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

> Wan 2.1 text-to-video ที่รองรับน้ำหนัก LoRA แบบกำหนดเอง พร้อมโหมด turbo และการเล่นย้อนกลับที่เป็นตัวเลือก

สร้างวิดีโอจาก `prompt` ข้อความและใช้ LoRA แบบกำหนดเองที่ระบุใน `loras` ความละเอียดเป็น 480p, 580p หรือ 720p และอัตราส่วนภาพเป็น 16:9 หรือ 9:16 `num_frames` อยู่ในช่วง 81 ถึง 100 และ `frames_per_second` อยู่ในช่วง 5 ถึง 24 `turbo_mode` เปิดใช้งานเป็นค่าเริ่มต้น และ `reverse_video` จะเล่นผลลัพธ์ย้อนกลับ

- Model id: `wan-t2v-lora`
- Made by: Alibaba
- Category: Text to Video
- Output: video
- Price: $0.75 / video (cheapest run $0.75 (750 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/wan-t2v-lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/wan-t2v-lora`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/wan-t2v-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.ru/v1/quote/wan-t2v-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

| 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 |
| `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 | `480p` | `480p`, `580p`, `720p` | ความละเอียดวิดีโอเอาต์พุต: 480p, 580p หรือ 720p |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `9:16`, `16:9` | อัตราส่วนภาพของวิดีโอเอาต์พุต ซึ่งเป็น 16:9 หรือ 9:16 |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `30` | 2 – 40 | จำนวนขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งแลกเวลาในการประมวลผลที่นานขึ้นกับคุณภาพที่ดีขึ้นเมื่อเพิ่มจำนวน |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | สวิตช์ตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งการตั้งค่าเป็นปิดต้องได้รับอนุญาตจากบัญชี หากไม่มีการอนุญาตดังกล่าว ทุกคำขอจะได้รับการตรวจสอบโดยไม่คำนึงถึงการตั้งค่า; true จะเปิดใช้ตัวตรวจสอบ |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | ควบคุมว่าจะเปิดใช้การขยายพรอมต์หรือไม่ |
| `turbo_mode` |  | boolean | no | `true` |  | ตัวเลือกการสร้างวิดีโอที่เร็วขึ้น เมื่อเปิดใช้จะลดเวลาในการสร้างโดยไม่ทำให้คุณภาพภาพลดลงอย่างเห็นได้ชัด |
| `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 |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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.ru/v1/run/wan-t2v-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"
  }'

# 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"
```

### JavaScript

```javascript
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/wan-t2v-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"
  }),
});
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.ru/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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/wan-t2v-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.ru/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-t2v-lora",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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-t2v-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"
  },
  "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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/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 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/alibaba/wan-3.0/text-to-video.md) (`alibaba/wan-3.0/text-to-video`): from $0.05 / second
- [FLUX 3 Max Text to Video](https://doitong.com/developers/models/blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video.md) (`blackforestlabs/flux-3-max/text-to-video`): from $0.0425 / second of output video
- [Grok Imagine Video 1.5 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video.md) (`xai/grok-imagine-video/v1.5/text-to-video`): from $0.08 / second
- [Kling 3.0 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/kling-video/v3/pro/text-to-video.md) (`kling-video/v3/pro/text-to-video`): from $0.112 / second
- [LTX 2.5 Pro Text to Video](https://doitong.com/developers/models/lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro.md) (`lightricks/ltx-2.5/text-to-video/pro`): from $0.12 / second
- [MiniMax H3 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/text-to-video.md) (`minimax/h3/text-to-video`): from $0.05 / second
- [Seedance 2.0 Fast Text to Video](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedance-2.0/fast/text-to-video.md) (`bytedance/seedance-2.0/fast/text-to-video`): from $0.113 / second
- [Seedance 2.0 Text to Video](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedance-2.0/text-to-video.md) (`bytedance/seedance-2.0/text-to-video`): from $0.141 / second

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/wan-t2v-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-t2v-lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/wan-t2v-lora