# MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer API

> LoRA treniruoklis etalonais sąlygojamam vaizdo įrašui su ankstesnės LoRA šiltuoju paleidimu

Treniruoja LoRA iš objekto vaizdo klipų ZIP archyvo, kad etaloninės įvestys galėtų valdyti vaizdo įrašų generavimą. `reference_conditioning_p` nustato, kaip dažnai etalonai naudojami treniruojant, o `resume_from_lora_url` tęsia darbą nuo anksčiau apmokytos LoRA. Taip pat konfigūruojami `rank`, `number_of_steps`, `number_of_frames`, `frame_rate` ir `aspect_ratio`. Grąžina svorius ir konfigūracijos failą.

- Model id: `minimax/h3/ref2va/trainer`
- Made by: MiniMax
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.015 / step (cheapest run $30.00 (30000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Docs page: https://doitong.com/lt/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer

## Pricing

Price: **$0.015 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $30.00 = 30000 API credits (2000 steps × 15 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/ref2va/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 |  |  | ZIP URL su subjekto mokymo vaizdo įrašais; vien vaizdų duomenų rinkiniai ir mišrūs vaizdų bei vaizdo įrašų mokymo archyvai atmetami, todėl vaizdai turi būti pateikiami kaip papildomi nuorodų ištekliai. Pasirinktiniai priedai dalijasi kiekvieno klipo baziniu pavadinimu: antraštė, pvz., `clip01.txt`, ir nuoseklios nuorodos nuo `ref_1` iki `ref_4`, pavadintos `clip01.ref_1.<ext>`–`clip01.ref_4.<ext>`; jei papildomų nuorodų nėra, klipo kadras pateikia savo nuorodą. `<ext>` nustato nuorodos modalumą: vaizdai (.png/.jpg/.jpeg), garsas (.wav/.mp3/.flac/.m4a/.ogg/.aac) arba vaizdo įrašai (.mp4/.mov/.avi/.mkv/.webm), kurių garso takeliai taip pat tampa garso nuorodomis. Mokymo klipai palaiko .mp4, .mov, .avi ir .mkv; siekite bent 10 klipų, o daugiau yra geriau. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA adaptacijos rangas: didėjant reikšmei didėja atminties sąnaudos ir talpa. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 1 – 15,000 | Bendras mokymo žingsnių skaičius. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Optimizavimo mokymosi sparta, subalansuojanti galimą mokymo pagreitėjimą su per didelio pritaikymo rizika ją padidinus. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `73` | 22 – 124 | Kiekvieno mokymo pavyzdžio kadrų skaičius; dalijant iš 17 liekana turi būti 5. Pavyzdžiai: 22, 39, 56, 73, 90, 107 ir 124. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Tikslinis vaizdo įrašo kadrų dažnis, matuojamas kadrais per sekundę. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Mokymo raiška. Didesnė raiška padidina atminties poreikius. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16` | Pasirinkite mokymo formato santykį iš to paties rinkinio, kurį galima naudoti per MiniMax H3 API. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA stiliaus aktyvinimo frazė, mokant įterpiama aprašų pradžioje. |
| `reference_conditioning_p` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | Nustatykite, kaip dažnai mokymui naudojamas sąlygojimas vaizdo nuorodos vaizdu, palyginti su nesąlygotu teksto–vaizdo–garso mokymu. Likusi tikimybė skiriama nesąlygotam tikslui, kad būtų išlaikytas stabilus generavimas tik pagal raginį. |
| `resume_from_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | URL, skirtas pradėti mokymą nuo anksčiau šio mokymo įrankio sukurto .safetensors LoRA, po kurio atliekamas number_of_steps papildomų mokymo žingsnių. Atkuriami tik adapterio svoriai: optimizavimas ir mokymosi spartos planavimas pradedami iš naujo. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Ar tikslinis fps ir kadrų skaičius sulyginami automatiškai keičiant vaizdo įrašo mastelį; true įjungia šį koregavimą. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Įjungti ilgesnių nei trukmės slenkstis vaizdo įrašų scenų skaidymą, pašalinant nuorodų papildomus išteklius iš visų padalytų klipų. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Scenos skaidymo trigeris, išreikštas trukme sekundėmis: skaidomi tik už slenkstį ilgesni vaizdo įrašai. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Galimybė atsisiųsti archyvą išankstiniam apdorojimui patikrinti prieš pradedant visą mokymą. Įjungus mokymo įrankis supakuoja apdorotą duomenų rinkinį, kad galėtumėte rankiniu būdu patikrinti antraštes, nuorodų vaizdus, vaizdo įrašus ir vaizdus. |
| `strict_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Griežtas išankstinio apdorojimo problemų, kurios kitu atveju būtų užregistruotos ir išspręstos naudojant dokumentuotą atsarginę parinktį, tvarkymas. Įjungus atmetami antraščių failai, kuriems reikia tuščių raginių, trūkstamų nuorodų papildomų išteklių ir vaizdo įrašų su neperskaitomu garsu, užuot leidus šias atsargines parinktis. |

## 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/ref2va/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/ref2va/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/ref2va/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/ref2va/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/ref2va/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": 30000,
    "usd": "30.00",
    "charged": 30000,
    "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} | Mokytų LoRA svorių URL `.safetensors` formatu. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Išvedimo galinio taško sąrankos konfigūracija. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Pasiekiamas tik užklausoms, kuriose įjungtas `debug_dataset`; ši atsisiunčiama archyvo rinkmena talpina mokymo duomenis po išankstinio apdorojimo. |

## 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 Image to Video Audio LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/i2v/trainer.md) (`minimax/h3/i2v/trainer`): $0.01 / 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/ref2va/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/ref2va/trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/minimax/h3/ref2va/trainer