# LTX-2.3 22B · Extend Video · LoRA API

> 필수 `loras` 필드에 제공된 사용자 지정 LoRAs를 사용해 기존 동영상을 확장합니다

`video_url`의 클립을 `prompt`에 따라 이어 생성하며, 사용자 지정 LoRAs를 적용하려면 `loras` 목록이 필요합니다. `num_frames` 범위는 9~481이고, `end_image_url`로 마지막 프레임을 정의할 수 있으며, `match_input_fps`는 소스 프레임 속도를 유지합니다. 오디오 생성, 카메라 LoRA 및 여러 샘플링 설정을 사용할 수 있습니다.

- Model id: `ltx-2.3-22b/extend-video/lora`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00181 / megapixel of output video (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/extend-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/extend-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video/lora

## Pricing

Price: **$0.00181 / 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 $0.203 = 203 API credits (112 MP output video × $0.001805).

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-2.3-22b/extend-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

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 |  |  | 동영상 생성의 기반으로 사용되는 프롬프트입니다. |
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | 확장할 동영상을 가리키는 URL입니다. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | 확장 동영상의 끝을 정의하는 마지막 프레임 이미지를 URL로 제공합니다. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | 생성된 출력의 프레임 수입니다. |
| `video_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `auto` | `auto`, `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | 생성된 동영상의 크기입니다. |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | 동영상에 생성된 오디오를 포함할지 제어합니다. |
| `use_multiscale` |  | boolean | no | `true` |  | 일관성과 세부 묘사를 개선하는 다중 해상도 생성 토글입니다. True이면 먼저 작은 동영상을 생성해 요청된 크기 이상인 두 번째 생성을 안내합니다. |
| `match_input_fps` |  | boolean | no | `true` |  | 활성화하면 기본 대상 FPS를 소스 동영상의 FPS로 대체하는 출력 프레임 속도 재정의입니다. |
| `fps` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | 초당 프레임 수로 측정되는 출력 동영상 프레임 속도입니다. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `40` | 8 – 50 | 수행된 추론 단계 수입니다. |
| `video_cfg_scale` |  | number | no | `3` | 1 – 20 | 동영상 안내 설정입니다. 값을 높이면 생성 콘텐츠의 일관성과 초점이 향상됩니다. classifier-free guidance (CFG)를 사용합니다. |
| `video_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Spatiotemporal Guidance (STG) 배율을 통한 동영상 일관성과 초점 제어입니다. 값을 높이면 두 특성이 강화됩니다. |
| `video_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | classifier-free guidance와 시공간 guidance의 균형을 비율로 조정하는 동영상 재스케일링 설정입니다. |
| `video_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | 동영상과 오디오 기여도의 균형을 비율로 조정하는 동영상 모달리티 설정입니다. |
| `audio_cfg_scale` |  | number | no | `7` | 1 – 20 | 오디오 안내 설정입니다. 값을 높이면 생성 콘텐츠의 일관성과 초점이 향상됩니다. classifier-free guidance (CFG)를 사용합니다. |
| `audio_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Spatiotemporal Guidance (STG) 배율을 통한 오디오 일관성과 초점 제어입니다. 값을 높이면 두 특성이 강화됩니다. |
| `audio_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | classifier-free guidance와 시공간 guidance의 균형을 비율로 조정하는 오디오 재스케일링 설정입니다. |
| `audio_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | 동영상과 오디오 기여도의 균형을 비율로 조정하는 오디오 모달리티 설정입니다. |
| `gradient_estimation_gamma` |  | number | no | `2` | 0 – 10 | 디노이징 그래디언트 추정 설정입니다. 0이면 추정을 끄고, 그 외에는 값이 gamma를 지정합니다. |
| `use_restart_sampling` |  | boolean | no | `false` |  | 더 나은 동영상 품질을 위한 재시작 샘플링 토글입니다. 활성화하면 모든 디노이징 단계에 약간의 노이즈가 추가됩니다. |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `ltx2` | `ltx2`, `linear_quadratic`, `beta` | 스케줄러 선택입니다. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular`, `high`, `full` | 처리에 적용되는 가속 수준입니다. |
| `camera_lora` |  | enum (string) | no | `none` | `dolly_in`, `dolly_out`, `dolly_left`, `dolly_right`, `jib_up`, `jib_down`, `static`, `none` | 카메라 동작 프롬프트만 사용하는 것보다 생성 동영상의 움직임을 정밀하게 제어하는 카메라 LoRA 선택입니다. |
| `camera_lora_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 생성 동영상의 움직임을 정밀하게 제어하는 카메라 LoRA 강도입니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `news broadcast, 3d animation, computer graphics, pc game, console game, video game, cartoon, childish, watermark, logo, text, on screen text, subtitles, titles, signature, slowmo, static` |  | 동영상 생성에 사용하는 부정 프롬프트입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 난수 생성을 초기화하는 시드 값입니다. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | 프롬프트 확장 활성화 여부를 제어합니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 안전 검사를 활성화할지 제어합니다. |
| `video_output_type` |  | enum (string) | no | `X264 (.mp4)` | `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)` | 결과 동영상의 출력 유형입니다. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | 결과 동영상의 품질 수준입니다. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | 결과 동영상의 기록 모드입니다. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | yes |  |  | 생성에 사용할 LoRA 선택입니다. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URL 또는 owner/repo 형식의 HuggingFace 리포지토리 ID로 지정하는 LoRA 가중치 위치입니다. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | HuggingFace 리포지토리에서 여러 가중치 중 선택하는 LoRA 가중치 이름입니다. 여러 가중치를 포함한 리포지토리에서만 필요합니다. `path`가 HuggingFace 리포지토리를 식별하지 않으면 적용되지 않습니다. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | LoRA에 적용되는 스케일링 계수로, 0.0~4.0 범위입니다. |
| `distill_lora_first_pass_scale` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | 첫 번째 패스의 distill LoRA 배율을 제어합니다. 0이면 끕니다. |
| `distill_lora_second_pass_scale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 첫 번째 이후 모든 패스의 distill LoRA 배율을 제어합니다. |
| `extend_direction` |  | enum (string) | no | `forward` | `forward`, `backward` | 확장할 동영상 쪽입니다. 시작 전 콘텐츠를 추가하려면 'backward', 끝 뒤에 추가하려면 'forward'를 선택합니다. |
| `num_context_frames` |  | integer | no | `25` | 0 – 121 | 동영상 확장 시 컨텍스트 제공에 사용하는 프레임 수입니다. |
| `video_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 이 조건부 입력 강도가 동영상 콘텐츠 변경의 자유도를 제어합니다. 값이 작을수록 모델의 재량이 커집니다. |
| `audio_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 이 조건부 입력 강도가 오디오 콘텐츠 변경의 자유도를 제어합니다. 값이 작을수록 모델의 재량이 커집니다. |
| `end_image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 마지막 이미지가 생성 동영상에 미치는 영향을 제어합니다. |

File parameters (`video`, `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
{
  "loras": [
    {
      "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
    }
  ],
  "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
{
  "loras": [
    {
      "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
    }
  ],
  "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-2.3-22b/extend-video/lora?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "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-2.3-22b/extend-video/lora?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "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 = {
    "loras": [
        {
            "path": "https://example.com/your-file.safetensors",
        },
    ],
    "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-2.3-22b/extend-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": "ltx-2.3-22b/extend-video/lora",
      "input": {
        "loras": [
          {
            "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
          }
        ],
        "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-2.3-22b/extend-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": 203,
    "usd": "0.203",
    "charged": 203,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "loras": [
      {
        "path": "https://example.com/your-file.safetensors"
      }
    ],
    "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,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "fps": 1.0,
      "duration": 5,
      "num_frames": 1
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "A woman stands still amid a busy neon-lit street at night. The camera slowly dollies in toward her face as people blur past, their motion emphasizing her calm presence. City lights flicker and reflections shift across her denim jacket."
  },
  "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, width, height, fps, duration, num_frames} | 모델이 생성한 동영상입니다. |
| `seed` | integer | 난수 생성을 초기화하는 시드 값입니다. |
| `prompt` | string | 생성을 안내하는 프롬프트입니다. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-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=ltx-2.3-22b/extend-video/lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-2.3-22b/extend-video/lora