Luma Ray 3.2 Reframe
Intégrer
luma/agent/ray/v3.2/reframe
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?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",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/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",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe", 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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/fr-CA/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"input": {
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
}
}
Appelez le modèle Luma Ray 3.2 Reframe (luma/agent/ray/v3.2/reframe) par l’intermédiaire de Doitong API. Documentation pour les agents : https://doitong.com/fr-CA/developers/models/luma/agent/ray/v3.2/reframe.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
}
Si l’état de la réponse est "queued" ou "running", interrogez GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 jusqu’à ce qu’il soit "succeeded"; les fichiers se trouvent dans outputs[].url. POST https://api.doitong.com/v1/quote/luma/agent/ray/v3.2/reframe avec le même corps renvoie le prix exact avant l’exécution.
Fichiers comme dans l’exemple: 0,60 $ 600 crédits API vos fichiers sont mesurés avant l’exécution L’exécuter sur cette page
Votre nouvelle clé API. Elle est affichée uniquement maintenant et figure déjà dans le code et dans le champ de clé API ci-dessous. Gardez-la secrète : ne la mettez jamais dans du code qui s’exécute dans un navigateur.
Votre premier résultat apparaîtra ici
Créez une requête ci-dessous et exécutez-la avec votre clé API. Les sorties sont copiées dans notre stockage, conservées indéfiniment ou pendant 7 jours gratuitement.
Créer une requête
Les contrôles sont générés à partir du schéma du modèle. Le code et le prix se mettent à jour au fur et à mesure de vos modifications.
/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20
devis → 0,60 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?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",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/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",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe", 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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"input": {
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Exécuter cette requête
Votre clé reste dans ce navigateur : elle est envoyée uniquement au Doitong API et enregistrée dans localStorage uniquement si vous cochez Mémoriser. Obtenir une clé API
À propos de Luma Ray 3.2 Reframe
Prend un `video_url` (10 secondes ou moins), un `aspect_ratio` cible et un `prompt` décrivant ce qu’il faut peindre dans la zone nouvellement exposée. Les formats vont de 3:4 à 21:9, et `resolution` vaut 540p, 720p ou 1080p. `duration` reprend par défaut la durée source et peut être défini à 5s ou 10s. `source_position` place la séquence originale dans la nouvelle toile.
Paramètres
Envoyez soit le nom canonique, soit le nom natif, mais pas les deux. Noms canoniques
promptrequis
video_urlrequis
video
aspect_ratiorequis
resolutionfacultatif
durationfacultatif
source_positionfacultatif
source_position.x_normrequis
source_position.y_normrequis
source_position.w_normrequis
source_position.h_normrequis
enable_safety_checkerfacultatif
Les paramètres de fichier acceptent une URL publique https://, un URI data: jusqu’à 10 MB ou le file_url d’un téléversement. Fichiers
Sortie
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"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": 600,
"usd": "0.60",
"charged": 600,
"refunded": 0
},
"input": {
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
},
"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
},
"exr_file": {
"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
}
},
"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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
Champs de sortie
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}Vidéo produite par le modèle.
- exr_file
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullFichier EXR auxiliaire au format exporté par Luma : soit un fichier EXR, soit une archive ZIP. Il est généré lorsque exr_export vaut true.
Autres variantes de Luma Ray 3.2
Plus de modèles : Vidéo vers vidéo
Pour les agents IA : cette page en Markdown se trouve à https://doitong.com/fr-CA/developers/models/luma/agent/ray/v3.2/reframe.md. Tous les modèles et guides : https://doitong.com/developers/llms.txt