# LTX-2.3 22B Video Trainer API

> वैकल्पिक ऑडियो के साथ कस्टम वीडियो शैलियों और प्रभावों के लिए LTX-2.3 22B LoRA को प्रशिक्षित करता है

वीडियो या इमेज के zip से कस्टम शैलियों और प्रभावों के लिए LTX-2.3 22B मॉडल पर LoRA को प्रशिक्षित करता है; आदर्श रूप से 10 या अधिक फ़ाइलें होनी चाहिए। `number_of_steps` 100 से 6000 (डिफ़ॉल्ट 2000) तक होता है, `frame_rate` का डिफ़ॉल्ट 25 और `first_frame_conditioning_p` का डिफ़ॉल्ट 0.5 है। `with_audio` ऑडियो प्रशिक्षण को बाध्य या अक्षम करता है और `generate_audio_in_validation` प्रीव्यू में ऑडियो को नियंत्रित करता है।

- Model id: `ltx23-video-trainer`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0048 / step (cheapest run $9.60 (9600 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-video-trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-video-trainer`
- Docs page: https://doitong.com/hi/developers/models/ltx23-video-trainer

## Pricing

Price: **$0.0048 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $9.60 = 9600 API credits (2000 steps × 4.8 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.com/v1/quote/ltx23-video-trainer` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | केवल इमेज या केवल वीडियो वाले डेटासेट के लिए ZIP आर्काइव का URL; मिश्रित मीडिया वाले डेटासेट समर्थित नहीं हैं। 10 या अधिक फ़ाइल रखें; बड़ा संग्रह बेहतर है। इमेज के लिए .png, .jpg, .jpeg और वीडियो के लिए .mp4, .mov, .avi, .mkv एक्सटेंशन स्वीकार किए जाते हैं। मीडिया के साथ वैकल्पिक कैप्शन टेक्स्ट फ़ाइल भी दी जा सकती हैं। हर कैप्शन फ़ाइल का नाम उससे जुड़ी मीडिया फ़ाइल के नाम से मेल खाना चाहिए। |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA अनुकूलन रैंक, सेटिंग बढ़ने पर अधिक मेमोरी खपत के बदले अधिक क्षमता देता है। |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 6,000 | प्रशिक्षण चरणों की कुल संख्या। |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Optimization learning rate, जो बढ़ाने पर training में संभावित speedup और overfitting के जोखिम के बीच संतुलन बनाता है। |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | प्रत्येक प्रशिक्षण सैंपल के लिए फ़्रेम की संख्या। संख्या को 8 से विभाजित करने पर शेषफल 1 होना चाहिए; उदाहरण हैं 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97। |
| `frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | लक्षित वीडियो फ़्रेम दर, फ़्रेम प्रति सेकंड में मापी गई। |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन। रिज़ॉल्यूशन बढ़ाने पर मेमोरी की आवश्यकता बढ़ती है। |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | प्रशिक्षण आस्पेक्ट रेशियो। |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA शैली सक्रियण वाक्यांश, प्रशिक्षण के दौरान कैप्शन की शुरुआत में डाला जाता है। |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | सक्षम होने पर अनुरोधित FPS और फ़्रेम संख्या से मेल खाने के लिए वीडियो का स्वचालित समायोजन; इमेज डेटासेट अपरिवर्तित रहते हैं। |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | निर्धारित अवधि सीमा से अधिक लंबे वीडियो के लिए सीन विभाजन, true होने पर सक्षम। |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | दृश्य-विभाजन ट्रिगर, सेकंड में अवधि के रूप में व्यक्त: केवल सीमा से लंबे वीडियो विभाजित किए जाते हैं। |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | पूर्ण प्रशिक्षण रन से पहले वीडियो, इमेज और कैप्शन की जाँच के लिए प्रीप्रोसेसिंग निरीक्षण मोड। इसे सक्षम करने पर ट्रेनर प्रोसेस किए गए प्रशिक्षण डेटासेट को डाउनलोड किए जा सकने वाले आर्काइव में लौटाता है, ताकि मैन्युअल समीक्षा की जा सके। |
| `with_audio` |  | boolean \| null | no |  |  | वीडियो training के साथ ऑडियो training अनिवार्य करने के लिए True चुनें, या ऑडियो हटाने के लिए False चुनें। सेटिंग को उसके डिफ़ॉल्ट None पर छोड़ने पर, दिए गए वीडियो में ऑडियो होने या न होने के आधार पर चयन अपने-आप होता है। |
| `audio_normalize` |  | boolean | no | `true` |  | Peak-amplitude normalization, जिसे peaks को एक समान स्तर पर लाकर पूरे dataset में ऑडियो levels को consistent बनाने के लिए अनुशंसित किया जाता है। |
| `audio_preserve_pitch` |  | boolean | no | `true` |  | ऑडियो और वीडियो की लंबाई अलग होने पर pitch preservation: सक्षम होने पर time stretching या compression का उपयोग होता है; अक्षम होने पर trimming या silence padding का उपयोग किया जाता है। |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | training में first-frame conditioning के उपयोग की आवृत्ति बढ़ाकर image-to-video performance सुधारता है; यह value उस probability को सेट करती है। |
| `validation` |  | array of object {prompt, image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Training validation प्रॉम्प्ट list, जिसके इनपुट में या तो सभी इमेज शामिल होने चाहिए या सभी में इमेज नहीं होनी चाहिए। |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | मान्यकरण के दौरान उपयोग किया जाने वाला प्रॉम्प्ट। |
| `validation[].image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | image-to-video validation के लिए इमेज, जिसकी अनुमति तभी है जब हर अन्य validation इनपुट में भी इमेज शामिल हो। |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | validation के दौरान लागू किया जाने वाला negative प्रॉम्प्ट। |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | प्रत्येक मान्यकरण वीडियो के लिए फ़्रेम की संख्या। |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | लक्षित validation वीडियो फ़्रेम दर, फ़्रेम प्रति सेकंड में मापी गई। |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | मान्यकरण के दौरान उपयोग किया गया रिज़ॉल्यूशन। |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | मान्यकरण के दौरान उपयोग किया गया आस्पेक्ट रेशियो। |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | स्पैशियो-टेम्पोरल गाइडेंस (STG) स्केल, जिसमें 1.0 अनुशंसित है और 0.0 STG को बंद करता है। |
| `generate_audio_in_validation` |  | boolean | no | `true` |  | यह नियंत्रित करता है कि validation samples में generated ऑडियो शामिल हो या नहीं। |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## 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/ltx23-video-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# 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/ltx23-video-trainer?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }),
});
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 = {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-video-trainer", 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": "ltx23-video-trainer",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "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": "ltx23-video-trainer",
  "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": 9600,
    "usd": "9.60",
    "charged": 9600,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "lora_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "config_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "debug_dataset": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "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} \| null | उपलब्ध validation वीडियो का URL। |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors फ़ॉर्मैट में प्रशिक्षित LoRA वेट का URL। |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | इन्फ़रेंस एंडपॉइंट सेटअप का कॉन्फ़िगरेशन। |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | डाउनलोड किया जा सकने वाला debug archive, जो केवल `debug_dataset` सक्षम वाले इनपुट के लिए लौटाया जाता है; इसमें preprocessed training dataset, जिसमें decoded ऑडियो और वीडियो शामिल हैं, मौजूद होता है। |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-video-trainer
- 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=ltx23-video-trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-video-trainer