# MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer API

> 以前のLoRAからウォームスタートできる、参照条件付き動画用LoRAトレーナー

被写体動画クリップのzipからLoRAを学習し、参照入力で動画生成を制御できるようにします。`reference_conditioning_p`で学習中に参照を使用する頻度を設定し、`resume_from_lora_url`で以前に学習したLoRAから継続します。`rank`、`number_of_steps`、`number_of_frames`、`frame_rate`、`aspect_ratio`も設定できます。重みと設定ファイルを返します。

- Model id: `minimax/h3/ref2va/trainer`
- Made by: MiniMax
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.015 / step (cheapest run $30.00 (30000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Docs page: https://doitong.com/ja/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer

## Pricing

Price: **$0.015 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $30.00 = 30000 API credits (2000 steps × 15 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.com/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | 被写体トレーニング動画を含むZIPのURL。画像のみのデータセットと画像・動画混在のトレーニングアーカイブは拒否されるため、画像は参照サイドカーとして指定する必要があります。オプションの追加ファイルは各クリップのベース名を共有します。キャプションは`clip01.txt`のように指定し、順序付き参照は`ref_1`～`ref_4`として`clip01.ref_1.<ext>`～`clip01.ref_4.<ext>`という名前にします。参照サイドカーがない場合は、クリップのフレームが独自の参照になります。`<ext>`で参照モダリティを決定します。画像（.png/.jpg/.jpeg）、音声（.wav/.mp3/.flac/.m4a/.ogg/.aac）、動画（.mp4/.mov/.avi/.mkv/.webm）に対応し、動画のサウンドトラックも音声参照になります。トレーニングクリップは.mp4、.mov、.avi、.mkvに対応し、少なくとも10個、より多くを推奨します。 |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA 適応ランク。値を上げるとメモリ消費が増える代わりに容量が向上します。 |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 1 – 15,000 | トレーニングステップの総数。 |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | 最適化の学習率。増加させると学習が高速化する可能性がある一方、過学習のリスクも高まるため、そのバランスを調整します。 |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `73` | 22 – 124 | 各トレーニングサンプルのフレーム数。17で割った余りが5になる必要があります。例：22、39、56、73、90、107、124。 |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | 目標動画フレームレート。フレーム per secondで測定します。 |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | トレーニング解像度。解像度を上げるとメモリ要件が増加します。 |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16` | MiniMax H3 APIで使用できるものと同じ集合から、トレーニングのアスペクト比を選択します。 |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA スタイルの有効化フレーズ。トレーニング中にキャプションの先頭へ挿入されます。 |
| `reference_conditioning_p` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | 参照画像による条件付けトレーニングと、条件なしのテキストから動画・音声へのトレーニングの使用頻度を設定します。残りの確率は、プロンプトのみの安定した生成を維持するため、条件なしの目的に割り当てられます。 |
| `resume_from_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | .safetensors形式の、以前このトレーナーで作成したLoRAを使用したウォームスタートトレーニングのURLと、その後に実行するnumber_of_steps追加トレーニングステップ数。アダプターウェイト以外は復元されず、最適化と学習率スケジューリングは最初から開始されます。 |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | 自動動画スケーリングによって対象fpsとフレーム数を一致させるかどうか。trueでこの調整を有効にします。 |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | 長さがしきい値を超える動画のシーン分割を有効にします。分割されたクリップの参照サイドカーは破棄されます。 |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | シーン分割のトリガー。秒単位の長さで表し、しきい値より長い動画のみ分割します。 |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | 本格的なトレーニング前に前処理を確認するためのアーカイブをダウンロードするオプション。有効にすると、処理済みデータセットをパッケージ化し、キャプション、参照画像、動画、画像を手動で検査できます。 |
| `strict_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | 通常はログに記録され、文書化されたフォールバックで解決される前処理問題を厳密に処理します。有効にすると、空のプロンプトが必要なキャプション、欠落した参照サイドカー、音声を読み取れない動画を、フォールバックせずに拒否します。 |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## 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.com/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer?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"
```

### JavaScript

```javascript
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/minimax/h3/ref2va/trainer?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 + ")");
```

### Python

```python
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/minimax/h3/ref2va/trainer", 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.com/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": "minimax/h3/ref2va/trainer",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "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": "minimax/h3/ref2va/trainer",
  "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": 30000,
    "usd": "30.00",
    "charged": 30000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors 形式のトレーニング済み LoRA 重みの URL。 |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | 推論エンドポイントのセットアップ設定。 |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | `debug_dataset`を有効にしたリクエストでのみ利用できます。前処理後のトレーニングデータを格納したダウンロード可能なアーカイブです。 |

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## Links

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