# Ltx 2.3 Quality · Reference Video to Video API

> การสร้างวิดีโอตามพรอมต์โดยใช้วิดีโออ้างอิง พร้อมภาพคีย์เฟรมแรก กลาง และท้ายที่ระบุได้

สร้างวิดีโอใหม่จาก `prompt` ที่จำเป็นและ `video_url` ของวิดีโออ้างอิงซึ่งให้ข้อมูลการเคลื่อนไหวและโครงสร้าง สามารถใช้ `image_url`, `mid_image_url` และ `end_image_url` เพื่อกำหนดลักษณะที่ช่วงเริ่มต้น กลาง และท้ายได้ `video_strength` และ `strength` (ทั้งคู่ 0 ถึง 1) ควบคุมระดับการทำตามหรือคงต้นฉบับ และ `control_video_url` สามารถให้สัญญาณควบคุมที่คำนวณไว้ล่วงหน้า `resolution` มีตัวเลือกอัตโนมัติหรือค่าคงที่ เช่น สี่เหลี่ยมจัตุรัส และแนวตั้งหรือแนวนอน 16:9

- Model id: `ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: $0.00241 / megapixel of output video (cheapest run $0.003 (3 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video

## Pricing

Price: **$0.00241 / megapixel of output video**. Price per megapixel of your output video: the input files are measured before the run (length, resolution, frame rate). The quote measures the same files and is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.27 = 270 API credits (112 MP output video × $0.002408).

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-2.3-quality/reference-video-to-video` 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

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | พรอมต์ที่ใช้กำกับการสร้าง |
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | URL ที่ชี้ไปยังวิดีโออ้างอิงซึ่งใช้เป็นแนวทางสำหรับการเคลื่อนไหวและโครงสร้าง |
| `control_video_url` |  | string (video URL) \| null | no |  |  | วิดีโอควบคุมที่คำนวณไว้ล่วงหน้าแบบไม่บังคับ ใช้แทนการประเมินการควบคุมในตัวเมื่อส่งมาพร้อมกับ `skip_control_preprocess` วิดีโอนี้จะกลายเป็นสัญญาณควบคุมโดยตรงหลังปรับขนาดใหม่ให้ตรงกับขนาดเอาต์พุตและจำนวนเฟรม ตัวอย่างเช่น วิดีโออาจมีคอมโพสิตความลึก ขอบ หรือท่าทางที่เรนเดอร์ไว้แล้ว |
| `skip_control_preprocess` |  | boolean | no | `false` |  | โหมดควบคุมโดยตรงที่ใช้ `control_video_url` แทนการประเมินความลึก ขอบ หรือท่าทางภายใน หากไม่มี URL นี้ การตั้งค่านี้จะถูกละเว้น การกำหนดขนาดเอาต์พุตในโหมดนี้เคารพขนาดที่ระบุอย่างชัดเจน โดยจัดแนวที่ 64 เพื่อให้วิดีโอ RGB และวิดีโอควบคุมตรงกัน ส่วน `auto` จะใช้ขนาดและอัตราส่วนภาพของต้นฉบับภายในขีดจำกัดของ LTX |
| `preserve_original_video` |  | boolean | no | `false` |  | โหมดการสงวนวิดีโอต้นฉบับ ใช้ได้เฉพาะกับ `skip_control_preprocess`, `video_url` และ `control_video_url` เท่านั้น โดยค่าเริ่มต้นปิดใช้งานและคงการประมวลผลการควบคุมมาตรฐานไว้ เมื่อเปิดใช้งาน จะเริ่มการสร้างจาก `video_url` พร้อมคงคำแนะนำด้านโครงสร้างจาก `control_video_url` การลดสัญญาณรบกวนผ่าน `strength` จะกำหนดปริมาณที่สงวนไว้ โดยค่าที่ต่ำกว่าจะสงวนพิกเซลต้นฉบับไว้มากกว่า |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | รูปแบบการยึดโยงรูปภาพหรือตัวตนของตัวละครแบบไม่บังคับ เพื่อใช้เป็นคีย์เฟรมแรก |
| `mid_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | ลักษณะการยึดโยงรูปภาพแบบไม่บังคับบริเวณกึ่งกลางคลิป ช่วยเสริมคีย์เฟรม `image_url` เริ่มต้น ช่วยให้ลักษณะติดตามการเคลื่อนไหวของกล้องแทนที่จะเลื่อนหลุด และต้องใช้ `image_url` |
| `end_image_url` | `end_image` | string (image URL) \| null | no |  |  | ลักษณะการยึดโยงรูปภาพแบบไม่บังคับที่เฟรมสุดท้ายของคลิป มีประโยชน์เมื่อการเคลื่อนไหวของกล้องสิ้นสุดที่ตำแหน่งต่างจากรูปภาพเริ่มต้น และต้องใช้ `image_url` |
| `video_strength` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | ความอิสระในการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวและโครงสร้างจากวิดีโออ้างอิงจะถูกควบคุมด้วยความแรงของการปรับเงื่อนไขนี้ โดยค่าที่ต่ำกว่าจะอนุญาตให้เปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น |
| `strength` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | การควบคุมการลดสัญญาณรบกวนสำหรับการสุ่มตัวอย่างจากวิดีโออ้างอิงเป็นวิดีโอ ซึ่งผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับ `preserve_original_video` เมื่อโหมดนี้ปิดใช้งาน จะเพียงลดตารางเวลาการลดสัญญาณรบกวนให้สั้นลง เมื่อเปิดใช้งาน จะควบคุมการแปลงพิกเซลต้นฉบับ โดย 1.0 จะสร้างใหม่ทั้งหมด และค่าที่ต่ำกว่าจะสงวนไว้มากกว่า เช่น 0.5 จะสงวนไว้ประมาณ 50% |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | จำนวนเฟรมเอาต์พุต ซึ่งอยู่ภายใต้งบประมาณความเสถียรของ IC-LoRA ที่คำนวณจากความละเอียดคูณด้วยจำนวนเฟรม การตอบกลับ 422 หมายความว่าเกินงบประมาณดังกล่าว ให้ลดความละเอียดหรือ `num_frames` งบประมาณรองรับประมาณ 150 เฟรมที่ขนาดระดับ 720p และรองรับได้มากขึ้นเมื่อใช้ขนาดเล็กลง |
| `resolution` |  | object {width, height} \| enum (string) | no | `auto` | `auto`, `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | ขนาดวิดีโอเอาต์พุต ซึ่งส่งผลต่อระยะเวลาที่เสถียรด้วย ขนาดเล็กจะรองรับเฟรมได้มากขึ้น ส่วนขนาดใหญ่จะลดจำนวนสูงสุด การประเมินการควบคุมในตัวจะรักษาขนาดให้ใกล้เคียงเวิร์กโฟลว์การควบคุมอย่างเป็นทางการ ส่วนการควบคุมโดยตรงผ่าน `skip_control_preprocess` และ `control_video_url` จะเคารพขนาดที่ระบุอย่างชัดเจน โดยจัดแนวที่ 64px ในโหมดควบคุมโดยตรง `auto` จะสืบทอดขนาดและอัตราส่วนภาพของต้นฉบับภายในขีดจำกัดของ LTX |
| `frames_per_second` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | อัตราเฟรมวิดีโอเอาต์พุต วัดเป็นเฟรมต่อวินาที |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `15` | 8 – 30 | กำหนดจำนวนขั้นตอนการอนุมานที่จะทำได้สูงสุด 30 ขั้นตอน หากไม่เปลี่ยนค่านี้จะใช้ 15 ขั้นตอน |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 1 – 20 | ปรับ classifier-free guidance ด้วยสเกลนี้ โดยการปรับค่าเริ่มต้นมุ่งให้ได้ทั้งคุณภาพสูงและการสร้างที่รวดเร็ว |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | ตัวเลือกแทร็กเสียงสำหรับ MP4 ที่ส่งกลับ: เมื่อปิดจะได้ไฟล์วิดีโอเท่านั้น และเมื่อเปิดจะมีเสียงรวมอยู่ด้วย |
| `negative_prompt` |  | string | no | `color distortion, overexposure, static, blurry details, subtitles, style, artwork, painting, frame, still, dim overall tone, worst quality, low quality, JPEG compression artifacts, ugly, mutilated, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, motionless frame, cluttered background, three legs, crowded background, walking backwards` |  | พรอมต์เชิงลบที่ระบุสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงในการสร้าง |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed ที่ทำให้การสร้างได้ผลลัพธ์ซ้ำเดิม การตั้งค่าเป็น None จะสุ่มเลือก seed |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `true` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การขยายพรอมต์หรือไม่ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การตรวจสอบความปลอดภัยหรือไม่ |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | ค่าตั้งล่วงหน้าด้านคุณภาพที่ใช้กับวิดีโอเอาต์พุต |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | โหมดการเขียนสำหรับวิดีโอผลลัพธ์ |

File parameters (`video`, `control_video_url`, `image`, `mid_image_url`, `end_image`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "video": "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_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-2.3-quality/reference-video-to-video?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_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-2.3-quality/reference-video-to-video?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_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_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-2.3-quality/reference-video-to-video", 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-2.3-quality/reference-video-to-video",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "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-2.3-quality/reference-video-to-video",
  "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": 270,
    "usd": "0.27",
    "charged": 270,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "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
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "string"
  },
  "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} | วิดีโอที่โมเดลสร้าง |
| `seed` | integer | ค่า seed จริงที่ใช้ระหว่างการสร้าง |
| `prompt` | string | พรอมต์การสร้าง รวมถึงการขยายใด ๆ ที่ใช้ก่อนนำไปใช้ |

## Related models

- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Ingredient](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/ingredient.md) (`ltx-2.3-quality/ingredient`): $0.00241 / 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-2.3-quality/reference-video-to-video
- 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-2.3-quality/reference-video-to-video
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx-2.3-quality/reference-video-to-video