HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 en un coup d'œil

HappyHorse 1.1 et HappyHorse 1.0 sont deux modèles Alibaba Cloud de la catégorie Génération de vidéos, disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• HappyHorse 1.1 est la version la plus récente (22 juin 2026) ; HappyHorse 1.0 est sorti le 6 mai 2026.
• Types d'entrée acceptés uniquement par HappyHorse 1.0 : Vidéo.
• Capacités indiquées uniquement pour HappyHorse 1.1 : video generation, image to video, reference to video.
• Capacités indiquées uniquement pour HappyHorse 1.0 : editing.

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 : caractéristiques

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 : paramètres de l'API

Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 : limites et notes

HappyHorse 1.1

Modes (dans un modèle)

• Texte en vidéo
• Image en vidéo
• Référence à la vidéo (jusqu’à 9 images)

Contraintes

• 720p / 1080p, 3 à 15 secondes par génération
• Invite jusqu’à 2 500 caractères

Formats d’image

• Modes texte et de référence: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4
• L’image à la vidéo suit l’image source

L’audio natif est généré automatiquement.

HappyHorse 1.0

Modes (dans un modèle)

• Texte en vidéo
• Image en vidéo
• Référence à la vidéo
• Montage vidéo-vidéo (entrée MP4/MOV/WEBM)

Contraintes

• 720p / 1080p, 3-15s par génération
• La durée du montage correspond à la durée de la vidéo d’entrée

Formats d’image

• Modes texte: 16:9, 9:16, 1:1
• Le mode de référence ajoute: 4:3, 3:4

Facturation

• Le montage vidéo-vidéo est facturé pour la durée combinée d’entrée + sortie (10 secondes facturent 20 secondes).

Prétraitement des médias téléchargés

• Les entrées vidéo sont limitées à 15 secondes.

Comment appeler HappyHorse 1.1 et HappyHorse 1.0

HappyHorse 1.1 fonctionne via POST /v1/videos/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur happyhorse-1-1 ou happyhorse-1-0. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "happyhorse-1-1",
    "prompt": "Describe what you want HappyHorse 1.1 to generate."
  }'

HappyHorse 1.1 vs HappyHorse 1.0 : questions fréquentes

Quelle est la différence entre HappyHorse 1.1 et HappyHorse 1.0 ?

HappyHorse 1.1 est la version la plus récente (22 juin 2026) ; HappyHorse 1.0 est sorti le 6 mai 2026. Types d'entrée acceptés uniquement par HappyHorse 1.0 : Vidéo. Capacités indiquées uniquement pour HappyHorse 1.1 : video generation, image to video, reference to video. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, HappyHorse 1.1 ou HappyHorse 1.0 ?

HappyHorse 1.1 est la version la plus récente (22 juin 2026) ; HappyHorse 1.0 est sorti le 6 mai 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, HappyHorse 1.1 ou HappyHorse 1.0 ?

Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.

Puis-je passer de HappyHorse 1.1 à HappyHorse 1.0 sans reconstruire mon intégration ?

Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/videos/generations avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.

Puis-je essayer HappyHorse 1.1 et HappyHorse 1.0 dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.