# Wan-2.1 Image-to-Video with LoRAs API

> Wan 2.1 image-to-video ที่รองรับ LoRA แบบกำหนดเอง การเล่นย้อนกลับที่เป็นตัวเลือก และโหมด turbo

สร้างภาพเคลื่อนไหวจากรูปภาพอินพุต (`image_url`) ตาม `prompt` พร้อมน้ำหนัก LoRA แบบกำหนดเองผ่าน `loras` ตัวเลือกอื่น ได้แก่ `reverse_video` เพื่อเล่นคลิปย้อนกลับ และ `turbo_mode` เพื่อสร้างได้เร็วขึ้น ความละเอียดเป็น 480p หรือ 720p, `num_frames` 81-100, อัตราเฟรม 5-24 และอัตราส่วนภาพเป็น auto, 16:9, 9:16 หรือ 1:1

- Model id: `wan-i2v-lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Image to Video
- Output: video
- Price: $0.75 / video (cheapest run $0.75 (750 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/wan-i2v-lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/wan-i2v-lora`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/wan-i2v-lora

## Pricing

Price: **$0.75 / video**. Billed once per generated video.

The full example input below costs $0.75 = 750 API credits (1 video × 750 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/wan-i2v-lora` 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 |  |  | คำสั่งข้อความที่ใช้ควบคุมการสร้างวิดีโอ |
| `negative_prompt` |  | string | no | `bright colors, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, artwork, painting, picture, still, overall gray, worst quality, low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, still picture, cluttered background, three legs, many people in the background, walking backwards` |  | พรอมต์เชิงลบที่ใช้เมื่อสร้างวิดีโอ |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL รูปภาพต้นฉบับ โดยอัตราส่วนภาพที่เลือกจะกำหนดว่าจำเป็นต้องประมวลผลล่วงหน้าหรือไม่: หากไม่ตรงกัน ระบบจะปรับขนาดแล้วครอบจากกึ่งกลาง |
| `num_frames` |  | integer \| null | no | `81` | 81 – 100 | จำนวนเฟรมสำหรับการสร้าง ตั้งแต่ 81 ถึง 100 โดยรวมค่าขอบเขต |
| `frames_per_second` |  | integer \| null | no | `16` | 5 – 24 | อัตราเฟรมของวิดีโอที่สร้าง เป็นเฟรมต่อวินาที ตั้งแต่ 5 ถึง 24 |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed ที่ทำให้การสร้างได้ผลลัพธ์ซ้ำเดิม การตั้งค่าเป็น None จะสุ่มเลือก seed |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | ความละเอียดวิดีโอเอาต์พุต ซึ่งเป็น 480p หรือ 720p |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `30` | 2 – 40 | จำนวนขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งแลกเวลาในการประมวลผลที่นานขึ้นกับคุณภาพที่ดีขึ้นเมื่อเพิ่มจำนวน |
| `guide_scale` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | ความแรงของการกำกับแบบ Classifier-free ซึ่งแลกความเป็นไปได้ที่จะสูญเสียคุณภาพกับการจับคู่พรอมต์ที่ใกล้เคียงขึ้นเมื่อเพิ่มสเกล |
| `shift` |  | number | no | `5` | 1 – 10 | การตั้งค่าการเลื่อนที่ใช้เมื่อสร้างวิดีโอ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | สวิตช์ตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งการตั้งค่าเป็นปิดต้องได้รับอนุญาตจากบัญชี หากไม่มีการอนุญาตดังกล่าว ทุกคำขอจะได้รับการตรวจสอบโดยไม่คำนึงถึงการตั้งค่า; true จะเปิดใช้ตัวตรวจสอบ |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การขยายพรอมต์หรือไม่ |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `auto`, `16:9`, `9:16`, `1:1` | อัตราส่วนความกว้างต่อความสูงของวิดีโอเอาต์พุต |
| `loras` |  | array of object {path, weight_name, scale} | no | `[]` |  | น้ำหนัก LoRA ที่ใช้ระหว่างการอนุมาน |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ระบุเป็น URL หรือพาธ |
| `loras[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | ชื่อค่าน้ำหนัก LoRA ซึ่งจำเป็นเฉพาะเมื่อที่เก็บ Hugging Face มีไฟล์ safetensors มากกว่า 1 ไฟล์ ชื่อนี้จะใช้เฉพาะเมื่อ `path` ระบุที่เก็บดังกล่าว |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | ตัวคูณที่ใช้กับน้ำหนัก LoRA ก่อนผสานเข้ากับโมเดลพื้นฐาน |
| `reverse_video` |  | boolean | no | `false` |  | ตัวเลือกย้อนกลับวิดีโอ โดยค่า true จะย้อนการเล่น |
| `turbo_mode` |  | boolean | no | `true` |  | ตัวเลือกการสร้างวิดีโอที่เร็วขึ้น เมื่อเปิดใช้จะลดเวลาในการสร้างโดยไม่ทำให้คุณภาพภาพลดลงอย่างเห็นได้ชัด |

File parameters (`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",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

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

## 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/wan-i2v-lora?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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/wan-i2v-lora?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/wan-i2v-lora", 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": "wan-i2v-lora",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "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": "wan-i2v-lora",
  "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": 750,
    "usd": "0.75",
    "charged": 750,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "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
  },
  "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} | ไฟล์วิดีโอที่สร้างขึ้น |
| `seed` | integer | ค่า Seed ที่ใช้ระหว่างการสร้าง |

## Related models

- [Wan 3.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/image-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/image-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Image to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/image-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/image-to-video`): from $0.082 / second
- [Kling 3.0 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/image-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/image-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Image to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/image-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/image-to-video.md) (`minimax/h3/image-to-video`): from $0.05 / second
- [Seedance 2.0 Fast Image to Video](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedance-2.0/fast/image-to-video.md) (`bytedance/seedance-2.0/fast/image-to-video`): from $0.113 / second
- [Seedance 2.0 Image to Video](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedance-2.0/image-to-video.md) (`bytedance/seedance-2.0/image-to-video`): from $0.141 / second

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan-i2v-lora
- 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=wan-i2v-lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/wan-i2v-lora