Kling 3.0 Standard Text to Video

Обзор

Kling 3.0 Standard Text-to-Video — версия модели Kling 3.0 от Kuaishou (KwaiVGI), представленная в феврале 2026 года. Предназначена для генерации видео по текстовому описанию с разрешением до 1080p и длительностью от 3 до 15 секунд. По сравнению с 4K-вариантом того же семейства, Standard работает быстрее и экономичнее, что делает его оптимальным для черновой разработки, перебора промптов и высокообъёмных задач. Поддерживаются форматы кадра 16:9, 9:16 и 1:1; аудио генерируется нативно из текстового промпта без отдельных этапов. Standard использует ту же объединённую мультимодальную архитектуру (MVL-фреймворк), что и старший вариант: поддерживает многокадровую генерацию, нативный синхронный звук на пяти языках, улучшенную прорисовку рук и лиц по сравнению с линейками 1.x и 2.x. Отличие от Pro/4K — в потолке разрешения: Standard ограничен 1080p, тогда как 4K-вариант выдаёт нативное четырёхкратное разрешение с более высоким порогом детализации. На практике рекомендуется итерировать идеи на Standard, а финальные кадры прорабатывать на 4K-варианте — промпты переносятся напрямую между версиями. Модель подходит для создания контента для социальных сетей, рекламных концептов, превиза и пакетных пайплайнов, где скорость и стоимость важнее максимального качества.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Пишите промпт как режиссёрскую сцену: объект, действие, окружение, камера, свет и атмосфера. Для Text-to-Video качество сильнее зависит от описания движения и камеры, чем от красивых прилагательных. Такая структура напрямую совпадает с официальной формулой Kling для Text-to-Video и повторяется в пользовательских обсуждениях как базовый способ получить предсказуемый кадр.
• Для видео длиной 10–15 секунд разбивайте идею на короткий список планов с отдельной камерой и действием для каждого кадра. Kling 3.0 поддерживает многокадровость и лучше следует сцене, когда каждый кадр описан отдельно. Это особенно важно при большой длительности: один общий абзац чаще даёт дрейф, случайные ракурсы или слабую связность.
• Если включаете звук, явно задавайте реплики, говорящего, тон и нужные фоновые звуки. Встроенная генерация звука полезна, но без явных аудио-инструкций модель может сама выбрать речь, музыку или распределение реплик. Для немых сцен отдельно указывайте тишину, отсутствие речи и фоновой музыки.
• Не оставляйте типовые артефакты без негативного промпта. Для людей, быстрых движений и сложных взаимодействий заранее исключайте конкретные риски: размытие, дрожание камеры, деформации рук и лица, лишний текст, водяные знаки, роботизированное движение. Это лучшая практика для генерации видео и официально заявлена Kling как способ снижать искажения и сбои.
• Не делайте мелкий текст или сложный логотип главным критерием успешного ролика Text-to-Video. Пользователи Kling регулярно отмечают, что читаемый мелкий текст в видео нестабилен и может искажаться со временем. Если надпись важна, держите её крупной и простой, а для страхования добавляйте ограничения против текстовых артефактов и искажения логотипа.

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/standard-text-to-video с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/standard-text-to-video" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "sound": true,
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда.",
  "duration": 5,
  "cfg_scale": 0.5,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "negative_prompt": ""
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/standard-text-to-video"
payload = json.loads({"aspect_ratio": "16:9", "cfg_scale": 0.5, "duration": 5, "negative_prompt": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "sound": true})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/standard-text-to-video",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"aspect_ratio": "16:9", "cfg_scale": 0.5, "duration": 5, "negative_prompt": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "sound": true}),
  }
);

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

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"