

Kling 4.0 Flash 与 Kling 4.0 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Kling 4.0 Flash 和 Kling 4.0 都是 Kling AI 的模型,属于视频生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Kling 4.0 Flash | Kling 4.0 |
|---|---|---|
| 模型 ID | kling-4-0-flash | kling-4-0 |
| 开发方 | Kling AI | Kling AI |
| 发布日期 | 2026年11月4日 | 2026年10月15日 |
| 输入 | 文本 图像 视频 | 文本 图像 视频 |
| 输出 | 视频 | 视频 |
| 端点 | POST /v1/videos/generations | POST /v1/videos/generations |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Kling 4.0 Flash | Kling 4.0 |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| resolution | 720p 默认值: 720p | 720p, 1080p 默认值: 1080p |
| aspect_ratio | 16:9, 9:16, 1:1, 21:9 默认值: 16:9 | 16:9, 9:16, 1:1, 21:9 默认值: 16:9 |
| duration | 3 到 20 默认值: 5 | 3 到 30 默认值: 5 |
| image | string | string |
| reference_images | string | string |
| video | string | string |
| reference_videos | string | string |
| image_end | - | string |
| middle_images | - | string |
生成3到20秒的24帧每秒720p视频,每个片段带有原生立体声音轨。
附图中一张为第一帧,两张或更多为参考。第一张附加视频为编辑后;其余为参考。
生成3到30秒的片段,24帧/秒,支持720p或1080p,每个片段配有原生立体声音轨。
附图中一张为第一帧,两张为第一帧和最后一帧,三张或以上为参考。第一张附加视频为编辑后;其余为参考。
Kling 4.0 Flash 通过 POST /v1/videos/generations 运行。请求会立即返回 job_id;轮询 GET /v1/jobs/{job_id} 直到任务完成,再从结果中读取输出 URL。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 kling-4-0-flash 或 kling-4-0。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kling-4-0-flash",
"prompt": "Describe what you want Kling 4.0 Flash to generate."
}'同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。
Kling 4.0 Flash 发布更晚(2026年11月4日);Kling 4.0 发布于 2026年10月15日。 标准720p(每秒)和视频输入 720p(每秒输入加输出,至少是输出的两倍)的价格 Kling 4.0 Flash 更低。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Kling 4.0 Flash 发布更晚(2026年11月4日);Kling 4.0 发布于 2026年10月15日。
标准720p(每秒)和视频输入 720p(每秒输入加输出,至少是输出的两倍)的价格 Kling 4.0 Flash 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/videos/generations 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。