Kling 2.1 Master — 進階文字轉影片與圖片轉影片，5–10秒片段，1080p，24fps。
Kling/kling-v2-1-master 是 Kling 專為影像轉影片生成設計的特定模型版本。它能接收一張來源圖片，並可選地加上文字提示，產出延續場景且具逼真動態的短片。該模型由 OrcaRouter 託管，可透過其相容 OpenAI 的 API 呼叫，基礎網址為 https://api.orcarouter.ai/v1。模型識別碼精確為…
該模型的核心能力是從靜態影像生成短影片，同時保持場景的美感，並添加合理的動態效果，例如鏡頭平移、物體移動或氛圍效果。它能處理多種影像類型，包括照片、數位藝術和渲染幀。輸出影片通常持續數秒並可無縫循環。模型也會嘗試尊重所提供的任何文字提示，因此使用者可以影響動態風格或附加元素。它不支援從頭開始的文字轉影片生成，需要一張初始影像作為種子。
如同大多數公開模型，kling-v2-1-master 可能包含安全過濾器，以防止產生有害或非法內容。現有資料中未提供禁止類別的具體細節，但常見的限制包括裸露、暴力和受版權保護的內容。模型提供者（Kling）和平台（OrcaRouter）可能會執行使用政策。使用者應檢閱服務條款，並確保其輸入符合規定。如果請求遭到封鎖，API 會回傳標準的錯誤回應。對於敏感應用，建議先使用允許的內容進行測試。
雖然kling-v2-1-master在基準測試中表現優異，但對於簡單或低解析度的輸出可能顯得多餘。若您的使用情境只需快速生成而不追求高保真度，較輕量的模型（例如Kling的較早版本或OrcaRouter上的其他供應商）或許能以更低的成本與延遲滿足需求。此模型最適合將品質視為首要考量的專案。此外，若您需要即時效能（例如用於互動式應用程式），此進階模型的推論時間可能不盡理想。在整合至正式環境前，務必使用代表性輸入測試模型的延遲。
根據模型在圖像轉影片的設計，它能產生多種動作類型，包括鏡頭移動（縮放、平移、傾斜）、物體動畫（例如人物行走、水流動），以及細微的氛圍變化（雲朵移動、光線變化）。具體範圍取決於訓練數據。使用者應嘗試不同的提示詞來調節動作。該模型在處理高度複雜的物理現象或快速場景變化時表現不佳。對於前景/背景分離清晰且細節適中的圖像效果最佳。
AA I2V Arena（影像到影片競技場）是一個根據人類對生成影片品質的評估來排名模型的基準。分數1203.0表示kling-v2-1-master以顯著幅度優於基準。確切的評估方法涉及成對比較：評分者選擇哪個影片更符合輸入影像並展現自然動作。分數高於1000表示優於平均表現。這表明kling-v2-1-master生成的影片令人信服且忠於原始來源。
AA I2V Arena 排行榜涵蓋了來自 Runway、Pika 和 Stability AI 等多家供應商的模型。kling-v2-1-master 以 1203.0 的分數位居前列。可用的資料中未提供具體排名與比較，但此分數顯示它足以與領先的商業模型競爭。對於尋求最高品質圖像轉影片生成的用戶而言，可考慮此模型。然而，基準測試結果可能無法反映在所有圖像類型上的表現；建議針對特定領域的內容進行測試。
根據所提供的資訊，並未記錄任何正式限制。然而，作為一個神經網絡模型，kling-v2-1-master 可能表現出常見的弱點：對於高度抽象或雜亂的圖像，難以生成連貫的動作；偶爾出現閃爍或扭曲等偽影；以及影片長度有限（通常只有幾秒鐘）。當畫面中存在多個相似物體時，模型可能難以維持角色身份的一致性。該模型在非寫實風格（如卡通、繪畫）上的表現可能有所不同。使用者應注意，要獲得高品質的結果，通常需要仔細設計提示詞並進行多次嘗試。
可用信息中未指定推理速度。對於進階的影像轉影片模型，生成通常需要幾十秒到幾分鐘，取決於運算資源、影像解析度和期望的影片長度。使用 OrcaRouter 的 API 時，實際延遲會取決於後端負載和模型版本。在規劃生產時，建議使用典型輸入來測量延遲。雖然存在更快的模型，但可能會犧牲品質。若速度至關重要，可考慮基準分數較低但推理更快的模型。
在現有資料中並未提供具體的定價資訊。OrcaRouter 的定價模式通常根據輸入和輸出令牌或生成單位對每次 API 呼叫收費。對於影片模型，由於資源密集程度較高，成本可能高於文字模型。如需取得當前定價，請查閱 OrcaRouter 的官方文件或聯絡其銷售團隊。此外，Kling 也可能透過 API 收取自身的使用費用。在擴大使用規模前，請務必確認相關成本。
現有資料未提及此模型的快取或批次處理選項。然而，OrcaRouter 可能為高用量客戶提供提示快取或重複使用折扣。對於圖像轉影片生成，批次處理不太可能，因為每個請求都有不同的圖像輸入。最有效的節省成本策略是降低輸出品質參數（如果支援）或對較不重要的任務使用較便宜的模型。請查閱 OrcaRouter 的文件以了解任何可用的最佳化功能。
在沒有具體定價數據的情況下，無法進行直接比較。一般來說，性能較高的模型（如 kling-v2-1-master）由於模型規模較大且計算需求增加，每次生成的成本往往更高。替代模型可能以犧牲品質或動作真實性為代價來降低成本。若要評估成本效益，可使用代表性輸入進行測試，並將總成本與輸出品質與其他可用模型進行比較。OrcaRouter 的模型目錄頁面可能列出了每個提供者的每次生成價格。
常見的成本因素包括：輸入影像解析度與檔案大小、輸出影片長度與解析度、模型版本（v2.1-master 與舊版本），以及任何可選參數如幀數或步數。由於未公開確切定價，使用者應假設更大或更長的輸出會增加成本。此外，OrcaRouter 可能會對文字提示及任何系統訊息的 token 用量收費。請務必使用您預計採用的確切設定進行測試，以估算成本。
使用 HTTP POST 呼叫 API 至 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions（或文件中所述的適當端點）。將模型參數設定為 "kling/kling-v2-1-master"。在 Authorization 標頭中包含您的 API 金鑰。請求主體應遵循 OpenAI 的聊天格式：一個 messages 陣列，包含系統訊息（可選）和使用者訊息。對於圖片輸入，請包含一個類型為 "image_url" 的 content 部分，圖片以 base64 字串或 URL 形式提供。可選地提供文字提示作為另一個 content 部分。回應將包含一條帶有生成的影片的訊息（可能是 URL 或 base64）。
可用參數（除了必需的影像外）可能包括：prompt（描述期望動作的文字）、negative_prompt（排除特定效果）、duration（秒數）及 resolution（寬 x 高）。然而，所提供的資料中並未完整記載所有支援的參數。請參考 Kling 官方 API 文件以取得完整的參數列表。標準的 OpenAI 參數（如 temperature、top_p、max_tokens）可能不適用；影片生成使用專用選項。OrcaRouter 也可能支援用於使用者自訂 ID 的 metadata 欄位。
中間結果的串流在可用的事實資訊中未提及。影片生成模型通常不支援真正的串流，因為必須在播放前生成完整的輸出。API 可能會在生成完成後返回同步回應。如果需要即時回饋，請考慮非同步輪詢或 Webhook（如果支援）。請查閱 OrcaRouter 的 API 文件，了解此模型特定的串流功能。
遷移需要將基礎URL更改為https://api.orcarouter.ai/v1，更新認證方式以使用OrcaRouter API金鑰，並將模型識別碼調整為「kling/kling-v2-1-master」。請求格式與OpenAI相容，因此若您先前的API也遵循該模式，程式碼變更將極少。若原始API使用不同的參數名稱，請相應地進行對應。先以簡單請求進行測試。請注意，OrcaRouter可能具有不同的速率限制或定價；請調整您的使用配額。
AA I2V Arena 對 kling-v2-1-master（1203.0）的評分顯示其在品質上超越許多替代方案。Runway Gen-3 Alpha 是競爭的影片生成模型，同樣支援圖像轉影片。在缺乏直接基準測試比較的情況下，一般觀察：兩者都能產出高品質成果，但 kling-v2-1-master 可能在保留輸入影像細節方面表現更佳，而 Runway 則可能提供更快的推理速度或更長的影片長度。使用者應根據自身特定使用情境評估兩者。OrcaRouter 可能同時提供這兩種模型，便於並排測試。
Pika 2.0 是另一個受歡迎的圖像轉影片模型。kling-v2-1-master 在 AA I2V Arena 中獲得 1203.0 分，顯示其在人類評估中評價很高。如果 Pika 的分數較低，則表示 kling 在動態連貫性和視覺真實度方面具有優勢。不過，Pika 可能提供更多的創作控制或特定的編輯功能。在缺乏官方比較的情況下，最好的方法是在 OrcaRouter 平台上使用相同的圖像和提示詞測試兩個模型，以了解哪一個符合您的品質和成本需求。
Stable Video Diffusion (SVD) 是一個開源模型，以從影像生成連貫影片的已知優勢著稱。Kling 的 v2.1-master 在 AA I2V Arena 基準測試中優於 SVD（此處未提供 SVD 的分數）。如果基準測試的品質是你的首要考量，請選擇 Kling 模型。然而，SVD 可以在本地運行而無 API 成本，使其適合於預算重於品質的高量專案。OrcaRouter 的 API 提供便捷的方式存取 kling-v2-1-master，無需本地基礎設施。
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-v2-1-master",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| 每次請求 | $0.2800 |
| 貨幣 | USD |
| 每次 API 呼叫統一計費（圖像生成模型） | |
@misc{orcarouter_kling_v2_1_master,
title = {kling/kling-v2-1-master API},
author = {kling},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kling/kling-v2-1-master}
}kling. (n.d.). kling/kling-v2-1-master API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kling/kling-v2-1-master