# MiniMax H3 Image to Video Audio LoRA Trainer API

> Бейне үзінділерінен аудиосы бар бірінші кадрлық image-to-video үйрететін LoRA тренері

Статикалық кескінді бейнеге анимациялау үшін бірінші кадрды шарттандыруды пайдаланып, `training_data_url` ішіндегі бейне үзінділері бар zip файлынан LoRA үйретеді. Деректер жинағында тек бейнелер болуы керек. Параметрлерге 8–128 аралығындағы `rank`, 15000-ға дейінгі `number_of_steps`, 22–124 аралығындағы `number_of_frames`, 8–60 аралығындағы `frame_rate` және `trigger_phrase` кіреді. LoRA салмақтары мен конфигурация файлын шығарады.

- Model id: `minimax/h3/i2v/trainer`
- Made by: MiniMax
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.01 / step (cheapest run $20.00 (20000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/i2v/trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/i2v/trainer`
- Docs page: https://doitong.com/kk/developers/models/minimax/h3/i2v/trainer

## Pricing

Price: **$0.01 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $20.00 = 20000 API credits (2000 steps × 10 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/minimax/h3/i2v/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 |  |  | Тренинг бейнелері бар .mp4, .mov, .avi немесе .mkv форматындағы ZIP файлының URL-і; кемінде 10 үзінді ұсынылады, ал үлкенірек жинақтар қолайлы. Кескіндер тренинг медиасы бола алмайды: тек кескіннен тұратын деректер жиындары және тренинг кескіндері мен бейнелері аралас архивтер қабылданбайды, бірақ кейбір соңғы нүктелер кескіндерді шарттаушы қосымша материал ретінде қабылдайды. Үзінділерге қосымша сипаттама файлдары тіркелуі мүмкін; әр мәтіндік файл өз бейнесінің негізгі атауымен бірдей болуы керек. |
| `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 – 15,000 | 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 | `73` | 22 – 124 | Әр тренинг үлгісіндегі кадр саны; оны 17-ге бөлгенде қалдық 5 болуы керек. Мысалдар: 22, 39, 56, 73, 90, 107 және 124. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 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 | `16:9` | `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16` | Тренинг арақатынасын MiniMax H3 API арқылы қолжетімді сол жиыннан таңдаңыз. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA стилін іске қосу тіркесі; оқыту кезінде тақырыптамалардың басына енгізіледі. |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Оқу кезінде бірінші кадрды шарттауды жиілету арқылы кескіннен бейнеге өнімділікті арттырады; бұл мән сол ықтималдықты белгілейді. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Мақсатты fps пен кадр саны автоматты бейне масштабтауы арқылы сәйкестендірілетінін көрсетеді; true бұл түзетуді қосады. |
| `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. |
| `strict_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Әйтпесе журналға жазылып, құжатталған қосалқы тәсілдермен өңделетін алдын ала өңдеу мәселелерін қатаң өңдеу. Қосылса, бос нұсқауды қажет ететін сипаттамалар, жетіспейтін қосымша кілттік кадрлар және оқылмайтын аудиосы бар бейнелер сәйкесінше бос нұсқау, бейне кадры немесе үнсіздікпен алмастырылмай, қабылданбайды. |

## 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/minimax/h3/i2v/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/minimax/h3/i2v/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/minimax/h3/i2v/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": "minimax/h3/i2v/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": "minimax/h3/i2v/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": 20000,
    "usd": "20.00",
    "charged": 20000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "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 |
|---|---|---|
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors форматындағы оқытылған LoRA салмақтарына арналған URL. |
| `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 | Тек `debug_dataset` қосылған сұрауларда қолжетімді бұл жүктеп алынатын архивте алдын ала өңдеуден кейінгі тренинг деректері сақталады. |

## Related models

- [MiniMax H3 First Last Frame LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/flf2v/trainer.md) (`minimax/h3/flf2v/trainer`): $0.01 / step
- [MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer.md) (`minimax/h3/ref2va/trainer`): $0.015 / step
- [MiniMax H3 Text to Video LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/t2v/trainer.md) (`minimax/h3/t2v/trainer`): $0.005 / step
- [ERNIE-Image Trainer](https://doitong.com/developers/models/ernie-image-trainer.md) (`ernie-image-trainer`): $0.0012 / step
- [FLUX 2 \[klein\] 9b Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer`): $0.0043 / step
- [Flux 2 Klein 9B Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer/edit.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer/edit`): $0.0139 / step
- [FLUX 2 Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer.md) (`flux-2-trainer`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer/edit.md) (`flux-2-trainer/edit`): $0.0389 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/i2v/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=minimax/h3/i2v/trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/minimax/h3/i2v/trainer