Lightricks
LTX-2.3 Fast
Real-time variant of LTX-2.3 for rapid iteration, previews and interactive video workflows.
बुद्धिमत्ता
86.2 #40
AAQI 86.0
आउटपुट गति
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.05 /1M
इनपुट $0.05/M · आउटपुट $0.05/M
कॉन्टेक्स्ट
64K
≈ 160 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LTX-2.3 Fast
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- ~3× faster than the Pro tier
- Cheapest per-clip price in the LTX line
- Drop-in compatibility with Pro prompts
ध्यान देने योग्य बातें
- 1080p ceiling — no 4K or native audio
- Noticeable detail loss on complex motion
- Short clip lengths only
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
OPENROUTER_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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.
आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
8 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
LTX-2.3 Fast — distilled video model
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Proprietary
कॉन्टेक्स्ट विंडो
64,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
2,048 tokens
मोडैलिटी
text + video
कैश मूल्य
रीड $0.01 · राइट $0.05 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.05/M
आउटपुट कीमत
$0.05/M
आउटपुट गति
60 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
22 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर LTX-2.3 Fast के निकटतम विकल्प।