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

> LoRA対応、任意の逆再生に対応するA14B text-to-video

テキスト`prompt`から動画を生成し、`loras`に指定したLoRA重みを適用します。`reverse_video`でクリップを逆再生します。`num_frames`は17～161、`resolution`は480p、580p、720p、アスペクト比は16:9、9:16、1:1です。filmまたはrife補間と2つのガイダンススケールを利用できます。

- 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/ja/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 |  |  | 動画生成を導くテキスト指示。 |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | 動画生成時に適用するネガティブプロンプト。 |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | 生成するフレーム数。17～161（両端を含む）。 |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | 生成動画のフレームレート。4～60を受け付けます。`adjust_fps_for_interpolation`をfalseにすると、このレートをそのまま保持します。補間を使用し、`adjust_fps_for_interpolation`がtrue（デフォルト）の場合、最終FPSはこのレートに補間フレーム数に1を加えた値を掛けて求めます。たとえば、16 FPSで補間フレームが1つの場合は32 FPSになります。 |
| `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。 |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | 出力動画の解像度。480p、580p、720p。 |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | 出力動画のアスペクト比。16:9 または 9:16。 |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | サンプリングステップ数。増やすほど処理時間が長くなる代わりに品質が向上します。 |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | 処理前の入力安全性チェック。無効化できるのは認証済みアカウントのみです。認証のないリクエストは常にチェックされ、それ以外ではtrueでチェックが有効になります。 |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | 生成動画の安全性チェックを制御します。trueにすると生成後にチェックします。 |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | 大規模言語モデルにプロンプトを詳細化させます。この拡張を有効にしても、プロンプトの意味は変わりません。 |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | アクセラレーション設定。推奨値は'regular'です。アクセラレーションを上げると、品質を犠牲にして生成時間を短縮します。 |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Classifier-free guidanceの強度。スケールを上げるほどプロンプトへの一致度が高まる一方、品質低下の可能性があります。 |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | 第2段階でモデルがプロンプトにどれだけ忠実に従うかを制御するガイダンススケール。 |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | 動画のシフト設定。許容範囲は1.0～10.0です。 |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | フレーム補間設定。補間をスキップするにはNoneを、実行するモデルを指定するにはモデル名を選択します。 |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | 生成された2つのフレーム間の各間隔に、0～4個の補間フレームを挿入します。 |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | フレームレート調整の切り替え。falseでは指定したFPSを保持し、trueでは補間フレーム数に1を加えた値を掛けます。したがって、補間フレームが1つで調整が有効な場合、16 FPSは32 FPSになります。 |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | 出力動画の品質設定。値を上げるほどファイルサイズが大きくなる代わりに映像が改善されます。 |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | 動画書き出しモード。balancedは速度と品質の妥協点です。最小ファイルかつ最も遅い書き出しにはsmallを選択します。高速な書き出しでは結果が早く返りますが、ファイルサイズは大きくなります。 |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | 推論時に適用するLoRAの重み。 |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URLまたはパスで指定するLoRAウェイトの場所。 |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | LoRAの重み名。Hugging Faceリポジトリに1個を超えるsafetensorsファイルがある場合のみ必須です。`path` がそのようなリポジトリを示す場合にのみ使用されます。 |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | ベースモデルに統合する前にLoRAウェイトへ適用する倍率。 |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | LoRAの重みの転送先。高ノイズ用トランスフォーマーには'high'、低ノイズ用には'low'、両方に読み込むには'both'を選択します。 |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | 動画反転の切り替え。trueにすると再生を反転します。 |

## 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} | 生成された動画ファイル。 |
| `prompt` | string | 動画生成に使用するテキストプロンプト。 |
| `seed` | integer | 生成時に適用したシード値。 |

## 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