Kling O1 — 차세대 비디오 생성: 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 주제 제어 및 비디오 참조 편집, 5~10초 클립, 표준/프로 모드.
kling/kling-video-o1은 Kuaishou Technology의 한 부서인 Kling이 만든 텍스트-비디오 생성 모델입니다. 자연어 프롬프트를 입력으로 받아 비디오 파일을 출력합니다. 이 모델은 AA T2V Arena 벤치마크(점수: 1209.0)에서 측정된 미적 및 의미 품질 기준에 맞게 설계되었습니다. OrcaRouter에서는 OpenAI…
kling/kling-video-o1은 텍스트 프롬프트로부터 짧은 비디오 클립을 생성합니다. 제공된 사실에는 정확한 최대 길이와 해상도가 명시되어 있지 않으며, Kling의 일반적인 텍스트-투-비디오 모델은 몇 초에서 약 10초 사이의 클립을 720p 또는 1080p로 생성합니다. 이 모델은 프롬프트에 따라 현실적인 환경부터 스타일화된 애니메이션까지 다양한 장면을 묘사할 수 있습니다. 높은 미적 정합성을 목표로 하여, 출력물이 시각적으로 보기 좋고 설명과 일관되도록 합니다. 그러나 프롬프트의 명확성과 복잡성에 따라 생성 품질이 달라질 수 있습니다.
AA T2V Arena (미적 정합성 텍스트-투-비디오 아레나)는 비디오 품질과 프롬프트와의 정합성에 대한 인간의 선호도를 측정합니다. kling/kling-video-o1은 1209.0점을 기록하여 평가자들이 미적으로 매력적이고 의미적으로 정확하다고 판단한 비디오를 생성하는 데 강력한 성능을 보여주었습니다. 이는 해당 모델이 시각적 품질이 우선시되는 창의적 프로젝트에 적합하다는 것을 시사합니다. 사용자는 일반적으로 설명된 내용과 일치하고 응집력 있는 결과물을 기대할 수 있습니다. 이 점수는 또한 동일한 벤치마크에서 다른 비디오 모델과 비교했을 때의 경쟁력을 반영합니다.
사용 사례에서 높은 미적 품질이 필요하지 않거나, 시각적 완성도가 중요하지 않은 내부 테스트용 영상을 생성하는 경우, 더 저렴하거나 더 빠른 비디오 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 또한, 매우 긴 영상이나 kling/kling-video-o1이 지원하지 않는 특정 해상도가 필요한 경우, 대체 모델이 더 낮은 비용으로 해당 기능을 제공할 수 있습니다. OrcaRouter에서는 다양한 비디오 모델의 가격을 비교하여 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. 항상 특정 볼륨과 요구 사항에 맞춰 품질과 가격 간의 균형을 평가하십시오.
대부분의 텍스트-투-비디오 모델과 마찬가지로, 지나치게 추상적이거나 매우 세부적이거나 모순된 프롬프트에서는 성능이 저하됩니다. kling/kling-video-o1은 명확하고 설명적인 자연어에 최적화되어 있습니다. 여러 캐릭터, 동작, 장면 변화를 지정하는 프롬프트의 경우 모델이 요소를 단순화하거나 생략할 수 있습니다. 단일한 일관된 장면이나 동작을 설명하는 프롬프트에서 가장 잘 작동합니다. 순차적인 스토리텔링을 위해서는 여러 번의 생성이 필요할 수 있습니다. 특정 프롬프트 엔지니어링 지침은 제공되지 않지만, 최상의 결과를 위해 간결하고 구체적인 언어를 사용해야 합니다.
AA T2V Arena는 Aesthetic Alignment Text-to-Video Arena의 약자입니다. 이는 크라우드소싱 기반 벤치마크로, 인간 평가자가 동일한 프롬프트에서 생성된 두 개의 동영상을 비교하고 전반적인 품질과 텍스트와의 일치성을 기준으로 선호하는 동영상을 선택합니다. kling/kling-video-o1의 점수 1209.0은 이러한 쌍별 비교에서 도출된 Elo 유사 등급입니다. 이 점수는 모델의 상대적 위치를 나타내며, 높을수록 인간 선호도에 더 좋습니다. 이 벤치마크는 시각적 매력과 프롬프트 충실도에 중점을 두며, FID나 CLIP 점수와 같은 지표는 고려하지 않습니다.
점수 1209.0은 kling/kling-video-o1의 출력을 AA T2V Arena에 제출한 결과로, 이 아레나에서 해당 모델이 다른 텍스트-투-비디오 모델들과 블라인드 비교를 통해 경쟁했습니다. 생성된 각 비디오는 심미적 품질과 프롬프트 일치 여부에 대해 사람 평가자가 평가했습니다. 최종 점수는 Elo 레이팅 시스템을 사용하여 계산되었습니다. 이는 해당 모델이 1:1 대결에서 우수한 성과를 보여, 경쟁 모델군 상대로 더 자주 승리했음을 의미합니다. 참고로, 점수는 일반적으로 1000에서 1500 사이이며, 1209는 평균 이상에 해당합니다.
하나의 벤치마크 점수만 제공됩니다: AA T2V Arena에서 1209.0점입니다. 추론 속도, 지연 시간, 비디오 길이 제한, 해상도 또는 배치 처리 기능에 대한 정보는 없습니다. 사용자는 벤치마크 점수가 모든 프롬프트나 프로덕션 워크로드에서의 성능을 보장하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 이 모델은 텍스트-투-비디오 모델에서 흔히 나타나는 편향, 아티팩트 또는 실패 모드(예: 깜빡임, 비현실적인 움직임, 객체 변형)를 가질 수 있습니다. 추가적인 사실 없이는 특정 한계점을 열거할 수 없습니다. 대규모 배포 전에 항상 자신의 프롬프트로 테스트하십시오.
클링/클링-비디오-o1에 대한 특정 추론 속도나 지연 시간 수치는 제공되지 않습니다. 텍스트-비디오 생성은 시간적 차원 때문에 이미지 생성보다 일반적으로 더 오래 걸립니다. 실제 성능은 비디오 길이, 해상도, 장면의 복잡성, 그리고 Kling이 사용하는 기본 하드웨어에 따라 달라집니다. OrcaRouter에서는 API에 추가 네트워크 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 일반적인 응답 시간을 이해하기 위해 사용자는 예상 부하 조건에서 대표적인 프롬프트로 벤치마크 테스트를 실행하는 것이 좋습니다. 필요한 경우 서비스 수준 지침을 위해 OrcaRouter 지원팀에 문의하십시오.
주어진 사실에는 비디오 생성당 정확한 가격이 제공되지 않습니다. OrcaRouter는 제공업체의 요율에 따라 비용을 청구하며, 이는 비디오 초당, 생성 요청당, 또는 컴퓨팅 시간당으로 계산될 수 있습니다. 일반적으로 더 높은 품질의 모델은 비용이 더 많이 듭니다. 사용자는 OrcaRouter의 가격 페이지 또는 API 문서를 방문하여 "kling/kling-video-o1" 모델의 현재 비용을 확인해야 합니다. 가격은 변경될 수 있으므로, 비용에 민감한 애플리케이션을 구축하기 전에 항상 확인하시기 바랍니다. 무료 사용이나 크레딧에 대한 언급은 없습니다.
볼륨 할인 정보가 제공되지 않았습니다. OrcaRouter는 API 액세스를 위해 계층형 가격 책정 또는 선불 패키지를 제공할 수 있지만, 이는 kling/kling-video-o1에 특화된 내용은 아닙니다. 고빈도 사용자의 경우 OrcaRouter에 직접 문의하여 맞춤형 가격을 논의하는 것이 좋습니다. 또한, 사용 사례에서 낮은 품질의 출력이 허용된다면 OrcaRouter에서 더 저렴한 모델을 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다. 제공업체(Kling)는 OrcaRouter가 청구하는 금액에 영향을 미칠 수 있는 자체 가격 계약을 보유하고 있을 수도 있습니다.
제공된 kling/kling-video-o1 관련 사실에는 캐싱에 대한 언급이 없습니다. 일반적으로 텍스트-투-비디오 모델은 확률적 샘플링으로 인해 프롬프트마다 고유한 출력을 생성하므로, 동일한 프롬프트와 시드가 재사용되지 않는 한 캐시 히트가 발생할 가능성이 낮습니다. OrcaRouter는 자주 요청되는 생성물을 캐싱할 수 있지만, 관련 정보는 없습니다. 비용 관리를 위해 각 생성에 대해 별도의 요금이 부과된다고 가정하세요. 중복 비용을 피하려면, 동일한 프롬프트를 재생성하는 대신 생성된 비디오를 가능한 한 재사용하도록 애플리케이션을 설계하십시오.
OpenAI 호환 채팅 완료 또는 전용 비디오 생성 엔드포인트를 사용하세요. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1 입니다. 모델 매개변수를 "kling/kling-video-o1"로 설정하세요. 인증이 필요하며, 일반적으로 Authorization 헤더에 API 키를 포함합니다. 텍스트-투-비디오 생성의 경우, prompt 필드가 포함된 JSON 페이로드를 보내면 됩니다. 정확한 요청 형식은 다를 수 있으므로, 구체적인 스키마는 OrcaRouter의 문서를 참조하세요. 최소 curl 예시: curl https://api.orcarouter.ai/v1/video/generations \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"kling/kling-video-o1","prompt":"A cat walking on a beach at sunset"}'
제공된 사실에는 사용 가능한 매개변수가 완전히 문서화되어 있지 않습니다. 텍스트-비디오 모델의 일반적인 매개변수로는 prompt(필수), negative_prompt, num_frames, width, height, guidance_scale, seed, num_inference_steps가 있습니다. kling/kling-video-o1은 이 중 일부를 지원할 가능성이 높습니다. OrcaRouter가 제공자를 추상화하므로 일부 매개변수는 변환되거나 제한될 수 있습니다. 문서화된 Kling 매개변수로 시작하여 호환성을 테스트하세요. 매개변수가 지원되지 않는 경우 항상 오류 메시지를 확인하십시오. 누락된 매개변수에는 기본값이 적용됩니다.
이미 다른 비디오 모델과 함께 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 사용 중이라면 마이그레이션은 간단합니다. model 필드를 기존 ID에서 "kling/kling-video-o1"로 변경하세요. 프롬프트 형식이 호환되는지 확인하세요. 다른 API(예: 직접 Kling API)를 사용 중이었다면 요청을 OrcaRouter의 스키마에 맞게 다시 작성하세요. OpenAI의 표준 형식을 유지한다면 클라이언트 측에서 추론 코드를 변경할 필요가 없습니다. 프로덕션 트래픽을 전환하기 전에 단일 요청으로 테스트하세요. 출력 품질과 지연 시간이 다를 수 있습니다.
OrcaRouter는 API 키 인증을 사용합니다. Authorization 헤더에 "Bearer YOUR_API_KEY" 형식으로 API 키를 포함해야 합니다. API 키는 일반적으로 OrcaRouter 대시보드에서 생성됩니다. 비밀로 유지하세요. 보안을 위해 소스 코드에 키를 하드코딩하지 말고 환경 변수를 사용하세요. 키를 교체해야 할 경우 그에 따라 구성을 업데이트하세요. OrcaRouter는 OAuth와 같은 다른 인증 방법도 지원할 수 있지만, 제공된 정보에는 명시되어 있지 않습니다. 안전한 API 액세스를 위한 모범 사례를 따르세요.
Kling은 Kling 1.0, 1.5 및 Kling-video-o1과 같은 다양한 변형을 포함한 여러 버전을 출시했습니다. AA T2V Arena 점수 1209.0은 이 모델이 미적 정렬에서 우수한 성능을 보임을 시사합니다. 다른 Kling 모델의 점수가 없으므로 직접적인 비교는 불가능합니다. 일반적으로 최신 모델은 품질과 정확도가 향상됩니다. "o1" 명칭은 복잡한 프롬프트에 대한 추론이나 계획이 개선되었음을 나타낼 수 있으나 이는 추측에 불과합니다. 사용자는 자신의 프롬프트에서 출력 결과를 비교하여 어떤 Kling 모델이 자신의 요구에 가장 적합한지 결정해야 합니다.
OrcaRouter는 여러 제공업체의 다양한 비디오 생성 모델에 대한 액세스를 제공합니다. kling/kling-video-o1의 AA T2V Arena 벤치마크 점수 1209.0은 경쟁력 있는 범위에 있습니다. Stable Video Diffusion, Pika, RunwayML과 같은 다른 모델은 각기 다른 강점(예: 속도, 제어, 사실성)을 가질 수 있습니다. 직접적인 모델 간 벤치마크가 제공되지 않으므로, 사용자는 프롬프트 준수, 시각적 스타일, 생성 시간, 비용 등 특정 요구 사항에 따라 평가해야 합니다. OrcaRouter의 통합 API를 사용하면 모델 ID만 변경하여 여러 모델을 쉽게 테스트할 수 있습니다.
저렴한 비디오 모델은 미적 품질이 낮거나, 비디오 길이가 더 짧거나, 아티팩트가 더 많을 수 있습니다. AA T2V Arena 점수는 kling/kling-video-o1이 높은 품질의 결과를 제공함을 시사하며, 이는 시각적 매력을 중시하는 사용자에게 더 높은 가격을 정당화합니다. 프로젝트가 낮은 품질을 허용하거나 내부 프로토타이핑용인 경우, 저렴한 모델을 사용하면 비용을 절감할 수 있습니다. OrcaRouter에서 생성된 샘플을 나란히 비교하여 차이를 정량화할 수 있습니다. 또한 추론 속도를 고려하세요. 더 비싼 모델은 생성 시간이 더 오래 걸릴 수도 있습니다. 결정은 예산, 품질, 처리량 간의 균형을 고려해야 합니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kling/kling-video-o1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| 요청당 | $0.0840 |
| 통화 | USD |
| API 호출당 고정 요금 (이미지 생성 모델) | |
@misc{orcarouter_kling_video_o1,
title = {kling/kling-video-o1 API},
author = {kling},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kling/kling-video-o1}
}kling. (n.d.). kling/kling-video-o1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kling/kling-video-o1