minimax/h3/text-to-video

テキストから動画

MiniMax H3 Text-to-Video API by MiniMax

minimax/h3/text-to-video

Text-to-video

MiniMax H3 text-to-video: generate a cinematic video from a text prompt. Supports 2K, 5-15s., and 16:9/9:16/1:1/adaptive aspect ratios.

モデルを比較

MiniMax H3 Text-to-Video は MiniMax が開発したモデルです。Atlas Cloud（運営：Atlas Cloud AI LLC）は本モデルへのアクセスを提供するものであり、その所有者ではありません。すべての商標は各所有者に帰属します。

入力

プロンプト *

解像度 *

長さ *

アスペクト比

Prompt expansion

出力

待機中

生成された動画がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.08かかります。$10で約125回実行できます。

次にできること：

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

パラメータ

コード例
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": "minimax/h3/text-to-video",  # Required. model name
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",  # Required. The text prompt describing the video to generate
    "resolution": "2K",  # Required. The resolution of the generated video. options: 768P | 2K
    "duration": 8,  # Required. The duration of the generated video in seconds
    "ratio": "1:1",  # The aspect ratio of the generated video. options: 21:9 | 16:9 | 4:3 | 1:1 | 3:4 | 9:16
    "prompt_expansion": False,  # Whether to expand the prompt for better results
}

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()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

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

HTTP ヘッダー

import os

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

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

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())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateVideo

リクエストボディ

import requests

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

data = {
    "model": "minimax/h3/text-to-video",
    "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['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

レスポンス

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

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

ポーリング例

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)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "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"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

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}")

レスポンス

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

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 6必須: 4任意: 2

modelstringrequired

model name

Default: "minimax/h3/text-to-video"

promptstringrequired

The text prompt describing the video to generate.

resolutionstringrequired

The resolution of the generated video.

Default: "2K"

768P2K

durationnumberrequired

The duration of the generated video in seconds.

Default: 8

456789101112131415

ratiostring

The aspect ratio of the generated video.

Default: "1:1"

21:916:94:31:13:49:16

prompt_expansionboolean

Whether to expand the prompt for better results.

Default: false

リクエストボディの例

{
  "model": "minimax/h3/text-to-video",
  "prompt": "A beautiful landscape",
  "resolution": "2K",
  "duration": 8,
  "ratio": "1:1",
  "prompt_expansion": false
}

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

created_atstring

ISO timestamp of when the request was created (e.g., “2023-04-01T12:34:56.789Z”).

idstring

Unique identifier for the prediction, the ID of the prediction to get.

modelstring

Model ID used for the prediction.

outputsarray

Array of URLs to the generated content (empty when status is not completed).

statusstring

Status of the task: created, processing, completed, or failed.

レスポンス例

{
  "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 は 400 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

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

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 400 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

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

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models400 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generate最適なモデルを自動選択し、ワンステップでコンテンツを作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

{
  "components": {
    "schemas": {
      "Input": {
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "model name",
            "default": "minimax/h3/text-to-video"
          },
          "prompt": {
            "description": "The text prompt describing the video to generate.",
            "type": "string"
          },
          "resolution": {
            "default": "2K",
            "description": "The resolution of the generated video.",
            "enum": [
              "768P",
              "2K"
            ],
            "type": "string",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "duration": {
            "default": 8,
            "description": "The duration of the generated video in seconds.",
            "enum": [
              4,
              5,
              6,
              7,
              8,
              9,
              10,
              11,
              12,
              13,
              14,
              15
            ],
            "type": "number",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "ratio": {
            "default": "1:1",
            "description": "The aspect ratio of the generated video.",
            "enum": [
              "21:9",
              "16:9",
              "4:3",
              "1:1",
              "3:4",
              "9:16"
            ],
            "type": "string",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "prompt_expansion": {
            "default": false,
            "description": "Whether to expand the prompt for better results.",
            "type": "boolean",
            "x-ui-component": "switch"
          }
        },
        "required": [
          "model",
          "prompt",
          "resolution",
          "duration"
        ],
        "type": "object",
        "x-order-properties": [
          "model",
          "prompt",
          "resolution",
          "duration",
          "ratio",
          "prompt_expansion"
        ]
      },
      "PredictionResponse": {
        "properties": {
          "created_at": {
            "description": "ISO timestamp of when the request was created (e.g., “2023-04-01T12:34:56.789Z”).",
            "format": "date-time",
            "type": "string"
          },
          "id": {
            "description": "Unique identifier for the prediction, the ID of the prediction to get.",
            "type": "string"
          },
          "model": {
            "description": "Model ID used for the prediction.",
            "type": "string"
          },
          "outputs": {
            "description": "Array of URLs to the generated content (empty when status is not completed).",
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array"
          },
          "status": {
            "description": "Status of the task: created, processing, completed, or failed.",
            "type": "string"
          },
          "urls": {
            "description": "Object containing related API endpoints.",
            "type": "object"
          }
        },
        "type": "object"
      }
    },
    "securitySchemes": {
      "apiKeyAuth": {
        "in": "header",
        "name": "Authorization",
        "type": "apiKey"
      }
    }
  },
  "info": {
    "description": "The AtlasCloud API.",
    "title": "AtlasCloud API",
    "version": "1.0.0"
  },
  "openapi": "3.0.0",
  "paths": {
    "/api/v1/model/prediction/{request_id}": {
      "get": {
        "parameters": [
          {
            "in": "path",
            "name": "request_id",
            "required": true,
            "schema": {
              "description": "Request ID",
              "type": "string"
            }
          }
        ],
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "Result of the request."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_result"
    },
    "/api/v1/model/generateVideo": {
      "post": {
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/Input"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "The request status."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_run"
    }
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.atlascloud.ai"
    }
  ]
}

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

# minimax/h3/text-to-video

> MiniMax H3 text-to-video: generate a cinematic video from a text prompt. Supports 2K, 5-15s., and 16:9/9:16/1:1/adaptive aspect ratios.


## Overview

- **Submit endpoint (POST)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo` — start an async generation; returns a `prediction_id`
- **Poll endpoint (GET)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}` — poll this until the prediction finishes
- **Model ID**: `minimax/h3/text-to-video`


## API Information

This model can be used via our HTTP API or more conveniently via our client libraries.
See the input and output schema below, as well as the usage examples.


### Input Schema

The API accepts the following input parameters:

- **`model`** (`string`, _required_):
  model name
  - Default: `"minimax/h3/text-to-video"`

- **`prompt`** (`string`, _required_):
  The text prompt describing the video to generate.

- **`resolution`** (`string`, _required_):
  The resolution of the generated video.
  - Default: `"2K"`
  - Options: "768P", "2K"

- **`duration`** (`number`, _required_):
  The duration of the generated video in seconds.
  - Default: `8`
  - Options: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15

- **`ratio`** (`string`, _optional_):
  The aspect ratio of the generated video.
  - Default: `"1:1"`
  - Options: "21:9", "16:9", "4:3", "1:1", "3:4", "9:16"

- **`prompt_expansion`** (`boolean`, _optional_):
  Whether to expand the prompt for better results.
  - Default: `false`



**Required Parameters Example**:

```json
{
  "model": "minimax/h3/text-to-video",
  "prompt": "",
  "resolution": "2K",
  "duration": 8
}
```


**Full Example**:

```json
{
  "model": "minimax/h3/text-to-video",
  "prompt": "",
  "resolution": "2K",
  "duration": 8,
  "ratio": "1:1",
  "prompt_expansion": false
}
```


### Output Schema

The API returns the following output format:


- **`created_at`** (`string`, _optional_):
  ISO timestamp of when the request was created (e.g., “2023-04-01T12:34:56.789Z”).

- **`id`** (`string`, _optional_):
  Unique identifier for the prediction, the ID of the prediction to get.

- **`model`** (`string`, _optional_):
  Model ID used for the prediction.

- **`outputs`** (`array[string]`, _optional_):
  Array of URLs to the generated content (empty when status is not completed).

- **`status`** (`string`, _optional_):
  Status of the task: created, processing, completed, or failed.

- **`urls`** (`object`, _optional_):
  Object containing related API endpoints.



**Example Response**:

```json
{
  "created_at": "",
  "id": "",
  "model": "",
  "outputs": [
    ""
  ],
  "status": "",
  "urls": {}
}
```


## Usage Examples

### cURL

```bash
# Step 1: Start generation (async)
curl -X POST "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "minimax/h3/text-to-video",
  "prompt": "",
  "resolution": "2K",
  "duration": 8,
  "ratio": "1:1",
  "prompt_expansion": false
}'

# Response will contain: {"code": 200, "data": {"id": "prediction_id", "status": "processing"}}

# Step 2: Poll for result (replace {prediction_id} with the id returned above)
curl -X GET "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

# Keep polling until status is "completed", "succeeded" or "failed"
# When completed, outputs will contain the generated content URL(s)
```

## Additional Resources

### Documentation

- [Model Playground](https://www.atlascloud.ai/models/minimax/h3/text-to-video)

Cinematic medium close-up of a desert warrior wearing a high-tech dust mask and stillsuit, glowing piercing bright blue eyes (eyes of Ibad). The wind blows fine dust across their face. Warm desert sunlight casting sharp side shadows. Cinematic focus, shallow depth of field, slow-motion film grain, photorealistic, Dune style, 8k.

読み込み中...

MiniMax H3 Text-to-Video

MiniMax H3 Text-to-Video is a state-of-the-art AI video generation model that creates cinematic, high-fidelity videos directly from a text prompt. With crisp detail up to 2K, smooth natural motion, and flexible aspect ratios, it turns a single description into a polished clip.

Why Choose This?

High resolution output Generate videos in 2K quality.
Cinematic motion Fluid camera work and lifelike movement from a plain-text description.
Flexible aspect ratios 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 or adaptive to fit any platform.
Selectable duration Produce 4–15s clips.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the scene, subject, and action
resolution	Yes	Video resolution. Available options: `768P`, `2K`
duration	Yes	Duration of the generated video in seconds. Integer between 4 and 15. Available options: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
ratio	Yes	Aspect ratio of the generated video. For text-to-video, `ratio` is required and cannot be `adaptive`. Available options: `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16`
prompt_expansion	No	Enable AI prompt expansion via H3 Context-IR. When `true`, your prompt is first expanded into a rich, structured description (shot, soundscape, music) before generation, and an additional per-token Context-IR fee applies. Default `false`: the prompt is used as-is with no extra charge.

How to Use

Write your prompt — describe the scene, subject, lighting, and motion in detail.
Set resolution — higher for quality, lower for faster generation.
Choose an aspect ratio — pick one of the supported ratios; adaptive is not available for text-to-video.
Adjust duration — pick 5s or 10s.
Run — submit and download your video.

Best Use Cases

Social Media Content — Short-form clips for TikTok, Reels, and Stories.
Concept Visualization — Bring ideas to life without filming.
Marketing Videos — Produce promotional content from text.
Storytelling — Create narrative scenes for creative projects.

Pro Tips

Be specific about camera angle, lighting, mood, and motion.
For text-to-video, ratio must be an explicit value (e.g. 16:9); adaptive is not supported for this mode.
Higher resolution (2K) suits hero shots; 768P is great for quick iteration.
Describe environmental effects (wind, smoke, golden-hour light) for richer results.

Notes

A prompt is required.
Supported durations between 4s and 15s.
Generation is asynchronous — submit, then poll for the finished video.

MiniMax H3 Image-to-Video — Animate a first-frame image (optionally with a last frame).
MiniMax H3 Reference-to-Video — Keep a subject consistent from a reference image.

類似モデルを探索

NEW

テキストから動画

MiniMax H3 Max Text-to-Video

MiniMax H3 Max text-to-video: generate a cinematic video from a text prompt. Supports 480P、768P, 5-15s., and 16:9/9:16/1:1/adaptive aspect ratios.

MiniMax H3 Max Image-to-Video

MiniMax H3 Max image-to-video: animate a first-frame image (optionally with a last frame) driven by a text prompt. Supports 480P、768P, 5-15s.

MiniMax H3 Image-to-Video

MiniMax H3 image-to-video: animate a first-frame image (optionally with a last frame) driven by a text prompt. Supports 2K, 5-15s.

MiniMax H3 Reference-to-Video

MiniMax H3 reference-to-video: generate a video that keeps the subject from a reference image, driven by a text prompt. Supports 2K, 5-15s.

From

$0.08/秒

テキストから動画

Hailuo-2.3 t2v Standard

High-quality text-to-video generation optimized for creative workflows with cinematic visuals and reliable prompt fidelity.

Hailuo-2.3 t2v Pro

Professional-grade text-to-video model delivering advanced motion, physics realism and film-style output for VFX and marketing.

From

$0.49/秒

画像から動画

Hailuo-2.3 i2v Standard

Image-to-video conversion model offering efficient animation from stills with consistent style and smooth motion.

Hailuo-2.3 i2v Pro

Premium image-to-video model designed for detailed scene evolution, character continuity and high-fidelity animation.

From

$0.49/秒

画像から動画

Hailuo-2.3 Fast

Speed-optimized variant of Hailuo-2.3 delivering rapid video generation while maintaining strong visual quality for quick iterations.

Hailuo-02 t2v Pro

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo-02 Fast

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo 02 Pro

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo 02 t2v Standard

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo 02 i2v Standard

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo 02 i2v Pro

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Hailuo 02 Standard

Hailuo 02 Standard - MiniMax's next-generation AI video model with 2.5x efficiency improvement, 85% complex instruction response rate, and industry-leading cost-effectiveness for generating high-quality videos.

From

$0.28/秒

ひとつのAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべてのモデルを探索

MiniMax H3 Text-to-Video API by MiniMax

入力

出力

パラメータ

コード例

インストール

認証

HTTP ヘッダー

リクエストを送信

リクエストを送信

リクエストボディ

レスポンス

ステータスを確認

ポーリング例

ステータス値

完了レスポンス

ファイルをアップロード

アップロード例

レスポンス

入力 Schema

リクエストボディの例

出力 Schema

レスポンス例

Atlas Cloud Skills

対応クライアント

インストール

API キーの設定

機能

MCP Server

対応クライアント

インストール

設定

利用可能なツール

APIスキーマ

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

MiniMax H3 Text-to-Video

Why Choose This?

Parameters

How to Use

Best Use Cases

Pro Tips

Notes

Related Models

類似モデルを探索

MiniMax H3 Max Text-to-Video

MiniMax H3 Max Image-to-Video

MiniMax H3 Image-to-Video

MiniMax H3 Reference-to-Video

Hailuo-2.3 t2v Standard

Hailuo-2.3 t2v Pro

Hailuo-2.3 i2v Standard

Hailuo-2.3 i2v Pro

Hailuo-2.3 Fast

Hailuo-02 t2v Pro

Hailuo-02 Fast

Hailuo 02 Pro

Hailuo 02 t2v Standard

Hailuo 02 i2v Standard

Hailuo 02 i2v Pro

Hailuo 02 Standard

ひとつのAPIで、あらゆるメディアAIを。

入力

出力

パラメータ

コード例

インストール

認証

HTTP ヘッダー

リクエストを送信

リクエストを送信

リクエストボディ

レスポンス

ステータスを確認

ポーリング例

ステータス値

完了レスポンス

ファイルをアップロード

アップロード例

レスポンス

入力 Schema