Kling v2.1 t2v Master
टेक्स्ट-से-वीडियो

Kling v2.1 t2v Master API by Kuaishou

kwaivgi/kling-v2.1-t2v-master
Kling-v2.1-t2v-master

Interprets complex text prompts with advanced motion logic and enhanced dynamic-camera rendering.

इनपुट

पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन लोड हो रहा है...

आउटपुट

निष्क्रिय
जेनरेट किए गए वीडियो यहां दिखाई देंगे
अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें

आपके अनुरोध की लागत $0.238 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 42 बार चला सकते हैं।

आगे आप यह कर सकते हैं:

पैरामीटर

कोड उदाहरण

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-v2.1-t2v-master",
    "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()

इंस्टॉल करें

अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।

bash
pip install requests

प्रमाणीकरण

सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।

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

HTTP हेडर

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
अपनी API कुंजी सुरक्षित रखें

क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।

अनुरोध सबमिट करें

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())

अनुरोध सबमिट करें

एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

POST/api/v1/model/generateVideo

अनुरोध बॉडी

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-v2.1-t2v-master",
    "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']}")

प्रतिक्रिया

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

स्थिति जाँचें

अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।

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

पोलिंग उदाहरण

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)

स्थिति मान

processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।
completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।
succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।
failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।

पूर्ण प्रतिक्रिया

{
  "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"
  }
}

फ़ाइलें अपलोड करें

Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।

POST/api/v1/model/uploadMedia

अपलोड उदाहरण

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}")

प्रतिक्रिया

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

Input Schema

अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।

कुल: 0आवश्यक: 0वैकल्पिक: 0

कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।

अनुरोध बॉडी का उदाहरण

json
{
  "model": "kwaivgi/kling-v2.1-t2v-master"
}

Output Schema

API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।

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

प्रतिक्रिया का उदाहरण

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 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।

समर्थित क्लाइंट

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

इंस्टॉल करें

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API कुंजी सेटअप करें

Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।

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

क्षमताएँ

एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।

इमेज जनरेशनNano Banana 2, Z-Image और अन्य मॉडल के साथ इमेज जनरेट करें।
वीडियो निर्माणKling, Vidu, Veo आदि के साथ टेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
LLM चैटQwen, DeepSeek और अन्य बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
मीडिया अपलोडइमेज एडिटिंग और इमेज-टू-वीडियो वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

समर्थित क्लाइंट

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

bash
npx -y atlascloud-mcp

कॉन्फ़िगरेशन

अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

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

उपलब्ध टूल

atlas_generate_imageटेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करें।
atlas_generate_videoटेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
atlas_chatबड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
atlas_list_models300+ उपलब्ध AI मॉडल ब्राउज़ करें।
atlas_quick_generateऑटो मॉडल चयन के साथ एक-चरण कंटेंट निर्माण।
atlas_upload_mediaAPI वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

API स्कीमा

स्कीमा उपलब्ध नहीं

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Kling v2.1

Kling v2.1 is an AI video generation model developed by KlingAI (Kuaishou). It is purpose-built for creators, artists, and production teams seeking fast, realistic video generation from image and text prompts. Ideal for rapid prototyping, rough drafts, and creative iteration, it balances performance with affordability—while maintaining high-quality motion dynamics and visual coherence.


🔍 Overview

Kling 2.1 leverages 3D spatiotemporal attention, advanced motion synthesis, and cinematic camera simulation to transform static inputs into dynamic, photorealistic video clips. The i2v-standard variant provides a lightweight version for scalable generation tasks without sacrificing essential quality.


✨ Key Features

  • Smooth Motion

    • Advanced stabilization techniques ensure jitter-free movement across frames, even during complex sequences.
  • High-Fidelity Rendering

    • Realistic modeling of skin, fluids, materials, and reflections to preserve physical consistency.
  • Prompt Understanding

    • Enhanced context-aware interpretation of complex actions, camera directives, and stylistic cues.
  • Camera Control

    • Supports cinematic moves like dolly zooms, panning, and programmable motion paths for enhanced visual storytelling.

🎯 Use Cases

  • Short-Form Video Production

    • Generate fast and engaging clips for TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels, etc.
  • Storyboarding and Previsualization

    • Create visual drafts for films, ads, or animation projects with dynamic composition.
  • Promotional Content

    • High-resolution marketing videos for commercial brands or product showcases.
  • Artistic Video Creation

    • Stylized, experimental outputs suitable for NFTs, video art, and immersive storytelling.
  • Game and Simulation Previews

    • Generate scene previews for virtual environments and narrative cutscenes in game development.

300+ मॉडल से शुरू करें,

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