
Kling v2.1 i2v Pro API by Kuaishou
Balances generation speed and fidelity, producing sharp, fluid image-to-video results for general creative use.
Girdi
Çıktı
BoştaHer çalıştırma $0.083 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 120 kez çalıştırabilirsiniz.
Şununla devam edebilirsiniz:
Kod örneği
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-i2v-pro",
"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()Kurulum
Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.
pip install requestsKimlik Doğrulama
Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Başlıkları
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.
İstek gönder
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())İstek Gönder
Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.
/api/v1/model/generateVideoİstek Gövdesi
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-i2v-pro",
"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']}")Yanıt
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Durumu Kontrol Et
İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Sorgulama Örneği
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)Durum Değerleri
processingİstek hâlâ işleniyor.completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.Tamamlanmış Yanıt
{
"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"
}
}Dosya Yükle
Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.
/api/v1/model/uploadMediaYükleme Örneği
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}")Yanıt
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.
Kullanılabilir parametre yok.
Örnek İstek Gövdesi
{
"model": "kwaivgi/kling-v2.1-i2v-pro"
}Output Schema
API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.
Örnek Yanıt
{
"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'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI Anahtarını Ayarla
API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Yetenekler
Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx -y atlascloud-mcpYapılandırma
Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Mevcut Araçlar
API Şeması
Şema mevcut değilİstek geçmişini görüntülemek için oturum açın
Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.
Oturum AçKling 2.1 Pro
Kling 2.1 Pro is a high-end extension of the Kling 2.1 image-to-video model, designed for professional creators seeking cinematic quality and control.
🎥 Key Features
-
Enhanced Visual Fidelity
Delivers sharper details, refined lighting, and more realistic rendering. -
Precise Camera Movements
Supports complex tracking, dolly, pan, and zoom effects for narrative depth. -
Dynamic Motion Control
Allows fine-tuned control over character and object motion for high-impact storytelling.
🎬 Use Case
Perfect for creators, filmmakers, and studios aiming to generate cinematic sequences from images and prompts with a high degree of realism and directorial control.
Kling 2.1 Pro brings professional-grade visual storytelling to the next generation of generative video.






