Lightricks
LTX-2.3 Fast
Real-time variant of LTX-2.3 for rapid iteration, previews and interactive video workflows.
الذكاء
86.2 #40
AAQI 86.0
سرعة الإخراج
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.05 /1M
إدخال $0.05/M · إخراج $0.05/M
السياق
64K
≈ 160 صفحة A4 · أقصى إخراج 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LTX-2.3 Fast
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- ~3× faster than the Pro tier
- Cheapest per-clip price in the LTX line
- Drop-in compatibility with Pro prompts
ما يجب الانتباه له
- 1080p ceiling — no 4K or native audio
- Noticeable detail loss on complex motion
- Short clip lengths only
حالات استخدام قاتلة
Interactive previz
Live prompt iteration for directors and editors.
Social content at scale
Bulk short clips where turnaround beats fidelity.
Pro-tier drafting
Storyboard in Fast, re-render finals on Pro.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
OPENROUTER_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "lightricks/ltx-2-3-fast",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="lightricks/ltx-2-3-fast",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "lightricks/ltx-2-3-fast",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
LTX-2.3 Fast — distilled video model
- Distilled sampler — draft clips in seconds, not minutes
- Same conditioning interface as the Pro tier
- Optimized for preview-then-upscale workflows
- Lower per-clip cost for high-volume iteration
تاريخ الإصدار
8 أكتوبر 2026
البنية
LTX-2.3 Fast — distilled video model
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
64,000 tokens
أقصى إخراج
2,048 tokens
الوسائط
text + video
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.01 · كتابة $0.05 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.05/M
سعر الإخراج
$0.05/M
سرعة الإخراج
60 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026ltx23fast,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of LTX-2.3 Fast},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/ltx-2-3-fast}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Lightricks
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ LTX-2.3 Fast استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.