MuAPI의 저지연 API를 통해 kling-v3.0-pro-image-to-video AI 모델을 손쉽게 연동하세요. 유연한 종량제 요금, 즉각적인 확장성 및 뛰어난 가용성을 제공합니다. MuAPI에서 사용량 기반 청구 및 높은 동시성으로 제공되는 kling-v3.0-pro-image-to-video 모델입니다.
MuAPI에서 사용량 기반 청구 및 높은 동시성으로 제공되는 kling-v3.0-pro-image-to-video 모델입니다.
이 모델 정보
MuAPI 플랫폼에서 kling-v3.0-pro-image-to-video 모델에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. REST API와 원활하게 통합되며 높은 신뢰성을 갖춘 프로덕션 환경용으로 설계되었습니다.
비용 분석
| 공급자 | 비용 | 메모 |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.72 per generation | muapiapp is 20-50% more affordable than its competitors, delivering comparable or superior quality at a lower cost. |
| Fal.ai | $0.90 per generation | Compared to Fal.ai, muapiapp offers a 20-50% cost saving while maintaining high-quality output and performance. |
| Replicate | $0.90 per generation | muapiapp is 20-50% cheaper than Replicate, providing an economical solution without compromising on professional-grade results. |
muapiapp is 20-50% more affordable than its competitors, delivering comparable or superior quality at a lower cost.
Compared to Fal.ai, muapiapp offers a 20-50% cost saving while maintaining high-quality output and performance.
muapiapp is 20-50% cheaper than Replicate, providing an economical solution without compromising on professional-grade results.
** 경쟁업체 가격은 유사한 모델 아키텍처 및 사용 계층을 기준으로 추정됩니다.
구성 스키마
| 매개변수 | 유형 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|---|
| 프롬프트 | string | 비디오 프롬프트. | 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. |
| 이미지 URL | string | 비디오 항목 이미지 URL. | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video1.jpg |
| 마지막 이미지 | string | 항목이미지URL. | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video2.jpg |
| 기간(초) | int | 비디오 지속 시간 () . | 5 |
| 오디오 생성 | boolean | 비디오오디오 | true |
비디오 프롬프트.
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.비디오 항목 이미지 URL.
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video1.jpg항목이미지URL.
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/videomodels/kling-v3.0-pro-image-to-video2.jpg비디오 지속 시간 () .
5비디오오디오
true개발자 문서
요청 헤더에 MuAPI API 키를 포함하고 JSON 본문에 필수 파라미터를 입력하여 모델 엔드포인트로 POST 요청을 전송하세요.
자주 묻는 질문