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Kling 4.0 플래시 API 사용 방법

Kling 4.0 Flash API 블로그 커버

Nov 4, 2026

EmpirioLabs AI

Kling 4.0 Flash는 EmpirioLabs에서 이용 가능합니다. 이 모델은 2026년 11월 4일에 개방된 Kuaishou의 Kling 4.0 계열 중 더 빠르고 저렴한 모델입니다. 한 요청은 720p에서 3초에서 20초 정도의 클립과 네이티브 오디오를 만들고, 첨부한 입력이 그 기능을 결정합니다: 단독 프롬프트, 첫 프레임, 참조 이미지와 동영상, 또는 편집할 동영상 중 하나입니다.

비교

클링 4.0 플래시클링 4.0
결의안720p720p, 1080p
클립 길이3초에서 20초3초에서 30초
프레임첫 번째 프레임첫 번째, 중간 및 마지막 프레임
참고 이미지 및 동영상네네
비디오 편집네네
네이티브 오디오네네

모델이 하는 일은

텍스트를 비디오로 변환하는 것. 최대 26,000개의 영어 문자로 구성된 프롬프트, 16:9, 9:16, 1:1 또는 21:9 비율.

첫 프레임. 이미지를 다음과 같이 보내세요. 이름 * 클립은 그 화면비를 따라 시작됩니다.

참고문헌. 캐릭터, 오브젝트, 장면 또는 스타일에 대해 최대 10장의 이미지를 만들 수 있습니다 (reference_images), 그리고 모션, 카메라 워크 또는 스타일을 위한 참고 영상(reference_videos). 프롬프트에서 그들을 다음과 같이 언급하세요 @image_1·, @image_2 그리고 @video_1·.

영상 편집. 3초에서 20초 정도의 클립을 보내세요. 비디오 프롬프트에 지시가 포함되어 있습니다. 결과물은 클립의 길이를 유지합니다.

클링 4.0 플래시를 부르는 방법

비디오 생성은 비동기식입니다: 작업을 제출한 후 폴링합니다. 설정 모델 번호: 로 kling-4-0-flash::

curl -X POST https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \ -H "인증: 보유자 $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -h "콘텐츠-유형: application/json" \ -d '{ "모델": "kling-4-0-flash", "prompt": "빨간 연이 일출 때 바람 부는 해변을 넘어가고, 아래에는 아이가 달리며, 넓은 추적 샷.", "지속 시간": 5 }' # {"job_id": "...", "status": "처리 중", "poll_url": "/v1/jobs/..."} curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \ -H "인증: 전달자 $EMPIRIOLABS_API_KEY"

완성된 작업은 서명된 동영상 URL, 클립 길이, 청구된 사용 횟수를 반환합니다. 대신 사진을 애니메이션화하려면 다음을 추가하세요. "이미지": "https://..."; 클립을 편집하려면 전송하세요 "비디오": "https://..." 그리고 변화를 설명해 주세요.

운용 노트

  • 출력은 720p입니다. 기본 길이는 5초이며; 비디오 편집은 무시합니다 내 계정 편집한 클립의 길이를 반환합니다.
  • 입력 비디오는 각 3초에서 20초 이내, 총 20초, 각 면마다 700에서 4553 픽셀 사이여야 합니다. 이미지는 최소 300 픽셀과 2:5에서 5:2 사이의 화면 비율이 필요합니다.
  • 편집할 클립이든 참조 영상이든 모든 비디오 입력은 출력 길이의 최소 두 배에 달하는 비디오 입력 속도로 청구됩니다. 작업 결과는 청구된 초를 보고합니다.
  • Playground에서는 첨부된 이미지 한 장이 첫 번째 프레임이 되고, 두 개 이상이 참조용으로 사용됩니다. API에서는 각 파일을 입력하는 필드가 그 역할을 설정합니다.
  • 마지막 프레임이나 중간 프레임, 즉 1080p에서는 클링 4.0·.

제품정보

Kling 4.0 Flash는 사용 당량 지불(pay as-you-go)이며, 초당 청구 방식이며, 영상 포함 요청에 대해서는 별도의 요금이 적용됩니다. 현재 요금은 모델 페이지 그리고 가격표·.

한번 해보세요

그 다음에 돌려 Playground 코드가 없거나, 읽을 수 없을 때도 API 참조 모든 매개변수에 대해

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