Kling v3 Omni 视频生成

异步处理模式，返回任务ID用于后续查询

统一文生视频/图生视频接口，支持图片引用语法

支持标准模式（720P）、专业模式（1080P）和 4K 模式

通过 image_N 图片引用语法在提示词中引用图片

支持生成有声视频（与 video_list 互斥）

请求示例

bash curl --request POST \ --url https://api.openveer.com/v1/videos/generations \ --header 'Authorization: Bearer <token>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "kling-v3-omni", "prompt": "让<<<image_1>>>中的人物向镜头挥手", "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"], "mode": "std", "duration": 5, "aspect_ratio": "16:9" }'

```python
import requests

url = "https://api.openveer.com/v1/videos/generations"

payload = {
"model": "kling-v3-omni",
"prompt": "让<<>>中的人物向镜头挥手",
"image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
"mode": "std",
"duration": 5,
"aspect_ratio": "16:9"
}

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

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())
```

```javascript
const url = "https://api.openveer.com/v1/videos/generations";

const payload = {
model: "kling-v3-omni",
prompt: "让<<>>中的人物向镜头挥手",
image_urls: ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
mode: "std",
duration: 5,
aspect_ratio: "16:9"
};

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

fetch(url, {
method: "POST",
headers: headers,
body: JSON.stringify(payload)
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('Error:', error));
```

```go
package main

import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)

func main() {
url := "https://api.openveer.com/v1/videos/generations"

  payload := map[string]interface{}{
      "model":        "kling-v3-omni",
      "prompt":       "让<<<image_1>>>中的人物向镜头挥手",
      "image_urls":   []string{"https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"},
      "mode":         "std",
      "duration":     5,
      "aspect_ratio": "16:9",
  }

  jsonData, _ := json.Marshal(payload)

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
  req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
  req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

  client := &http.Client{}
  resp, err := client.Do(req)
  if err != nil {
      panic(err)
  }
  defer resp.Body.Close()

  body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
  fmt.Println(string(body))

}
```

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

public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.openveer.com/v1/videos/generations";

      String payload = """
      {
        "model": "kling-v3-omni",
        "prompt": "让<<<image_1>>>中的人物向镜头挥手",
        "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
        "mode": "std",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9"
      }
      """;

      HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
      HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
          .uri(URI.create(url))
          .header("Authorization", "Bearer <token>")
          .header("Content-Type", "application/json")
          .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
          .build();

      HttpResponse<String> response = client.send(request,
          HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

      System.out.println(response.body());
  }

}
```

```php
"kling-v3-omni", "prompt" => "让<<>>中的人物向镜头挥手", "image_urls" => ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"], "mode" => "std", "duration" => 5, "aspect_ratio" => "16:9" ]; $ch = curl_init($url); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload)); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [ "Authorization: Bearer ", "Content-Type: application/json" ]); $response = curl_exec($ch); curl_close($ch); echo $response; ?>

```

```ruby
require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'

url = URI("https://api.openveer.com/v1/videos/generations")

payload = {
model: "kling-v3-omni",
prompt: "让<<>>中的人物向镜头挥手",
image_urls: ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
mode: "std",
duration: 5,
aspect_ratio: "16:9"
}

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = "Bearer "
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = payload.to_json

response = http.request(request)
puts response.body
```

```swift
import Foundation

let url = URL(string: "https://api.openveer.com/v1/videos/generations")!

let payload: [String: Any] = [
"model": "kling-v3-omni",
"prompt": "让<<>>中的人物向镜头挥手",
"image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
"mode": "std",
"duration": 5,
"aspect_ratio": "16:9"
]

var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "POST"
request.setValue("Bearer ", forHTTPHeaderField: "Authorization")
request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
if let error = error {
print("Error: (error)")
return
}

  if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
      print(responseString)
  }

}

task.resume()
```

```csharp
using System;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
var url = "https://api.openveer.com/v1/videos/generations";

      var payload = @"{
          ""model"": ""kling-v3-omni"",
          ""prompt"": ""让<<<image_1>>>中的人物向镜头挥手"",
          ""image_urls"": [""https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp""],
          ""mode"": ""std"",
          ""duration"": 5,
          ""aspect_ratio"": ""16:9""
      }";

      using var client = new HttpClient();
      client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

      var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
      var response = await client.PostAsync(url, content);
      var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

      Console.WriteLine(result);
  }

}
```

响应示例

json { "code": 200, "data": [ { "status": "submitted", "task_id": "task_xxxxxxxxxx" } ] }

json { "error": { "code": 400, "message": "请求参数无效", "type": "invalid_request_error" } }

json { "error": { "code": 401, "message": "身份验证失败，请检查您的API密钥", "type": "authentication_error" } }

json { "error": { "code": 402, "message": "账户余额不足，请充值后再试", "type": "payment_required" } }

json { "error": { "code": 429, "message": "请求过于频繁，请稍后再试", "type": "rate_limit_error" } }

json { "error": { "code": 500, "message": "服务器内部错误，请稍后重试", "type": "server_error" } }

认证

Authorization string

所有接口均需要使用 Bearer Token 进行认证获取 API Key：访问 [API Key 管理页面](https://openveer.com) 获取您的 API Key 使用时在请求头中添加： ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ```

请求参数

model string

视频生成模型名称支持的模型： * `kling-v3-omni` - 可灵 v3 Omni（统一接口）

prompt string

正向文本提示词支持通过 `<<>>` 语法引用 `image_urls` 中的图片，`N` 从 1 开始。示例：`"让<<>>中的人物向镜头挥手"`

注意

如果传了图片但 prompt 中没有 `<<>>` 引用，系统会自动在 prompt 前添加 `<<>>`。

negative_prompt string

负面提示词，用于排除不想要的内容。最大长度 2500 字符。

mode string

生成模式，可选值： * `std` - 标准模式（720P） * `pro` - 高质量模式（1080P） * `4k` - 4K 超清模式默认值：`std`

duration integer

默认值：`5` 视频时长（秒）取值范围：3-15（最短 3 秒，最长 15 秒） **⚠️ 注意：** 必须输入纯数字（如 `6`），不要加引号，否则会报错

aspect_ratio string

视频宽高比可选值： * `16:9` - 横屏 * `9:16` - 竖屏 * `1:1` - 方形默认值：`16:9`

image_urls string

"> 图片 URL 数组，用于图片引用在 prompt 中通过 `<<>>` 引用对应位置的图片（N 从 1 开始）示例：`["https://example.com/photo.jpg"]`

警告

* 图片 URL 必须公开可访问，不能有防盗链 * 图生视频时，`aspect_ratio` 可能被图片实际比例覆盖

image_with_roles string

"> 带角色图片数组，推荐用于图生视频。每项结构：`{ "url": "...", "role": "..." }` * `first_frame`：首帧 * `last_frame`：尾帧 * `reference`：参考图

警告

`image_urls` 与 `image_with_roles` 二选一，不要同时传。

video_list array

参考视频列表（URL 方式），最多 1 段。通过 `refer_type` 区分类型： * `base`：待编辑视频（默认） * `feature`：特征参考视频通过 `keep_original_sound` 控制是否保留原声： * `no`：不保留（默认） * `yes`：保留原声请求体格式： ```json "video_list":[ { "video_url": "video_url", "refer_type": "base", "keep_original_sound": "no" } ] ```

警告

* `video_url` 不能为空，且视频 URL 需可访问 * 当 `refer_type=base` 时: * 不能定义视频首尾帧 * 参考视频需 3-10 秒 * 生成视频时长以上传视频为准 * 当 `refer_type=feature` 且 `video_url` 不为空时： * image\_urls 只可上传首帧图片 * 视频要求：仅支持 MP4/MOV；时长不少于 3 秒；分辨率 720px-2160px；帧率 24-60fps（输出为 24fps）；大小不超过 200MB

multi_shot boolean

是否启用多镜头分镜模式。

shot_type string

分镜方式：`customize`（自定义）/ `intelligence`（智能）。当 `multi_shot=true` 时，该参数必填。

multi_prompt string

"> 多镜头分镜列表，每项 `{ index, prompt, duration }`。 * 最少 1 个，最多 6 个分镜 * 每个分镜 `duration` 必须为整数，且 >= 1 * 所有分镜 `duration` 之和必须等于顶层 `duration` * `index` 必须从 1 开始连续递增 * 当 `multi_shot=true` 且 `shot_type=customize` 时必填示例： ```json [ { "index": 1, "prompt": "a happy dog in running@element_cat", "duration": 3 }, { "index": 2, "prompt": "a happy dog play with a cat@element_dog", "duration": 3 } ] ```

element_list string

"> 引用元素列表，最多支持 3 个主体。支持两种方式： * 现场创建主体：传 `name`、`description`、`element_input_urls` 常见写法： ```json [ { "name": "element_dog", "description": "a golden retriever, fluffy fur, friendly expression", "element_input_urls": [ "https://example.com/image1.png", "https://example.com/image2.png" ] }, { "name": "element_cat", "description": "an orange tabby cat, round face, bright eyes", "element_input_urls": [ "https://example.com/image1.png", "https://example.com/image2.png" ] } ] ``` 说明： * 现场创建时：`name`、`description`、`element_input_urls` 必填 * `element_input_urls`：每个主体至少 2 张、最多 4 张（第 1 张正面图 + 其余参考图） * `prompt` 中通过 `@name` 引用，如：`"@element_dog 和 @element_cat 在草地上追逐玩耍"`

watermark boolean

是否添加水印

audio boolean

是否生成有声视频

警告

此参数与 `video_list` 互相排斥。当 `video_list` 有值时，不需要参数 `audio`。

参数互斥与边界

image_urls 与 image_with_roles 二选一
mode=4k 在 kling-v3-omni 可用
仅尾帧输入（只有 last_frame）会报错，必须配首帧
首/尾帧与视频编辑互斥：当 video_list.refer_type=base（或缺省）时不允许首尾帧
有 video_list 时，audio 参数会被忽略
video_list 最多 1 段
multi_prompt 最多 6 个分镜，index 从 1 连续递增

图片引用语法

Omni 模型使用 <<<image_N>>> 语法在提示词中引用图片，提供统一的文生视频 / 图生视频体验：

语法	说明
`<<<image_1>>>`	引用 `image_urls` 数组中的第 1 张图片
`<<<image_2>>>`	引用 `image_urls` 数组中的第 2 张图片

注意

**自动引用**：若已传入 `image_urls`，但提示词中未出现任何 `<<>>`，系统会自动在提示词前添加 `<<>>`。

响应

code integer

响应状态码，成功时为 200

data array

返回数据数组任务状态，初始提交时为 `submitted`

task_id string

任务唯一标识符，用于查询任务状态和结果

使用场景

场景 1：文生视频（标准模式）

{
  "model": "kling-v3-omni",
  "prompt": "一只金毛犬在沙滩上奔跑，日落，电影质感",
  "mode": "std",
  "duration": 5,
  "aspect_ratio": "16:9"
}

场景 2：图片引用（单张图片）

{
  "model": "kling-v3-omni",
  "prompt": "让<<<image_1>>>中的人物向镜头挥手",
  "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
  "mode": "pro",
  "duration": 5
}

场景 3：多图片引用

{
  "model": "kling-v3-omni",
  "prompt": "<<<image_1>>>中的角色走向<<<image_2>>>中的场景",
  "image_urls": [
    "https://example.com/character.jpg",
    "https://example.com/scene.jpg"
  ],
  "mode": "pro",
  "duration": 5
}

场景 4：传图片但不显式引用（自动添加）

{
  "model": "kling-v3-omni",
  "prompt": "人物缓缓转头微笑",
  "image_urls": ["https://upload.apimart.ai/f/models/9998230426123070-e9d6af04-cb5e-4731-8ae7-abf144cb0d29-9998230586368386-29641169-f698-4ab9-9b6d-380899e6521e-9998230593110693-c1741a3a-.webp"],
  "mode": "std",
  "duration": 5
}

系统会自动在 prompt 前添加 <<<image_1>>>，等效于 "<<<image_1>>>人物缓缓转头微笑"。

场景 5：生成有声视频

{
  "model": "kling-v3-omni",
  "prompt": "一只黄色的金丝雀在树枝上鸣叫",
  "audio": true,
  "mode": "std",
  "duration": 5
}

注意：audio 与 video_list 互相排斥。当 video_list 有值时，不需要参数 audio。

注意

**查询任务结果** 视频生成为异步任务，提交后会返回 `task_id`。使用 [获取任务状态](/cn/api-reference/tasks/status) 接口查询生成进度和结果。