# 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 juntamente com listas de `images` e `videos` de condicionamento, permitindo que várias referências moldem um único resultado. O resultado é 480p ou 720p com `aspect_ratio` auto, 9:16, 1:1 ou 16:9. `num_frames` varia 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-PT/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 da LoRA para selecionar entre vários pesos num repositório HuggingFace; só é necessário para repositórios que contenham vários pesos. Esta definição não tem efeito, exceto se `path` identificar um repositório HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Multiplicador que escala o peso LoRA ao ser carregado. |
| `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 | Contagem total de frames do vídeo. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | Contagem de passos de inferência da primeira passagem. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | Contagem de passos de inferência da segunda passagem. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | Contagem inicial de passos de inferência a omitir durante a segunda passagem, orientando-a para o trabalho de detalhe fino em vez de alterações em grande escala. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | Taxa de frames do vídeo. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | Expansão do prompt através de um modelo de linguagem. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Inversão da ordem de reprodução do vídeo. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Interruptor de verificação de segurança cuja desativação só é respeitada para contas autorizadas. Todos os pedidos sem essa autorização são submetidos a verificações de segurança. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | Segunda passagem opcional de aperfeiçoamento que melhora os detalhes do vídeo quando ativada. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Intensidade da normalização adaptativa de instâncias (AdaIN), equilibrando a consistência da cor em valores mais altos com maior variação de cor em valores mais baixos. Opera nos segmentos gerados, exceto o primeiro, normalizando as distribuições de cor ao longo do vídeo para ajudar a contrariar um aumento progressivo da saturação ou do contraste. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Nível de compressão do mapeamento de tons, desde nenhuma compressão em 0.0 até à compressão máxima em 1.0. Comprimir assim a gama dinâmica do vídeo melhora a qualidade visual. |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | Fator de taxa constante (CRF) usado para a compressão da entrada, que pode melhorar a qualidade do movimento ao aproximar o conteúdo multimédia fornecido dos dados de treino 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 através de um número de frame divisível por 8. |
| `images[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensidade do condicionamento: 0.0 desativa o condicionamento, enquanto 1.0 o aplica totalmente. |
| `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 este 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. No condicionamento RGB, ativá-lo não produz alterações. |
| `videos[].start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | Posição inicial do condicionamento no vídeo, especificada como um número de frame divisível por 8. |
| `videos[].strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Intensidade do condicionamento: 0.0 desativa o condicionamento, enquanto 1.0 o aplica totalmente. |
| `videos[].limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | Interruptor de limite de frames do vídeo: ativá-lo faz de `max_num_frames` o limite dos frames extraídos do vídeo. |
| `videos[].max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | Limite de frames usados do vídeo, com None a selecionar o vídeo inteiro em vez de uma contagem limitada de frames. |
| `videos[].resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | Interruptor de conversão da taxa de frames do vídeo: ativá-lo reamostra o vídeo à taxa especificada por `target_fps`. |
| `videos[].target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | Taxa de frames de reamostragem em FPS, aplicável apenas com `resample_fps` ativado. |
| `videos[].reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Inversão da ordem do vídeo para tarefas que exigem que o condicionamento siga os frames para trás. |

## 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} | Ficheiro de vídeo produzido pela geração. |
| `prompt` | string | Prompt utilizado para gerar a saída. |
| `seed` | integer | Valor da 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
- [Ltx 2.3 Quality · Clean Plate](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/clean-plate.md) (`ltx-2.3-quality/clean-plate`): $0.00241 / 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