모델지원엔터프라이즈블로그
500개 이상의 AI 모델 API, 모든 것이 하나의 API로. CometAPI에서
Models API
개발자
빠른 시작문서API 대시보드
리소스
AI 모델블로그엔터프라이즈변경 로그소개
2025 CometAPI. 모든 권리 보유.개인정보 보호정책서비스 이용약관
Home/Models/Kling/Kling Video
K

Kling Video

요청당:$0.13216
비디오 생성
상업적 사용
개요
기능
가격
API

Technical Specifications of kling_video

SpecificationDetails
Model IDkling_video
CategoryVideo Generation
Primary CapabilityGenerates videos from text prompts and, depending on workflow, can support image-guided video creation
Input TypesText prompts, and in some implementations image inputs for image-to-video workflows
Output TypeAI-generated video
Common Use CasesShort-form creative clips, cinematic concept visualization, marketing content, social media assets, animation prototyping
StrengthsStrong motion quality, visual aesthetics, and prompt adherence
Integration PatternAPI-based request/response workflow through CometAPI
Best ForDevelopers and teams building automated video generation features into apps, tools, and content pipelines

What is kling_video?

kling_video is CometAPI’s platform model identifier for accessing a video generation model designed to create AI-generated videos from natural language instructions. It is suitable for users who want to turn descriptive prompts into visually dynamic clips for creative production, prototyping, storytelling, and media workflows.

This model is especially useful for applications that need automated video generation as part of a broader product experience. Developers can use kling_video to power features such as prompt-to-video creation, concept visualization, ad creative generation, and experimental media tooling, all through a standard API integration flow.

Main features of kling_video

  • Text-to-video generation: Create videos directly from natural language prompts describing scenes, motion, style, subjects, and atmosphere.
  • Image-guided generation support: In compatible workflows, use reference images to help steer composition, character appearance, or scene structure.
  • High-quality motion synthesis: Well-suited for generating clips with more fluid movement and stronger visual continuity than basic animation pipelines.
  • Strong prompt adherence: Designed to follow user instructions closely, making it useful for controlled creative generation.
  • Aesthetic visual output: Helpful for cinematic concepts, polished short clips, and visually engaging marketing or social assets.
  • Creative workflow automation: Can be embedded into applications that need repeatable video generation without manual editing steps.
  • API-friendly deployment: Accessible through CometAPI using a consistent developer integration pattern that fits existing AI application stacks.

How to access and integrate

Step 1: Sign Up for API Key

First, register for a CometAPI account and generate your API key from the dashboard. This key is required to authenticate all requests. Store it securely in your server environment and avoid exposing it in client-side code.

Step 2: Send Requests to kling_video API

Use CometAPI's Kling-compatible endpoint. For video generation, send a POST request to /kling/v1/videos/text2video (or /kling/v1/videos/image2video for image-to-video).

curl https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "prompt": "A cinematic scene with dramatic lighting.",
    "model_name": "kling-v2-master",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "duration": "5"
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

The API returns a task ID. Poll GET /kling/v1/videos/text2video/{task_id} to check generation status and retrieve the output video URL when complete.

Kling Video 의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

Kling Video 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
VersionQualityDurationPrice
v1std5s$0.13
v1std10s$0.26
v1pro5s$0.46
v1pro10s$0.92
v1.5/v1.6std5s$0.26
v1.5/v1.6std10s$0.53
v1.5/v1.6pro5s$0.46
v1.5/v1.6pro10s$0.92
v2-master-5s$1.32
v2-master-10s$2.64
v2-1std5s$0.26
v2-1std10s$0.53
v2-1pro5s$0.46
v2-1pro10s$0.92
v2-1-master-5s$1.32
v2-1-master-10s$2.64
v2-5-turbopro5s$0.33
v2-5-turbopro10s$0.66
v2-6 (no native audio)pro5s$0.33
v2-6 (no native audio)pro10s$0.67
v2-6 (native audio, no voice control)pro5s$0.67
v2-6 (native audio, no voice control)pro10s$1.33
v2-6 (native audio, with voice control)pro5s$0.80
v2-6 (native audio, with voice control)pro10s$1.60

Kling Video 의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
Python
JavaScript
Curl
import requests
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/kling/v1"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

# ============================================================
# Step 1: Create Video Task
# ============================================================
print("Step 1: Creating video task...")

create_payload = {
    "prompt": "A happy scene of a vacation on the beach.",
    "model_name": "kling-v2-6",
}

create_response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/text2video", headers=headers, json=create_payload
)

create_result = create_response.json()
print(f"Create response: {create_result}")

# Extract task ID from the response
task_id = create_result.get("data", {}).get("task_id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)

print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 2: Query Task Status
# ============================================================
print("
Step 2: Querying task status...")

query_response = requests.get(
    f"{BASE_URL}/videos/text2video/{task_id}", headers=headers
)

query_result = query_response.json()
print(f"Query response: {query_result}")

# Check task status
task_status = query_result.get("data", {}).get("status") or query_result.get(
    "data", {}
).get("task_status")
print(f"Task status: {task_status}")

Python Code Example

import requests
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/kling/v1"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

# ============================================================
# Step 1: Create Video Task
# ============================================================
print("Step 1: Creating video task...")

create_payload = {
    "prompt": "A happy scene of a vacation on the beach.",
    "model_name": "kling-v2-6",
}

create_response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/videos/text2video", headers=headers, json=create_payload
)

create_result = create_response.json()
print(f"Create response: {create_result}")

# Extract task ID from the response
task_id = create_result.get("data", {}).get("task_id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)

print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 2: Query Task Status
# ============================================================
print("\nStep 2: Querying task status...")

query_response = requests.get(
    f"{BASE_URL}/videos/text2video/{task_id}", headers=headers
)

query_result = query_response.json()
print(f"Query response: {query_result}")

# Check task status
task_status = query_result.get("data", {}).get("status") or query_result.get(
    "data", {}
).get("task_status")
print(f"Task status: {task_status}")

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/kling/v1";

const headers = {
  "Authorization": `Bearer ${api_key}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

async function main() {
  // ============================================================
  // Step 1: Create Video Task
  // ============================================================
  console.log("Step 1: Creating video task...");

  const createPayload = {
    prompt: "A happy scene of a vacation on the beach.",
    model_name: "kling-v2-6"
  };

  const createResponse = await fetch(`${base_url}/videos/text2video`, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(createPayload)
  });

  const createResult = await createResponse.json();
  console.log("Create response:", JSON.stringify(createResult, null, 2));

  // Extract task ID from the response
  const taskId = createResult?.data?.task_id;
  if (!taskId) {
    console.log("Error: Failed to get task_id from response");
    process.exit(1);
  }

  console.log(`Task ID: ${taskId}`);

  // ============================================================
  // Step 2: Query Task Status
  // ============================================================
  console.log("\nStep 2: Querying task status...");

  const queryResponse = await fetch(`${base_url}/videos/text2video/${taskId}`, {
    method: "GET",
    headers: headers
  });

  const queryResult = await queryResponse.json();
  console.log("Query response:", JSON.stringify(queryResult, null, 2));

  // Check task status
  const taskStatus = queryResult?.data?.status || queryResult?.data?.task_status;
  console.log(`Task status: ${taskStatus}`);
}

main();

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/kling/v1"

# ============================================================
# Step 1: Create Video Task
# ============================================================
echo "Step 1: Creating video task..."

CREATE_RESPONSE=$(curl -s --location --request POST "${BASE_URL}/videos/text2video" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "prompt": "A happy scene of a vacation on the beach.",
    "model_name": "kling-v2-6"
  }')

echo "Create response: $CREATE_RESPONSE"

# Extract task_id using jq (install with: brew install jq)
TASK_ID=$(echo "$CREATE_RESPONSE" | jq -r '.data.task_id')

if [ "$TASK_ID" == "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 2: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s --location --request GET "${BASE_URL}/videos/text2video/${TASK_ID}" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

# Check task status
TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status // .data.task_status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

더 많은 모델

O

Sora 2 Pro

초당:$0.24
Sora 2 Pro는 동기화된 오디오가 포함된 동영상을 생성할 수 있는, 당사에서 가장 진보되고 강력한 미디어 생성 모델입니다. 자연어 또는 이미지로부터 정교하고 역동적인 동영상 클립을 생성할 수 있습니다.
O

Sora 2

초당:$0.08
초강력 비디오 생성 모델, 효과음 지원, 채팅 형식 지원.
M

mj_fast_video

요청당:$0.6
Midjourney video generation
X

Grok Imagine Video

초당:$0.04
텍스트 프롬프트로 동영상을 생성하거나, 정지 이미지를 애니메이션으로 만들거나, 자연어로 기존 동영상을 편집할 수 있습니다. API는 생성된 동영상의 길이, 종횡비, 해상도를 설정할 수 있도록 지원하며 — SDK가 비동기 폴링을 자동으로 처리합니다.
G

Veo 3.1 Pro

초당:$0.25
Veo 3.1-Pro는 Google의 Veo 3.1 제품군의 고급 기능 접근/구성을 의미합니다 — 숏폼, 오디오 지원 비디오 모델의 세대로서 더 풍부한 네이티브 오디오, 향상된 서사/편집 제어 및 장면 확장 도구를 추가합니다.
G

Veo 3.1

초당:$0.05
Veo 3.1은 Google의 Veo 텍스트·이미지→비디오 제품군에 대한 점진적이지만 중요한 업데이트로, 더 풍부한 네이티브 오디오, 더 길고 더 세밀하게 제어 가능한 비디오 출력, 그리고 더 정교한 편집 및 장면 수준 제어를 추가합니다.

관련 블로그

HappyHorse-1.0은 무엇인가요? Seedance 2.0은 어떻게 비교하나요?
Apr 11, 2026
seedance-2-0

HappyHorse-1.0은 무엇인가요? Seedance 2.0은 어떻게 비교하나요?

HappyHorse-1.0가 무엇인지, 왜 Artificial Analysis 영상 리더보드 정상에 올랐는지, Seedance 2.0과 어떻게 비교되는지, 그리고 최신 순위가 AI 영상 생성에 어떤 의미가 있는지 알아보세요.
Kling 3.0 출시: 어떤 변화가 있을까
Feb 4, 2026
kling-3-0

Kling 3.0 출시: 어떤 변화가 있을까

Kling 3.0 — Kling AI 비디오 모델 패밀리의 다음 메이저 버전 — 이 크리에이터 커뮤니티, 에이전시 및 제품팀 전반에서 관심 급증을 이끌고 있다. 벤더와 커뮤니티 분석가들은 이를 세대적 도약으로 평가한다: 더 긴 영상, 오디오·비디오 네이티브 합성, 멀티샷 시퀀스 전반에서의 더 강력한 정체성과 캐릭터 보존, 그리고 시네마틱 스토리텔링을 위한 더 정밀한 제어.
Kling에서 립싱크를 최대 몇 초까지 할 수 있나요?
Jan 26, 2026
kling-ai
kling-2-6

Kling에서 립싱크를 최대 몇 초까지 할 수 있나요?

Kling의 현재 도구와 대외 공개 모델은 다수의 배포 환경에서 작업당 최대 60초 길이의 오디오 트랙에 대한 립싱크 작업을 지원하며, 최고 충실도의 결과를 위해 소스 비디오는 일반적으로 2–10초 범위로 최적화됩니다. 더 큰 작업의 경우, 실제 프로덕션 워크플로에서는 더 긴 오디오를 60초(또는 더 짧은) 세그먼트로 분할한 뒤 후반 작업에서 결과를 재조합합니다.
Kling AI가 NSFW 콘텐츠를 지원하나요? 알아야 할 모든 것
Jan 22, 2026
kling-2-6
kling-ai

Kling AI가 NSFW 콘텐츠를 지원하나요? 알아야 할 모든 것

Kling AI는 Kuaishou(중국의 주요 숏폼 동영상 회사)가 개발한 텍스트와 이미지 기반의 영상 생성 플랫폼이다. 기술적으로 사실적이고 고품질의 짧은 영상을 만들어낼 수 있지만, 공개 플랫폼은 음란/노골적(NSFW) 콘텐츠와 정치적으로 민감한 다수의 범주를 적극적으로 금지하는 엄격한 콘텐츠 모더레이션을 시행한다. 개발자는 CometAPI를 통해 Kling 스타일의 모델에 접근할 수 있지만, 정책 및 기술적 모더레이션 레이어로 인해 노골적인 프롬프트가 거부되거나 출력물이 강하게 필터링되는 경우가 일반적이다.
Kling 동영상은 비공개인가요?
Dec 31, 2025
kling-ai
kling-2-5-turbor

Kling 동영상은 비공개인가요?

빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서 Kling AI는 OpenAI의 Sora와 Runway Gen-3 같은 업계 거물에 맞서는 강력한 경쟁자로 떠올랐다. Kuaishou Technology가 개발한 Kling AI는 전 세계 콘텐츠 제작자들을 사로잡은 "영화급" 영상 생성 기능을 제공한다. 그러나 중국에 뿌리를 두고 클라우드 기반 처리 모델을 채택하고 있다는 점에서, 엔터프라이즈 사용자와 프라이버시를 중시하는 개인에게 중대한 질문이 제기된다: Kling 동영상은 비공개인가? 가격은 얼마이며 어떻게 사용하는가?