Luma Ray 3.2 Reframe
انٹیگریٹ کریں
luma/agent/ray/v3.2/reframe
# 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/luma/agent/ray/v3.2/reframe?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": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe", 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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ur/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"input": {
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
}
}
Doitong API کے ذریعے Luma Ray 3.2 Reframe ماڈل (luma/agent/ray/v3.2/reframe) کو کال کریں۔ ایجنٹس کے لیے دستاویزات: https://doitong.com/ur/developers/models/luma/agent/ray/v3.2/reframe.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/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",
"aspect_ratio": "3:4"
}
اگر جواب کی اسٹیٹس "queued" یا "running" ہو تو GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 کو اس وقت تک پول کریں جب تک یہ "succeeded" نہ ہو جائے؛ فائلیں outputs[].url میں ہیں۔ رن سے پہلے درست قیمت حاصل کرنے کے لیے اسی باڈی کے ساتھ POST https://api.doitong.com/v1/quote/luma/agent/ray/v3.2/reframe کریں۔
مثال جیسی فائلیں: $0.60 600 API کریڈٹس آپ کی فائلیں رن سے پہلے ناپی جاتی ہیں اس صفحے پر چلائیں
آپ کی نئی API کلید۔ یہ صرف ابھی دکھائی جاتی ہے اور پہلے ہی نیچے موجود کوڈ اور API کلید کے فیلڈ میں شامل ہے۔ اسے خفیہ رکھیں: اسے کبھی بھی ایسے کوڈ میں شامل نہ کریں جو براؤزر میں چلتا ہو۔
آپ کا پہلا نتیجہ یہاں آئے گا
ذیل میں درخواست بنائیں اور اپنی API کلید کے ساتھ چلائیں۔ آؤٹ پٹس ہمارے اسٹوریج میں کاپی ہو جاتے ہیں، ہمیشہ کے لیے یا مفت میں 7 دن تک محفوظ رہتے ہیں۔
درخواست بنائیں
کنٹرولز ماڈل اسکیما سے تیار ہوتے ہیں۔ آپ کے بدلنے کے ساتھ کوڈ اور قیمت اپ ڈیٹ ہوتے ہیں۔
/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20
قیمت → $0.60
# 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/luma/agent/ray/v3.2/reframe?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": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
"aspect_ratio": "3:4",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/luma/agent/ray/v3.2/reframe", 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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"input": {
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
یہ درخواست چلائیں
آپ کی key اسی براؤزر میں رہتی ہے: یہ صرف Doitong API کو بھیجی جاتی ہے اور صرف اس صورت میں localStorage میں محفوظ ہوتی ہے جب آپ Remember منتخب کریں۔ API کلید حاصل کریں
Luma Ray 3.2 Reframe کے بارے میں
`video_url` (10 سیکنڈ یا کم)، ہدف `aspect_ratio` اور نئے ظاہر ہونے والے حصے میں پینٹ کیے جانے والے مواد کی وضاحت کرنے والا `prompt` لیتا ہے۔ نسبتِ ابعاد 3:4 سے 21:9 تک ہے، اور `resolution` 540p، 720p یا 1080p ہے۔ `duration` ڈیفالٹ طور پر ماخذ کی طوالت رکھتا ہے اور 5s یا 10s مقرر کیا جا سکتا ہے۔ `source_position` نئی کینوس میں اصل فوٹیج کی جگہ متعین کرتا ہے۔
پیرامیٹرز
معیاری نام یا مقامی نام میں سے صرف ایک بھیجیں، دونوں نہیں۔ معیاری نام
promptلازمی
video_urlلازمی
video
aspect_ratioلازمی
resolutionاختیاری
durationاختیاری
source_positionاختیاری
source_position.x_normلازمی
source_position.y_normلازمی
source_position.w_normلازمی
source_position.h_normلازمی
enable_safety_checkerاختیاری
فائل پیرامیٹرز عوامی https:// URL، 10 MB تک کی data: URI، یا اپ لوڈ کے file_url کو قبول کرتے ہیں۔ فائلیں
آؤٹ پٹ
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "luma/agent/ray/v3.2/reframe",
"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": 600,
"usd": "0.60",
"charged": 600,
"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",
"aspect_ratio": "3:4"
},
"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
},
"exr_file": {
"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
}
},
"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"
}
}
آؤٹ پٹ کے فیلڈز
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}ماڈل کی تیار کردہ ویڈیو۔
- exr_file
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullLuma exports کی صورت میں EXR sidecar: ایک EXR فائل یا ZIP archive۔ یہ exr_export کے true ہونے پر تخلیق ہوتا ہے۔
دیگر Luma Ray 3.2 ورژنز
مزید ماڈلز: ویڈیو سے ویڈیو
AI ایجنٹس کے لیے: یہ صفحہ Markdown میں یہاں موجود ہے https://doitong.com/ur/developers/models/luma/agent/ray/v3.2/reframe.md. تمام ماڈلز اور گائیڈز: https://doitong.com/developers/llms.txt