MuAPIの低遅延APIを通じてkling-v3.0-pro-image-to-videoモデルを統合。従量課金制で柔軟かつスケーラブルに利用可能です。 MuAPIプラットフォーム上のkling-v3.0-pro-image-to-videoモデルへのプログラムアクセス。高可用性とシームレスなAPI統合を提供します。
MuAPIの低遅延APIを通じてkling-v3.0-pro-image-to-videoモデルを統合。従量課金制で柔軟かつスケーラブルに利用可能です。
このモデルについて
MuAPIプラットフォーム上のkling-v3.0-pro-image-to-videoモデルへのプログラムアクセス。高可用性とシームレスなAPI統合を提供します。
コスト分析
| プロバイダー | 費用 | 備考 |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.72 生成1回あたり | muapiapp is 20-50% より手頃 than its competitors, delivering comparable or superior 品質 at a lower cost. |
| Fal.ai | $0.90 生成1回あたり | Compared to Fal.ai, muapiapp offers a 20-50% cost saving while maintaining high-品質 output and パフォーマンス. |
| Replicate | $0.90 生成1回あたり | muapiapp is 20-50% より安価 than Replicate, providing an economical solution without compromising on professional-grade results. |
muapiapp is 20-50% より手頃 than its competitors, delivering comparable or superior 品質 at a lower cost.
Compared to Fal.ai, muapiapp offers a 20-50% cost saving while maintaining high-品質 output and パフォーマンス.
muapiapp is 20-50% より安価 than Replicate, providing an economical solution without compromising on professional-grade results.
** 競合サービスの料金は類似のモデル構成および利用ティアに基づいて算出された推定値です。
設定スキーマ
| パラメータ | 型 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|---|
| プロンプト | string | 生成する動画の内容を記述するプロンプト。 | The camera begins on the railway station platform beside a stationary train as morning sunlight filters through the roof. Passengers make small natural movements while the train doors are open. The camera moves forward and enters the train, transitioning smoothly into a window-seat point of view. As the doors close, the train starts moving. The view shifts fully to the window, showing the city passing by outside with gentle motion blur, buildings and trees sliding past. Sunlight reflects on the glass, faint interior reflections appear, and the ride feels calm and realistic with smooth, cinematic motion. |
| 画像 URL | string | 処理の開始点となる入力元画像のURLまたはBase64データ。 | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video1.jpg |
| Last 画像 | string | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（URL of the input last image.）。 | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video2.jpg |
| 長さ（秒） | int | 生成する動画または音声の長さ（秒単位）。 | 5 |
| Generate 音声 | boolean | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Whether to generate audio for the video）。 | true |
生成する動画の内容を記述するプロンプト。
The camera begins on the railway station platform beside a stationary train as morning sunlight filters through the roof. Passengers make small natural movements while the train doors are open. The camera moves forward and enters the train, transitioning smoothly into a window-seat point of view. As the doors close, the train starts moving. The view shifts fully to the window, showing the city passing by outside with gentle motion blur, buildings and trees sliding past. Sunlight reflects on the glass, faint interior reflections appear, and the ride feels calm and realistic with smooth, cinematic motion.処理の開始点となる入力元画像のURLまたはBase64データ。
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video1.jpg生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（URL of the input last image.）。
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video2.jpg生成する動画または音声の長さ（秒単位）。
5生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Whether to generate audio for the video）。
true開発者ドキュメント
MuAPIアクセスキーと必要なパラメータをJSONボディに含め、モデルエンドポイントへPOSTリクエストを送信してください。
FAQ