Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0

Kling 3.0 Turbo et HappyHorse 1.0 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.

Kling AI Alibaba Cloud Génération de vidéos

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 en un coup d'œil

Kling 3.0 Turbo de Kling AI et HappyHorse 1.0 de Alibaba Cloud appartiennent tous deux à la catégorie Génération de vidéos et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

  • Kling 3.0 Turbo est la version la plus récente (17 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 Kling 3.0 Turbo : text to video, image to video, audio, video generation.
  • Capacités indiquées uniquement pour HappyHorse 1.0 : audio sync, editing.

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 : caractéristiques

Spéc.Kling 3.0 TurboHappyHorse 1.0
ID du modèlekling-3-0-turbohappyhorse-1-0
AuteurKling AIAlibaba Cloud
Publié17 juin 20266 mai 2026
Entrée
Texte Image
Texte Image Vidéo
Sortie
Vidéo
Vidéo
Région-Singapore
Endpoints
POST /v1/videos/generations
POST /v1/videos/generations
Capacités
text to video image to video audio video generation
audio sync editing

Kling 3.0 Turbo 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.

Kling 3.0 Turbo 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.

ParamètreKling 3.0 TurboHappyHorse 1.0
promptstringstring
imagestringstring
resolution720p, 1080p Par défaut: 720p720p, 1080p Par défaut: 1080p
aspect_ratio16:9, 9:16, 1:1 Par défaut: 16:916:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 Par défaut: 16:9
duration3 à 15 Par défaut: 53 à 15 Par défaut: 5
watermarkboolean Par défaut: falseboolean Par défaut: false
mode-auto, t2v, i2v, videoedit, r2v Par défaut: auto
video-string
seed-number
audio_setting-auto, origin Par défaut: auto

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 : limites et notes

Kling 3.0 Turbo

Texte en vidéo et image-to-video avec audio natif synchronisé, jusqu’à 1080p. Flux de travail détecté automatiquement: une seule invite est text-to-video, ajouter une image source est image-to-video.

Incitation

  • Il n’y a pas de prompt négatif séparé. Pour éviter les éléments indésirables, décris-les dans ta consigne, par exemple: « une forêt calme à l’aube, éviter les mouvements flous, pas de texte à l’écran ».

Plans multiples

  • Générez jusqu’à 6 plans consécutifs en formatant la consigne ainsi (la durée des plans doit être totalisée par la durée totale):
shot 1, <seconds>, <description>; shot 2, <seconds>, <description>;

Limites d’entrée

  • Invite jusqu’à 3 072 caractères. Résolution 720p ou 1080p. Durée 3 à 15 secondes. Format d’image 16:9, 9:16, ou 1:1 pour text-to-video (image-to-video suit l’image source).
  • Entrées image: JPEG ou PNG, au moins 300px par face, aspect allant de 1:2,5 à 2,5:1, jusqu’à 50 Mo.

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 Kling 3.0 Turbo et HappyHorse 1.0

Kling 3.0 Turbo 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 kling-3-0-turbo ou happyhorse-1-0. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

cURL : envoyer le job
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kling-3-0-turbo",
    "prompt": "Describe what you want Kling 3.0 Turbo to generate."
  }'

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 : tests et guides

Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Kling 3.0 Turbo et HappyHorse 1.0 ?

Kling 3.0 Turbo est la version la plus récente (17 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 Kling 3.0 Turbo : text to video, image to video, audio, video generation. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Kling 3.0 Turbo ou HappyHorse 1.0 ?

Kling 3.0 Turbo est la version la plus récente (17 juin 2026) ; HappyHorse 1.0 est sorti le 6 mai 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, Kling 3.0 Turbo 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 Kling 3.0 Turbo 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 Kling 3.0 Turbo 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.

Prêt à utiliser de meilleurs points de terminaison ?

Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.