Kling AI API Examples

Kling 系列模型需要通过 HTTP API 直接调用。结合当前仓库里的 klingai-api.html 与参数说明文档，建议优先使用以下四类接口：文生视频、图生视频、运动控制、Omni Video。

基础配置

在开始调用前，请先到平台控制台创建 API Key，具体可参考创建 API Key。

请求信息

API Base URL: https://api.agentsflare.com
认证方式: Authorization: Bearer <API_KEY>
内容类型: application/json

参考原厂文档：Kling 详细参数与字段说明（原厂）： https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/FcKlwx326iYa5fkZ9dscba8KnCf

能力与模型矩阵

能力	路径	推荐模型	说明
文生视频	`/klingai/v1/videos/text2video`	`kling-v3`、`kling-v2-5-turbo`、`kling-v1-6`	纯文本生成视频
图生视频	`/klingai/v1/videos/image2video`	`kling-v3`、`kling-v2-5-turbo`、`kling-v1-6`	单图或首尾帧生成视频
运动控制	`/klingai/v1/videos/motion-control`	`kling-v2-6`	用参考动作视频驱动主体
Omni Video	`/klingai/v1/videos/omni-video`	`kling-video-o1`、`kling-v3-omni`	视频续写、多镜头、元素引用
任务查询	`GET /klingai/v1/videos/<endpoint>/{id}`	-	轮询生成状态与结果

通用请求头

http

Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>
Content-Type: application/json

常用字段说明

字段	类型	说明
`model_name`	string	模型名
`prompt`	string	正向提示词，建议写清主体、动作、镜头、光线
`negative_prompt`	string	反向提示词，可留空字符串
`duration`	string	视频时长，常用 `5` 或 `10`
`mode`	string	质量档位，常用 `std` / `pro`
`aspect_ratio`	string	画幅比，如 `16:9`、`9:16`、`1:1`
`sound`	string	是否保留/生成音频，常用 `off`
`callback_url`	string	异步回调地址，可空
`external_task_id`	string	业务系统自定义任务 ID，可空

提示：站内旧版示例里 image2video 主要演示 Base64 图片；klingai-api.html 当前示例更多采用可公网访问的 image / image_tail URL。两种方式请以你的网关实际开通能力为准。

文生视频（Text to Video）

适合通过提示词直接生成 5~10 秒短视频。

请求参数

参数	必填	说明
`model_name`	是	推荐 `kling-v3`
`prompt`	是	画面主体与动作描述
`negative_prompt`	否	不希望出现的内容
`duration`	是	例如 `5`
`mode`	否	`pro` 质量更高
`sound`	否	建议先传 `off`
`aspect_ratio`	否	如 `16:9`

cURLNode.jsPythonJava

bash

curl -X POST "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "kling-v3",
    "prompt": "A cute little rabbit running on the road fast as a racing car",
    "negative_prompt": "",
    "duration": "5",
    "mode": "pro",
    "sound": "off",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "callback_url": "",
    "external_task_id": ""
  }'

javascript

const response = await fetch('https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'kling-v3',
    prompt: 'A cute little rabbit running on the road fast as a racing car',
    negative_prompt: '',
    duration: '5',
    mode: 'pro',
    sound: 'off',
    aspect_ratio: '1:1',
    callback_url: '',
    external_task_id: ''
  })
});

console.log(await response.json());

python

import os
import requests

API_BASE = 'https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video'
API_KEY = os.getenv('API_KEY')

payload = {
  'model_name': 'kling-v3',
  'prompt': 'A cute little rabbit running on the road fast as a racing car',
  'negative_prompt': '',
  'duration': '5',
  'mode': 'pro',
  'sound': 'off',
  'aspect_ratio': '1:1'
}

headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json'}
resp = requests.post(API_BASE, json=payload, headers=headers)
print(resp.status_code)
print(resp.text)

java

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;

public class KlingText2V {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    String apiBase = "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video";
    String apiKey = System.getenv("API_KEY");
    String json = "{\"model_name\":\"kling-v3\",\"prompt\":\"A cute little rabbit running on the road fast as a racing car\",\"negative_prompt\":\"\",\"duration\":\"5\",\"mode\":\"pro\",\"sound\":\"off\",\"aspect_ratio\":\"1:1\"}";

    HttpRequest req = HttpRequest.newBuilder()
      .uri(URI.create(apiBase))
      .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
      .header("Content-Type", "application/json")
      .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(json))
      .build();

    HttpResponse<String> resp = HttpClient.newHttpClient().send(req, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
    System.out.println(resp.statusCode());
    System.out.println(resp.body());
  }
}

响应示例

json

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "2026040901144560ed39e7182144d8"
  }
}

图生视频（Image to Video）

适合给一张首帧图生成动态视频，也可以追加 image_tail 做首尾帧过渡。

请求参数

参数	必填	说明
`model_name`	是	推荐 `kling-v3`
`image`	是	首帧图片 URL 或网关支持的图片内容
`image_tail`	否	结束帧图片，用于过渡/补间
`prompt`	是	动作与镜头描述
`duration`	是	如 `5`
`mode`	否	`std` / `pro`
`sound`	否	建议 `off`

cURLNode.jsPythonJava

bash

curl -X POST "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/image2video" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "kling-v3",
    "image": "https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-2.png",
    "image_tail": "https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-1.png",
    "prompt": "Camera zooms out, the girl smiles",
    "negative_prompt": "",
    "duration": "5",
    "mode": "pro",
    "sound": "off",
    "callback_url": "",
    "external_task_id": ""
  }'

javascript

const payload = {
  model_name: 'kling-v3',
  image: process.env.KLING_IMAGE_URL,
  image_tail: process.env.KLING_IMAGE_TAIL_URL || '',
  prompt: 'Camera zooms out, the girl smiles',
  negative_prompt: '',
  duration: '5',
  mode: 'pro',
  sound: 'off',
  callback_url: '',
  external_task_id: ''
};

const response = await fetch('https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/image2video', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify(payload)
});

console.log(await response.json());

python

import os
import requests

API_BASE = 'https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/image2video'
API_KEY = os.getenv('API_KEY')

payload = {
  'model_name': 'kling-v3',
  'image': 'https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-2.png',
  'image_tail': 'https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-1.png',
  'prompt': 'Camera zooms out, the girl smiles',
  'duration': '5',
}

headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json'}
resp = requests.post(API_BASE, json=payload, headers=headers)
print(resp.status_code)
print(resp.text)

java

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;

public class KlingImage2V {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    String apiBase = "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/image2video";
    String apiKey = System.getenv("API_KEY");
    String json = "{\"model_name\":\"kling-v3\",\"image\":\"https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-2.png\",\"image_tail\":\"https://p2-kling.klingai.com/kcdn/cdn-kcdn112452/kling-qa-test/multi-1.png\",\"prompt\":\"Camera zooms out, the girl smiles\",\"duration\":\"5\"}";

    HttpRequest req = HttpRequest.newBuilder()
      .uri(URI.create(apiBase))
      .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
      .header("Content-Type", "application/json")
      .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(json))
      .build();

    HttpResponse<String> resp = HttpClient.newHttpClient().send(req, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
    System.out.println(resp.statusCode());
    System.out.println(resp.body());
  }
}

运动控制（Motion Control）

kling-v2-6 适合“角色图 + 动作参考视频”这类场景，例如让人物跟随参考视频完成一致动作。

参数	必填	说明
`model_name`	是	固定为 `kling-v2-6`
`image_url`	是	角色/主体图片
`video_url`	是	动作参考视频
`prompt`	否	补充服装、镜头、背景等描述
`keep_original_sound`	否	`yes` / `no`
`character_orientation`	否	示例值为 `image`
`mode`	否	推荐 `pro`

Omni Video（Omni / 多镜头续写）

kling-video-o1 与 kling-v3-omni 适合“基于已有视频继续生成”“多镜头脚本串联”“元素控制”等高级场景。

关键参数

参数	说明
`model_name`	`kling-video-o1` 或 `kling-v3-omni`
`prompt`	可在文本中用 `<<<video_1>>>`、`<<<image_1>>>` 引用素材
`video_list`	输入素材列表，常见字段有 `video_url`、`refer_type`、`keep_original_sound`
`multi_shot`	是否多镜头模式
`shot_type`	多镜头组织方式；启用 `multi_shot=true` 时需要结合使用
`multi_prompt`	每个分镜的 `prompt` / `duration` 配置
`aspect_ratio`	视频画幅
`mode`	质量档位

bash

curl -X POST "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/omni-video" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "kling-video-o1",
    "prompt": "Based on <<<video_1>>>, generate the next shot.",
    "video_list": [
      {
        "video_url": "https://your-public-video.mp4",
        "refer_type": "feature",
        "keep_original_sound": "yes"
      }
    ],
    "aspect_ratio": "16:9",
    "mode": "pro"
  }'

多镜头示例结构

json

{
  "model_name": "kling-v3-omni",
  "multi_shot": true,
  "shot_type": "customize",
  "multi_prompt": [
    { "index": 1, "prompt": "Wide shot of the city at dusk", "duration": 2 },
    { "index": 2, "prompt": "Camera pushes toward the balcony", "duration": 3 }
  ],
  "aspect_ratio": "16:9",
  "mode": "pro"
}

任务查询（Query Task）

创建任务后，请使用返回的 task_id 轮询结果。

查询路径

GET /klingai/v1/videos/text2video/{id}
GET /klingai/v1/videos/image2video/{id}
GET /klingai/v1/videos/motion-control/{id}
GET /klingai/v1/videos/omni-video/{id}

bash

curl -X GET "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video/$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

兼容旧版多图生视频

如果你的通道仍开启旧版 multi-image2video，可以继续沿用原有写法；新项目更建议优先迁移到 image2video + image_tail 或 omni-video。

json

{
  "model_name": "kling-v1-6",
  "image_list": [
    { "image": "<image_1>" },
    { "image": "<image_2>" }
  ],
  "prompt": "smooth transition between the two images",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "duration": "5"
}

调试建议

先提交任务，再用 GET /{id} 轮询，不要长时间阻塞单个请求。
图片 / 视频 URL 需要公网可访问，且尽量稳定。
prompt 建议同时描述 主体 + 动作 + 镜头 + 光线 + 风格。
如果需要业务侧追踪，请始终填写 external_task_id。
示例调用以 cURL、Python、Node、Go 四种形式给出；详细参数请参阅原厂文档（上方链接）。

查询任务状态

视频生成是异步任务，提交后需要通过任务 ID 查询生成进度和结果。

请求示例

cURLPythonNode.jsGo

bash

curl -X GET "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video/$TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

python

import requests

API_KEY = "你的APIKey"
TASK_ID = "xxxxxxxxxxxxxx"

url = f"https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video/{TASK_ID}"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)
print(response.json())

javascript

const fetch = require('node-fetch');

const API_KEY = '你的APIKey';
const TASK_ID = 'xxxxxxxxxxxxxx';

const url = `https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video/${TASK_ID}`;

const options = {
    method: 'GET',
    headers: {
        'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
    }
};

fetch(url, options)
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));

package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
)

func main() {
	taskID := "xxxxxxxxxxxxxx"
	url := "https://api.agentsflare.com/klingai/v1/videos/text2video/" + taskID

	req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error:", err)
		return
	}

	req.Header.Set("Authorization", "Bearer {API-KEY}")

	client := &http.Client{}
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error:", err)
		return
	}
	defer resp.Body.Close()

	body, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		fmt.Println("Error:", err)
		return
	}

	fmt.Println("Status:", resp.StatusCode)
	fmt.Println("Response:", string(body))
}

提示

查询不同接口生成的任务，请使用对应的路径：

文生视频：/klingai/v1/videos/text2video/{task_id}
图生视频：/klingai/v1/videos/image2video/{task_id}
多图生视频：/klingai/v1/videos/multi-image2video/{task_id}

响应示例

json

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "xxxxxxxxxxxxxx",
    "task_status": "succeed",
    "task_result": {
      "videos": [
        {
          "url": "https://cdn.example.com/video.mp4",
          "duration": "5"
        }
      ]
    }
  }
}

请求参数说明

参数	类型	必填	说明
`model_name`	string	是	模型名称，如 `kling-v2-5-turbo`、`kling-v1-6`
`prompt`	string	是	视频描述文字
`aspect_ratio`	string	否	画面比例，如 `16:9`、`9:16`、`1:1`
`duration`	string	否	视频时长（秒），如 `"5"`
`image`	string	否	Base64 编码的图片（图生视频时必填）
`image_list`	array	否	图片列表，每项包含 `image` 字段（多图生视频时必填）

Kling AI API Examples ​

基础配置 ​

请求信息 ​

能力与模型矩阵 ​

通用请求头 ​

常用字段说明 ​

文生视频（Text to Video） ​

请求参数 ​

响应示例 ​

图生视频（Image to Video） ​

请求参数 ​

运动控制（Motion Control） ​

推荐参数 ​

Omni Video（Omni / 多镜头续写） ​

关键参数 ​

多镜头示例结构 ​

任务查询（Query Task） ​

查询路径 ​

兼容旧版多图生视频 ​

调试建议 ​

查询任务状态 ​

请求示例 ​

响应示例 ​

请求参数说明 ​

Kling AI API Examples

基础配置

请求信息

能力与模型矩阵

通用请求头

常用字段说明

文生视频（Text to Video）

请求参数

响应示例

图生视频（Image to Video）

请求参数

运动控制（Motion Control）

推荐参数

Omni Video（Omni / 多镜头续写）

关键参数

多镜头示例结构

任务查询（Query Task）

查询路径

兼容旧版多图生视频

调试建议

查询任务状态

请求示例

响应示例

请求参数说明