# Wan v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs API

> Wan 2.2 LoRA 가중치를 받고 클립을 역재생할 수 있는 A14B image-to-video

`prompt`로 `image_url`을 애니메이션화하고 `loras`를 통해 사용자 지정 LoRA 가중치를 제공합니다. 선택적 `end_image_url`로 마지막 프레임을 고정할 수 있으며 `reverse_video`는 결과를 역재생합니다. `num_frames`는 17~161, `resolution`은 480p~720p이며 종횡비는 auto, 16:9, 9:16 또는 1:1입니다.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Image to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $1.006 / run (cheapest run $1.006 (1006 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $1.006 / 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 $1.006 = 1006 API credits (1 request × 1006 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/image-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

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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | 소스 이미지 URL입니다. 선택한 종횡비에 따라 전처리 필요 여부가 결정되며, 불일치하면 크기 조정 후 중앙 자르기가 수행됩니다. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | 동영상 생성을 안내하는 텍스트 지침입니다. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | 생성할 프레임 수입니다. 17–161을 모두 포함하는 범위입니다. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | 생성된 동영상의 프레임 속도입니다. 4~60 값을 허용합니다. `adjust_fps_for_interpolation`을 false로 설정하면 이 속도를 변경 없이 유지합니다. 보간을 사용하고 `adjust_fps_for_interpolation`이 true(기본값)이면 이 속도에 보간된 프레임 수를 더한 값의 1배를 곱해 최종 FPS를 계산합니다. 예를 들어 16 FPS에 보간된 프레임 1개를 추가하면 32 FPS가 됩니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | 동영상 생성에 적용되는 네거티브 프롬프트입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 생성을 재현 가능하게 하는 시드입니다. None으로 설정하면 무작위로 선택됩니다. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | 출력 동영상 해상도입니다. 480p, 580p 또는 720p입니다. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | 생성된 동영상의 비율입니다. 'auto'로 설정하면 입력 이미지에서 자동으로 선택됩니다. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | 샘플링 단계 수입니다. 수가 늘어날수록 처리 시간이 길어지는 대신 품질이 향상됩니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | 처리 전 입력 안전성 검사입니다. 승인된 계정만 해제할 수 있습니다. 권한이 없는 요청은 항상 검사되며, 그 외에는 true가 검사를 활성화합니다. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | 생성된 동영상의 안전성 검사를 제어합니다. true로 설정하면 생성 후 검사를 활성화합니다. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | 대규모 언어 모델이 세부 정보를 추가하여 프롬프트를 보강하도록 허용합니다. 이 확장을 활성화해도 프롬프트의 의미는 바뀌지 않습니다. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | 가속 설정입니다. 'regular'를 권장합니다. 가속을 높이면 품질이 저하되는 대신 생성 시간이 줄어듭니다. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | 분류기 없는 안내 강도입니다. 스케일이 커질수록 프롬프트 일치도가 높아지는 대신 품질이 저하될 수 있습니다. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | 두 번째 단계에서 모델이 프롬프트를 얼마나 충실히 따를지 제어하는 안내 배율입니다. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | 동영상 이동 설정입니다. 허용 범위는 1.0–10.0입니다. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | 프레임 보간 설정입니다. 보간을 건너뛰려면 None을 선택하고, 수행할 모델을 지정합니다. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | 생성된 두 프레임 사이의 각 간격에 보간된 프레임을 0~4개 삽입합니다. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | 프레임 속도 조정 전환입니다. false이면 제공된 FPS를 유지하고, true이면 보간된 프레임 수를 더한 값의 1배를 곱해 조정합니다. 따라서 프레임 1개를 보간하고 조정을 활성화하면 16 FPS가 32 FPS가 됩니다. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | 출력 동영상 품질 설정입니다. 값을 높일수록 파일 크기가 커지는 대신 시각적 품질이 향상됩니다. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | 동영상 기록 모드입니다. balanced는 속도와 품질의 절충을 제공합니다. 가장 작은 파일과 가장 느린 기록을 원하면 small을 선택합니다. 더 빠른 기록은 결과를 빨리 반환하지만 더 큰 파일을 만듭니다. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | 추론 중 적용할 LoRA 가중치입니다. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URL 또는 경로로 지정하는 LoRA 가중치 위치입니다. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | LoRA 가중치 이름입니다. Hugging Face 저장소에 safetensors 파일이 1개보다 많을 때만 필요합니다. `path`가 이러한 저장소를 식별할 때만 사용됩니다. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | 기본 모델에 병합하기 전에 LoRA 가중치에 적용되는 배수입니다. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | LoRA 가중치의 Transformer 대상입니다. 고노이즈 Transformer에는 'high', 저노이즈 Transformer에는 'low', 두 Transformer 모두에는 'both'를 선택합니다. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | 동영상 반전 전환입니다. true이면 재생 방향을 반대로 바꿉니다. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | 끝 이미지를 가리키는 URL입니다. |

File parameters (`image`, `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",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

## 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/image-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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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/image-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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# 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/image-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/image-to-video/lora",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "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/image-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": 1006,
    "usd": "1.006",
    "charged": 1006,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "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": "The white dragon warrior stands still, eyes full of determination and strength. The camera slowly moves closer or circles around the warrior, highlighting the powerful presence and heroic spirit of the character.",
    "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} | 생성으로 만들어진 동영상 파일입니다. |
| `prompt` | string | 동영상 생성에 사용하는 텍스트 프롬프트입니다. |
| `seed` | integer | 생성 중 적용되는 시드 값입니다. |

## 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-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`): from $0.507 / run
- [Wan 3.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/image-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/image-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Image to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video`): from $0.082 / second
- [Kling 3.0 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/image-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/image-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/image-to-video.md) (`minimax/h3/image-to-video`): from $0.05 / second

## Links

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