Kling 3.0 Turbo 图生视频：使用 hiapi API 制作短视频

Всё, что нужно, — одна статичная фотография и один вызов API, чтобы на hiapi с помощью Kling 3.0 Turbo 图生视频 сгенерировать короткое видео, на котором зритель задержится. Не нужен редактор таймлайна, не нужна привязка движений, не нужен зелёный экран — вы отправляете изображение первого кадра и короткий промпт о движении, и через несколько минут получаете обратно .mp4 длительностью 8, 10 или 15 секунд. В этом руководстве мы с нуля до конца создадим одно видео с помощью реального API-эндпоинта /v1/tasks, покажем фактическую разбивку затрат и превратим тот же код в цикл, который можно направить на целую папку статичных изображений, чтобы массово выпускать видео, подходящие для TikTok или Reels.

Вот видео, сгенерированное в этой статье из одной фотографии первого кадра:

Что на самом деле требует от вас Kling 3.0 Turbo 图生视频

Схема входных данных этой модели короткая, и в этом весь смысл — вам не нужно продумывать установку камеры или ключевые кадры, достаточно двух обязательных и двух необязательных полей:

• prompt (строка, обязательно) — описывает желаемое движение, а не всю сцену. Первый кадр уже задаёт сцену; промпт говорит модели, что должно двигаться.
• image_urls (массив, обязательно) — публичный URL, указывающий на изображение первого кадра (JPEG или PNG, максимум 10MB). Это единственное изображение, которое принимает модель; режима с несколькими референсными изображениями здесь нет.
• duration (целое число, необязательно, по умолчанию 5) — длина видео в секундах, от 3 до 15.
• resolution (строка, необязательно, по умолчанию 720p) — 720p или 1080p.

Один момент, который нужно планировать заранее: параметра aspect_ratio нет. Выходное изображение всегда наследует композицию входного изображения — первый кадр 9:16 отрендерится в видео 9:16, и это нельзя переопределить. Если вы создаёте контент для TikTok или Reels, сгенерируйте (или обрежьте) первый кадр в формате 9:16 до вызова видеоэндпоинта, иначе вам придётся перезапустить генерацию стоимостью $0.65–$1.60, чтобы исправить композицию. Полный справочник параметров и интерактивная панель для пробного запуска находятся на странице модели.

Шаг 1: начните с хорошего первого кадра

Прежде чем генерировать что-то новое, проверьте, нет ли у вас уже подходящего статичного изображения — фотографии продукта, ранее сгенерированного ИИ изображения, брендовой фотографии. Поскольку Kling 3.0 Turbo 图生视频 читает только первый кадр, чтобы определить всю сцену, повторное использование существующего изображения не даёт дополнительных затрат на этапе видео; вы платите только за секунды сгенерированного движения.

Если подходящего изображения нет, генерация первого кадра — это обычный вызов text-to-image. Первый кадр в этой статье получен с помощью gpt-image-2/text-to-image и с самого начала скомпонован в вертикальном формате, чтобы видео унаследовало правильное соотношение сторон:

import requests

resp = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HIAPI_API_KEY}"},
    json={
        "model": "gpt-image-2/text-to-image",
        "input": {
            "prompt": (
                "Vertical smartphone-shot photo of a barista in a small specialty "
                "coffee shop pouring steaming latte art into a white ceramic to-go "
                "cup, warm golden morning light streaming through a large window "
                "behind her, steam curling upward, shallow depth of field, cozy "
                "minimalist cafe aesthetic, natural candid framing typical of a "
                "TikTok food video, photorealistic, high detail, 9:16 vertical composition"
            ),
            "aspect_ratio": "9:16",
            "resolution": "1K",
        },
    },
)
task_id = resp.json()["data"]["taskId"]

Это именно тот первый кадр, который используется далее, сгенерированный один раз и переданный на этап видео:

Шаг 2: превратите статичное изображение в видео

Каждая модель на hiapi следует одной и той же схеме асинхронных задач: POST создаёт задачу, опрос GET выполняется до завершения, затем вы скачиваете результат до истечения срока действия временной ссылки. Для image-to-video единственное отличие — полезная нагрузка input:

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kling-3.0-turbo/image-to-video",
    "input": {
      "prompt": "The barista continues pouring steamed milk in a slow spiral, latte art rosetta blooming across the surface of the coffee, steam swirling upward and catching the warm morning light, her hand moves the pitcher in a smooth steady motion, camera holds a subtle slow push-in, natural handheld micro-movement, shallow depth of field, cozy cafe ambience, smooth natural motion, stable cinematic camera movement",
      "image_urls": ["https://static.hiapi.ai/blog/kling-3-0-turbo-image-to-video-short-form-video/first-frame.jpg"],
      "duration": 8,
      "resolution": "1080p"
    }
  }'

Затем опрашивайте результат:

import time, requests

def wait_task(task_id, token, timeout_s=600, poll_interval=5):
    deadline = time.time() + timeout_s
    while time.time() < deadline:
        r = requests.get(
            f"https://api.hiapi.ai/v1/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
        ).json()
        task = r.get("data") or {}
        if task.get("status") == "success":
            return task
        if task.get("status") == "fail":
            raise RuntimeError(task.get("error"))
        time.sleep(poll_interval)
    raise TimeoutError(task_id)

task = wait_task(task_id, HIAPI_API_KEY)
video_url = task["output"][0]["url"]  # temporary link — download it immediately

Встроенное выше 8-секундное видео 1080p получено непосредственно из этого вызова; от отправки до загружаемого .mp4 прошло около двух с половиной минут — без ручного редактирования, без постобработки.

Фактические затраты

Kling 3.0 Turbo 图生视频 тарифицируется посекундно с градацией по разрешению (подтверждено по ценам hiapi в августе 2026 года):

Разрешение	Цена за секунду	Видео 5 секунд	Видео 8 секунд	Видео 15 секунд
720p	$0.13/сек	$0.65	$1.04	$1.95
1080p	$0.16/сек	$0.80	$1.28	$2.40

Основное видео в этой статье — 8 секунд 1080p — стоило $1.28. Если вы тестируете промпты или дорабатываете движение перед финальным рендером, используйте для этих пробных запусков 720p и повышайте до "resolution": "1080p" только после того, как движение будет соответствовать ожиданиям; только это снижает стоимость итераций примерно на 20%.

Пакетная обработка: от одного видео к контент-календарю

Поскольку отдельного «пакетного» эндпоинта нет — это просто тот же вызов задачи, выполняемый в цикле, — превращение его в конвейер коротких видео в основном сводится к учёту:

clips = [
    {"image_url": "https://your-bucket/product-a.jpg", "prompt": "..."},
    {"image_url": "https://your-bucket/product-b.jpg", "prompt": "..."},
    {"image_url": "https://your-bucket/product-c.jpg", "prompt": "..."},
]

results = []
for clip in clips:
    resp = requests.post(
        "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
        headers={"Authorization": f"Bearer {HIAPI_API_KEY}"},
        json={
            "model": "kling-3.0-turbo/image-to-video",
            "input": {
                "prompt": clip["prompt"],
                "image_urls": [clip["image_url"]],
                "duration": 8,
                "resolution": "1080p",
            },
        },
    )
    task_id = resp.json()["data"]["taskId"]
    results.append(wait_task(task_id, HIAPI_API_KEY))

Запустите этот код за ночь на папке с фотографиями продуктов, портретов или сцен, и вы проснётесь с набором готовых к публикации видео — стоимость каждого видео в точности соответствует таблице выше, без неожиданных статей расходов. Если вы предпочитаете начинать с текстового описания, а не с существующей фотографии, сопутствующее руководство по Kling 3.0 Turbo 文生视频 описывает эту точку входа с тем же API задач.

Часто задаваемые вопросы

Сколько времени занимает рендеринг Kling 3.0 Turbo 图生视频? В этом тесте 8-секундное видео 1080p от отправки задачи до готового к скачиванию файла заняло около двух с половиной минут. Более короткие видео 720p обычно завершаются быстрее.

Можно ли получить вертикальный вывод 9:16? Да, но косвенно — у этой модели нет параметра aspect_ratio. Вывод всегда соответствует соотношению сторон входного изображения, поэтому перед отправкой задачи видео сгенерируйте или обрежьте первый кадр в формате 9:16.

Какие форматы изображений поддерживаются для первого кадра? JPEG или PNG, максимум 10MB, предоставленные в виде публичного URL в массиве image_urls. Массив этой модели принимает только одно изображение.

Сколько стоит 8-секундное видео 1080p? $1.28, исходя из подтверждённого тарифа $0.16 за секунду для 1080p. То же видео в 720p стоит $1.04.

Поддерживает ли промпт диалоги или синхронизацию губ? Да — поле prompt (до 2 500 символов) поддерживает указание диалогов, которые модель может использовать для анимации синхронизации губ говорящего объекта из первого кадра.

Попробуйте сами

Всё вышеописанное выполнялось через реальный эндпоинт /v1/tasks с реальным ключом — без имитации ответов, без ресурсов-заполнителей. Если у вас есть неиспользуемая галерея изображений, самый быстрый способ увидеть качество движения модели на ваших собственных объектах — попробовать одно видео: перейдите на страницу модели Kling 3.0 Turbo 图生视频, загрузите изображение первого кадра и получите первый результат за несколько минут.