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

> Animasyona zorunlu `loras` girdisindeki özel LoRA'ları uygulayan görüntüden videoya üretim

`image_url` görüntüsünü bir `prompt` doğrultusunda canlandırır ve özel LoRA stili veya davranışı için `loras` gerektirir. Hedef son kare için `end_image_url` isteğe bağlıdır. `num_frames` 9 to 481 aralığındadır; ses üretimi, kamera LoRA seçenekleri ve standart yönlendirme ve zamanlayıcı ayarları sunulur.

- Model id: `ltx-2.3-22b/image-to-video/lora`
- Made by: Lightricks
- Category: Image to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00181 / megapixel of output video (cheapest run $0.002 (2 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/tr/developers/models/ltx-2.3-22b/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **$0.00181 / 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 $0.23 = 230 API credits (127 MP output video × $0.001805).

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/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 |  |  | Üretime yön vermek için kullanılan istem. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Videoyu üretmek için kullanılan kaynak görselin URL'si. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | Videonun bitiş karesini tanımlayan görsel URL'si. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | Üretilen çıktının kare sayısı. |
| `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` | Oluşturulan videonun boyutları. |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | Videoya üretilen sesin dahil edilip edilmeyeceğini kontrol eder. |
| `use_multiscale` |  | boolean | no | `true` |  | Tutarlılığı ve ayrıntıyı iyileştiren çok ölçekli üretim geçişi. True olduğunda, boyutu istenen boyutlara eşit veya daha büyük olan ikinci üretime, ön hazırlık olarak daha küçük bir video rehberlik eder. |
| `fps` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | Saniye başına kare cinsinden ölçülen çıktı video kare hızı. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `40` | 8 – 50 | Gerçekleştirilen çıkarım adımı sayısı. |
| `video_cfg_scale` |  | number | no | `3` | 1 – 20 | Video yönlendirme ayarı: üretilen içerikte daha fazla tutarlılık ve odak için artırın. Classifier-free guidance (CFG) kullanır. |
| `video_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Spatiotemporal Guidance (STG) ölçeği üzerinden video tutarlılığı ve odak denetimi; her iki özelliği güçlendirmek için ayarı artırın. |
| `video_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Classifier-free guidance ile spatiotemporal guidance arasındaki dengeyi oran olarak ayarlayan video yeniden ölçekleme ayarı. |
| `video_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | Video ve ses katkılarını oran olarak dengeleyen video kip ayarı. |
| `audio_cfg_scale` |  | number | no | `7` | 1 – 20 | Ses yönlendirme ayarı: üretilen içerikte daha fazla tutarlılık ve odak için artırın. Classifier-free guidance (CFG) kullanır. |
| `audio_stg_scale` |  | number | no | `0` | 0 – 20 | Spatiotemporal Guidance (STG) ölçeği üzerinden ses tutarlılığı ve odak denetimi; her iki özelliği güçlendirmek için ayarı artırın. |
| `audio_rescaling_scale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Classifier-free guidance ile spatiotemporal guidance arasındaki dengeyi oran olarak ayarlayan ses yeniden ölçekleme ayarı. |
| `audio_modality_scale` |  | number | no | `3` | 0 – 10 | Video ve ses katkılarını oran olarak dengeleyen ses kip ayarı. |
| `gradient_estimation_gamma` |  | number | no | `2` | 0 – 10 | Gürültü giderme gradyanı tahmini ayarı: 0, tahmini kapatır; diğer değerlerde değer gamma'yı belirtir. |
| `use_restart_sampling` |  | boolean | no | `false` |  | Potansiyel olarak daha iyi video kalitesi için yeniden başlatmalı örnekleme geçişi: etkinleştirildiğinde her gürültü giderme adımında biraz gürültü ekler. |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `ltx2` | `ltx2`, `linear_quadratic`, `beta` | Zamanlayıcı seçimi. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular`, `high`, `full` | İşlemeye uygulanan hızlandırma düzeyi. |
| `camera_lora` |  | enum (string) | no | `none` | `dolly_in`, `dolly_out`, `dolly_left`, `dolly_right`, `jib_up`, `jib_down`, `static`, `none` | Üretilen videodaki hareketi yalnızca kamera hareketi istemlerinden daha hassas biçimde denetlemek için kamera LoRA seçimi. |
| `camera_lora_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Üretilen videodaki hareketi yalnızca kamera hareketi istemlerinden daha hassas biçimde denetlemek için kamera LoRA gücü. |
| `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` |  | Video üretimi sırasında kullanılan negatif istem. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Rastgele sayı üretimini başlatan seed değeri. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | İstem genişletmenin etkin olup olmadığını denetler. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Güvenlik denetiminin etkin olup olmadığını denetler. |
| `video_output_type` |  | enum (string) | no | `X264 (.mp4)` | `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)` | Sonuç videosunun çıktı türü. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Sonuç videosunun kalite düzeyi. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Sonuç videosunun yazma modu. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | yes |  |  | Üretim için LoRA seçimi. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URL veya owner/repo biçimindeki HuggingFace repository kimliği olarak verilen LoRA ağırlıklarının konumu. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Bir HuggingFace repository'sindeki birden çok ağırlık arasından seçim yapmak için LoRA ağırlık adı; yalnızca birden çok ağırlık içeren repository'lerde gereklidir. `path` bir HuggingFace repository'sini tanımlamadıkça bu ayarın etkisi yoktur. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | LoRA'ya uygulanan ölçekleme faktörü; 0.0 ile 4.0 arasındadır. |
| `distill_lora_first_pass_scale` |  | number | no | `0.2` | 0 – 1 | İlk geçişteki distill LoRA ölçeklemesini denetler; kapatmak için 0 kullanın. |
| `distill_lora_second_pass_scale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | İlk geçişten sonraki her geçiş için distill LoRA ölçeklemesini denetler. |
| `interpolation_direction` |  | enum (string) | no | `forward` | `forward`, `backward` | Görsel dizisinin enterpolasyon yönü. 'Forward', başlangıç görselinden bitiş görseline ilerler; 'Backward' bu sırayı tersine çevirir. |
| `image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Görselin video üretimi üzerindeki etkisinin gücü. |
| `end_image_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Bitiş görselinin üretilen videoyu ne ölçüde etkilediğini denetler. |

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/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/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/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/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/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": 230,
    "usd": "0.23",
    "charged": 230,
    "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} | Model tarafından üretilen video. |
| `seed` | integer | Rastgele sayı üretimini başlatmak için kullanılan seed değeri. |
| `prompt` | string | Üretime yön vermek için kullanılan istem. |

## Related models

- [LTX-2.3 22B · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/text-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/text-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/image-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/image-to-video`): $0.00161 / megapixel of output 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 22B · Extend Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video.md) (`ltx-2.3-22b/extend-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Extend Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/extend-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/extend-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Reference Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video
- [LTX-2.3 22B · Video to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/video-to-video.md) (`ltx-2.3-22b/video-to-video`): $0.00161 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/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/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/image-to-video/lora