Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0

Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0을(를) 나란히 비교: 사양, 기능, 파라미터, EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 요금.

Kling AI Alibaba Cloud 영상 생성

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0 한눈에 보기

Kling AI의 Kling 3.0 Turbo와(과) Alibaba Cloud의 HappyHorse 1.0은(는) 모두 영상 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.

주요 차이점

  • Kling 3.0 Turbo이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 17일). HappyHorse 1.0의 출시일은 2026년 5월 6일입니다.
  • HappyHorse 1.0만 지원하는 입력 유형: 비디오.
  • Kling 3.0 Turbo에만 표시된 기능: text to video, image to video, audio, video generation.
  • HappyHorse 1.0에만 표시된 기능: audio sync, editing.

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0: 사양

사양Kling 3.0 TurboHappyHorse 1.0
모델 IDkling-3-0-turbohappyhorse-1-0
개발사Kling AIAlibaba Cloud
출시2026년 6월 17일2026년 5월 6일
입력
텍스트 이미지
텍스트 이미지 비디오
출력
비디오
비디오
리전-Singapore
엔드포인트
POST /v1/videos/generations
POST /v1/videos/generations
기능
text to video image to video audio video generation
audio sync editing

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0: API 요금

두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0: API 파라미터

EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.

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

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0: 한도와 참고 사항

Kling 3.0 Turbo

텍스트-비디오 및 image-to-video 동기화된 네이티브 오디오, 최대 1080p까지 지원합니다. 워크플로우 자동 감지: 프롬프트만으로도 text-to-video, 원본 이미지 추가는 image-to-video.

프롬프트

  • 별도의 부정적인 프롬프트는 없습니다. 원치 않는 요소들을 피하려면, 예를 들어 "새벽의 고요한 숲, 흐릿한 움직임 피하기, 화면에 텍스트 없음"을 프롬프트에 묘사하세요.

멀티샷

  • 프롬프트를 다음과 같이 포맷하여 최대 6개의 연속 샷을 생성할 수 있습니다(샷 길이는 총 길이와 합산되어야 합니다):
shot 1, <seconds>, <description>; shot 2, <seconds>, <description>;

입력 한계

  • 최대 3,072자 프롬프트 지원. 해상도 720p 또는 1080p. 재생 시간은 3초에서 15초. text-to-video 화면비는 16:9, 9:16, 또는 1:1 (image-to-video 원본 이미지를 따른다).
  • 이미지 입력: JPEG 또는 PNG, 한 면당 최소 300px, 화면 비율은 1:2.5에서 2.5:1, 최대 50MB.

HappyHorse 1.0

모드 (한 모델에서)

  • 텍스트-비디오
  • 이미지-비디오
  • 비디오에 대한 참조
  • 비디오-비디오 편집 (MP4/MOV/WEBM 입력)

제약 조건

  • 720p / 1080p, 세대당 3-15초
  • 편집 시간은 입력 영상 길이와 일치합니다

종횡비

  • 텍스트 모드: 16:9, 9:16, 1:1
  • 참조 모드 추가: 4:3, 3:4

청구

  • 비디오-비디오 편집은 입력 + 출력 시간을 합산한 기준으로 청구됩니다(10초 입력은 20초 요금).

업로드된 미디어 전처리

  • 비디오 입력 시간은 15초로 제한되어 있습니다.

Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0 호출 방법

Kling 3.0 Turbo은(는) POST /v1/videos/generations로 실행됩니다. 요청은 즉시 job_id를 반환하며, 작업이 완료될 때까지 GET /v1/jobs/{job_id}을 폴링한 뒤 결과에서 출력 URL을 읽으세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) kling-3-0-turbo 또는 happyhorse-1-0(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.

cURL: 작업 제출
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: 테스트와 가이드

두 모델을 모두 다룬 프롬프트 테스트와 비교 실험입니다.

Kling 3.0 Turbo vs HappyHorse 1.0: 자주 묻는 질문

Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0의 차이는 무엇인가요?

Kling 3.0 Turbo이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 17일). HappyHorse 1.0의 출시일은 2026년 5월 6일입니다. HappyHorse 1.0만 지원하는 입력 유형: 비디오. Kling 3.0 Turbo에만 표시된 기능: text to video, image to video, audio, video generation. 이 페이지의 사양, 요금표, 파라미터는 EmpirioLabs 실시간 카탈로그에서 가져옵니다.

Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0 중 어느 것이 더 최신인가요?

Kling 3.0 Turbo이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 17일). HappyHorse 1.0의 출시일은 2026년 5월 6일입니다.

Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0 중 어느 쪽 요금이 더 낮나요?

두 모델은 과금 단위나 구간이 달라 이 페이지의 실시간 요금표로 비교하세요. 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

통합을 다시 만들지 않고 Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0 간에 전환할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 같은 EmpirioLabs API 키로 POST /v1/videos/generations을(를) 사용하므로 대부분의 연동은 model 값만 바꾸면 전환됩니다. 모델 전용 파라미터에 의존한다면 먼저 이 페이지의 파라미터 표를 확인하세요.

통합하기 전에 브라우저에서 Kling 3.0 Turbo와(과) HappyHorse 1.0을(를) 사용해 볼 수 있나요?

네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.

더 나은 엔드포인트를 사용할 준비가 되셨나요?

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