# Ltx 2.3 Quality · Reference Video to Video API

> 参照動画に基づくプロンプト駆動の生成。任意で最初・中間・最後のキーフレーム画像を指定可能

必須の`prompt`と、動きと構造を提供する参照`video_url`から新しい動画を作成します。任意の`image_url`、`mid_image_url`、`end_image_url`で冒頭・中間・末尾の外観を固定できます。`video_strength`と`strength`（いずれも0～1）は、ソースへの追従または保持の度合いを制御し、`control_video_url`で事前計算した制御信号を指定できます。`resolution`ではautoや、正方形、16:9の縦長・横長などの固定プリセットを選択できます。

- Model id: `ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00241 / megapixel of output video (cheapest run $0.003 (3 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/ja/developers/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video

## Pricing

Price: **$0.00241 / megapixel of output video**. Price per megapixel 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 $0.27 = 270 API credits (112 MP output video × $0.002408).

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/ltx-2.3-quality/reference-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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | 生成を指示するプロンプト。 |
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | 動きと構造のガイダンスに使用する参照動画の URL。 |
| `control_video_url` |  | string (video URL) \| null | no |  |  | `skip_control_preprocess` とともに指定した場合、組み込みの制御推定の代わりに使用されるオプションの事前計算済み制御動画。出力の寸法とフレーム数に合わせてリサンプリングした後、直接的な制御信号になります。動画には、たとえばレンダリング済みの深度、エッジ、ポーズの合成画像を含められます。 |
| `skip_control_preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | 内部で深度、エッジ、ポーズを推定する代わりに `control_video_url` を使用する直接制御モード。その URL がない場合、この設定は無視されます。このモードの出力サイズは、RGB 動画と制御動画を一致させるため、64 の倍数に揃えた明示的な寸法を使用します。`auto` は LTX の制限内で入力の寸法とアスペクト比を使用します。 |
| `preserve_original_video` |  | boolean | no | `false` |  | `skip_control_preprocess`、`video_url`、`control_video_url` の併用時のみ使用できる元動画保持モード。デフォルトでは無効で、標準の制御処理を維持します。有効にすると `video_url` から生成を開始しつつ、`control_video_url` の構造ガイダンスを保持します。`strength` によるノイズ除去で保持量を設定し、値が低いほど元のピクセルを多く保持します。 |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | 最初のフレームのキーフレームとして使用する、オプションの画像アンカーのスタイルまたはキャラクターのアイデンティティ。 |
| `mid_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | クリップ中間付近におけるオプションの画像アンカーの外観。初期の `image_url` キーフレームを補完します。外観がずれずにカメラの動きを追従するのに役立ちます。`image_url` が必要です。 |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | クリップの最終フレームにおけるオプションの画像アンカーの外観。カメラの移動が開始画像とは異なる場所で終わる場合に便利です。`image_url` が必要です。 |
| `video_strength` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | 参照動画から動きや構造を変更できる範囲を、この条件付け強度で制御します。値が小さいほど大きな変更が可能です。 |
| `strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | `preserve_original_video` によって効果が変わる、参照動画から動画を生成するサンプリングのノイズ除去制御。モードがオフの場合はノイズ除去スケジュールを短縮するだけですが、オンの場合は入力ピクセルの変換を制御します。1.0 ではすべてを再生成し、値が低いほど多くを保持します（たとえば 0.5 では約 50% を保持）。 |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | 出力フレーム数。解像度とフレーム数の積に基づく IC-LoRA の安定性予算の制約を受けます。422 レスポンスは予算超過を示すため、解像度または `num_frames` を下げてください。予算は 720p クラスの寸法で約 150 フレーム、小さいサイズではそれ以上を許容します。 |
| `resolution` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `auto` | `auto`, `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | 出力動画の寸法。安定した長さにも影響し、小さいサイズではより多くのフレームを、大きいサイズでは少ない最大フレーム数を許容します。組み込みの制御推定では、サイズが公式の制御ワークフローに近く保たれます。`skip_control_preprocess` と `control_video_url` による直接制御では、64px に揃えた明示的な寸法が使用されます。直接制御モードでは、`auto` が LTX の制限内で入力の寸法とアスペクト比を引き継ぎます。 |
| `frames_per_second` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | 1秒あたりのフレーム数で表す出力動画のフレームレート。 |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `15` | 8 – 30 | 実行する推論ステップ数を最大30まで設定します。変更しない場合は15です。 |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 1 – 20 | このスケールでclassifier-free guidanceを調整します。デフォルトは高品質と高速生成の両立を目標に調整されています。 |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | 返却するMP4の音声トラック切り替え。オフでは動画のみのファイル、オンでは音声付きになります。 |
| `negative_prompt` |  | string | no | `color distortion, overexposure, static, blurry details, subtitles, style, artwork, painting, frame, still, dim overall tone, worst quality, low quality, JPEG compression artifacts, ugly, mutilated, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, motionless frame, cluttered background, three legs, crowded background, walking backwards` |  | 生成で避ける内容を指定するネガティブプロンプト。 |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 生成を再現可能にするシード。None に設定するとシードをランダムに選択します。 |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | プロンプト拡張を有効にするかどうかを制御します。 |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 安全性チェックを有効にするかどうかを制御します。 |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | 出力動画に適用する品質プリセット。 |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | 結果動画の書き込みモード。 |

File parameters (`video`, `control_video_url`, `image`, `mid_image_url`, `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",
  "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/ltx-2.3-quality/reference-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/ltx-2.3-quality/reference-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/ltx-2.3-quality/reference-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": "ltx-2.3-quality/reference-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": "ltx-2.3-quality/reference-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": 270,
    "usd": "0.27",
    "charged": 270,
    "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
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "string"
  },
  "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} | モデルが生成した動画。 |
| `seed` | integer | 生成時に実際に適用されたシード。 |
| `prompt` | string | 使用前に拡張された内容を含む生成プロンプト。 |

## Related models

- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Ingredient](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/ingredient.md) (`ltx-2.3-quality/ingredient`): $0.00241 / 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
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [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/ltx-2.3-quality/reference-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=ltx-2.3-quality/reference-video-to-video
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video