Lightricks
LTX-2.3 Fast
Real-time variant of LTX-2.3 for rapid iteration, previews and interactive video workflows.
ดัชนีปัญญา
86.2 #40
AAQI 86.0
ความเร็วขาออก
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.05 /1M
ขาเข้า $0.05/M · ขาออก $0.05/M
บริบท
64K
≈ 160 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LTX-2.3 Fast
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- ~3× faster than the Pro tier
- Cheapest per-clip price in the LTX line
- Drop-in compatibility with Pro prompts
สิ่งที่ต้องระวัง
- 1080p ceiling — no 4K or native audio
- Noticeable detail loss on complex motion
- Short clip lengths only
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
OPENROUTER_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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.
ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
8 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
LTX-2.3 Fast — distilled video model
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
64,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
2,048 tokens
โมดัลิตี
text + video
ราคาแคช
อ่าน $0.01 · เขียน $0.05 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.05/M
ราคาขาออก
$0.05/M
ความเร็วขาออก
60 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Lightricks
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ LTX-2.3 Fast โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก