LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio
Integrace
ltx23-trainer-v2/v2a
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/cs/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "ltx23-trainer-v2/v2a",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
}
Volejte model LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio (ltx23-trainer-v2/v2a) prostřednictvím Doitong API. Dokumentace pro agenty: https://doitong.com/cs/developers/models/ltx23-trainer-v2/v2a.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
Pokud je stav odpovědi "queued" nebo "running", dotazujte GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20, dokud nebude "succeeded"; soubory jsou v outputs[].url. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/v2a se stejným tělem vrátí přesnou cenu před spuštěním.
Tento požadavek: 9,80 $ 9 800 kreditů API · ≈ 1 026,06 ₽ Spustit na této stránce
Váš nový API klíč. Zobrazuje se pouze nyní a už je vložen do kódu a do pole API klíč níže. Uchovávejte ho v tajnosti: nikdy ho nevkládejte do kódu, který se spouští v prohlížeči.
Zde se zobrazí váš první výsledek
Níže sestavte požadavek a spusťte ho pomocí svého API klíče. Výstupy se kopírují do našeho úložiště a uchovávají se navždy nebo 7 dne zdarma.
Sestavit požadavek
Ovládací prvky se generují ze schématu modelu. Kód a cena se aktualizují podle provedených změn.
/run/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20
cena → 9,80 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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"])
{
"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
}
}
}
Spustit tento požadavek
Váš klíč zůstává v tomto prohlížeči: odesílá se pouze do Doitong API a uloží se do localStorage jen tehdy, když zaškrtnete možnost Zapamatovat. Získat klíč API
O modelu LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio
Trénuje LoRA, která vytváří zvukovou stopu odpovídající dění na obrazovce ve videu. Každý tréninkový klip musí zachovat zvukovou stopu, takže dělení scén je ve výchozím nastavení vypnuté, aby se zabránilo tichým koncovým segmentům. Validační vzorky (až 2) obsahují vždy prompt a němé video. Data se předávají jako zip přes `training_data_url`.
Parametry
training_data_urlpovinné
rankvolitelné
number_of_stepsvolitelné
learning_ratevolitelné
number_of_framesvolitelné
frame_ratevolitelné
resolutionvolitelné
aspect_ratiovolitelné
trigger_phrasevolitelné
auto_scale_inputvolitelné
split_input_into_scenesvolitelné
split_input_duration_thresholdvolitelné
debug_datasetvolitelné
validationvolitelné
validation[].promptpovinné
validation[].video_urlpovinné
validation_negative_promptvolitelné
validation_number_of_framesvolitelné
validation_frame_ratevolitelné
validation_resolutionvolitelné
validation_aspect_ratiovolitelné
stg_scalevolitelné
Výstup
{
"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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
Pole výstupu
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullKombinovaný náhled videa z validace, pokud je dostupný pro endpointy vytvářející video.
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullKombinovaný zvuk z validace, poskytovaný jako náhled, pokud je dostupný pro tyto trasy pouze se zvukem: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a a /v2a.
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}URL trénovaných vah LoRA ve formátu .safetensors.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}Konfigurace nastavení inferenčního endpointu.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullLadicí výstup dostupný při povoleném `debug_dataset`: stažitelný archiv obsahující trénovací data po předzpracování.
Další varianty LTX 2.3 Trainer
Další modely: Trénování
Pro AI agenty: tato stránka je ve formátu Markdown na adrese https://doitong.com/cs/developers/models/ltx23-trainer-v2/v2a.md. Všechny modely a návody: https://doitong.com/developers/llms.txt