Kling 3.0 — 旗舰级文本转视频和图像转视频，多镜头 + 主体 + 运动控制，3-15秒片段，最高原生4K。
Kling V3 是由提供商 Kling 发布的视频生成模型。它旨在根据文本提示或参考图像合成视频，生成保持时间一致性和视觉保真度的片段。该模型利用先进的扩散架构来处理复杂运动、光照变化及物体交互。通常用于生成短视频内容、动画和视觉效果。通过 OrcaRouter 的 API 访问该模型，该 API 提供了兼容 OpenAI 的端点，使得已熟悉 Chat Completions API…
Kling V3 可以通过文本描述（文本到视频）和起始图像（图像到视频）生成视频。生成的片段时长通常从几秒到一分钟不等，具体取决于平台设置和计算限制。该模型支持多种风格，从逼真到更抽象或艺术化的输出，具体取决于提示词。它能够处理行走、平移、物体变换和摄像机移动等动作。分辨率和帧率由生成参数决定，但提供商未公开明确的最大值。
Kling V3 主要设计用于生成短时视频，每个片段通常不超过10秒。较长的时长可能需要多个生成片段或额外的后期处理。随着视频长度增加，模型的时间一致性会下降，因此对于扩展场景，用户可能需要逐镜头生成并拼接在一起。OrcaRouter的API在底层模型支持的范围之外并没有施加硬性限制；然而，极长的提示词或高分辨率输出可能会增加生成时间和成本。
根据社区反馈和基准测试评分，Kling V3 凭借逼真的运动与光照效果实现了高视觉质量。在衡量人类偏好的 AA I2V Arena 中，它以 1280.0 的分数在图像转视频任务上优于许多竞品。相较于早期的视频扩散模型，该模型速度也相对较快，但具体推理时间尚未公开。它能更好地处理复杂场景构图，并在帧间保持物体一致性，优于第一代视频生成模型。
如果您的使用场景不需要高保真运动或逼真输出，则较便宜或轻量的视频生成模型可能就足够了。例如，生成简单运动图形、低分辨率预览或原型动画等任务可以由资源需求较低的模型处理。Kling V3 应保留用于质量至上的最终输出或专业级内容。此外，如果您需要极短视频片段（<2秒）或无需真实物理效果的抽象视频，OrcaRouter 上提供更快、更经济的选项。
Kling V3 在 AA I2V Arena 上取得了 1280.0 的分数，这是一个通过人类偏好判断来评估图像到视频生成质量的基准测试。更高的分数表明该模型的输出在盲测中比其他模型更受青睐。该基准涵盖运动真实性、视觉连贯性以及对源图像的遵循程度等方面。虽然它不是一项全面的指标，但为与其他流行视频生成模型进行比较提供了一个有用的参考点。
AA I2V Arena 的评分表明，Kling V3 在生成人类认为逼真且美观的视频方面属于顶尖水平。对于创作者来说，这意味着达到满意结果所需的迭代次数更少，客户批准的可能性更高。然而，基准测试无法涵盖所有边界情况——涉及特定对象、罕见动作或复杂交互的提示可能仍需手动调整。该评分是一个良好的总体指标，但应辅以针对预期使用案例的个人测试。
与大多数视频生成模型类似，Kling V3在长时间跨度下保持时间一致性、处理多个交互对象，以及在动态场景中生成准确的人手和人脸方面可能存在困难。当提示包含快速摄像机运动或不符合物理规律的内容时，也可能产生伪影。对于分布外提示（例如高度非常规的场景或抽象艺术），生成质量可能会下降。此外，由于视频合成的复杂性，其生成速度比图像模型慢。这些局限性在当前这一代视频生成器中普遍存在。
Kling V3 的确切推理时间并未由提供商公开指定。一般来说，视频生成模型需要大量 GPU 计算资源，因此延迟可能从数十秒到几分钟不等，具体取决于输出长度、分辨率和并发需求。OrcaRouter 的 API 在高负载时可能会对请求进行排队，但提供标准 HTTP 端点。如需更快的结果，用户可以请求较短的片段或较低的分辨率。OrcaRouter 不提供视频输出的流式播放；整个视频文件在完成后返回。
Kling V3 的定价由提供商 Kling 确定，并通过 OrcaRouter 传递，不附加任何加价。通常情况下，此类模型按秒或按视频输出计费，费用随分辨率和时长增加而增加。具体单价在现有资料中未披露；用户应查阅 OrcaRouter 的定价页面了解当前费率。由于视频生成计算成本高昂，其费用高于文本或图像端点。用户可根据预期的输出长度和分辨率估算费用。
使用Kling V3时，主要成本驱动因素是生成视频的长度和分辨率。较短的、分辨率较低的片段成本更低，生成时间也更短。对于预算较紧的项目，可以考虑将视频时长限制在2-4秒，并使用中等分辨率。OrcaRouter可能提供批量折扣或按需付费定价。视频生成没有缓存优势，因为每个请求都是独一无二的。用户还需考虑提示词需要多次迭代时的试错成本。
OrcaRouter 视频生成模型的定价和折扣结构在提供的信息中未详细说明。通常情况下，缓存不适用于生成式视频输出，因为每个结果都是新合成的。不过，OrcaRouter 可能会实施使用阈值或订阅层级，以降低高频用户的单次请求成本。如需最准确的定价信息，请参考 OrcaRouter 的官方文档或联系其支持团队。该模型按使用量付费，无需预先承诺。
要通过OrcaRouter使用Kling V3，请发送POST请求至https://api.orcarouter.ai/v1/video/generations（或相关端点），并将model参数设置为'kling/kling-v3'。或者，如果模型支持通过消息进行文字转视频，可以使用兼容OpenAI的聊天补全端点。身份验证通过Authorization标头中的API密钥处理。请求体应包含提示文本，并可选择包含用于图像转视频的图像URL，以及'n'（视频数量）和'size'（尺寸）等参数。响应包含生成的视频的URL。
Kling V3 支持视频生成的典型参数：'prompt'（必需的文本描述）、'image'（可选的起始图像 URL）、'n'（生成片段数量，默认为 1）、'size'（输出尺寸，例如 '1080x1920' 或 '1024x576'）。其他参数如 'negative_prompt'、'seed' 和 'duration' 可能根据底层模型版本而可用。OrcaRouter 会将这些参数直接传递给提供商。如需精确的参数列表，请参考 OrcaRouter 对应模型的文档。无效参数将导致错误响应。
如果您目前使用其他视频生成API，通过OrcaRouter迁移至Kling V3通常只需将基础URL更改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型ID设置为'kling/kling-v3'。大多数兼容OpenAI的客户端只需单次配置更新即可处理此更改。您需要获取一个OrcaRouter API密钥。请求和响应格式与其他视频生成端点的模式一致，因此现有的解析逻辑通常只需少量调整即可兼容。
Kling V3 与 Runway Gen-3、Pika Labs 和 Luma Dream Machine 等模型竞争。其 AA I2V Arena 得分 1280.0 表明在图像到视频质量方面表现出色，在人类偏好测试中常常媲美或超越同类产品。不过，每个模型都有独特优势：Gen-3 可能在风格化输出上更胜一筹，而 Dream Machine 则生成速度更快。Kling V3 通常被认为是真实运动效果的首选顶级模型。在没有详细并排基准测试的情况下，用户应根据自己的具体提示进行测试。
当视频质量和动作真实感至关重要时，请选择 Kling V3，例如在商业项目、专业作品集或面向客户的演示中。如果预算有限或输出用于内部原型制作，较便宜的模型如 Kling V2 或其他轻量级生成器可能就足够了。Kling V3 在图像到视频任务中也提供更好的一致性，因此当你需要以最小失真动画化特定静态图像时更值得选用。根据质量要求评估每次输出的成本来做出决定。
与更简单或较旧的模型相比，主要的权衡在于更高的成本和更长的生成时间。Kling V3 还需要更多的计算资源，导致大型项目的批量处理速度变慢。此外，根据提供商的政策，它可能有更严格的内容过滤器。从优点来看，其输出质量属于现有最佳水平，减少了手动后期处理的需求。用户必须根据其具体的工作流程需求来平衡这些因素。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1| 每次请求 | $0.0840 |
|---|---|
| 货币 | USD |
| 每次 API 调用统一计费(图像生成模型) | |
本周开发者的讨论
@misc{orcarouter_kling_v3,
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}kling. (n.d.). kling/kling-v3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kling/kling-v3