come URL o percorso. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nome del peso LoRA, obbligatorio solo quando un repository Hugging Face contiene più di 1 file safetensors. Questo nome viene usato solo quando `path` identifica tale repository. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Moltiplicatore applicato al peso LoRA prima di unirlo al modello di base. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Destinazione del trasformatore per il peso LoRA. Seleziona 'high' per il trasformatore ad alto rumore, 'low' per quello a basso rumore oppure 'both' per caricare il peso in entrambi. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Interruttore per l'inversione del video; true inverte la riproduzione. |

## 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} | File video prodotto dalla generazione. |
| `prompt` | string | Prompt testuale usato per generare il video. |
| `seed` | integer | Valore seed applicato durante la generazione. |

## Related models

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- [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
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## 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