# Wan VACE 14B API

> Modèle vidéo VACE 14B généraliste : choisissez une tâche (profondeur, pose, inpainting, outpainting, recadrage) avec de nombreuses entrées facultatives

Générateur et éditeur vidéo polyvalent sélectionné via `task` : carte de profondeur, pose, inpainting, outpainting ou recadrage. Les entrées incluent une `video_url` source, une vidéo ou une image de masque, `ref_image_urls`, ainsi que les URL des première et dernière images. `num_frames` va de 17 à 241 et `resolution` de 240p à 720p. Les échantillonneurs unipc, dpm++ et euler sont sélectionnables.

- Model id: `wan-vace-14b`
- Made by: Alibaba
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per second of your output video: from $0.04 / second of output video (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/wan-vace-14b`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/wan-vace-14b`
- Docs page: https://doitong.com/fr/developers/models/wan-vace-14b

## Pricing

Price: **from $0.04 / second of output video** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per second 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.

Price by tier:

- 240p: $0.04 / second of output video
- 360p: $0.04 / second of output video
- 480p: $0.04 / second of output video
- 580p: $0.06 / second of output video
- auto: $0.08 / second of output video
- 720p: $0.08 / second of output video

The full example input below costs $0.405 = 405 API credits (5.0625 s output video × $0.08 (auto)).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/wan-vace-14b` 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 |  |  | Instructions textuelles qui guident la génération vidéo. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `letterboxing, borders, black bars, bright colors, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, artwork, painting, picture, still, overall gray, worst quality, low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, still picture, cluttered background, three legs, many people in the background, walking backwards` |  | Prompt négatif appliqué lors de la génération d'une vidéo. |
| `match_input_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | Source du nombre d'images de la vidéo générée : false utilise `num_frames`, tandis que true reprend le nombre d'images de la vidéo d'entrée. |
| `num_frames` |  | integer | no | `81` | 17 – 241 | Nombre d'images de sortie, dans une plage inclusive de 81–241. |
| `match_input_frames_per_second` |  | boolean | no | `false` |  | Source de la fréquence d'images de la vidéo générée : false utilise `frames_per_second`, tandis que true reprend la fréquence d'images de la vidéo d'entrée. |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 5 – 30 | Fréquence d'images de la vidéo générée, appliquée uniquement lorsque `match_input_frames_per_second` n'est pas true ; valeurs acceptées : 5–30 images par seconde. |
| `task` |  | enum (string) | no | `depth` | `depth`, `pose`, `inpainting`, `outpainting`, `reframe` | Type de tâche effectuée par le modèle. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed rendant la génération reproductible. La valeur None sélectionne un seed aléatoire. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `240p`, `360p`, `480p`, `580p`, `720p` | Résolution de la vidéo de sortie. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `auto`, `16:9`, `1:1`, `9:16` | Format d'image de la vidéo obtenue. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `30` | 2 – 50 | Nombre d'étapes d'échantillonnage, avec un temps de traitement plus long pour une meilleure qualité lorsque le nombre augmente. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | Intensité d'alignement du prompt contrôlée par le guidage sans classifieur ; l'augmenter incite les images générées à suivre plus fidèlement le texte. |
| `sampler` |  | enum (string) | no | `unipc` | `unipc`, `dpm++`, `euler` | Sampler utilisé lors de la génération vidéo. |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 15 | Paramètre de décalage appliqué lors de la génération vidéo. |
| `video_url` | `video` | string (video URL) \| null | no |  |  | Référence vidéo pour le modèle, fournie sous forme d'URL pointant vers le fichier source lorsqu'elle est fournie. |
| `mask_video_url` |  | string (video URL) \| null | no |  |  | Référence de masque pour le modèle, fournie sous forme d'URL pointant vers le fichier source lorsqu'elle est fournie. |
| `mask_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Masque de guidage fourni par une URL de fichier, prioritaire sur l'URL de la vidéo de masque lorsqu'il est présent. Le modèle utilise ce masque pour guider la création de la vidéo masquée. |
| `ref_image_urls` |  | array of image URL | no |  |  | URL facultatives d'images source fournissant au modèle des images de référence. |
| `first_frame_url` | `image` | string \| null | no |  |  | Première image de référence facultative fournie par URL pour le traitement de la vidéo par le modèle. |
| `last_frame_url` | `end_image` | string \| null | no |  |  | Dernière image de référence facultative fournie par URL pour le traitement de la vidéo par le modèle. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Commutateur de contrôle de sécurité dont la désactivation nécessite l’autorisation du compte. Sans cette autorisation, chaque requête est contrôlée quel que soit le réglage ; true active le contrôle. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle l’activation de l’expansion du prompt. |
| `preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle le prétraitement de la vidéo d'entrée. |
| `acceleration` |  | enum (string) \| null | no | `regular` | `none`, `low`, `regular` | Paramètre d'accélération de l'inférence, avec le choix entre 'none' et 'regular' : le traitement accéléré améliore considérablement la vitesse au prix d'une très légère modification de la sortie. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | Niveau de qualité de la vidéo résultante. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | Mode d’écriture de la vidéo résultante. |
| `num_interpolated_frames` |  | integer | no | `0` | 0 – 5 | Nombre d'interpolations : 0 conserve les images originales sans interpolation ; les autres valeurs indiquent le nombre d'images intermédiaires à générer entre elles. |
| `temporal_downsample_factor` |  | integer | no | `0` | 0 – 5 | Facteur de suppression d'images vidéo, exprimé comme un entier, avec suréchantillonnage automatique appliqué une fois pour chaque facteur de sous-échantillonnage. Utilisez 0 pour désactiver le sous-échantillonnage temporel. |
| `enable_auto_downsample` |  | boolean | no | `false` |  | Adaptation automatique du nombre d'images : l'activer permet au modèle de traiter une vidéo sous-échantillonnée temporellement d'une longueur appropriée, puis l'interpolation restaure le nombre d'images original. |
| `auto_downsample_min_fps` |  | number | no | `15` | 1 – 60 | Fréquence d'images minimale, en images par seconde, autorisée après le sous-échantillonnage. Pour les séquences à faible mouvement, réduire cette valeur permet un sous-échantillonnage plus important et des séquences plus longues ; les mouvements très rapides peuvent nécessiter une valeur supérieure, bien que la valeur par défaut convienne à la plupart des vidéos. Le sous-échantillonnage automatique utilise ce seuil pour rechercher le facteur le plus faible qui préserve les détails. |
| `interpolator_model` |  | enum (string) | no | `film` | `rife`, `film` | Sélection du modèle d'interpolation d'images : 'rife' ou 'film'. |
| `transparency_mode` |  | enum (string) | no | `content_aware` | `content_aware`, `white`, `black` | Gestion de la transparence des images de début et de fin, déterminant la manière dont leurs régions transparentes sont remplies. |
| `return_frames_zip` |  | boolean | no | `false` |  | Contrôle si une archive ZIP contenant chaque image générée est également renvoyée ; activée lorsque la valeur est true. |

File parameters (`video`, `mask_video_url`, `mask_image_url`, `ref_image_urls`) 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"
}
```

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.com/v1/run/wan-vace-14b?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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
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/wan-vace-14b?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.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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/wan-vace-14b", 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.com/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-vace-14b",
      "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-vace-14b",
  "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": 405,
    "usd": "0.405",
    "charged": 405,
    "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,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "fps": 1.0,
      "duration": 5,
      "num_frames": 1
    },
    "prompt": "string",
    "seed": 42,
    "frames_zip": {
      "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height, fps, duration, num_frames} | Fichier vidéo produit par la génération. |
| `prompt` | string | Prompt utilisé pour générer la sortie. |
| `seed` | integer | Valeur du seed appliquée pendant la génération. |
| `frames_zip` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Archive ZIP contenant chaque image vidéo, renvoyée sur demande. |

## Related models

- [Wan VACE 14B · Depth](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b/depth.md) (`wan-vace-14b/depth`): from $0.04 / second of output video
- [Wan VACE 14B · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b/inpainting.md) (`wan-vace-14b/inpainting`): from $0.04 / second of output video
- [Wan VACE 14B · Outpainting](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b/outpainting.md) (`wan-vace-14b/outpainting`): from $0.04 / second of output video
- [Wan VACE 14B · Pose](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b/pose.md) (`wan-vace-14b/pose`): from $0.04 / second of output video
- [Wan VACE 14B · Reframe](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b/reframe.md) (`wan-vace-14b/reframe`): from $0.04 / second of output video
- [Happy Horse Video Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/happy-horse/video-edit.md) (`alibaba/happy-horse/video-edit`): from $0.28 / second of input video
- [Wan 2.1 VACE Long Reframe](https://doitong.com/developers/models/wan-vace-apps/long-reframe.md) (`wan-vace-apps/long-reframe`): from $0.04 / 2 seconds of input video
- [Wan 2.2 VACE Fun A14B · Depth](https://doitong.com/developers/models/wan-22-vace-fun-a14b/depth.md) (`wan-22-vace-fun-a14b/depth`): from $0.05 / second of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan-vace-14b
- 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-vace-14b
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/wan-vace-14b