腾讯 Kling 2.5 视频生成

说明

异步任务接口，用于提交腾讯通道 Kling 2.5 视频生成任务，支持文生视频与图生视频，具体生成进度与结果请通过任务查询接口获取。

请求地址

POST /open/v1/ai_creation/task/submit

Header

access_token: {{access_token}}
Content-Type: application/json

请求参数 Body

{
  "start_frame": "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/start.jpg",
  "end_frame": "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/end.jpg",
  "ref_prompt": "未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速",
  "creation_type": 4,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "clarity": 1080,
  "quality_mode": "pro",
  "video_duration": 5,
  "model_code": "tx_kling2.5"
}

参数说明

字段	类型	是否必传	示例	说明
start_frame	string	否	https://.../start.jpg	可选首帧
end_frame	string	否	https://.../end.jpg	可选尾帧
ref_prompt	string	否	未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速	提示词；不传时服务端使用默认提示词
creation_type	int	是	4	创作类型，视频生成为 4
aspect_ratio	string	否	16:9	输出视频宽高比
clarity	int	否	1080	输出清晰度，常用 720 或 1080
quality_mode	string	否	pro	质量模式，传 pro 时会优先按高质量策略处理
video_duration	int	是	5	视频时长（秒）
model_code	string	是	tx_kling2.5	模型编码，固定为 tx_kling2.5

响应示例

{
  "trace_id": "96afa792520b0e6a86d72e89435bc0a7",
  "code": 0,
  "msg": "success",
  "data": "a60747d7-dc05-4afc-b2ef-ee4370ed53c6"
}

响应字段说明

字段	说明
code	响应状态码
msg	响应信息
trace_id	请求链路追踪 ID
data	提交的创作 ID

响应状态码说明

code	说明
0	响应成功
400	传入参数格式错误
10400	AccessToken 验证失败
40000	参数错误
40001	超出 QPS 限制
50000	系统内部错误

示例代码

cURL

curl --location --request POST 'https://www.chanjing.cc/open/v1/ai_creation/task/submit' \
--header 'access_token: {{access_token}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "ref_prompt": "未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速",
    "creation_type": 4,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "clarity": 1080,
    "quality_mode": "pro",
    "video_duration": 5,
    "model_code": "tx_kling2.5"
}'

Go

payload := strings.NewReader(`{
  "ref_prompt": "未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速",
  "creation_type": 4,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "clarity": 1080,
  "quality_mode": "pro",
  "video_duration": 5,
  "model_code": "tx_kling2.5"
}`)

Java

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\n  \"ref_prompt\": \"未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速\",\n  \"creation_type\": 4,\n  \"aspect_ratio\": \"16:9\",\n  \"clarity\": 1080,\n  \"quality_mode\": \"pro\",\n  \"video_duration\": 5,\n  \"model_code\": \"tx_kling2.5\"\n}");

Python

payload = json.dumps({
  "ref_prompt": "未来城市夜景穿梭镜头，光轨拖尾，节奏快速",
  "creation_type": 4,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "clarity": 1080,
  "quality_mode": "pro",
  "video_duration": 5,
  "model_code": "tx_kling2.5"
})