# LTX-2.3 22B Video Trainer API

> 音声を任意で追加できる、カスタム動画スタイルとエフェクト用のLTX-2.3 22B LoRAを学習

動画または画像のzip（理想的には10ファイル以上）から、LTX-2.3 22Bモデルでカスタムスタイルとエフェクト用LoRAを学習します。`number_of_steps`は100～6000（デフォルト2000）、`frame_rate`のデフォルトは25、`first_frame_conditioning_p`のデフォルトは0.5です。`with_audio`で音声学習を強制または無効化し、`generate_audio_in_validation`でプレビューの音声を制御します。

- 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/ja/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 |  |  | 画像のみ、または動画のみを含むデータセットのZIPアーカイブURL。画像と動画が混在するデータセットには対応していません。10ファイル以上、できればより大規模なコレクションを推奨します。画像で受け付ける拡張子は.png、.jpg、.jpeg、動画では.mp4、.mov、.avi、.mkvです。各メディアファイルに対応する名前のキャプションテキストファイルを任意で添付できます。 |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA 適応ランク。値を上げるとメモリ消費が増える代わりに容量が向上します。 |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 6,000 | トレーニングステップの総数。 |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | 最適化の学習率。増加させると学習が高速化する可能性がある一方、過学習のリスクも高まるため、そのバランスを調整します。 |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | 各トレーニングサンプルのフレーム数。8 で割った余りが 1 になる必要があります。例: 1、9、17、25、33、41、49、57、65、73、81、89、97。 |
| `frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | 目標動画フレームレート。フレーム per secondで測定します。 |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | トレーニング解像度。解像度を上げるとメモリ要件が増加します。 |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | トレーニングのアスペクト比。 |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA スタイルの有効化フレーズ。トレーニング中にキャプションの先頭へ挿入されます。 |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | 有効にすると、要求された FPS とフレーム数に合わせて動画を自動調整します。画像データセットは変更されません。 |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | しきい値を超える長さの動画を対象としたシーン分割。有効にすると true になります。 |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | シーン分割のトリガー。秒単位の長さで表し、しきい値より長い動画のみ分割します。 |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | 完全なトレーニング実行前に動画、画像、キャプションを確認する前処理検査モード。有効にすると、トレーナーが処理済みのトレーニングデータセットを手動確認用のダウンロード可能なアーカイブとして返します。 |
| `with_audio` |  | boolean \| null | no |  |  | 音声学習を動画学習とともに強制するにはTrue、音声を除外するにはFalseを選択します。デフォルトのNoneのままにすると、指定した動画に音声が含まれるかに基づいて自動選択します。 |
| `audio_normalize` |  | boolean | no | `true` |  | ピーク振幅の正規化。ピークを共通レベルに揃えることで、データセット全体の音量を一定にするため推奨されます。 |
| `audio_preserve_pitch` |  | boolean | no | `true` |  | 音声と動画の長さが異なる場合のピッチ保持。有効にするとタイムストレッチまたは圧縮を使用し、無効にするとトリミングまたは無音パディングを使用します。 |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 学習で先頭フレーム条件付けを使用する頻度を増やし、画像から動画への性能を向上させます。この値がその確率を設定します。 |
| `validation` |  | array of object {prompt, image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | 学習検証用プロンプトリスト。入力にはすべて画像を含めるか、すべて画像を含めない必要があります。 |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | 検証中に使用するプロンプト。 |
| `validation[].image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | 画像から動画への検証用画像。他のすべての検証入力にも画像が含まれる場合にのみ使用できます。 |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | 検証時に適用するネガティブプロンプト。 |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | 各検証動画のフレーム数。 |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | 検証対象動画のフレームレート。フレーム per secondで測定します。 |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | 検証中に使用する解像度。 |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | 検証中に使用するアスペクト比。 |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | 時空間ガイダンス（STG）スケール。1.0 が推奨値で、0.0 にすると STG を無効にします。 |
| `generate_audio_in_validation` |  | boolean | no | `true` |  | 検証サンプルに生成した音声を含めるかどうかを制御します。 |

## 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 | 利用可能な検証動画のURL。 |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors 形式のトレーニング済み LoRA 重みの URL。 |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | 推論エンドポイントのセットアップ設定。 |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | `debug_dataset`を有効にした入力でのみ返されるダウンロード可能なデバッグアーカイブ。デコード済みの音声と動画を含む前処理済みの学習データセットを格納します。 |

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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