# LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend API

> 0.9.7 증류 13B 모델과 텍스트 프롬프트를 사용해 기존 비디오를 확장

`video`로 제공된 클립을 필수 `prompt`에 따라 이어서 생성합니다. 출력은 480p 또는 720p이며 `aspect_ratio`는 auto, 9:16, 1:1 또는 16:9이고 `num_frames`는 9~1441입니다. `constant_rate_factor`(0~51)는 입력 압축을 제어하며 `loras`로 사용자 지정 가중치를 사용할 수 있습니다.

- Model id: `ltx-video-13b-distilled/extend`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price: $0.04 / video (cheapest run $0.04 (40 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx-video-13b-distilled/extend`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx-video-13b-distilled/extend`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend

## Pricing

Price: **$0.04 / video**. Billed once per generated video.

The full example input below costs $0.04 = 40 API credits (1 video × 40 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/ltx-video-13b-distilled/extend` 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 |  |  | 생성을 안내하는 텍스트 지침입니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | 생성에 사용할 부정 텍스트 지침입니다. |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | 생성 중 적용할 LoRA 가중치입니다. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | URL 또는 경로로 지정하는 LoRA 가중치 위치입니다. |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | HuggingFace 리포지토리에서 여러 가중치 중 선택하는 LoRA 가중치 이름입니다. 여러 가중치를 포함한 리포지토리에서만 필요합니다. `path`가 HuggingFace 리포지토리를 식별하지 않으면 적용되지 않습니다. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | LoRA 가중치를 로드할 때 가중치를 조정하는 배수입니다. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | 출력 동영상의 해상도입니다. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `auto` | `9:16`, `1:1`, `16:9`, `auto` | 동영상 가로세로 비율입니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 생성 중 무작위성을 제어하는 시드입니다. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 1,441 | 동영상의 전체 프레임 수입니다. |
| `first_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | 첫 번째 패스의 추론 단계 수입니다. |
| `second_pass_num_inference_steps` |  | integer | no | `8` | 2 – 12 | 두 번째 패스의 추론 단계 수입니다. |
| `second_pass_skip_initial_steps` |  | integer | no | `5` | 1 – 11 | 두 번째 패스에서 생략할 초기 추론 단계 수입니다. 이를 통해 해당 패스가 대규모 변경보다 미세한 디테일 작업에 집중하도록 합니다. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | 동영상의 프레임 속도입니다. |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | 언어 모델을 통한 프롬프트 확장입니다. |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | 동영상 재생 순서를 반대로 바꿉니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 안전 검사를 제어하는 스위치입니다. 끄기 설정은 승인된 계정에서만 적용됩니다. 해당 승인이 없는 모든 요청은 안전 검사를 거칩니다. |
| `enable_detail_pass` |  | boolean | no | `false` |  | 활성화하면 동영상 디테일을 개선하는 선택적 두 번째 개선 패스입니다. |
| `temporal_adain_factor` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | 적응형 인스턴스 정규화(AdaIN) 강도입니다. 높은 설정에서는 색상 일관성을, 낮은 설정에서는 더 큰 색상 변화를 조절합니다. 첫 번째 청크를 제외한 생성 청크에 적용되며, 동영상 전체에서 색상 분포를 정규화해 채도 또는 대비가 점진적으로 증가하는 현상을 줄입니다. |
| `tone_map_compression_ratio` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | 톤 매핑 압축 수준입니다. 0.0에서는 압축하지 않고 1.0에서는 최대로 압축합니다. 이러한 방식으로 동영상의 동적 범위를 압축하면 시각적 품질이 향상됩니다. |
| `constant_rate_factor` |  | integer | no | `29` | 0 – 51 | 입력 압축에 사용하는 고정 비율 인자(CRF)입니다. 제공된 미디어를 모델의 학습 데이터에 더 가깝게 만들어 동작 품질을 개선할 수 있습니다. |
| `video` |  | object {video_url, start_frame_num, strength, limit_num_frames, max_num_frames, resample_fps, target_fps, reverse_video} | yes |  |  | 확장할 소스 동영상입니다. |
| `video.video_url` |  | string (video URL) | yes |  |  | URL로 제공하는 조건화 동영상입니다. |
| `video.start_frame_num` |  | integer | no | `0` | 0 – 1,440 | 동영상에서 조건화를 시작할 위치이며 8로 나누어떨어지는 프레임 번호로 지정합니다. |
| `video.strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | 조건화 강도입니다. 0.0은 조건화를 비활성화하고 1.0은 완전히 적용합니다. |
| `video.limit_num_frames` |  | boolean | no | `false` |  | 동영상 프레임 제한 스위치입니다. 활성화하면 동영상에서 가져올 프레임 수의 상한으로 `max_num_frames`를 사용합니다. |
| `video.max_num_frames` |  | integer | no | `1441` | 1 – 1,441 | 동영상에서 사용할 프레임 수의 상한입니다. None은 제한된 프레임 수가 아닌 전체 동영상을 선택합니다. |
| `video.resample_fps` |  | boolean | no | `false` |  | 동영상 프레임 속도 변환 스위치입니다. 활성화하면 `target_fps`로 지정한 속도로 동영상을 리샘플링합니다. |
| `video.target_fps` |  | integer | no | `24` | 1 – 60 | `resample_fps`가 활성화된 경우에만 적용되는 FPS 리샘플링 프레임 속도입니다. |
| `video.reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | 조건화가 프레임을 역순으로 따라가야 하는 작업을 위한 동영상 순서 반전입니다. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }
}
```

## 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/extend?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",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  }'

# 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/extend?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",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  }),
});
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",
    "video": {
        "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
    },
}

# 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/extend", 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/extend",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "video": {
          "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
        }
      },
      "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/extend",
  "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": 40,
    "usd": "0.04",
    "charged": 40,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "video": {
      "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
    }
  },
  "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": "Woman walking on a street in Tokyo",
    "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} | 생성으로 만들어진 동영상 파일입니다. |
| `prompt` | string | 출력 생성에 사용된 프롬프트입니다. |
| `seed` | integer | 생성 중 적용되는 시드 값입니다. |

## Related models

- [LTX Video-0.9.7 13B Distilled](https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled.md) (`ltx-video-13b-distilled`): from $0.04 / second of output video
- [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 · 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 2.3](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3/reframe.md) (`ltx-2.3/reframe`): from $0.10 / second of input video
- [LTX 2.3 22B](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-22b/reference-video-to-video/lora`): $0.00181 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Clean Plate](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/clean-plate.md) (`ltx-2.3-quality/clean-plate`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Cross Eyed](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/cross-eyed.md) (`ltx-2.3-quality/cross-eyed`): $0.00241 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend
- 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/extend
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx-video-13b-distilled/extend