# LTX-2.3 22B Video Trainer API

> Traindt een LTX-2.3 22B LoRA voor aangepaste videostijlen en -effecten, met optionele audio

Traindt een LoRA op het LTX-2.3 22B-model voor aangepaste stijlen en effecten uit een zip met video's of afbeeldingen, idealiter 10 of meer bestanden. `number_of_steps` loopt van 100 tot 6000 (standaard 2000), `frame_rate` is standaard 25 en `first_frame_conditioning_p` is standaard 0.5. `with_audio` forceert audiotraining of schakelt die uit, en `generate_audio_in_validation` bepaalt de audio in previews.

- 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/nl/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 |  |  | URL van een ZIP-archief voor een dataset die uitsluitend afbeeldingen of uitsluitend video's bevat; datasets met gemengde media worden niet ondersteund. Streef naar 10 bestanden of meer, bij voorkeur een grotere verzameling. Geaccepteerde extensies zijn .png, .jpg, .jpeg voor afbeeldingen en .mp4, .mov, .avi, .mkv voor video's. Optionele caption-tekstbestanden mogen de media vergezellen; elk caption-bestand moet dezelfde naam hebben als het bijbehorende mediabestand. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA-aanpassingsrang, waarbij een hogere instelling meer geheugengebruik inruilt voor grotere capaciteit. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 6,000 | Totaal aantal trainingsstappen. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Leersnelheid voor optimalisatie, die een mogelijke versnelling van de training afweegt tegen het risico op overfitting bij hogere waarden. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Aantal frames per trainingssample. Delen door 8 moet rest 1 opleveren; voorbeelden zijn 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Doelframesnelheid van de video, gemeten in frames per seconde. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Trainingsresolutie. Een hogere resolutie verhoogt de geheugenvereisten. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Beeldverhouding voor training. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Activeringszin voor de LoRA-stijl, ingevoegd aan het begin van bijschriften tijdens de training. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Automatische videoaanpassing aan de aangevraagde FPS en het aantal frames wanneer ingeschakeld; afbeeldingsdatasets blijven ongewijzigd. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Scènesplitsing voor video's die een duurdrempel overschrijden, ingeschakeld wanneer true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Trigger voor het splitsen van scènes, uitgedrukt als duur in seconden: alleen video's die langer zijn dan de drempel worden gesplitst. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Inspectiemodus voor preprocessing om video's, afbeeldingen en bijschriften te controleren vóór een volledige trainingsrun. Inschakelen laat de trainer de verwerkte trainingsdataset teruggeven in een downloadbaar archief voor handmatige controle. |
| `with_audio` |  | boolean \| null | no |  |  | Kies True om audiotraining naast videotraining te forceren, of False om audio uit te sluiten. Als je de instelling op de standaardwaarde None laat staan, wordt de keuze automatisch gemaakt op basis van de aanwezigheid van audio in de aangeleverde video's. |
| `audio_normalize` |  | boolean | no | `true` |  | Normalisatie van piekamplitude, aanbevolen om audioniveaus in de hele dataset consistent te maken door pieken naar een gemeenschappelijk niveau te brengen. |
| `audio_preserve_pitch` |  | boolean | no | `true` |  | Behoud van toonhoogte wanneer audio- en videolengtes verschillen: ingeschakeld gebruikt tijdrekken of -comprimeren; uitgeschakeld gebruikt bijsnijden of stilte-opvulling. |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Verbeter image-to-video-prestaties door te verhogen hoe vaak de training conditionering op het eerste frame gebruikt; deze waarde stelt die kans in. |
| `validation` |  | array of object {prompt, image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Lijst met trainingsvalidatieprompts waarvan de invoer allemaal afbeeldingen moet bevatten of deze allemaal moet weglaten. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Prompt die tijdens validatie wordt gebruikt. |
| `validation[].image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Afbeelding voor image-to-video-validatie, alleen toegestaan als elke andere validatie-invoer ook een afbeelding bevat. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | Negatieve prompt die tijdens validatie wordt toegepast. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Aantal frames voor elke validatievideo. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Doelframesnelheid van de validatievideo, gemeten in frames per seconde. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Resolutie die tijdens validatie wordt gebruikt. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Beeldverhouding die tijdens validatie wordt gebruikt. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Schaal van Spatio-Temporal Guidance (STG), waarbij 1.0 wordt aanbevolen en 0.0 STG uitschakelt. |
| `generate_audio_in_validation` |  | boolean | no | `true` |  | Regelt of validatiestalen gegenereerde audio bevatten. |

## 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 | URL voor beschikbare validatievideo's. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL naar getrainde LoRA-gewichten in .safetensors-formaat. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Configuratie voor het instellen van het inferentie-endpoint. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Downloadbaar debugarchief dat alleen wordt geretourneerd voor invoer waarvoor `debug_dataset` is ingeschakeld; het bevat de voorbewerkte trainingsdataset, inclusief gedecodeerde audio en video. |

## 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-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
