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kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video
Kling v3.0 Std Text-to-Video
Texto a Video

Kling v3.0 Std Text-to-Video API by Kuaishou

kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video
Text-to-video

Kling v3.0 Standard Text-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from text prompts.

Entrada

Cargando configuración de parámetros...

Salida

Inactivo
Los videos generados se mostrarán aquí
Configura los parámetros y haz clic en ejecutar para comenzar a generar

Cada ejecución costará $0.071. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 140 veces.

Puedes continuar con:

Parámetros

Ejemplo de código

import requests
import time

# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video",
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "duration": 3,
    "fps": 24,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

video_url = check_status()

Instalar

Instala el paquete necesario para tu lenguaje de programación.

bash
pip install requests

Autenticación

Todas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Encabezados HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Mantén tu clave de API segura

Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.

Enviar una solicitud

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Enviar una solicitud

Envía una solicitud de generación asíncrona. La API devuelve un ID de predicción que puedes usar para verificar el estado y obtener el resultado.

POST/api/v1/model/generateVideo

Cuerpo de la solicitud

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Respuesta

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Verificar estado

Consulta el endpoint de predicción para verificar el estado actual de tu solicitud.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Ejemplo de polling

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Valores de estado

processingLa solicitud aún se está procesando.
completedLa generación está completa. Las salidas están disponibles.
succeededLa generación fue exitosa. Las salidas están disponibles.
failedLa generación falló. Verifica el campo de error.

Respuesta completada

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 45.2
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Subir archivos

Sube archivos al almacenamiento de Atlas Cloud y obtén una URL que puedes usar en tus solicitudes de API. Usa multipart/form-data para subir.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ejemplo de carga

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Respuesta

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema de entrada

Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.

Total: 0Obligatorio: 0Opcional: 0

No hay parámetros disponibles.

Ejemplo de cuerpo de solicitud

json
{
  "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/text-to-video"
}

Schema de salida

La API devuelve una respuesta de predicción con las URL de salida generadas.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for video generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Ejemplo de respuesta

json
{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 45.2
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integra más de 300 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.

Clientes compatibles

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar clave de API

Obtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funcionalidades

Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.

Generación de imágenesGenera imágenes con modelos como Nano Banana 2, Z-Image y más.
Creación de videosCrea videos a partir de texto o imágenes con Kling, Vidu, Veo, etc.
Chat con LLMChatea con Qwen, DeepSeek y otros modelos de lenguaje de gran escala.
Carga de mediosSube archivos locales para flujos de trabajo de edición de imágenes e imagen a video.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 300 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.

Clientes compatibles

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuración

Agrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Herramientas disponibles

atlas_generate_imageGenera imágenes a partir de indicaciones de texto.
atlas_generate_videoCrea videos a partir de texto o imágenes.
atlas_chatChatea con modelos de lenguaje de gran escala.
atlas_list_modelsExplora más de 300 modelos de IA disponibles.
atlas_quick_generateCreación de contenido en un solo paso con selección automática de modelo.
atlas_upload_mediaSube archivos locales para flujos de trabajo de API.

API Schema

Schema no disponible

Sin ejemplos disponibles

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Necesitas iniciar sesión para acceder al historial de solicitudes del modelo.

Iniciar Sesión

Kling V3.0 Standard Text-to-Video

Kling V3.0 Standard is Kuaishou's latest text-to-video generation model, delivering cinematic video from text descriptions with optional synchronized sound and voice generation. Support for negative prompts, multiple aspect ratios, and a CFG scale for creative control.

Why Choose This?

Latest Kling generation V3.0 brings improved motion quality and visual fidelity over V2.6.

Sound generation Optional synchronized sound effects generated alongside the video.

Voice list support Add up to 2 custom voice entries for character dialogue.

Negative prompt support Exclude unwanted elements for precise control over the output.

CFG scale control Fine-tune the balance between prompt adherence and creative freedom.

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the video scene and motion
negative_promptNoElements to exclude from generation
durationNoVideo length: 5 or 10 seconds (default: 5)
aspect_ratioNoOutput ratio: 16:9 (default), 9:16, 1:1
cfg_scaleNoPrompt adherence strength (default: 0.5)
soundNoGenerate synchronized sound (default: disabled)
voice_listNoCustom voice entries, up to 2 (click "+ Add Item")

How to Use

  1. Run — submit and download your video.
  2. Add voices (optional) — add up to 2 voice entries for character dialogue.
  3. Enable sound (optional) — generate synchronized audio with the video.
  4. Adjust cfg_scale (optional) — higher for stricter prompt following, lower for more creative freedom.
  5. Select aspect ratio — match your target platform.
  6. Set duration — 5 seconds or 10 seconds.
  7. Add negative prompt (optional) — specify what you want to avoid.
  8. Write your prompt — describe the scene, characters, motion, and style in detail.

Best Use Cases

  • Storyboarding — Visualize narrative scenes with sound design.
  • Marketing Videos — Produce promotional content with audio.
  • Concept Visualization — Bring creative ideas to life from text.
  • Social Media Content — Generate videos for TikTok, Reels, and Stories.
  • Short Films — Create cinematic scenes with sound and dialogue.

Pro Tips

  • Add voice_list entries for videos with character dialogue.
  • Lower cfg_scale for more creative variation, higher for strict prompt adherence.
  • Use negative prompts to avoid common issues (e.g., "blurry, low quality, distorted").
  • Enable sound for a complete video experience with synchronized audio.
  • Match aspect ratio to your platform: 16:9 for YouTube, 9:16 for TikTok/Reels, 1:1 for Instagram.
  • Use the Prompt Enhancer (if available) to refine your descriptions.

Notes

  • Voice list supports a maximum of 2 entries.
  • Duration options are 5 or 10 seconds only.
  • Only prompt is required; other parameters have defaults.
  • Kling V2.6 Standard Image-to-Video — Previous generation image-to-video.
  • Kling V2.6 Standard Text-to-Video — Previous generation text-to-video.
  • Kling V3.0 Standard Image-to-Video — Image-to-video with V3.0 quality.

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