# LTX-2.3 22B Video Trainer API

> Treina um LoRA LTX-2.3 22B para estilos e efeitos de vídeo personalizados, com áudio opcional

Treina um LoRA no modelo LTX-2.3 22B para estilos e efeitos personalizados a partir de um zip de vídeos ou imagens, idealmente com 10 ou mais ficheiros. `number_of_steps` varia de 100 a 6000 (predefinição 2000), `frame_rate` tem predefinição de 25 e `first_frame_conditioning_p` tem predefinição de 0.5. `with_audio` força ou desativa o treino de áudio e `generate_audio_in_validation` controla o áudio nas pré-visualizações.

- 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/pt-PT/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 de um arquivo ZIP de um conjunto de dados que contém exclusivamente imagens ou exclusivamente vídeos; conjuntos de dados multimédia mistos não são suportados. Procure incluir 10 ficheiros ou mais, de preferência uma coleção maior. As extensões aceites são .png, .jpg, .jpeg para imagens e .mp4, .mov, .avi, .mkv para vídeos. Podem acompanhar os ficheiros multimédia ficheiros de texto opcionais com legendas, sendo cada ficheiro de legendas nomeado de acordo com o ficheiro multimédia associado. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | Rank de adaptação LoRA, trocando um maior consumo de memória por maior capacidade à medida que a definição aumenta. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 6,000 | Número total de passos de treino. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Taxa de aprendizagem de otimização, equilibrando um possível aumento de velocidade do treino com o risco de sobreajuste quando é aumentada. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Contagem de frames de cada amostra de treino. Dividir a contagem por 8 deve deixar resto 1; exemplos incluem 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Taxa de frames alvo do vídeo, medida em frames por segundo. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Resolução de treino. Aumentar a resolução eleva os requisitos de memória. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Proporção de treino. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Frase de ativação do estilo LoRA, inserida no início das legendas durante o treino. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Ajuste automático do vídeo para corresponder ao FPS e à contagem de frames pedidos quando ativado; os conjuntos de dados de imagens permanecem inalterados. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Divisão de cenas para vídeos que excedam um limite de duração, ativada quando true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Gatilho de divisão de cenas expresso como uma duração em segundos: apenas os vídeos superiores ao limite são divididos. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Modo de inspeção do pré-processamento para verificar vídeos, imagens e legendas antes de uma execução completa do treino. Ativá-lo faz com que o treinador devolva o conjunto de dados de treino processado num arquivo transferível para revisão manual. |
| `with_audio` |  | boolean \| null | no |  |  | Escolha True para forçar o treino de áudio juntamente com o treino de vídeo ou False para excluir o áudio. Deixar a definição na predefinição None torna a escolha automática com base no facto de os vídeos fornecidos conterem áudio. |
| `audio_normalize` |  | boolean | no | `true` |  | Normalização da amplitude de pico, recomendada para uniformizar os níveis de áudio em todo o conjunto de dados, aproximando os picos de um nível comum. |
| `audio_preserve_pitch` |  | boolean | no | `true` |  | Preservação do tom quando as durações do áudio e do vídeo diferem: ativada utiliza expansão ou compressão temporal; desativada utiliza corte ou preenchimento com silêncio. |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Melhora o desempenho de imagem para vídeo aumentando a frequência com que o treino utiliza o condicionamento pelo primeiro frame; este valor define essa probabilidade. |
| `validation` |  | array of object {prompt, image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Lista de prompts de validação do treino, cujas entradas têm de incluir todas imagens ou não incluir nenhuma. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Prompt usado durante a validação. |
| `validation[].image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Imagem para validação de imagem para vídeo, permitida apenas se todas as outras entradas de validação também incluírem uma imagem. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted` |  | Prompt negativo aplicado durante a validação. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Contagem de frames de cada vídeo de validação. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `25` | 8 – 60 | Taxa de frames alvo do vídeo de validação, medida em frames por segundo. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Resolução usada durante a validação. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Proporção usada durante a validação. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Escala de orientação espaciotemporal (STG), com 1.0 recomendado e 0.0 a desativar o STG. |
| `generate_audio_in_validation` |  | boolean | no | `true` |  | Controla se as amostras de validação incluem áudio gerado. |

## 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 de quaisquer vídeos de validação disponíveis. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL para pesos LoRA treinados no formato .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Configuração da preparação do endpoint de inferência. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Arquivo de depuração descarregável devolvido apenas para entradas com `debug_dataset` ativado; contém o conjunto de dados de treino pré-processado, incluindo áudio e vídeo descodificados. |

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## 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