LTX-2 API の使い方

LTX-2 API は、開発者が人工知能を通じて魅力的なビデオコンテンツを作成できるようにします。Lightricks が提供するこのサービスにより、ユーザーはテキストの説明や静止画像を、音声付きの同期されたビデオに変換できます。エンジニアは、コンテンツ作成から視覚効果のプロトタイピングまで、さまざまなタスクのためにこの API をアプリケーションに統合しています。さらに、この API は速度または品質に合わせて最適化されたさまざまなモデルをサポートしており、プロジェクトのニーズに基づいてカスタマイズが可能です。

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リクエストを効率的にテストおよび管理するために、開発者はしばしば専門ツールに頼ります。たとえば、Apidog は API コールの構築、送信、デバッグのためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。認証ヘッダー、JSONペイロード、応答解析をシームレスに処理します。

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したがって、LTX-2 API とのインタラクションを強化し、セットアップよりもイノベーションに集中するために、Apidog を無料でダウンロードすることを検討してください。

LTX-2 API とは？

開発者は LTX-2 API を利用して、プログラムで動画を生成します。この RESTful サービスは、高度な AI モデルを活用して、シンプルな入力から映画のような出力を生成します。具体的には、テキストから動画への生成、画像から動画への変換、動画セグメントを編集するためのリテイク機能という3つの主要な機能を提供します。

この API は、拡散トランスフォーマー (DiT) ベースの基盤である LTX-2 モデルに基づいて構築されており、同期された音声と動画を一度に作成します。ユーザーはプロンプトを送信し、システムは選択されたモデルと構成に応じて最大20秒の動画をレンダリングします。さらに、4Kのような高解像度や最大50 FPSのフレームレートをサポートしており、プロフェッショナルなアプリケーションに適しています。

Lightricks がこの API をホストしており、スケーラビリティと信頼性を保証しています。ユーザーは HTTPS エンドポイントを介してアクセスし、応答として MP4 ファイルが直接配信されます。この同期アプローチにより、開発者はステータスをポーリングすることなく応答ボディで生成された動画を受け取ることができるため、ワークフローが簡素化されます。ただし、過負荷を防ぐためにレート制限が適用されるため、チームは使用状況を慎重に監視する必要があります。

オープンソースの代替手段と比較して、ホストされている LTX-2 API はハードウェア要件を抽象化します。開発者は GPU の管理や ComfyUI のようなフレームワークのインストールを避け、統合に集中できます。とはいえ、ローカル実行を好むユーザー向けに、Lightricks は GitHub でオープンソースの LTX-2 モデルを提供していますが、このガイドではクラウドベースの効率性のために API を重視しています。

LTX-2 API の利用開始

ユーザーはまず認証情報を取得します。最初に開発者コンソールにサインインします。必要に応じて、プラットフォームがアカウント作成を案内します。ログイン後、ダッシュボードから直接 API キーを生成します。

A screenshot showing the LTX-2 Developer Console with an API key highlighted for generation.

このキーはアクセストークンとして機能します。すべてのリクエストを認証するため、安全に保管してください。例えば、スクリプトにハードコーディングするのを避けるために環境変数に配置します。Bash では、export LTXV_API_KEY="your_key_here" を実行します。Python 開発者は import os; api_key = os.environ.get("LTXV_API_KEY") で取得します。Node.js ユーザーは process.env.LTXV_API_KEY を介してアクセスします。

キーを確保したら、簡単なリクエストで接続をテストします。curl や Apidog のようなツールを使用してセットアップを確認します。このステップにより、アカウントのステータスが確認され、API の応答形式に慣れることができます。問題が発生した場合は、401 ステータスを返す無効なキーなどの一般的なエラーを確認してください。

さらに、コンソールでプランの詳細を確認してください。異なるティアではクレジットと制限が異なり、動画を生成する頻度に影響します。チームはより高いボリュームをサポートするために必要に応じてプランをアップグレードします。

LTX-2 API でリクエストを認証する方法

認証は API アクセスを保護します。Bearer 形式を使用して、すべてのリクエストの Authorization ヘッダーにキーを含めます。具体的には、Authorization: Bearer YOUR_API_KEY を設定します。

例えば、curl コマンドは次のようになります。

curl -X POST https://api.ltx.video/v1/text-to-video \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "A serene mountain landscape at dawn", "model": "ltx-2-pro", "duration": 8, "resolution": "1920x1080"}'

Python の実装では requests ライブラリを使用します。

import requests
import os

api_key = os.environ.get("LTXV_API_KEY")
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "prompt": "A serene mountain landscape at dawn",
    "model": "ltx-2-pro",
    "duration": 8,
    "resolution": "1920x1080"
}
response = requests.post("https://api.ltx.video/v1/text-to-video", headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
    with open("video.mp4", "wb") as f:
        f.write(response.content)

セキュリティ慣行を厳守してください。クライアントサイドのコードやリポジトリでキーを公開しないでください。コンソールを通じて定期的にキーを更新してください。さらに、ポータビリティを高めるために、ストレージには環境変数を使用してください。

認証に失敗した場合、API は 401 Unauthorized で応答します。ボディには「Invalid API key」または「Missing authorization header」のような詳細が含まれます。キーの形式と有効期限を確認してトラブルシューティングを行ってください。一般的な修正には、キーの再生成やヘッダー構文の修正が含まれます。

LTX-2 API のサポートされているモデルを理解する

LTX-2 API は、主に ltx-2-fast と ltx-2-pro の2つのモデルを提供します。それぞれが異なる優先順位に合わせて最適化されています。

ltx-2-fast モデルは効率を優先します。特定の構成では、最大 3840x2160 の解像度、25 または 50 FPS、6～20秒の持続時間をサポートします。たとえば、1920x1080 および 25 FPS の場合、最大20秒を処理します。このモデルは、完璧さよりも速度が重要な迅速なプロトタイピングに適しています。

逆に、ltx-2-pro モデルは品質を重視します。持続時間は6秒、8秒、または10秒に制限されますが、優れたディテールと一貫性を提供します。また、最大 3840x2160 の解像度と 25 または 50 FPS をサポートします。開発者は、洗練された最終出力が必要な場合にこれを選択します。

正確な組み合わせについては、このモデルサポートマトリックスを参照してください。

モデル	解像度	FPS	持続時間 (秒)
ltx-2-fast	1920x1080	25	6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20
	1920x1080	50	6, 8, 10
	2560x1440	25, 50	6, 8, 10
	3840x2160	25, 50	6, 8, 10
ltx-2-pro	1920x1080	25, 50	6, 8, 10
	2560x1440	25, 50	6, 8, 10
	3840x2160	25, 50	6, 8, 10

要件に基づいてモデルを選択してください。例えば、開発イテレーション中は ltx-2-fast を使用し、本番環境では ltx-2-pro に切り替えます。解像度や持続時間が長いほど、より多くのクレジットを消費することに注意してください。

LTX-2 API のテキストから動画へのエンドポイントをマスターする

開発者は、テキストから動画へのエンドポイントを呼び出して、説明から動画を作成します。URL は https://api.ltx.video/v1/text-to-video で、POST メソッドを使用します。

必須パラメータには以下が含まれます。

prompt: 文字列、最大 5000 文字、シーンを記述します。
model: 列挙型、"ltx-2-fast" または "ltx-2-pro"。
duration: 整数、モデルの制約に従った秒数。
resolution: 文字列、例：「1920x1080」。

オプションパラメータは、制御を強化します。

fps: 整数、デフォルトは 25。
camera_motion: パンやズームなどのエフェクト用列挙型（具体的な値はここでは詳述されていないため、ドキュメントを参照）。
generate_audio: ブール値、同期オーディオの場合はデフォルトで true。

リクエストは JSON コンテンツを期待します。成功した応答は、Content-Type: video/mp4 を持つ MP4 ファイルをボディで返します。

例えば、8秒の動画を生成するには次のようにします。

curl -X POST https://api.ltx.video/v1/text-to-video \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "A majestic eagle soaring through clouds at sunset", "model": "ltx-2-pro", "duration": 8, "resolution": "1920x1080"}' \
-o video.mp4

Python の同等のコードではファイルを直接保存します。エラーが発生した場合は、無効なパラメータの場合は 400、制限の場合は 429 のようなコードを処理します。

プロンプトを試して出力を洗練させてください。より良い結果を得るために、アクション、キャラクター、音声に関する詳細を含めます。このエンドポイントは、テキストベースの動画作成の基礎を形成します。

LTX-2 API の画像から動画へのエンドポイントを探る

画像から動画へのエンドポイントは、静止画像をアニメーション化します。POST を使用して https://api.ltx.video/v1/image-to-video に送信します。

主要なパラメータはテキストから動画へのものと同じですが、image_uri が追加されます。これは入力画像の URL (HTTPS、最大 32MB、JPG などの形式) です。

リクエスト例：

curl -X POST https://api.ltx.video/v1/image-to-video \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image_uri": "https://example.com/sunset.jpg", "prompt": "Clouds drifting across the sky as the sun sets slowly", "model": "ltx-2-pro", "duration": 8, "resolution": "1920x1080"}' \
-o video.mp4

応答はアニメーション化された MP4 を配信します。マーケティングや教育アプリなどで写真に命を吹き込むために使用します。一貫した動きのために、画像がプロンプトと一致していることを確認してください。

制約はモデルと一致します。持続時間と解像度を検証してください。画像の取得に失敗した場合は、400 エラーが予想されます。

LTX-2 API のリテイク機能の活用

リテイク機能は、完全に再生成することなく動画セクションを編集します。AI を介して特定の瞬間をターゲットにし、音声、動画、またはその両方を置き換えます。

詳細なエンドポイントの仕様はまだ進化中ですが、おそらく `/v1/retake` のようなパスに POST を使用します。パラメータには、元の動画の video_uri、秒単位の start_time と end_time、および変更内容の prompt が含まれます。

例えば、対話セグメントを書き換える場合などです。これは、動画全体を再作成するよりもリソースを節約します。開発者は、ポストプロダクションワークフローでの反復的な改善に適用します。

完全なパラメータについてはドキュメントの更新を監視してください。現在、同期を維持しながら効率的に瞬間を書き換えることができます。

LTX-2 API でのエラー処理

API はエラー応答を標準化しています。

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "error_type",
    "message": "Description"
  }
}

一般的なコード:

400: 無効なリクエスト、例: プロンプトがない。
401: 認証の問題。
402: クレジット不足。
413: ペイロードが大きすぎる。
422: コンテンツがフィルタリングされた。
429: レートまたは同時実行の制限。
500: サーバーエラー。
503: 利用不可。

適切に処理してください: `Retry-After` ヘッダーを使用して 429 の場合は再試行します。402 の場合は残高を確認します。デバッグのためにメッセージをログに記録します。

ベストプラクティス: クライアント側で入力を検証し、再試行のために指数バックオフを実装します。

LTX-2 API でのレート制限の管理

レート制限は不正利用を防ぎます。これには、同時実行性 (同時リクエスト) とレート (ウィンドウあたりのリクエスト数) が含まれ、プランによって異なります。

制限を超過すると、Retry-After ヘッダーとともに 429 がトリガーされます。エラータイプは `rate_limit_error` または `concurrency_limit_error` です。

ヘッダーを介して監視します。可能な場合はバッチ処理し、テストには低解像度を使用し、プランをアップグレードすることで最適化します。

上限の引き上げについてはサポートに連絡してください。

LTX-2 API を統合するためのベストプラクティス

堅牢なエラー処理とロギングを実装します。スケーリングする場合は非同期処理を使用します。

キーは金庫で安全に保管してください。プロンプトは徹底的にテストしてください。

本番環境では、コストを計算します。動画が長いほど、より多くのクレジットを消費します。

ワークフローとの統合: 画像からサムネイルを生成し、その後で完全な動画を生成します。

LTX-2 API で Apidog を使用する

Apidog はテストを効率化します。エンドポイントをインポートし、ヘッダーを設定し、視覚的にリクエストを送信できます。

A screenshot showing the Apidog interface with an LTX-2 API text-to-video request configured.

LTX-2 API コール用のコレクションを作成します。バイナリ MP4 を含む応答をデバッグします。

キー用の環境をサポートしており、切り替えが簡単です。

生産性を向上させるために Apidog を無料でダウンロードしてください。

LTX-2 API の高度な例

Python でラッパーを構築します。

import requests
import os

class LTX2API:
    def __init__(self):
        self.api_key = os.environ.get("LTXV_API_KEY")
        self.base_url = "https://api.ltx.video/v1"

    def generate_text_to_video(self, prompt, model="ltx-2-pro", duration=8, resolution="1920x1080"):
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}", "Content-Type": "application/json"}
        payload = {"prompt": prompt, "model": model, "duration": duration, "resolution": resolution}
        response = requests.post(f"{self.base_url}/text-to-video", headers=headers, json=payload)
        if response.status_code == 200:
            return response.content
        else:
            raise Exception(response.json()["error"]["message"])

# 使用例
api = LTX2API()
video_data = api.generate_text_to_video("A futuristic cityscape at night")
with open("output.mp4", "wb") as f:
    f.write(video_data)

画像から動画への機能に拡張します。Flask や Django を介して Web アプリケーションで使用します。

結論

LTX-2 API は動画制作を革新します。このガイドに従うことで、開発者はその機能を効果的に活用できます。基本から始め、プロンプトを洗練し、統合をスケールアップしてください。Apidog のようなツールはプロセスを簡素化し、スムーズな開発を保証します。

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