- 소개
- 온라인 디버깅 지침
- 요청하기
- 환승역 기본 소개
- 채팅
- ChatGpt 인터페이스
- Anthropic Claude 인터페이스
- Google Gemini 인터페이스
- 기본 형식
- 텍스트 생성
- 텍스트 생성 스트림
- 텍스트 생성 + 사고 흐름
- 이미지 생성
- 이미지 생성 gemini-2.5-flash-image
- 이미지 생성 gemini-2.5-flash-image는 종횡비를 제어합니다.
- 이미지 생성 gemini-3-pro-image-preview는 종횡비 + 선명도를 제어합니다.
- 사진 편집
- 그림 이해
- 포맷된 출력
- 함수 호출
- 문서 이해
- URL 컨텍스트 [기본 형식]
- 코드 실행
- google search
- 비디오 이해
- URL context
- 영상이해-URL [기본형식] 개발중
- Imagen 4 개발 중
- 오디오 이해
- Embeddings
- gemini-tts 텍스트 음성 변환
- 텍스트 생성 gemini-3-pro-preview:generateContent
- 채팅 호환 형식
- 기본 형식
- 채팅(응답)
- 그림 모델
- README
- 이미지 객체
- Midjourney
- Ideogram
- GPT 이미지 시리즈
- 꿈의 그림
- DALL·E 3
- FLUX 시리즈
- 빈백 시리즈
- doubao-seedream-3-0-t2i-250415
- doubao-seededit-3-0-i2i-250628
- doubao-seedream-4-0-250828-文生图
- doubao-seedream-4-0-250828-图生图
- doubao-seedream-4-0-250828-多图生图
- doubao-seedream-4-5-251128 Vincent 그림(일반 텍스트 입력 단일 그림 출력)
- doubao-seedream-4-5-251128 그림과 텍스트는 그림을 생성합니다(단일 그림 입력, 단일 그림 출력)
- doubao-seedream-4-5-251128 다중 이미지 융합(다중 이미지 입력 및 단일 이미지 출력)
- doubao-seedream-4-5-251128 그룹 사진 출력(복수 사진 출력)
- doubao-seedream-4-5-251128 단일 사진 단체 사진
- doubao-seedream-4-5-251128 여러 참조 사진
- Fal.ai 플랫폼
- Tencent AIGC 원시 사진
- Qwen 시리즈
- 비디오 모델
- GPT 관련
- 시스템 API
- 빈센트 뮤직 수노
- Python 구성 방법
- Python은 음성을 텍스트로 변환합니다.
- Python은 텍스트를 음성으로 변환합니다.
- Python은 임베딩 벡터화를 사용합니다.
- Python이 DALL·E를 호출함
- Python 간단한 호출 openai 함수 호출 데모
- Python 간단한 langchain이 openai 데모를 호출합니다.
- 파이썬 라마_인덱스 구성
- 파이썬 기본 대화
- Python은 gpt-4o를 사용하여 사진-로컬 사진을 식별합니다.
- Python은 gpt-4o를 사용하여 이미지를 식별합니다.
- Python은 Claude를 사용하여 이미지를 식별합니다.
- Python 라이브러리 스트리밍 출력
- GPT 실시간 모델 호출
- Python 요청 요청 스트리밍 출력 데모
- Python은 gpt-image-1을 사용하여 그림을 만들고 편집합니다.
- Python openai 공식 라이브러리(AutoGPT, langchain 등 사용)
- 파이썬 연속 대화
- 모델 재지정
- 클링 플랫폼
- 콜백 프로토콜
- 빈센트 비디오
- 투셍 비디오
- Omni-Video
- 다중 사진 참조 학생 비디오
- 다중 모드 비디오 편집
- 비디오 확장
- 비디오 효과
- 이미지 생성
- 여러 참조 사진
- Omni-Image
- 이미지 펼치기
- 이미지 인식
- 디지털 맨
- 빈센트 음향 효과
- 비디오 음향 효과
- 음성 합성
- 가상으로 입어보세요
- 립싱크
- 맞춤 사운드
- 모션 제어
- 본체
- 집계 플랫폼 복제
- 튜토리얼 이용
- 자속 분해능
- 쿼리 작업
- 작업 만들기 - 모델 버전 전달(예측)
- 작업 안정성-AI/안정-확산 생성
- 작업 안정성-ai/sdxl 생성
- 작업 stable-ai/stable-diffusion-inpainting 만들기
- 작업 Stable-ai/stable-diffusion-img2img 생성
- lucataco/flux-schnell-lora 작업 생성
- lucataco/flux-dev-lora 작업 생성
- andreasjansson/stable-diffusion-animation 작업 만들기
- sujaykhandekar/object-removal 작업 생성
- 작업 생성 cjwbw/rembg
- lucataco/animate-diff 작업 생성
- ideogram-ai/ideogram-v2-turbo 작업 생성
- 작업 생성 black-forest-labs/flux-kontext-dev
- 작업 minimax/video-01-live 만들기
- 작업 minimax/video-01 만들기
- recraft-ai/recraft-v3 작업 생성
- recraft-ai/recraft-v3-svg 작업 생성
- 작업 black-forest-labs/flux-1.1-pro-ultra 생성
- 작업 생성 black-forest-labs/flux-kontext-pro
- black-forest-labs/flux-kontext-max 작업 생성
- flux-kontext-apps/multi-image-kontext-max 작업 생성
- 작업 flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro 만들기
- lucataco/remove-bg 작업 생성
- 업무분류/분류 생성
- 작업 생성 black-forest-labs/flux-fill-dev
- 작업 생성 black-forest-labs/flux-fill-pro
- google/imagen-4-fast 작업 만들기
- google/imagen-4-ultra 작업 만들기
- google/imagen-4 작업 만들기
- 작업 생성 prunaai/vace-14b
- 작업 바이트댄스/seedream-4 만들기
- Fal-ai 집계 플랫폼
- 튜토리얼 이용
- falai-veo3 비디오 생성
- 요청 결과 받기
- /fal-ai/flux-1/dev
- /fal-ai/flux-1/dev/image-to-image
- /fal-ai/flux-1/dev/redux
- /fal-ai/flux-1/schnell/redux
- /fal-ai/flux-pro/kontext
- /fal-ai/flux-pro/kontext/text-to-image
- /fal-ai/flux-pro/kontext/max
- /fal-ai/flux-pro/kontext/max/multi
- /fal-ai/wan/v2.2-a14b/image-to-image
- /fal-ai/bytedance/seedream/v4/text-to-image
- /fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit
- /fal-ai/vidu/reference-to-image
- /fal-ai/imagen4/preview
- /fal-ai/qwen-image-edit-lora
- /fal-ai/qwen-image-edit-plus
- /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/text-to-video
- /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/image-to-video
- /fal-ai/flux-lora
- /fal-ai/flux-lora/image-to-image
- /fal-ai/flux-lora/inpainting
- /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/text-to-video
- /fal-ai/qwen-image-edit-lora
- PHP 구성 방법
- nodejs 구성 방법
- 다양한 플러그인/소프트웨어 사용 튜토리얼
- 코덱스 구성 튜토리얼
- 대중교통 API 튜토리얼을 사용한 N8N 워크플로
- Gemini CLI 전송 스테이션 구성 및 사용 튜토리얼
- Claude Code 설치 및 사용 튜토리얼
- CherryStudio가 CLUDE MCP를 호출합니다.
- Cherry Studio 구성 튜토리얼
- Cherry Studio 구성 바나나 프로 4K 및 해상도 튜토리얼
- CherryStudio는 o4 추론 수준을 구성합니다.
- 입력부터 URL 획득까지 버튼 작업흐름을 간단하게 구성
- 모델 추가
- 클라인 구성 튜토리얼
- 에이더 구성 튜토리얼
- 커서 구성 튜토리얼
- lobechat 설정 튜토리얼
- 챗박스(권장)
- 오픈 소스 gpt_academic
- 넥스트챗 설정 튜토리얼
- zotero gpt 구성 방법
- CLAUDE DEV 구성 튜토리얼
- 몰입형 번역 gpt 번역 설정
- 브라우저 플러그인 ChatGPT 사이드바
- chatgpt-on-wechat 구성 튜토리얼
- chatgpt GPT 학술 학술 최적화 구성 gpt 튜토리얼
- RikkaHub 구성 튜토리얼
- 대중교통 API 튜토리얼을 사용한 Coze 워크플로
- n8n 워크플로우는 로컬 이미지를 획득하고 비디오 예제를 생성합니다.
- 도움말 센터
쿼리 작업(단일)
GET
/kling/v1/videos/text2video/{id}
请求参数
Authorization
在 Header 添加参数
Authorization
，其值为在 Bearer 之后拼接 Token示例：
Authorization: Bearer ********************Path 参数
Header 参数
Body 参数application/json必填
示例
// {
// "task_id": "kling-v1825380683199176793", // Vincent Video의 작업 ID 요청 경로 매개변수, 요청 경로의 값을 직접 입력, external_task_id로 두 가지 쿼리 방법 중 하나 선택
// "external_task_id": "", // Wensheng Video의 사용자 정의 작업 ID입니다. 작업을 생성할 때 입력된 external_task_id입니다. task_id라는 두 가지 쿼리 방법 중 하나를 선택합니다.
// }请求示例代码
Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request GET 'https://yossapi.com/kling/v1/videos/text2video/827996385395363846' \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '// {
// "task_id": "kling-v1825380683199176793", // Vincent Video의 작업 ID 요청 경로 매개변수, 요청 경로의 값을 직접 입력, external_task_id로 두 가지 쿼리 방법 중 하나 선택
// "external_task_id": "", // Wensheng Video의 사용자 정의 작업 ID입니다. 작업을 생성할 때 입력된 external_task_id입니다. task_id라는 두 가지 쿼리 방법 중 하나를 선택합니다.
// }'返回响应
🟢200성공
application/json
Body
示例
{}修改于 2026-01-22 11:36:38