# Minimax Hailuo 2.3 Pro Text to Video

> Integra il modello di intelligenza artificiale minimax-hailuo-2.3-pro-t2v tramite MuAPI con latenza minima. Prezzi flessibili con pagamento a consumo, scalabilità immediata e massima affidabilità.

## Panoramica

- **Endpoint**: `POST https://api.muapi.ai/api/v1/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v`
- **ID modello**: `minimax-hailuo-2.3-pro-t2v`
- **Categoria**: Testo in video
- **Variante**: Pro T2V
- **Famiglia**: minimax-2.3
- **Costo**: 0.63 crediti per chiamata (alcuni modelli calcolano il costo dinamicamente in base ai parametri)

## Utilizzo dell'API

MuApi utilizza un modello **submit-then-poll**: invia un lavoro, ottieni un `request_id`, quindi esegui il polling dell'endpoint delle previsioni finché lo `status` non è `completed`. Facoltativamente, passa `?webhook=YOUR_URL` sulla chiamata di invio per ricevere una richiamata POST al termine del lavoro (salta il polling).

**Autenticazione**: invia la tua chiave MuApi nell'intestazione `x-api-key`. Prendine uno alle https://muapi.ai/access-keys.

### 1. Invia attività

```http
POST https://api.muapi.ai/api/v1/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v
Content-Type: application/json
x-api-key: YOUR_API_KEY
```

**Minimo (solo obbligatorio):**

```json
{
  "prompt": "<prompt>"
}
```

**Esempio completo (tutti i parametri):**

```json
{
  "prompt": "<prompt>",
  "resolution": "1080p"
}
```

**Risposta:**

```json
{
  "request_id": "abc123",
  "status": "processing"
}
```

### 2. Controlla risultato

```http
GET https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result
x-api-key: YOUR_API_KEY
```

Possibili valori di "status": "queued", "pending", "processing", "completed", "failed", "cancelled". Sondaggio ogni 2-5 secondi fino al terminale. Una volta "completato", gli URL dei risultati si trovano nell'array "outputs".

**Esempio di risposta al completamento:**

```json
{
  "id": "abc123",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    "https://cdn.muapi.ai/.../output.png"
  ],
  "urls": {
    "get": "https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/abc123/result"
  },
  "created_at": "2026-05-08T12:34:56Z",
  "has_nsfw_contents": []
}
```

### cURL

```bash
1. Invia attività
REQUEST_ID=$(curl -s -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v \
  -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"<prompt>"}' | jq -r .request_id)

2. Controlla fino al completamento
while :; do
  RESP=$(curl -s https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/$REQUEST_ID/result -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY")
  STATUS=$(echo "$RESP" | jq -r .status)
  [ "$STATUS" = "completed" ] && echo "$RESP" | jq .outputs && break
  [ "$STATUS" = "failed" ] && echo "$RESP" && exit 1
  sleep 3
done
```

### Python

```python
import os, time, requests

API = "https://api.muapi.ai/api/v1"
headers = {"x-api-key": os.environ["MUAPI_API_KEY"]}

r = requests.post(f"{API}/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v", headers=headers, json={"prompt":"<prompt>"})
request_id = r.json()["request_id"]

while True:
    res = requests.get(f"{API}/predictions/{request_id}/result", headers=headers).json()
    if res["status"] == "completed":
        print(res["outputs"]); break
    if res["status"] == "failed":
        raise RuntimeError(res.get("error")); 
    time.sleep(3)
```

## Schema di input

L'API accetta i seguenti parametri di input:

- **`prompt`** (`string`, _required_):
  videoprompt.

- **`resolution`** (`string`, _optional_):
  risoluzione video.
  - Predefinito: `"1080p"`
  - Opzioni: `"1080p"`

## Schema di uscita

L'endpoint del polling restituisce i seguenti campi:

- **`id`** (`string`): L'ID della richiesta.
- **`status`** (`string`): Uno tra "in coda", "in sospeso", "in elaborazione", "completato", "non riuscito", "annullato".
- **`outputs`** (`array`): URL alle immagini/video/audio generati. Vuoto finché lo "stato" non è "completato".
- **`urls.get`** (`string`): Collegamento automatico per recuperare questa previsione.
- **`error`** (`string` | `null`): Messaggio di errore se lo "status" è "failed".
- **`created_at`** (`string`): Timestamp ISO-8601 di quando è stata creata la richiesta.
- **`has_nsfw_contents`** (`array of boolean`): Flag di rilevamento NSFW per uscita.

## Webhook (facoltativo)

Aggiungi `?webhook=https://your-server/path` all'URL di invio. Quando il lavoro raggiunge uno stato terminale, MuApi pubblicherà la stessa forma della risposta al polling al tuo URL, senza bisogno di polling.

## Integrazione dell'agente

MuApi fornisce un server MCP e una CLI in modo che gli agenti (Claude Code, Cursor, personalizzato) possano chiamare questo endpoint senza scrivere codice HTTP:

```bash
# Installa la CLI
npm install -g muapi-cli

# Autenticati una volta
muapi auth login

# Esponi tutti i modelli MuApi come strumenti MCP al tuo agente
muapi mcp serve
```

Il server MCP espone strumenti che racchiudono invio e sondaggio per ogni modello, incluso "minimax-hailuo-2.3-pro-t2v". Vedi `muapi --help` per le scorciatoie specifiche della categoria ("muapi image generate`, `muapi video from-image`, ecc.).

## Modelli correlati
- [Pro T2V](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v)
- [Standard I2V](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-standard-i2v)
- [Pro I2V](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-pro-i2v)
- [Fast I2V](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-fast)
- [Voice Clone](https://muapi.ai/it/playground/minimax-voice-clone)
- [Standard T2V](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-standard-t2v)

## Risorse
- [Pagina del parco giochi](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v)
- [Riferimento API](https://muapi.ai/it/playground/minimax-hailuo-2.3-pro-t2v/api)
- [Global llms.txt](https://muapi.ai/it/llms.txt)