Lightricks
LTX-2.3 Fast
Real-time variant of LTX-2.3 for rapid iteration, previews and interactive video workflows.
বুদ্ধিমত্তা
86.2 #40
AAQI 86.0
আউটপুট গতি
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.05 /1M
ইনপুট $0.05/M · আউটপুট $0.05/M
কনটেক্সট
64K
≈ 160টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LTX-2.3 Fast
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- ~3× faster than the Pro tier
- Cheapest per-clip price in the LTX line
- Drop-in compatibility with Pro prompts
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- 1080p ceiling — no 4K or native audio
- Noticeable detail loss on complex motion
- Short clip lengths only
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
OPENROUTER_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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.
অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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
প্রকাশের তারিখ
৮ অক্টো, ২০২৬
আর্কিটেকচার
LTX-2.3 Fast — distilled video model
প্যারামিটার
Not disclosed
লাইসেন্স
Proprietary
কনটেক্সট উইন্ডো
64,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
2,048 tokens
মডালিটি
text + video
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.01 · রাইট $0.05 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.05/M
আউটপুট দাম
$0.05/M
আউটপুট গতি
60 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২২ অক্টো, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Lightricks-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে LTX-2.3 Fast-এর নিকটতম বিকল্প।