LTX 2.3 Trainer (V2) - Text-to-Audio
אינטעגרירן
ltx23-trainer-v2/t2a
# 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/t2a?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/t2a?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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/t2a", 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/yi/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": "ltx23-trainer-v2/t2a",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
}
רופֿט דעם LTX 2.3 Trainer (V2) - Text-to-Audio מאָדעל (ltx23-trainer-v2/t2a) דורך דער Doitong API. דאָקומענטאַציע פֿאַר אַגענטס: https://doitong.com/yi/developers/models/ltx23-trainer-v2/t2a.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/t2a?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
אויב דער ענטפֿער־סטאַטוס איז "queued" אָדער "running", פֿרעגט מיט GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ביז ער איז "succeeded"; די פֿײַלן זענען אין outputs[].url. POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/t2a מיט דעם זעלבן גוף גיט צוריק די גענויע פּרײַז איידערן לויפֿן.
דער דאָזיקער ריקוועסט: $ 4.40 4,400 API־קרעדיטן לויפֿן עס אויף דער דאָזיקער בלאַט
אײַער נײַער API שליסל. עס ווערט געוויזן בלויז איצט און איז שוין אין דעם קאָד און אין דעם API שליסל־פעלד אונטן. האַלט עס געהיים: לייג עס קיינמאָל נישט אַרײַן אין קאָד וואָס לויפֿט אין אַ בלעטערער.
דאָ קומט אײַער ערשטער רעזולטאַט
בויט אונטן אַ בקשה און לויפט זי מיט אײַער API שליסל. רעזולטאַטן ווערן קאַפּירט צו אונדזער סטאָרידזש, געהאַלטן אויף אייביק אָדער 7 טעג אומזיסט.
בויען אַ בעטן
קאָנטראָלן ווערן דזשענערירט פֿון דעם מאָדעל־סכעמע. דער קאָד און דער פּרײַז דערהײַנטיקן זיך ווען איר ענדערט זיי.
/run/ltx23-trainer-v2/t2a?wait=20
פּרײַז → $ 4.40
# 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/t2a?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/t2a?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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/t2a", 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": "ltx23-trainer-v2/t2a",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
לויפֿן דעם ריקוועסט
אײַער key בלײַבט אין דעם בלעטערער: זי ווערט געשיקט נאָר צום Doitong API און אָפּגעהיט (localStorage) נאָר אויב איר טיקט אָן געדענקען. באַקומען אַן API שליסל
וועגן LTX 2.3 Trainer (V2) - Text-to-Audio
פֿײַנטונירט אַ LoRA פֿון אַ `.zip`־אַרכיוו געגעבן אין `training_data_url`, כדי דער מאָדעל זאָל קענען שאַפֿן אַודיאָ פֿון טעקסט. אַודיאָ־ספּעציפֿישע אָפּציעס אַרײַננעמען `audio_duration_seconds` (0.5 ביז 60,默认 5), `audio_normalize` און `audio_preserve_pitch`. די טרענירונג לויפֿט לויטן נאָרמאַל 2000 טריט (100 ביז 10000) מיט `rank` פֿון 8 ביז 128. זי גיט צוריק די LoRA־ווייטס־טעקע, אַ קאָנפֿיגוראַציע־טעקע און וואַלידאַציע־פּריוויוען.
פּאַראַמעטערס
training_data_urlפארלאנגט
rankאָפּציאָנעל
number_of_stepsאָפּציאָנעל
learning_rateאָפּציאָנעל
number_of_framesאָפּציאָנעל
frame_rateאָפּציאָנעל
resolutionאָפּציאָנעל
aspect_ratioאָפּציאָנעל
trigger_phraseאָפּציאָנעל
auto_scale_inputאָפּציאָנעל
split_input_into_scenesאָפּציאָנעל
split_input_duration_thresholdאָפּציאָנעל
debug_datasetאָפּציאָנעל
audio_normalizeאָפּציאָנעל
audio_preserve_pitchאָפּציאָנעל
audio_duration_secondsאָפּציאָנעל
validationאָפּציאָנעל
validation[].promptפארלאנגט
validation_negative_promptאָפּציאָנעל
validation_number_of_framesאָפּציאָנעל
validation_frame_rateאָפּציאָנעל
validation_resolutionאָפּציאָנעל
validation_aspect_ratioאָפּציאָנעל
stg_scaleאָפּציאָנעל
אויסגאַבע
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "ltx23-trainer-v2/t2a",
"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": 4400,
"usd": "4.40",
"charged": 4400,
"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"
}
}
פֿעלדער פֿון דער אויסגאַבע
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullקאָמבינירטער ווידעא־פּריוויו פֿון וואַלידאַציע, ווען בנימצא פֿאַר ווידעא־ענדפּוינטס.
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullקאָמבינירטער אַודיאָ פֿון וואַלידאַציע, ווי פּריוויו פֿאַר די אַודיאָ־בלויז רוטעס: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a און /v2a.
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}URL פֿאַר טריינירטע LoRA־ווייכטן אין .safetensors־פֿאָרמאַט.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}קאָנפֿיגוראַציע פֿאַר באַשטעטיקן אַן inference־ענדפּוינט.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullDebug־רעזולטאַט ווען `debug_dataset` איז אַקטיוו: אַרכיוו צו דאַונלאָודן מיט טריינינג־דאַטן נאָך preprocessing.
אַנדערע LTX 2.3 Trainer וואַריאַנטן
מער מאָדעלן: טרענירונג
פֿאַר AI־אַגענטן: דער בלאַט ווי Markdown געפֿינט זיך בײַ https://doitong.com/yi/developers/models/ltx23-trainer-v2/t2a.md. אַלע מאָדעלן און גוידעס: https://doitong.com/developers/llms.txt