ModellerDestekKurumsalBlog
500+ Yapay Zeka Modeli API'si, Hepsi Tek Bir API'de. Sadece CometAPI'de
Modeller API
Geliştirici
Hızlı BaşlangıçDokümantasyonAPI Kontrol Paneli
Kaynaklar
Yapay Zeka ModelleriBlogKurumsalDeğişiklik GünlüğüHakkında
2025 CometAPI. Tüm hakları saklıdır.Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Home/Models/Kling/Kling Video
K

Kling Video

İstek Başına:$0.13216
Video Oluşturma
Ticari kullanım
Genel Bakış
Özellikler
Fiyatlandırma
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 için Özellikler

Kling Video 'in performansı ve kullanılabilirliği artırmak için tasarlanmış temel özelliklerini keşfedin. Bu yeteneklerin projelerinize nasıl fayda sağlayabileceğini ve kullanıcı deneyimini nasıl geliştirebileceğini öğrenin.

Kling Video için Fiyatlandırma

Kling Video için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. Kling Video 'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.
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 için örnek kod ve API

Kling Video için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde Kling Video 'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.
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"

Daha Fazla Model

O

Sora 2 Pro

Saniyede:$0.24
Sora 2 Pro, senkronize sesli videolar üretebilen, en gelişmiş ve en güçlü medya üretim modelimizdir. Doğal dilden veya görsellerden ayrıntılı ve dinamik video klipler oluşturabilir.
O

Sora 2

Saniyede:$0.08
Son derece güçlü bir video oluşturma modeli; ses efektleriyle birlikte sohbet formatını destekler.
M

mj_fast_video

İstek Başına:$0.6
Midjourney video generation
X

Grok Imagine Video

Saniyede:$0.04
Metin istemlerinden videolar üretin, durağan görselleri canlandırın veya mevcut videoları doğal dil kullanarak düzenleyin. API, üretilen videolar için süre, en-boy oranı ve çözünürlüğün yapılandırılmasını destekler — SDK asenkron yoklamayı otomatik olarak yönetir.
G

Veo 3.1 Pro

Saniyede:$0.25
Veo 3.1-Pro, Google'ın Veo 3.1 ailesinin üst düzey erişim/yapılandırmasını ifade eder — daha zengin yerleşik ses, geliştirilmiş anlatı/düzenleme kontrolleri ve sahne genişletme araçları ekleyen kısa biçimli, ses destekli video modellerinden oluşan bir nesil.
G

Veo 3.1

Saniyede:$0.05
Veo 3.1, Google'ın Veo metin ve görsel→video ailesine getirilen kademeli ama önemli bir güncelleme olup, daha zengin yerleşik ses, daha uzun ve daha kontrol edilebilir video çıktıları ve daha hassas düzenleme ile sahne düzeyi kontroller ekliyor.

İlgili Blog

HappyHorse-1.0 nedir? Seedance 2.0 nasıl karşılaştırılır?
Apr 11, 2026
seedance-2-0

HappyHorse-1.0 nedir? Seedance 2.0 nasıl karşılaştırılır?

HappyHorse-1.0 nedir, Artificial Analysis video liderlik tablosunun zirvesine neden çıktığını, Seedance 2.0 ile nasıl karşılaştırıldığını ve en son sıralamaların yapay zekâ video üretimi için ne anlama geldiğini öğrenin.
Kling 3.0 lansmanı: Hangi değişiklikler olacak?
Feb 4, 2026
kling-3-0

Kling 3.0 lansmanı: Hangi değişiklikler olacak?

Kling 3.0 — Kling ailesindeki yapay zekâ video modellerinin bir sonraki büyük yinelemesi — yaratıcı topluluklar, ajanslar ve ürün ekipleri genelinde büyük bir ilgi patlaması yaratıyor. Sağlayıcılar ve topluluk analistleri bunu nesil sıçraması olarak tanımlıyor: daha uzun çıktılar, yerleşik ses ve video sentezi, çoklu çekim sekansları boyunca kimlik ve karakterin daha güçlü korunması ve sinematik hikaye anlatımı için daha hassas kontrol.
Kling ile kaç saniye dudak senkronizasyonu yapabilirsiniz?
Jan 26, 2026
kling-ai
kling-2-6

Kling ile kaç saniye dudak senkronizasyonu yapabilirsiniz?

Kling’in mevcut araç seti ve kamuya açık modelleri, birçok kurulumda iş başına 60 saniyeye kadar olan ses izlerinde dudak senkronizasyonu işlemlerini destekler; en yüksek doğrulukta sonuçlar için kaynak videolar genellikle 2–10 saniye aralığında optimize edilir. Daha büyük işler için pratik prodüksiyon iş akışları, daha uzun sesi birden çok 60 saniyelik (veya daha kısa) segmente ayırır ve sonuçları post prodüksiyonda yeniden birleştirir.
Kling AI NSFW içerik üretebilir mi? Bilmeniz Gereken Her Şey
Jan 22, 2026
kling-2-6
kling-ai

Kling AI NSFW içerik üretebilir mi? Bilmeniz Gereken Her Şey

Kling AI, Kuaishou (büyük bir Çin kısa video şirketi) tarafından geliştirilen metin ve görselden videoya üretim platformudur. Teknik olarak gerçekçi, yüksek kaliteli kısa videolar üretebilir, ancak herkese açık platform, pornografik/açık (NSFW) içerikleri ve politik açıdan hassas birçok kategoriyi aktif olarak yasaklayan sıkı içerik denetimi uygular. Geliştiriciler CometAPI aracılığıyla Kling tarzı modellere erişebilir, ancak politika ve teknik moderasyon katmanları genellikle açık (explicit) istemlerin reddedilmesine veya çıktıların ciddi ölçüde sansürlenmesine yol açar.
Kling videoları gizli mi?
Dec 31, 2025
kling-ai
kling-2-5-turbor

Kling videoları gizli mi?

Hızla gelişen üretken yapay zeka alanında, Kling AI, OpenAI Sora ve Runway Gen-3 gibi sektör devlerine dişli bir rakip olarak ortaya çıktı. Kuaishou Technology tarafından geliştirilen Kling AI, dünya çapındaki içerik üreticilerini cezbeden "film düzeyinde" video üretimi sunuyor. Ancak Çin’deki kökenleri ve bulut tabanlı işleme modeliyle, kurumsal kullanıcılar ve gizliliğe önem veren bireyler için kritik bir soru gündeme geliyor: Kling videoları gizli mi? Fiyatı nedir ve nasıl kullanılır?