# Wan v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs API

> Wan 2.2 LoRA ağırlıklarını kabul eden ve klibi tersine çevirebilen A14B image-to-video

Bir `prompt` ile `image_url` görselini canlandırır; özel LoRA ağırlıkları `loras` üzerinden sağlanır. İsteğe bağlı `end_image_url` son kareyi sabitler, `reverse_video` sonucu geriye doğru oynatır. `num_frames` 17 ile 161, `resolution` 480p ile 720p arasındadır; en-boy oranı auto, 16:9, 9:16 veya 1:1 olabilir.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Image to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $1.006 / run (cheapest run $1.006 (1006 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/tr/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $1.006 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Estimated from the typical cost of one run. The quote is exactly what the run charges.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 480p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 580p: base price × 2
- When `num_frames` > 81 and `resolution` = 720p: base price × 2

The full example input below costs $1.006 = 1006 API credits (1 request × 1006 API credits).

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/wan/v2.2-a14b/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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Kaynak görsel URL'si; seçilen en-boy oranı ön işleme gerekip gerekmediğini belirler: uyuşmazlık, yeniden boyutlandırmanın ardından merkezden kırpmayı tetikler. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Video üretimine yön veren metin yönergeleri. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | 17–161 dahil aralığında üretim kare sayısı. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | 4 ile 60 arasındaki değerleri kabul eden üretilen video kare hızı; `adjust_fps_for_interpolation` false olarak ayarlanırsa bu hızı değiştirmeden korur. Enterpolasyon kullanılırken `adjust_fps_for_interpolation` true olduğunda (varsayılanı budur), son FPS değerini elde etmek için bu hızı enterpole edilen kare sayısının bir fazlasıyla çarpın. Örneğin, 1 enterpolasyonlu kare ile 16 FPS, 32 FPS olur. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Video üretilirken uygulanan negatif istem. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Üretimi tekrarlanabilir kılan seed. None olarak ayarlanması seed'in rastgele seçilmesini sağlar. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | Çıktı video çözünürlüğü: 480p, 580p veya 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | 'auto' olarak ayarlandığında girdi görselinden otomatik seçilen üretilen videonun oranları. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | Sayı arttıkça daha uzun işlem süresi karşılığında daha iyi kalite sunan örnekleme adımı sayısı. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | İşleme öncesi girdi güvenlik taraması; yalnızca yetkili hesaplar bunu kapatabilir. Yetkisi olmayan istekler her zaman taranır; aksi halde true taramayı etkinleştirir. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Üretilen videonun güvenlik taramasını denetler; true ayarı üretim sonrası kontrolü etkinleştirir. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Büyük dil modelinin istemi ayrıntılarla zenginleştirmesine izin verir. Bu genişletmenin etkinleştirilmesi istemin anlamını değiştirmez. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | Önerilen seçenek 'regular' olan hızlandırma ayarı. Hızlandırmayı artırmak, üretim süresini kısaltmak için kaliteden ödün verir. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | Ölçek arttıkça olası kalite kaybı karşılığında istemle daha yakın eşleşme sağlayan sınıflandırıcısız yönlendirme gücü. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Modelin ikinci aşamada istemi ne ölçüde izleyeceğini denetleyen yönlendirme ölçeği. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | 1.0–10.0 aralığında izin verilen video kaydırma ayarı. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | Kare enterpolasyonu ayarı: enterpolasyonu atlamak için None seçin veya gerçekleştirecek modeli belirtin. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | Üretilen her iki kare arasındaki her boşluğa 0–4 enterpolasyonlu kare ekleyin. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | Kare hızı ayarlama anahtarı: false sağlanan FPS'yi korur; true bunu enterpolasyonlu kare sayısının bir fazlasıyla ölçekler. Böylece 1 kare enterpole edilip ayarlama etkinleştirildiğinde 16 FPS, 32 FPS olur. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Ayar arttıkça daha büyük dosyalar karşılığında daha iyi görseller sağlayan çıktı video kalitesi ayarı. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | balanced hız ve kalite arasında denge sunan video yazma modu. En küçük dosyalar ve en yavaş yazma için small seçin; daha hızlı yazma sonuçları erken döndürür ancak daha büyük dosyalar oluşturur. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | Çıkarım sırasında uygulanan LoRA ağırlıkları. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URL veya yol olarak belirtilen LoRA ağırlıklarının konumu. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Bir Hugging Face deposu 1'den fazla safetensors dosyası içerdiğinde gerekli olan LoRA ağırlık adı. Bu ad yalnızca `path` böyle bir depoyu tanımladığında kullanılır. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | LoRA ağırlığı temel modele birleştirilmeden önce uygulanan çarpan. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | LoRA ağırlığı için transformer hedefi. Yüksek gürültülü transformer için 'high', düşük gürültülü transformer için 'low' veya ağırlığı her iki transformer'a yüklemek için 'both' seçin. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | Video ters çevirme anahtarı; true oynatmayı tersine çevirir. |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | Bitiş görseline işaret eden URL. |

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
{
  "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
{
  "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/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora?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",
    "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/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora?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",
    "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 = {
    "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/wan/v2.2-a14b/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": "wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora",
      "input": {
        "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": "wan/v2.2-a14b/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": 1006,
    "usd": "1.006",
    "charged": 1006,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "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
    },
    "prompt": "The white dragon warrior stands still, eyes full of determination and strength. The camera slowly moves closer or circles around the warrior, highlighting the powerful presence and heroic spirit of the character.",
    "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} | Üretimle oluşturulan video dosyası. |
| `prompt` | string | Videoyu üretmek için kullanılan metin istemi. |
| `seed` | integer | Üretim sırasında uygulanan seed değeri. |

## Related models

- [Wan v2.2 A14B Text-to-Image A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-image/lora`): $0.05 / image
- [Wan-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`): from $0.507 / run
- [Wan 3.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/image-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/image-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Image to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video`): from $0.082 / second
- [Kling 3.0 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/image-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/image-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/image-to-video.md) (`minimax/h3/image-to-video`): from $0.05 / second

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/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=wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora