# Ltx 2.3 Quality · Reference Video to Video · LoRA API

> Temel sürüm gibi referans videodan üretim yapar, ancak en fazla 3 özel LoRA uygular

Hareket ve yapı için zorunlu bir `prompt` ile referans `video_url` üzerinden video üretir; ayrıca her biri en fazla 3 GB olan en fazla 3 LoRA dosyası içeren `loras` gerekir. İsteğe bağlı ilk, orta ve son ana kare görselleri (`image_url`, `mid_image_url`, `end_image_url`) görünümü sabitler. `video_strength` ve `strength` 0 to 1, `num_frames` ise 9 to 481 arasındadır.

- Model id: `ltx-2.3-quality/reference-video-to-video/lora`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00271 / megapixel of output video (cheapest run $0.003 (3 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/tr/developers/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video/lora

## Pricing

Price: **$0.00271 / 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 $0.304 = 304 API credits (112 MP output video × $0.002708).

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-quality/reference-video-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. |
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | Hareketi ve yapıyı yönlendirmek için kullanılan referans videoya işaret eden URL. |
| `control_video_url` |  | string (video URL) \| null | no |  |  | `skip_control_preprocess` ile birlikte sağlandığında yerleşik kontrol tahmini yerine kullanılan isteğe bağlı, önceden hesaplanmış kontrol videosu. Çıktı boyutlarına ve kare sayısına uyacak şekilde yeniden örneklendirildikten sonra doğrudan kontrol sinyali olur. Video, örneğin önceden oluşturulmuş bir derinlik, kenar veya poz bileşimi içerebilir. |
| `skip_control_preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | Derinlik, kenar veya pozu dahili olarak tahmin etmek yerine `control_video_url` kullanan doğrudan kontrol modu; bu URL olmadan ayar yok sayılır. Bu modda çıktı boyutlandırması, RGB ve kontrol videolarını eşleştirmek için 64 hizalamalı açık boyutları kullanır; `auto` ise LTX sınırları içinde kaynak boyutlarını ve en-boy oranını alır. |
| `preserve_original_video` |  | boolean | no | `false` |  | Yalnızca `skip_control_preprocess`, `video_url` ve `control_video_url` ile kullanılabilen orijinal video koruma modu. Varsayılan olarak devre dışıdır ve standart kontrol işlemesini korur; etkinleştirildiğinde üretimi `video_url` üzerinden başlatırken `control_video_url` içindeki yapısal yönlendirmeyi korur. `strength` üzerinden gürültü giderme, korunan miktarı belirler; düşük değerler daha fazla orijinal pikseli korur. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | İlk kare ana karesi olarak kullanılacak isteğe bağlı görsel sabitleme stili veya karakter kimliği. |
| `mid_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Klibin orta noktasına yakın isteğe bağlı görsel sabitleme görünümü; başlangıçtaki `image_url` ana karesini tamamlar. Görünümün kaymak yerine kamera hareketini izlemesine yardımcı olur; `image_url` gerektirir. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | Klibin son karesindeki isteğe bağlı görsel sabitleme görünümü. Kamera hareketi başlangıç görselinden farklı bir konumda sona erdiğinde kullanışlıdır; `image_url` gerektirir. |
| `video_strength` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Referans videodaki hareketi ve yapıyı değiştirme özgürlüğü bu koşullandırma gücüyle kontrol edilir: düşük değerler daha büyük değişikliklere izin verir. |
| `strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | `preserve_original_video` değerine bağlı etkisi olan referans-videodan-videoya örnekleme için gürültü giderme kontrolü. Bu mod kapalıyken yalnızca gürültü giderme zamanlamasını kısaltır; açıkken kaynak piksellerin dönüşümünü kontrol eder. 1.0 her şeyi yeniden üretir, düşük değerler daha fazlasını korur (örneğin 0.5 yaklaşık %50'yi korur). |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | IC-LoRA çözünürlük ile kare sayısının çarpımına dayalı kararlılık bütçesine tabi çıktı kare sayısı. 422 yanıtı bu bütçenin aşıldığını gösterir: çözünürlüğü veya `num_frames` değerini azaltın. Bütçe 720p sınıfı boyutlarda yaklaşık 150 kareye, daha küçük boyutlarda ise daha fazlasına izin verir. |
| `resolution` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `auto` | `auto`, `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Kararlı süreyi de etkileyen çıktı video boyutları: daha küçük boyutlar daha fazla kareye, büyük boyutlar ise daha düşük üst sınıra izin verir. Yerleşik kontrol tahmini boyutu resmi kontrol iş akışına yakın tutar; `skip_control_preprocess` ve `control_video_url` üzerinden doğrudan kontrol ise 64px hizalamalı açık boyutları kullanır. Doğrudan kontrol modunda `auto`, LTX sınırları içinde kaynak boyutlarını ve en-boy oranını alır. |
| `frames_per_second` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | Saniyedeki kare sayısıyla ölçülen çıktı video kare hızı. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `15` | 8 – 30 | Çalıştırılacak çıkarım adımı sayısını en fazla 30 olacak şekilde ayarlayın; değiştirilmediğinde 15 kullanılır. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 1 – 20 | Bu ölçeği kullanarak classifier-free guidance'ı ayarlayın; varsayılan ayarı yüksek kaliteyi ve hızlı üretimi hedefler. |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | Döndürülen MP4 için ses parçası geçişi: kapalı olduğunda yalnızca video dosyası, açık olduğunda ses içeren dosya üretir. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `color distortion, overexposure, static, blurry details, subtitles, style, artwork, painting, frame, still, dim overall tone, worst quality, low quality, JPEG compression artifacts, ugly, mutilated, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, motionless frame, cluttered background, three legs, crowded background, walking backwards` |  | Üretimin kaçınması gerekenleri belirten negatif istem. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Üretimi tekrarlanabilir kılan seed. None olarak ayarlanması seed'in rastgele seçilmesini sağlar. |
| `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_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Çıktı videoya uygulanan kalite ön ayarı. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Sonuç videosunun yazma modu. |
| `loras` |  | array of object {path, scale, transformer} | yes |  | ≤ 3 items | LTX-2.3 için her biri 3 GB ile sınırlı ve en fazla 3 öğeye izin verilen LoRA eklemeleri. Yükleme yalnızca registry'nin SSRF güvenli indiricisi her yolu aldıktan sonra gerçekleşir. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  | ≤ 2048 characters | 3 GB'dan büyük olmayan bir LoRA .safetensors dosyası için doğrudan HTTP(S) URL'si. Yüklemeden önce SSRF güvenli indiriciyle alma işlemi yapılır. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | Bu güç 0.0–2.0 aralığında arttıkça LoRA'nın üretilen video üzerindeki etkisi artar. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `both` | `high`, `low`, `both` | Transformer seçim işareti: 'both', yalnızca bir transformer'a sahip model nedeniyle LTX-2.3 kullanan hemen herkes için uygundur. İşaret, birden çok transformer içeren gelecekteki mimarileri desteklemek için vardır. |

File parameters (`video`, `control_video_url`, `image`, `mid_image_url`, `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",
  "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

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",
  "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

## 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-quality/reference-video-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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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-quality/reference-video-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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }),
});
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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-2.3-quality/reference-video-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-quality/reference-video-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",
        "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
      },
      "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-quality/reference-video-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": 304,
    "usd": "0.304",
    "charged": 304,
    "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",
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  },
  "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
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "string"
  },
  "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} | Model tarafından üretilen video. |
| `seed` | integer | Üretim sırasında uygulanan gerçek seed. |
| `prompt` | string | Kullanımdan önce uygulanan tüm genişletmeleri içeren üretim istemi. |

## Related models

- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Ingredient](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/ingredient.md) (`ltx-2.3-quality/ingredient`): $0.00241 / 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
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [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/ltx-2.3-quality/reference-video-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-quality/reference-video-to-video/lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video/lora