
Kling v3.0 Pro Text-to-Video API by Kuaishou
Kling v3.0 Professional Text-to-Video model by Kuaishou. Premium quality video generation from text prompts with advanced features.
อินพุต
เอาต์พุต
รอดำเนินการแต่ละครั้งจะใช้ $0.095 ด้วย $10 คุณสามารถรันได้ประมาณ 105 ครั้ง
คุณสามารถทำต่อได้:
ตัวอย่างโค้ด
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()ติดตั้ง
ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นสำหรับภาษาของคุณ
pip install requestsการยืนยันตัวตน
คำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Headers
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}อย่าเปิดเผย API key ของคุณในโค้ดฝั่งไคลเอนต์หรือที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือพร็อกซีฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน
ส่งคำขอ
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())ส่งคำขอ
ส่งคำขอสร้างแบบอะซิงโครนัส API จะส่งคืน prediction ID ที่คุณสามารถใช้ตรวจสอบสถานะและดึงผลลัพธ์ได้
/api/v1/model/generateVideoเนื้อหาคำขอ
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']}")การตอบกลับ
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}ตรวจสอบสถานะ
สำรวจ prediction endpoint เพื่อตรวจสอบสถานะปัจจุบันของคำขอ
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}ตัวอย่างการสำรวจ
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)ค่าสถานะ
processingคำขอยังอยู่ระหว่างการประมวลผลcompletedการสร้างเสร็จสมบูรณ์แล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งานsucceededการสร้างสำเร็จแล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งานfailedการสร้างล้มเหลว ตรวจสอบฟิลด์ errorการตอบกลับที่เสร็จสมบูรณ์
{
"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"
}
}อัปโหลดไฟล์
อัปโหลดไฟล์ไปยังที่เก็บข้อมูล Atlas Cloud และรับ URL ที่คุณสามารถใช้ในคำขอ API ของคุณ ใช้ multipart/form-data ในการอัปโหลด
/api/v1/model/uploadMediaตัวอย่างการอัปโหลด
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}")การตอบกลับ
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
พารามิเตอร์ต่อไปนี้ยอมรับในเนื้อหาคำขอ
ไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ได้
ตัวอย่างเนื้อหาคำขอ
{
"model": "kwaivgi/kling-v3.0-pro/text-to-video"
}Output Schema
API จะส่งคืนการตอบกลับ prediction พร้อม URL ของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น
ตัวอย่างการตอบกลับ
{
"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 เชื่อมต่อโมเดล AI กว่า 300+ เข้ากับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ของคุณโดยตรง ติดตั้งด้วยคำสั่งเดียว จากนั้นใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสนทนากับ LLM
ไคลเอนต์ที่รองรับ
ติดตั้ง
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsตั้งค่า API Key
รับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ความสามารถ
เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 300+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว
ไคลเอนต์ที่รองรับ
ติดตั้ง
npx -y atlascloud-mcpการกำหนดค่า
เพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}เครื่องมือที่ใช้ได้
API Schema
ไม่มี Schemaไม่มีตัวอย่าง
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.
Related Models
- 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.






