kling-3.0 API

Verwenden Sie die genaue Modell-ID kling-3.0. Das Modellfeld muss genau mit dieser Seite übereinstimmen.

Beispielausgabekling-3.0POST /v1/videos5.0s

Parameter: duration=5resolution=1080pratio=16:9

Prompt: Stop-motion claymation style: a small orange clay fox sneaks through a miniature felt forest, pauses, sniffs a glowing mushroom and jumps back in surprise. Handmade textures, visible fingerprints on the clay, soft tabletop lighting, charming and playful, no text.

Anfrage, die dieses Beispiel erstellt hat

{
  "model": "kling-3.0",
  "prompt": "Stop-motion claymation style: a small orange clay fox sneaks through a miniature felt forest, pauses, sniffs a glowing mushroom and jumps back in surprise. Handmade textures, visible fingerprints on the clay, soft tabletop lighting, charming and playful, no text.",
  "seconds": "5",
  "duration": 5,
  "resolution": "1080p",
  "ratio": "16:9",
  "aspect_ratio": "16:9"
}

Authentifizierung und Endpunkt

Verwenden Sie einen Modelflare-API-Schlüssel mit https://modelflare.dev/v1. Der Gateway-Einstiegspunkt ist POST /v1/videos.

HTTP

Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY

Erstellen Sie eine Aufgabe

bash

curl https://modelflare.dev/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "kling-3.0",
    "prompt": "A white cat runs through a neon-lit street in the rain, cinematic tracking shot",
    "duration": "5", "mode": "std"
  }'

Umfrage und Download

Speichern Sie die Aufgaben-ID. Abfrage GET /v1/videos/{task_id} und Download mit GET /v1/videos/{task_id}/content. Ergebnis-URLs können ablaufen. Übertragen Sie die Datei daher umgehend.

bash

curl https://modelflare.dev/v1/videos/TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY"

Notizen anfordern

Kling verwendet familienspezifische model_name-, prompt-, mode-, duration-, image_list- oder contents/settings-Felder; nativer JSON bleibt erhalten und wird weitergeleitet.

Parameter anfordern

Kling Legacy verwendet model_name mit den Anforderungsstrukturen text2video / image2video. Informationen zu Modus, Auflösung und Audiospuren finden Sie auf der offiziellen Seite und der Preisseite des Modells.

Feld	Erforderlich	Notizen
model_name	Ja	kling-3.0
prompt	Bedingt	Erforderlich für Text-zu-Video; Kombinieren Sie es mit Bildern für Bild-zu-Video
image	Bedingt	Bild-URL des ersten Frames oder Base64
image_tail	Nein	Optionales Endbildbild
video_url	Bedingt	Referenzvideo zur Kling 3.0-Bewegungssteuerung
image_list	Nein	Bilderliste für Omni/O1 und multimodale Workflows
negative_prompt	Nein	Negative Aufforderung
mode	Nein	std / pro / 4k (modellabhängig)
duration	Nein	3–15 Sekunden (Saite)
multi_shot	Nein	Aktivieren Sie Multi-Shot-Storyboarding
sound	Nein	Erzeugt synchronisierten Sound, sofern unterstützt
camera_control	Nein	Kamerasteuerung, sofern unterstützt

Eingabe- und Ausgabegrenzen

Kling Legacy-Anfragen verwenden model_name; Die Verfügbarkeit von mode, duration, image / image_tail, sound und camera_control hängt vom Modell ab. Die abrechnungsfähigen Mindestsekunden und Auflösungsspuren folgen den Modellzeilen auf der Preisseite.

Dokumentierte Workflow-Beispiele

Ältere Modelle wählen je nach Workflow model_name, erstes/Endbild oder Bewegungssteuerungsfelder aus; Feste Dauer und Audiolimits folgen der Tabelle auf dieser Seite.

bash

curl https://modelflare.dev/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "kling-3.0", "prompt": "转移动作并保持人物身份",
    "image": "https://example.com/character.png",
    "video_url": "https://example.com/motion.mp4",
    "duration": "5", "mode": "std"
  }'

Fehler und fehlgeschlagene Aufgaben

Ungültige Modellparameter geben ein 4xx mit einer Anforderungs-ID zurück. Eine asynchrone Aufgabe kann auch nach erfolgreicher Erstellung als fehlgeschlagen gelten. Verwenden Sie error_code und error_message aus der Umfrageantwort als letzten Aufgabengrund. Wiederholen Sie dieselbe Anfrage nicht mit einer anderen JSON-Form.

Unterstützter Bereich

Auf dieser Seite werden Modelflare-Modellgenerierungs- und -bearbeitungsaufrufe behandelt. Such- oder Kartenanreicherung, Sprachverwaltung und Elementbibliotheksverwaltung sind Ressourcen-APIs außerhalb dieser öffentlichen Modellaufrufoberfläche und keine erforderlichen Anforderungsfelder.

Preise und Abrechnung

Dieses Modell verwendet eine Videoabrechnung pro Sekunde. Den aktuellen Kundenpreis, den Referenzlistenpreis und die vollständige Spezifikation finden Sie auf der Modellpreisseite.

Hinweis

Diese Seite dokumentiert die öffentliche Schnittstelle von Modelflare. Bei den hier dargestellten Feldern und Grenzen handelt es sich um den aktuellen Vertrag.