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快手可灵提供官方授权API,安全稳定。 同步更新支持官方所有模型、计费方式也与官方一致 对接仅需将官方 API 域名、令牌更换成本站即可

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kling-video-o1

快手 · 可灵

全球首个统一的多模态视频模型! · 输入任何内容,支持多模态视频生成 · 多模态输入,统一创作与修改 · 解决视频一致性问题 · 强大组合,创意更多 · 可控生成时间,3-10秒自由叙事 注意文图生视频和参考视频生视频价格不一样

输入 文本 · 图像→ 输出 视频
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kling-video-v1

快手 · 可灵

全球领先的视频生成大模型:可灵是首个效果对标 Sora 、面向用户开放的视频生成大模型,目前在国内及国际上均处于领先地位。

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kling-video-v1-5

快手 · 可灵

全球领先的视频生成大模型:可灵是首个效果对标 Sora 、面向用户开放的视频生成大模型,目前在国内及国际上均处于领先地位。

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kling-video-v2-5-turbo

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V2.5 Turbo模型能力核心升级: · 动态质量大幅提升,打造电影级动感叙事 · 构图美学突破性升级,沉浸式光影氛围拉满 · 画风响应提升,支持2D日漫、国漫、美漫等多种风格 · 静态保持、拍摄视角响应更佳:广角、跟拍等刁钻镜头不在话下 · 主体响应增强,抽象主体理解力 · 复杂细微表情语义遵循,演技更上一层楼

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kling-video-v2-6

快手 · 可灵

【 可灵视频 2.6重磅发布 】 「听见画面,看见声音」 已为您定向开白API,即刻可用! 打通“音”“画”两个世界:音画同出,高度协调节奏、情绪与叙事表达,实现视频生成“所见即所闻”! 这次升级,我们重点强化了: ●音画协同:语音节奏、环境音与画面动作紧密呼应,避免“画面一套、声音一套”的割裂感。 ●音频质量:支持人声、音效、环境声等多类型声音生成,音质更干净、层次更丰富,更接近真实混音效果。 官方文档: https://docs.qingque.cn/d/home/eZQB6Bbl5WgW8eIVN--duPVl1?identityId=1oEFzU43FYK#section=h.6r1a53lc1aw0

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kling-video-v2-master

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kling-voices-list

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LivePortrait

KlingTeam

LivePortrait: Efficient Portrait Animation with Stitching and Retargeting Control Jianzhu Guo 1*†   Dingyun Zhang 1,2*   Xiaoqiang Liu 1   Zhizhou Zhong 1,3   Yuan Zhang 1   1 Kuaishou Technology  2 University of Science and Technology of China  3 Fudan University 

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- Model Details - How to Get Started With the Model - Uses - Risks, Limitations and Biases - Training - Evaluation - Environmental Impact - Technical Specifications - Citation Information - Model Card Authors **Model Description:** KLUE BERT base is a pre-trained BERT Model on Korean Language. The developers of KLUE BERT base developed the model in the context of the development of the Korean Language Understanding Evaluation (KLUE) Benchmark. - **Developed by:** See GitHub Repo for model developers - **Model Type:** Transformer-based language model - **Language(s):** Korean - **License:** cc-by-sa-4.0 - **Parent Model:** See the BERT base uncased model for more information about the BERT base model. - **Resources for more information:** - Research Paper - GitHub Repo

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Pretrained RoBERTa Model on Korean Language. See Github and Paper for more details. _NOTE:_ Use `BertTokenizer` instead of RobertaTokenizer. (`AutoTokenizer` will load `BertTokenizer`)

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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型,再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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