# LTX-2.3 22B Distilled · Image to Video · LoRA API

> สร้าง image-to-video แบบกลั่นด้วย LoRAs แบบกำหนดเอง การควบคุมความเข้ม และการอินเตอร์โพเลตไปข้างหน้าหรือย้อนกลับ

ทำให้ `image_url` เคลื่อนไหวจาก `prompt` และต้องมี `loras` สำหรับ LoRAs แบบกำหนดเอง `end_image_url`, `image_strength`, `end_image_strength` และ `interpolation_direction` กำหนดลักษณะการเคลื่อนของคลิประหว่างเฟรมเริ่มต้นและเฟรมสิ้นสุด `num_frames` อยู่ระหว่าง 9 ถึง 481 และสามารถสร้างเสียงได้

- Model id: `ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video/lora`
- Made by: Lightricks
- Category: Image to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00141 / megapixel of output video (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **$0.00141 / 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 $0.179 = 179 API credits (127 MP output video × $0.001405).

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/distilled/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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | พรอมต์ที่ใช้ชี้นำการสร้าง |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL ของรูปภาพต้นทางที่ใช้สร้างวิดีโอ |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL ของรูปภาพที่กำหนดเฟรมสิ้นสุดของวิดีโอ |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | จำนวนเฟรมของเอาต์พุตที่สร้าง |
| `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` | ขนาดของวิดีโอที่สร้างขึ้น |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | ควบคุมว่าจะให้วิดีโอมีเสียงที่สร้างขึ้นหรือไม่ |
| `use_multiscale` |  | boolean | no | `true` |  | ตัวเลือกการสร้างหลายสเกลเพื่อเพิ่มความสอดคล้องและรายละเอียด เมื่อเป็น True วิดีโอขนาดเล็กเบื้องต้นจะช่วยชี้นำการสร้างครั้งที่สอง ซึ่งมีขนาดเท่ากับหรือใหญ่กว่าขนาดที่ขอ |
| `fps` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | อัตราเฟรมของวิดีโอเอาต์พุต วัดเป็นเฟรมต่อวินาที |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `ltx2` | `ltx2`, `linear_quadratic`, `beta` | การเลือก scheduler |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `none` | `none`, `regular`, `high`, `full` | ระดับการเร่งความเร็วที่ใช้กับการประมวลผล |
| `camera_lora` |  | enum (string) | no | `none` | `dolly_in`, `dolly_out`, `dolly_left`, `dolly_right`, `jib_up`, `jib_down`, `static`, `none` | การเลือก Camera LoRA เพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวในวิดีโอที่สร้างได้แม่นยำกว่าการใช้พรอมต์การเคลื่อนไหวของกล้องเพียงอย่างเดียว |
| `camera_lora_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | ความแรงของ Camera LoRA เพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวในวิดีโอที่สร้างได้แม่นยำกว่าการใช้พรอมต์การเคลื่อนไหวของกล้องเพียงอย่างเดียว |
| `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` |  | พรอมต์เชิงลบที่ใช้ระหว่างการสร้างวิดีโอ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | ค่า Seed ที่เริ่มต้นการสร้างตัวเลขสุ่ม |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การขยายพรอมต์หรือไม่ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การตรวจสอบความปลอดภัยหรือไม่ |
| `video_output_type` |  | enum (string) | no | `X264 (.mp4)` | `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)` | ประเภทเอาต์พุตของวิดีโอผลลัพธ์ |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | ระดับคุณภาพของวิดีโอผลลัพธ์ |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | โหมดการเขียนสำหรับวิดีโอผลลัพธ์ |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | yes |  |  | การเลือก LoRA สำหรับการสร้าง |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ซึ่งระบุเป็น URL หรือ HuggingFace repository ID ในรูปแบบ owner/repo |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | ชื่อของน้ำหนัก LoRA สำหรับเลือกจากน้ำหนักหลายรายการใน HuggingFace repository ต้องระบุเฉพาะ repository ที่มีน้ำหนักหลายรายการเท่านั้น การตั้งค่านี้ไม่มีผลเว้นแต่ `path` จะระบุ HuggingFace repository |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | ปัจจัยการปรับสเกลที่ใช้กับ LoRA ตั้งแต่ 0.0 ถึง 4.0 |
| `distill_lora_second_pass_scale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | ควบคุมสเกล distill LoRA สำหรับทุกครั้งที่ประมวลผลหลังจากครั้งแรก |
| `interpolation_direction` |  | enum (string) | no | `forward` | `forward`, `backward` | ทิศทางการอินเตอร์โพเลชันสำหรับลำดับรูปภาพ 'Forward' จะเคลื่อนจากรูปภาพเริ่มต้นไปยังรูปภาพสิ้นสุด ส่วน 'Backward' จะย้อนลำดับนั้น |
| `image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | ความแรงของอิทธิพลของรูปภาพต่อการสร้างวิดีโอ |
| `end_image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | ควบคุมว่าเฟรมสิ้นสุดมีอิทธิพลต่อวิดีโอที่สร้างมากเพียงใด |

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

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",
  "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/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-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",
    "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/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-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",
    "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 = {
    "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",
    "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/ltx-2.3-22b/distilled/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": "ltx-2.3-22b/distilled/image-to-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",
        "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": "ltx-2.3-22b/distilled/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": 179,
    "usd": "0.179",
    "charged": 179,
    "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",
    "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,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "fps": 1.0,
      "duration": 5,
      "num_frames": 1
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "Continue the scene naturally, maintaining the same style and motion."
  },
  "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} | วิดีโอที่โมเดลสร้าง |
| `seed` | integer | ค่า Seed ที่ใช้เริ่มต้นการสร้างตัวเลขสุ่ม |
| `prompt` | string | พรอมต์ที่ใช้ชี้นำการสร้าง |

## Related models

- [LTX-2.3 22B Distilled · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/text-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/text-to-video`): $0.00121 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/text-to-video/lora`): $0.00141 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/image-to-video`): $0.00121 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Reference Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/reference-video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/reference-video-to-video`): $0.00121 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Reference Video to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/reference-video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/reference-video-to-video/lora`): $0.00141 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/video-to-video`): $0.00121 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Video to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/video-to-video/lora`): $0.00141 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B Distilled · Audio to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/distilled/audio-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/distilled/audio-to-video`): $0.00121 / megapixel of output video

## Links

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