kwaivgi/kling-v3.0-pro/text-to-video

text-to-video

PRO

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

kwaivgi/kling-v3.0-pro/text-to-video

Text-to-video

Kling v3.0 Professional Text-to-Video model by Kuaishou. Premium quality video generation from text prompts with advanced features.

INPUT

Loading parameter configuration...

OUTPUT

Idle

Your generated videos will appear here

Configure your settings and click Run to get started

Your request will cost $0.095 per run. For $10 you can run this model approximately 105 times.

Here's what you can do next:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Parametri

Esempio di codice
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-pro/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()

Installa

Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.

bash

pip install requests

Autenticazione

Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.

bash

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

Header HTTP

python

import os

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

Proteggi la tua chiave API

Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.

Invia una richiesta

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())

Invia una richiesta

Invia una richiesta di generazione asincrona. L'API restituisce un ID di previsione che puoi usare per controllare lo stato e recuperare il risultato.

POST/api/v1/model/generateVideo

Corpo della richiesta

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-pro/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']}")

Risposta

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

Controlla lo stato

Interroga l'endpoint di previsione per verificare lo stato attuale della tua richiesta.

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

Esempio di 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)

Valori di stato

processingLa richiesta è ancora in fase di elaborazione.

completedLa generazione è completata. I risultati sono disponibili.

succeededLa generazione è riuscita. I risultati sono disponibili.

failedLa generazione è fallita. Controlla il campo errore.

Risposta completata

{
  "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"
  }
}

Carica file

Carica file nello storage Atlas Cloud e ottieni un URL utilizzabile nelle tue richieste API. Usa multipart/form-data per il caricamento.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Esempio di caricamento

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}")

Risposta

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

Schema di input

I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.

Totale: 0Obbligatorio: 0Opzionale: 0

Nessun parametro disponibile.

Esempio di corpo della richiesta

json

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

Schema di output

L'API restituisce una risposta di previsione con gli URL degli output generati.

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

Esempio di risposta

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 oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.

Client supportati

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ client supportati

Installa

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configura chiave API

Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.

bash

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

Funzionalità

Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.

Generazione di immaginiGenera immagini con modelli come Nano Banana 2, Z-Image e altri.

Creazione di videoCrea video da testo o immagini con Kling, Vidu, Veo, ecc.

Chat LLMChatta con Qwen, DeepSeek e altri grandi modelli linguistici.

Caricamento mediaCarica file locali per la modifica di immagini e flussi di lavoro da immagine a video.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Server MCP

Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.

Client supportati

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ client supportati

Installa

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.

json

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

Strumenti disponibili

atlas_generate_imageGenera immagini da prompt testuali.

atlas_generate_videoCrea video da testo o immagini.

atlas_chatChatta con grandi modelli linguistici.

atlas_list_modelsEsplora oltre 300 modelli di IA disponibili.

atlas_quick_generateCreazione di contenuti in un solo passaggio con selezione automatica del modello.

atlas_upload_mediaCarica file locali per i flussi di lavoro API.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema not available

No examples available

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Kling V3.0 Pro Text-to-Video

Kling V3.0 Pro is Kuaishou's highest-quality text-to-video model, delivering superior visual fidelity and motion realism over the Standard tier. With synchronized sound generation, voice support, and precise creative controls, it produces cinematic-grade video from text descriptions.

Why Choose This?

Pro-tier quality Superior visual detail, motion smoothness, and cinematic rendering compared to Standard.
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

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the video scene and motion
negative_prompt	No	Elements to exclude from generation
duration	No	Video length: 5 or 10 seconds (default: 5)
aspect_ratio	No	Output ratio: 16:9 (default), 9:16, 1:1
cfg_scale	No	Prompt adherence strength (default: 0.5)
sound	No	Generate synchronized sound (default: disabled)
voice_list	No	Custom voice entries, up to 2 (click "+ Add Item")

How to Use

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

Best Use Cases

High-End Production — Cinematic scenes requiring maximum visual quality.
Professional Marketing — Premium promotional videos with sound design.
Short Films — Create film-quality scenes with dialogue and sound.
Brand Content — Polished visual storytelling for brand campaigns.
Creative Direction — Explore high-fidelity concepts for pre-production.

Pro Tips

Use the Prompt Enhancer to refine your descriptions automatically.
Include cinematography terms (handheld, rim light, backlight, depth of field) for more cinematic results.
Enable sound for a complete video experience with synchronized audio.
Use negative prompts to avoid common issues (e.g., "blurry, low quality, distorted").
Match aspect ratio to your platform: 16:9 for YouTube, 9:16 for TikTok/Reels, 1:1 for Instagram.
Use Standard tier for drafts and testing, Pro for final production.

Notes

Only prompt is required; other parameters have defaults.
Duration options are 5 or 10 seconds only.
Voice list supports a maximum of 2 entries.

Kling V3.0 Pro Image-to-Video — Pro quality image-to-video generation.
Kling V3.0 Standard Text-to-Video — Standard tier text-to-video at lower cost.
Kling V3.0 Standard Image-to-Video — Standard tier image-to-video.

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Kling v2.6 Pro Avatar

Kling V2 AI Avatar Pro generates high-quality AI avatar videos with clean detail, stable motion, and strong identity consistency—ideal for profiles, intros, and social content.

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OUTPUT

Parametri

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Autenticazione

Header HTTP

Invia una richiesta

Invia una richiesta

Corpo della richiesta

Risposta

Controlla lo stato

Esempio di polling

Valori di stato

Risposta completata

Carica file

Esempio di caricamento

Risposta

Schema di input

Esempio di corpo della richiesta

Schema di output

Esempio di risposta

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Server MCP

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