MiniMax H3 Multimodal Video API

MiniMax H3, टेक्स्ट, इमेज और रेफ़रेंस मीडिया से क्लिप बनाने वाला MiniMax का मल्टीमॉडल वीडियो मॉडल परिवार है। Atlas Cloud एक ही API वर्कफ़्लो के ज़रिए समर्पित text to video, image to video और reference to video endpoint उपलब्ध कराता है। रिज़ॉल्यूशन और ऑडियो सपोर्ट चुने गए endpoint पर निर्भर करते हैं।

आप लिखे हुए प्रॉम्प्ट को वीडियो में बदल सकते हैं, वैकल्पिक last frame के साथ first frame को ऐनिमेट कर सकते हैं, या किसी समर्थित reference route के ज़रिए subject continuity बनाए रख सकते हैं। H3 Developer अपने text, image और reference workflows में generated audio जोड़ता है।

एक Atlas Cloud API key से शुरुआत करें और अपने उपलब्ध input से मेल खाने वाला endpoint चुनें। आवश्यक request fields के लिए उसका playground schema देखें, फिर किसी भी समर्थित media के साथ प्रॉम्प्ट सबमिट करें। parameter names और अनुमत values के लिए endpoint-specific schema को आधिकारिक स्रोत मानें।

प्रॉम्प्ट से शुरू करते समय text to video चुनें, वैकल्पिक last frame के साथ first frame को ऐनिमेट करते समय image to video चुनें, या मौजूदा media पर subject continuity निर्भर होने पर reference to video चुनें। Generated audio आवश्यक हो तो H3 Developer चुनें। अलग-अलग routes के बीच parameters को बिना बदलाव के लागू मानकर न चलें।

Standard H3 के text, image और reference routes 2K output तथा 5 से 15 सेकंड की सत्यापित अवधि सपोर्ट करते हैं। H3 Developer routes 480P, 768P और 2K output सपोर्ट करते हैं। text to video के लिए standard H3 16:9, 9:16, 1:1 या adaptive framing उपलब्ध कराता है, जबकि H3 Developer 16:9, 9:16 या 1:1 उपलब्ध कराता है।

Generated audio को H3 Developer के text, image और reference routes स्पष्ट रूप से सपोर्ट करते हैं। सत्यापित standard H3 profiles में generated audio support का उल्लेख नहीं है, इसलिए audio आवश्यक होने पर H3 Developer चुनें।

Atlas Cloud standard H3 की कीमत प्रति generated second $0.038 और H3 Developer की कीमत प्रति generated second $0.05 बताता है। pay-as-you-go billing के तहत चुने गए route पर generated duration के अनुसार लागत बढ़ती है।

हर prompt को एक संक्षिप्त production brief मानें, जिसमें subject, scene, action order, camera behavior, sound needs और constraints स्पष्ट हों। References शामिल करते समय, हर asset को identity, motion या composition जैसी स्पष्ट भूमिका दें, ताकि निर्देश आपस में न टकराएँ।

जब आप मॉडल infrastructure संचालित किए बिना एक OpenAI-compatible key के ज़रिए pay-as-you-go access चाहते हों, तब managed API का उपयोग करें। Local deployment उन टीमों के लिए अधिक उपयुक्त है जिन्हें open weights पर सीधा नियंत्रण चाहिए और जो hardware, operations तथा licensing requirements का स्वतंत्र रूप से आकलन कर सकती हैं।