# LTX Video-0.9.7 13B Distilled API

> טקסט לווידאו עם מודל 13B המזוקק הישן 0.9.7, עם תמיכה ב-LoRA ובמספרי פריימים ארוכים

יוצר וידאו לפי `prompt` נדרש באמצעות המודל המזוקק 0.9.7. הרזולוציה היא 480p או 720p, יחס הגובה-רוחב הוא 9:16, 1:1 או 16:9, ו-`num_frames` יכול להיות 9 עד 1441 בקצב של 1 עד 60 fps. כל אחד משני מעברי הדגימה נמשך 2 עד 12 צעדים. זמינים `loras` אופציונליים, מעבר פרטים נוסף והרחבת הנחיה.

- Model id: `ltx-video-13b-distilled`
- Made by: Lightricks
- Category: Text 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/ltx-video-13b-distilled`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx-video-13b-distilled`
- Docs page: https://doitong.com/he/developers/models/ltx-video-13b-distilled

## 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.

The full example input below costs $0.202 = 202 API credits (5.0417 s output video × $0.04).

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/ltx-video-13b-distilled` 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 |  |  | הוראות טקסט המנחות את היצירה. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | הוראות טקסט שליליות ליצירה. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | משקלי LoRA המוחלים במהלך היצירה. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | מיקום משקלי LoRA, הניתן ככתובת URL או כנתיב. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | שם משקל LoRA לבחירה בין כמה משקלים במאגר HuggingFace; נדרש רק במאגרים המכילים כמה משקלים. להגדרה זו אין השפעה אלא אם `path` מזהה מאגר HuggingFace. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | מכפיל המשנה את קנה המידה של משקל LoRA בעת טעינתו. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | רזולוציית וידאו הפלט. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `9:16`, `1:1`, `16:9` | יחס הגובה-רוחב של הווידאו שהתקבל. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed השולט באקראיות במהלך היצירה. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | מספר הפריימים הכולל של הווידאו. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | מספר שלבי ההסקה במעבר הראשון. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | מספר שלבי ההסקה במעבר השני. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | מספר שלבי ההסקה הראשוניים שיש להשמיט במהלך המעבר השני, ובכך להסיט את המעבר לעבודה על פרטים עדינים במקום על שינויים בקנה מידה גדול. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | קצב הפריימים של הווידאו. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | הרחבת ההנחיה באמצעות מודל שפה. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | היפוך סדר ההפעלה של הווידאו. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | מתג בדיקת בטיחות שהגדרת הכיבוי שלו מכובדת רק עבור חשבונות מורשים. כל הבקשות ללא הרשאה זו עוברות בדיקות בטיחות. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | מעבר עידון שני אופציונלי המשפר את פרטי הווידאו כאשר הוא מופעל. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | עוצמת נרמול מופע אדפטיבית (AdaIN), המאזנת בין עקביות צבע בהגדרות גבוהות לבין שונות צבע גדולה יותר בהגדרות נמוכות. היא פועלת על מקטעים שנוצרו מלבד הראשון, ומנרמלת את התפלגויות הצבעים לאורך הווידאו כדי לסייע במניעת עלייה הדרגתית ברוויה או בניגודיות. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | רמת דחיסת מיפוי הגוונים, הנעה מאי־דחיסה ב־0.0 ועד דחיסה מרבית ב־1.0. דחיסת הטווח הדינמי של הווידאו באופן זה משפרת את האיכות החזותית. |

## 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/ltx-video-13b-distilled?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/ltx-video-13b-distilled?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/ltx-video-13b-distilled", 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": "ltx-video-13b-distilled",
      "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": "ltx-video-13b-distilled",
  "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": 202,
    "usd": "0.202",
    "charged": 202,
    "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 cinematic fast-tracking shot follows a vintage, teal camper van as it descends a winding mountain trail. The van, slightly weathered but well-maintained, is the central focus, its retro design emphasized by the motion blur. Medium shot reveals the dusty, ochre trail, edged with vibrant green pine trees. Close-up on the van's tires shows the gravel spraying, highlighting the speed and rugged terrain. Sunlight filters through the trees, casting dappled shadows on the van and the trail. The background is a hazy, majestic mountain range bathed in warm, golden light. The overall mood is adventurous and exhilarating. High resolution 4k movie scene.",
    "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.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} | קובץ הווידאו שנוצר. |
| `prompt` | string | ההנחיה ששימשה ליצירת הפלט. |
| `seed` | integer | ערך Seed המוחל במהלך היצירה. |

## Related models

- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/image-to-video.md) (`ltx-video-13b-distilled/image-to-video`): from $0.04 / second of output video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend.md) (`ltx-video-13b-distilled/extend`): $0.04 / video
- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Multiconditioning](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/multiconditioning.md) (`ltx-video-13b-distilled/multiconditioning`): from $0.04 / second of output video
- [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
- [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
- [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/ltx-video-13b-distilled
- 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-video-13b-distilled
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx-video-13b-distilled