# Wan-2.2 Text-to-Video A14B with LoRAs API

> A14B טעקסט־צו־ווידעא מיט LoRA־שטיצע און אָפּציאָנאַלער פאַרקערט פּלייבאַק

שאַפֿט אַ ווידעא פֿון אַ טעקסט־`prompt` בשעת עס אַפּליקירט LoRA־ווייטס ליסטעד אין `loras`. `reverse_video` שפּילט דעם קליפּ צוריק. `num_frames` גייט פֿון 17 ביז 161, `resolution` איז 480p, 580p אָדער 720p, און דער אַספּעקט־פאַרהעלטעניש איז 16:9, 9:16 אָדער 1:1. Film אָדער rife אינטערפּאָלאַציע און צוויי גיידאַנס־סקיילס זענען בנימצא.

- Model id: `wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Text to Video
- Output: video
- Estimated price per run: from $0.507 / run (cheapest run $0.507 (507 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora`
- Docs page: https://doitong.com/yi/developers/models/wan/v2.2-a14b/text-to-video/lora

## Pricing

Price: **from $0.507 / 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 $0.507 = 507 API credits (1 request × 507 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/text-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

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | טעקסט־אינסטרוקציעס וואָס פירן ווידעא־גענערירונג. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | נעגאַטיווער פּראָמפּט געווענדט בײַ גענערירן אַ ווידעא. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 161 | ראַם־צאָל פֿאַר גענערירונג, מיט אַרײַנגערעכנטער ריי פֿון 17–161. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 4 – 60 | ראַם־קורס פֿון דער גענערירטער ווידעא, מיט ערלויבטע ווערטן פֿון 4 ביז 60; באַשטימען `adjust_fps_for_interpolation` צו false האַלט דעם קורס אומגעענדערט. מיט ינטערפּאָלאַציע און true (זײַן סטאַנדאַרט), מאַלטיפּליצירט דעם קורס מיט איינס פּלוס דער צאָל ינטערפּאָלירטע ראַמען צו באַקומען דעם לעצטן FPS. צום בײַשפּיל, 16 FPS מיט 1 ינטערפּאָלירטן ראַם ווערט 32 FPS. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | סיד וואָס מאכט גענערירונג רעפּראָדוצירבאַר. אויב מען שטעלט עס אויף None, ווערט אַ סיד ראַנדאָם אויסגעקליבן. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `580p`, `720p` | רעזולטאַט־ווידעא־רעזאָלוציע: 480p, 580p אָדער 720p. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `16:9`, `9:16`, `1:1` | אַספּעקט־פאַרהעלטעניש פֿון דער רעזולטאַט־ווידעא, 16:9 אָדער 9:16. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `27` | 2 – 40 | צאָל סאַמפּלינג־טריט, וואָס האַנדלט מער פּראַסעסירונג־צײַט פֿאַר בעסערע קוואַליטעט ווען די צאָל שטייגט. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | זיכערהייט־סקרינינג פֿון אַרײַנגעבונג פֿאַרן פּראַסעסינג, וואָס נאָר אָטעריזירטע אַקאַונץ מעגן אויסשליסן. בקשות אָן דערלויבעניש ווערן תּמיד סקרינירט; אַנדערש אַקטיווירט true סקרינינג. |
| `enable_output_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | קאָנטראָלירט זיכערהייט־סקרינינג פֿון דער גענערירטער ווידעא; true אַקטיווירט אַ קאָנטראָל נאָך גענערירונג. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | דערלויבט אַ גרויסן שפּראַך־מאָדעל צו באַרײַכערן דעם פּראָמפּט מיט פּרטים. די יקספּאַנשאַן ענדערט נישט דעם באַדײַט פֿונעם פּראָמפּט. |
| `acceleration` |  | enum (string) | no | `regular` | `none`, `regular` | אַקסעלעראַציע־באַשטעטיקונג, מיט 'regular' ווי דער רעקאָמענדירטער אויסקלייב. העכערע אַקסעלעראַציע קרבנות קוואַליטעט כּדי צו פֿאַרקירצן די גענערירונג־צײַט. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 1 – 10 | קלאַסיפֿייער־פֿרײַע גיידאַנס־שטאַרקייט, וואָס האַנדלט מעגלעכע קוואַליטעט־פֿאַרלוסט פֿאַר נעענטערן פּראָמפּט־אָפּקלײַב ווען די סקייל שטייגט. |
| `guidance_scale_2` |  | number | no | `4` | 1 – 10 | Guidance־סקייל וואָס קאָנטראָלירט ווי נאָענט דער מאָדעל גייט נאָך דעם פּראָמפּט אין זײַן צווייטן שטאַפּל. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | ווידעא־shift־באַשטעטיקונג, מיט דערלויבטער ריי פֿון 1.0–10.0. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `none`, `film`, `rife` | ראַם־ינטערפּאָלאַציע־באַשטעטיקונג: קלייַבן None צו איבערלאָזן ינטערפּאָלאַציע, אָדער ספּעציפיצירט דעם מאָדעל וואָס זאָל זי דורכפֿירן. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `1` | 0 – 4 | אַרײַנלייגן 0–4 ינטערפּאָלירטע ראַמען אין יעדן ריס צווישן צוויי גענערירטע ראַמען. |
| `adjust_fps_for_interpolation` |  | boolean | no | `true` |  | ראַם־קורס־אַדאַפּטאַציע־באַשטעטיקונג: false האַלט דעם צוגעשטעלטן FPS, בשעת true סקאַלירט אים מיט איינס פּלוס דער צאָל ינטערפּאָלירטע ראַמען. דערפֿאַר ווערט 16 FPS צו 32 FPS ווען 1 ראַם ווערט ינטערפּאָלירט און אַדאַפּטאַציע איז אַקטיוו. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | קוואַליטעט־באַשטעטיקונג פֿאַר דער רעזולטאַט־ווידעא, וואָס וועקסלט גרעסערע פֿײַלן פֿאַר בעסערע וויזועלע רעזולטאַטן ווען דער ווערט שטייגט. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | ווידעא־שרײַב־מאָדע, מיט balanced ווי אַ קאָמפּראָמיס צווישן גיכקייט און קוואַליטעט. קלייַבן small פֿאַר די קלענסטע פֿײַלן און די פּאַמעלעכסטע שרײַבונג; שנעלער שרײַבונג גיט רעזולטאַטן פריער אָבער שאַפֿט גרעסערע פֿײַלן. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale, transformer} | no | `[]` |  | LoRA־געוויכטן געווענדט בעת inference. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | אָרט פֿון די LoRA־וואָגען, ספּעציפֿיצירט ווי אַ URL אָדער פּאַט. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | LoRA־וואָג־נאָמען, נייטיק נאָר ווען אַ Hugging Face רעפּאָזיטאָריע אַנטהאַלט מער ווי 1 safetensors־פֿײַל. דער נאָמען ווערט גענוצט נאָר ווען `path` אידענטיפֿיצירט אַזאַ רעפּאָזיטאָריע. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | מולטיפּליקאַטאָר אָנגעווענדט אויף דער LoRA־וואָג איידער זי ווערט צונויפֿגעמישט מיטן באַזע־מאָדעל. |
| `loras[].transformer` |  | enum (string) | no | `high` | `high`, `low`, `both` | Transformer־ציל פֿאַר דעם LoRA־וואָג. קלייַבן 'high' פֿאַר דעם high-noise transformer, 'low' פֿאַר דעם low-noise transformer, אָדער 'both' צו לאָדן דעם וואָג אין ביידע transformers. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | ווידעא־אומקער־באַשטעטיקונג; true דרייט די פּלייבאַק איבער. |

## 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/wan/v2.2-a14b/text-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"
  }'

# 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/text-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"
  }),
});
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/wan/v2.2-a14b/text-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/text-to-video/lora",
      "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": "wan/v2.2-a14b/text-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": 507,
    "usd": "0.507",
    "charged": 507,
    "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 close-up of a young woman smiling gently in the rain, raindrops glistening on her face and eyelashes. The video captures the delicate details of her expression and the water droplets, with soft light reflecting off her skin in the rainy atmosphere.",
    "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} | ווידעא־פֿײַל געשאַפֿן דורך גענערירונג. |
| `prompt` | string | טעקסט־פּראָמפּט גענוצט צו גענערירן די ווידעא. |
| `seed` | integer | סיד־ווערט וואָס ווערט געווענדט בעת גענערירונג. |

## 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 v2.2 A14B Image-to-Video A14B with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora.md) (`wan/v2.2-a14b/image-to-video/lora`): from $1.006 / run
- [Wan 3.0 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/text-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/text-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Text to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video`): from $0.08 / second
- [Kling 3.0 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/text-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/text-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/text-to-video.md) (`minimax/h3/text-to-video`): from $0.05 / second

## Links

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