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

> LoRA ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਉਲਟੇ ਪਲੇਬੈਕ ਵਾਲਾ A14B ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਵੀਡੀਓ

`prompt` ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ `loras` ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ LoRA ਵਜ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। `reverse_video` ਕਲਿੱਪ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। `num_frames` 17 ਤੋਂ 161 ਤੱਕ, `resolution` 480p, 580p ਜਾਂ 720p ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਸਪੈਕਟ ਰੇਸ਼ੋ 16:9, 9:16 ਜਾਂ 1:1 ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Film ਜਾਂ rife ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਦੋ ਗਾਈਡੈਂਸ ਸਕੇਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।

- 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/pa/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 |  |  | ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੈਕਸਟ ਹਦਾਇਤਾਂ। |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣ ਵੇਲੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ negative ਪ੍ਰੌਂਪਟ। |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਫ੍ਰੇਮ ਗਿਣਤੀ, 17–161 ਦੀ ਸਮਾਵੇਸ਼ੀ ਸੀਮਾ ਨਾਲ। |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਫ੍ਰੇਮ ਦਰ, 4 ਤੋਂ 60 ਤੱਕ ਦੇ ਮੁੱਲ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; `adjust_fps_for_interpolation` ਨੂੰ false ਸੈਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਦਰ ਬਿਨਾਂ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਵਰਤਣ ਅਤੇ `adjust_fps_for_interpolation` ਨੂੰ true ਰੱਖਣ 'ਤੇ (ਇਸ ਦਾ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਮੁੱਲ), ਅੰਤਿਮ FPS ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਦਰ ਨੂੰ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਕੀਤੇ ਫ੍ਰੇਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਧ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 1 ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਕੀਤੇ ਫ੍ਰੇਮ ਨਾਲ 16 FPS, 32 FPS ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸੀਡ। ਇਸਨੂੰ None ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੀਡ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀਡੀਓ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ: 480p, 580p, ਜਾਂ 720p। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਪੱਖ ਅਨੁਪਾਤ, 16:9 ਜਾਂ 9:16। |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Sampling ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ; ਗਿਣਤੀ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵੱਧ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਦਲੇ ਬਿਹਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਨਪੁੱਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਖਾਤੇ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਧਿਕਾਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ true ਜਾਂਚ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; true ਸੈਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਜਣਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜਾਂਚ ਚਾਲੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਨੂੰ ਸਮ੍ਰਿੱਧ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਇਹ ਵਿਸਤਾਰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਦਾ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ। |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | ਐਕਸਲੇਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 'regular' ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਚੋਣ ਹੈ। ਐਕਸਲੇਰੇਸ਼ਨ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸਿਰਜਣਾ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Classifier-free guidance ਦੀ ਤਾਕਤ; scale ਵਧਣ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਾਟ ਦੇ ਬਦਲੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮਿਲਾਪ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | ਗਾਈਡੈਂਸ ਸਕੇਲ, ਜੋ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਨੇੜਤਾ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਿਫ਼ਟ ਸੈਟਿੰਗ, ਜਿਸ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੀਮਾ 1.0–10.0 ਹੈ। |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | ਫ੍ਰੇਮ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ: ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਛੱਡਣ ਲਈ None ਚੁਣੋ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਦਰਸਾਓ। |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | ਹਰ ਦੋ ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਫ੍ਰੇਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ 0–4 ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਕੀਤੇ ਫ੍ਰੇਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | ਫ੍ਰੇਮ-ਦਰ ਸਮਾਯੋਜਨ ਟੌਗਲ: false ਦਿੱਤੀ ਗਈ FPS ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ true ਇਸਨੂੰ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਕੀਤੇ ਫ੍ਰੇਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਧ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, 1 ਫ੍ਰੇਮ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਮਾਯੋਜਨ ਚਾਲੂ ਹੋਣ 'ਤੇ 16 FPS, 32 FPS ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀਡੀਓ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੈਟਿੰਗ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੈਟਿੰਗ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਦੇ ਬਦਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਰਦੀ ਹੈ। |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | ਵੀਡੀਓ ਲਿਖਣ ਦਾ ਮੋਡ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ balanced ਗਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਹੌਲੀ ਲਿਖਤ ਲਈ small ਚੁਣੋ; ਤੇਜ਼ ਲਿਖਤ ਨਤੀਜੇ ਜਲਦੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਵੱਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | ਇਨਫ਼ਰੈਂਸ ਦੌਰਾਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ LoRA ਵਜ਼ਨ। |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | LoRA ਵਜ਼ਨਾਂ ਦਾ ਟਿਕਾਣਾ, URL ਜਾਂ ਪਾਥ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | LoRA ਵਜ਼ਨ ਨਾਮ, ਕੇਵਲ ਉਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ Hugging Face ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ ਵੱਧ safetensors ਫ਼ਾਈਲ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਨਾਮ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ `path` ਅਜਿਹੀ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ LoRA ਵਜ਼ਨ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਗੁਣਕ। |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | LoRA ਵਜ਼ਨ ਲਈ Transformer ਮੰਜ਼ਿਲ। ਹਾਈ-ਨੋਇਜ਼ Transformer ਲਈ 'high', ਲੋ-ਨੋਇਜ਼ Transformer ਲਈ 'low', ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ Transformers ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ 'both' ਚੁਣੋ। |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | ਵੀਡੀਓ ਰਿਵਰਸਲ ਟੌਗਲ; true ਪਲੇਬੈਕ ਨੂੰ ਉਲਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। |

## 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} | ਸਿਰਜਣਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਵੀਡੀਓ ਫ਼ਾਈਲ। |
| `prompt` | string | ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਪਾਠ ਪ੍ਰੌਂਪਟ। |
| `seed` | integer | ਸਿਰਜਣਾ ਦੌਰਾਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀਡ ਮੁੱਲ। |

## 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 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
- [FLUX 3 Max Text to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video`): from $0.08 / second
- [Kling 3.0 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/text-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/text-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/text-to-video.md) (`minimax/h3/text-to-video`): from $0.05 / second

## 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