# LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio API

> خاموش ویڈیو کے لیے مطابقت رکھنے والی آڈیو یا فولی تخلیق کرنے والا LoRA ٹرین کرتا ہے

ایسا LoRA ٹرین کرتا ہے جو ویڈیو میں اسکرین پر ہونے والی کارروائی سے مطابقت رکھنے والا ساؤنڈ ٹریک تیار کرے۔ ہر ٹریننگ کلپ میں آڈیو ٹریک برقرار رہنا چاہیے، اس لیے خاموش آخری حصوں سے بچنے کے لیے منظر کی تقسیم ڈیفالٹ طور پر بند ہے۔ توثیقی نمونے (زیادہ سے زیادہ 2) ہر بار ایک پرامپٹ کو خاموش ویڈیو کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ ڈیٹا `training_data_url` کے ذریعے zip میں دیا جاتا ہے۔

- Model id: `ltx23-trainer-v2/v2a`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0049 / step (cheapest run $9.80 (9800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/v2a`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/v2a`
- Docs page: https://doitong.com/ur/developers/models/ltx23-trainer-v2/v2a

## Pricing

Price: **$0.0049 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $9.80 = 9800 API credits (2000 steps × 4.9 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-trainer-v2/v2a` 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 |  |  | training data پر مشتمل `.zip` کا URL، منتخب training mode کے مطابق منظم ہے۔ ہر media فائل کے ساتھ matching base name والا `.txt` caption ہو سکتا ہے۔ |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA adaptation rank، setting بڑھنے کے ساتھ memory consumption کے بدلے زیادہ capacity فراہم کرتا ہے۔ |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | Training steps کی کل count۔ |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Optimization learning rate۔ |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | ہر training sample کی فریم count۔ count کو 8 سے تقسیم کرنے پر remainder 1 ہونا چاہیے؛ مثالیں 1، 9، 17، 25، 33، 41، 49، 57، 65، 73، 81، 89، 97 ہیں۔ |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Training ویڈیو کا ہدفی فریم rate، فریم per سیکنڈ میں۔ LTX-2.3 کا native rate 24 ہے۔ |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Training ریزولوشن۔ ریزولوشن بڑھانے سے memory requirements بڑھتی ہیں۔ |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Training aspect ratio۔ |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA style activation phrase، training کے دوران captions کے آغاز میں داخل کیا جاتا ہے۔ |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | فعال ہونے پر requested FPS اور فریم count سے مطابقت رکھنے کے لیے automatic ویڈیو adjustment؛ تصویر datasets میں کوئی تبدیلی نہیں ہوتی۔ |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `false` |  | true ہونے پر طویل ویڈیوز کو سین کی بنیاد پر تقسیم کرتا ہے۔ v2a کے لیے یہ ڈیفالٹ طور پر بند ہے، a2v کے مطابق: ہر کلپ میں آڈیو ٹریک ہونا ضروری ہے کیونکہ ماڈل آڈیو تخلیق کرتا ہے۔ splitting آخر میں خاموش segments چھوڑ سکتی ہے، جو فی کلپ آڈیو validation کے دوران مبہم error پیدا کرتے ہیں۔ |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Scene-splitting trigger، سیکنڈ میں duration کے طور پر؛ صرف threshold سے لمبی ویڈیوز split ہوتی ہیں۔ |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | مکمل training run سے پہلے ویڈیوز، تصاویر اور captions کی جانچ کے لیے preprocessing inspection mode۔ فعال کرنے پر trainer processed training dataset کو downloadable archive میں واپس کرتا ہے تاکہ دستی review کیا جا سکے۔ |
| `validation` |  | array of object {prompt, video_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | آڈیو تخلیق کرنے کے لیے توثیقی ڈیٹا؛ پرامپٹ اور خاموش ویڈیو پر مشتمل اندراجات کی فہرست۔ |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Validation کے دوران استعمال ہونے والا پرامپٹ۔ |
| `validation[].video_url` |  | string (video URL) | yes |  | ≥ 1 characters | ایسی خاموش ویڈیو کا URL جس کے لیے ماڈل آڈیو تخلیق کرے گا۔ |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.` |  | Validation کے دوران لاگو ہونے والا negative پرامپٹ، جو single-stage preview process استعمال کرتی ہے۔ چونکہ یہ process دو stages والی distilled production inference کا تخمینہ ہے، اس کی guidance اور preview quality final results سے مختلف ہے۔ |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | ہر validation ویڈیو کی فریم count۔ |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Validation ویڈیوز کا ہدفی فریم rate، فریم per سیکنڈ میں؛ LTX-2.3 native طور پر 24 پر چلتا ہے۔ |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Validation کے دوران استعمال ہونے والا ریزولوشن۔ |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Validation کے دوران استعمال ہونے والا aspect ratio۔ |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Spatio-Temporal Guidance (STG) scale، 1.0 تجویز کردہ ہے اور 0.0 STG کو غیر فعال کرتا ہے۔ |

## 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-trainer-v2/v2a?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-trainer-v2/v2a?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-trainer-v2/v2a", 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-trainer-v2/v2a",
      "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-trainer-v2/v2a",
  "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": 9800,
    "usd": "9.80",
    "charged": 9800,
    "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
    },
    "audio": {
      "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 | Validation سے combined ویڈیو preview، جب ویڈیو تیار کرنے والے اینڈ پوائنٹ کے لیے دستیاب ہو۔ |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Validation سے combined آڈیو، ان audio-only routes کے لیے preview کے طور پر جب دستیاب ہو: /audio-inpaint، /audio-extend-suffix، /audio-extend-prefix، /t2a، /a2a، اور /v2a۔ |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | trained LoRA weights کے لیے `.safetensors` format میں URL۔ |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Configuration for inference اینڈ پوائنٹ setup۔ |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | `debug_dataset` فعال ہونے پر دستیاب debug آؤٹ پٹ: ایک archive جسے download کیا جا سکتا ہے اور جس میں preprocessing کے بعد training data شامل ہوتا ہے۔ |

## 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-trainer-v2/v2a
- 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-trainer-v2/v2a
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-trainer-v2/v2a