# LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Multiconditioning API

> Geração 13B destilada 0.9.8 condicionada simultaneamente por várias imagens e vídeos, além de um prompt

Cria um vídeo a partir de um `prompt` obrigatório junto com listas de `images` e `videos` de condicionamento, permitindo que várias referências moldem um único resultado. A saída é 480p ou 720p, com `aspect_ratio` auto, 9:16, 1:1 ou 16:9. `num_frames` vai de 9 a 1441, e `loras` adiciona pesos personalizados.

- Model id: `ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per second of your output video: from $0.02 / second of output video (cheapest run $0.02 (20 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning`
- Docs page: https://doitong.com/pt-BR/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning

## Pricing

Price: **from $0.02 / second of output video** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per second 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 $0.101 = 101 API credits (5.0417 s output video × $0.02).

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/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning` 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 |  |  | Instruções de texto que orientam a geração. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | Instruções de texto negativas para a geração. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | Pesos LoRA aplicados durante a geração. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Localização dos pesos LoRA, fornecida como URL ou caminho. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nome do peso do LoRA para selecionar entre vários pesos em um repositório do HuggingFace; somente repositórios com vários pesos exigem esse valor. Esta configuração não tem efeito a menos que `path` identifique um repositório do HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Multiplicador que escala o peso LoRA durante o carregamento. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | Resolução do vídeo de saída. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `9:16`, `1:1`, `16:9`, `auto` | Proporção do vídeo. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed que controla a aleatoriedade durante a geração. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | Quantidade total de quadros do vídeo. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | Quantidade de etapas de inferência da primeira passagem. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | Quantidade de etapas de inferência da segunda passagem. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | Quantidade inicial de etapas de inferência a omitir durante a segunda passagem, direcionando essa passagem para o trabalho de detalhes finos em vez de mudanças em grande escala. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | Taxa de quadros do vídeo. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | Expansão do prompt por meio de um modelo de linguagem. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Inversão da ordem de reprodução do vídeo. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Alternância da verificação de segurança cuja configuração desativada só é respeitada para contas autorizadas. Todas as requisições sem essa autorização passam por verificações de segurança. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | Segunda passagem opcional de refinamento que melhora os detalhes do vídeo quando ativada. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Intensidade da normalização adaptativa de instância (AdaIN), equilibrando a consistência de cores em configurações maiores com maior variação de cores em configurações menores. Ela atua nos blocos gerados, exceto no primeiro, normalizando as distribuições de cores ao longo do vídeo para ajudar a combater um aumento progressivo de saturação ou contraste. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Nível de compressão do mapeamento de tons, variando de nenhuma compressão em 0.0 à compressão máxima em 1.0. Comprimir a faixa dinâmica do vídeo dessa forma melhora a qualidade visual. |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | Fator de taxa constante (CRF) usado para compressão da entrada, que pode melhorar a qualidade do movimento ao aproximar a mídia fornecida dos dados de treinamento do modelo. |
| `images` |  | array of object {image_url, start_frame_num, strength} | no | `[]` |  | Imagens de condicionamento fornecidas por URL. |
| `images[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | Imagem de condicionamento fornecida por URL. |
| `images[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | Posição inicial do condicionamento da imagem, especificada usando um número de quadro divisível por 8. |
| `images[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensidade do condicionamento: 0.0 desativa o condicionamento, enquanto 1.0 o aplica completamente. |
| `videos` |  | array of object {video_url, conditioning_type, preprocess, start_frame_num, strength, limit_num_frames, max_num_frames, resample_fps, target_fps, reverse_video} | no | `[]` |  | Vídeos fornecidos para condicionamento. |
| `videos[].video_url` |  | string (video URL) | yes |  |  | Vídeo de condicionamento fornecido por URL. |
| `videos[].conditioning_type` |  | enum (string) \| null | no | `rgb` | `rgb`, `depth`, `pose`, `canny` | Categoria de condicionamento de vídeo usada para escolher o pipeline de pré-processamento quando ele está ativado e para aplicar corretamente os pesos LoRA no contexto. |
| `videos[].preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | Ativa o pré-processamento para corresponder ao tipo de condicionamento do vídeo. Para condicionamento RGB, ativá-lo não faz alterações. |
| `videos[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | Posição inicial do condicionamento no vídeo, especificada como um número de quadro divisível por 8. |
| `videos[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensidade do condicionamento: 0.0 desativa o condicionamento, enquanto 1.0 o aplica completamente. |
| `videos[].limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | Chave do limite de quadros do vídeo: ativá-la torna `max_num_frames` o limite de quadros extraídos do vídeo. |
| `videos[].max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | Limite de uso de quadros do vídeo, com None selecionando o vídeo inteiro em vez de uma quantidade limitada de quadros. |
| `videos[].resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | Chave de conversão da taxa de quadros do vídeo: ativá-la reamostra o vídeo na taxa especificada por `target_fps`. |
| `videos[].target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | Taxa de quadros de reamostragem em FPS, aplicável somente com `resample_fps` ativado. |
| `videos[].reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Inversão da ordem do vídeo para tarefas que exigem que o condicionamento siga os quadros de trás para frente. |

## 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/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning?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/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning?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/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning", 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": "ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning",
      "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": "ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning",
  "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": 101,
    "usd": "0.101",
    "charged": 101,
    "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 vibrant, abstract composition featuring a person with outstretched arms, rendered in a kaleidoscope of colors against a deep, dark background. The figure is composed of intricate, swirling patterns reminiscent of a mosaic, with hues of orange, yellow, blue, and green that evoke the style of artists such as Wassily Kandinsky or Bridget Riley. The camera zooms into the face striking portrait of a man, reimagined through the lens of old-school video-game graphics. The subject's face is rendered in a kaleidoscope of colors, with bold blues and reds set against a vibrant yellow backdrop. His dark hair is pulled back, framing his profile in a dramatic pose.",
    "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} | Arquivo de vídeo produzido pela geração. |
| `prompt` | string | Prompt usado para gerar a saída. |
| `seed` | integer | Valor de seed aplicado durante a geração. |

## Related models

- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled.md) (`ltxv-13b-098-distilled`): from $0.02 / second of output video
- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/image-to-video.md) (`ltxv-13b-098-distilled/image-to-video`): from $0.02 / second of output video
- [LTX-Video 13B 0.9.8 Distilled · Extend](https://doitong.com/developers/models/ltxv-13b-098-distilled/extend.md) (`ltxv-13b-098-distilled/extend`): from $0.02 / second of output video
- [Ltx 2.3](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3/reframe.md) (`ltx-2.3/reframe`): from $0.10 / second of input video
- [LTX 2.3 22B](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
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- [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/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning
- 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=ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltxv-13b-098-distilled/multiconditioning