# LTX-2.3 22B Video to Video Trainer API

> Сілтемелік бейнелерден бейнені түрлендіру немесе бейнемен шартталған генерация үшін LTX-2.3 22B LoRA үйретеді

LTX-2.3 22B моделінде бейнені түрлендіру үшін LoRA-ны жаттықтырады, бейнелер немесе кескіндердің (mp4, mov, avi, mkv, png, jpg, jpeg) zip-архивін пайдаланады, кемінде 10 файл ұсынылады. `number_of_steps` 1-ден 20000-ға дейін (әдепкі 2000), ал `frame_rate` әдепкі бойынша 25. `first_frame_conditioning_p` әдепкі бойынша 0.1. Валидация эталондық бейнелері бар 2 нұсқауға дейін қабылдайды.

- Model id: `ltx23-v2v-trainer`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0135 / step (cheapest run $27.00 (27000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-v2v-trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-v2v-trainer`
- Docs page: https://doitong.com/kk/developers/models/ltx23-v2v-trainer

## Pricing

Price: **$0.0135 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $27.00 = 27000 API credits (2000 steps × 13.5 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-v2v-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 |  |  | Тек кескіндерден немесе тек бейнелерден тұратын деректер жиынының ZIP мұрағатының URL мекенжайы; аралас медиа деректер жиындарына қолдау көрсетілмейді. Кемінде 10 файл, мүмкін болса одан да көп файл пайдаланыңыз. Кескіндер үшін .png, .jpg, .jpeg, ал бейнелер үшін .mp4, .mov, .avi, .mkv кеңейтімдері қабылданады. Медиа файлдарға сәйкес атаулары бар қосымша сипаттама мәтіні файлдары қоса берілуі мүмкін. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA бейімделу рангі; мән артқан сайын жад тұтынуы өсіп, сыйымдылығы артады. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 1 – 20,000 | Оқыту қадамдарының жалпы саны. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Оңтайландырудың оқу жылдамдығы; арттырылған кезде оқу жылдамдығының ықтимал өсуі мен артық үйретілу қаупі арасындағы теңгерімді реттейді. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Әр оқыту үлгісіндегі кадр саны. Санды 8-ге бөлгенде қалдық 1 болуы керек; мысалдар: 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Кадр/секундпен өлшенетін мақсатты бейне кадр жиілігі. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Оқыту ажыратымдылығы. Ажыратымдылықты арттыру жад талаптарын көбейтеді. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Оқыту арақатынасы. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA стилін іске қосу тіркесі; оқыту кезінде тақырыптамалардың басына енгізіледі. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Қосылғанда сұралған FPS пен кадр санына сәйкестендіретін бейнені автоматты реттеу; кескін деректер жинағы өзгеріссіз қалады. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Ұзақтық шегінен асатын бейнелерді көріністерге бөлу; true болғанда қосылады. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Секундпен көрсетілетін көріністі бөлу шегі: тек шектен ұзын бейнелер бөлінеді. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Толық оқыту іске қосылғанға дейін бейнелерді, кескіндерді және тақырыптамаларды тексеруге арналған алдын ала өңдеуді тексеру режимі. Қосылғанда жаттықтырғыш қолмен тексеруге болатын жүктеп алынатын архивте өңделген оқыту деректер жинағын қайтарады. |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.1` | 0 – 1 | Оқу кезінде бірінші кадрды шарттауды сирету арқылы бейнеден бейнеге түрлендіруді басым етеді; бұл мән сол ықтималдықты белгілейді. |
| `validation` |  | array of object {prompt, reference_video_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Нұсқауларды анықтамалық бейнелермен жұптайтын валидация кіріс тізімі. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Тексеру кезінде пайдаланылатын нұсқау. |
| `validation[].reference_video_url` |  | string (video URL) | yes |  | ≥ 1 characters | IC-LoRA валидациясы кезінде түрлендірілетін бейнені оның URL мекенжайы арқылы беріңіз. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | Валидация кезінде қолданылатын теріс нұсқау. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Әр тексеру бейнесіндегі кадр саны. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Кадр/секундпен өлшенетін мақсатты валидация бейнесінің кадр жиілігі. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Тексеру кезінде пайдаланылатын ажыратымдылық. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Тексеру кезінде пайдаланылатын арақатынас. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Кеңістіктік-уақыттық нұсқау (STG) масштабы; 1.0 ұсынылады, ал 0.0 STG мүмкіндігін өшіреді. |

## 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-v2v-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-v2v-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-v2v-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-v2v-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-v2v-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": 27000,
    "usd": "27.00",
    "charged": 27000,
    "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 | Бар болса, анықтамалық бейнелермен қатар көрсетілетін валидация бейнелерінің URL мекенжайы. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors форматындағы оқытылған IC-LoRA салмақ файлының URL мекенжайы. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Inference соңғы нүктесін орнату конфигурациясы. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | `debug_dataset` параметрін қосқан кірістер үшін ғана қолжетімді жүктеп алуға болатын жөндеу мұрағаты; оның оқу деректері алдын ала өңделген және декодталған бейнелерді қамтиды. |

## Related models

- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio Inpainting](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-inpaint.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-inpaint`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference Transformation](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Video](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2v.md) (`ltx23-trainer-v2/a2v`): $0.006 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Audio Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Video Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/extend-suffix`): $0.0061 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-v2v-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-v2v-trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-v2v-trainer