Lightricks
LTX-2.3 Fast
Real-time variant of LTX-2.3 for rapid iteration, previews and interactive video workflows.
知能指数
86.2 #40
AAQI 86.0
出力速度
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.05 /1M
入力 $0.05/M · 出力 $0.05/M
コンテキスト
64K
約 160 枚のA4ページ · 最大出力 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LTX-2.3 Fast
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- ~3× faster than the Pro tier
- Cheapest per-clip price in the LTX line
- Drop-in compatibility with Pro prompts
注意すべきトレードオフ
- 1080p ceiling — no 4K or native audio
- Noticeable detail loss on complex motion
- Short clip lengths only
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
OPENROUTER_API_KEY を設定 — APIキーを取得curl 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.
公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月8日
アーキテクチャ
LTX-2.3 Fast — distilled video model
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
64,000 tokens
最大出力
2,048 tokens
モダリティ
text + video
キャッシュ料金
読み取り $0.01 · 書き込み $0.05 /1M
推論
—
入力価格
$0.05/M
出力価格
$0.05/M
出力速度
60 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
GitHub Markdown バッジ
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@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}
}スコアバッジを埋め込む
GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく LTX-2.3 Fast の最適な代替モデル。