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Kling 3.0 Turbo

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Alias:kling-3.0-turbo

可灵 3.0 Turbo 适合快速尝试文字和图片驱动的视频创意,支持多镜头故事板方向,用于广告草案、人物动作与商品短片的反复迭代。

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1080p
$0.112$0.14
720p
$0.0896$0.112
刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

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能力 / 支援的模態

函數呼叫工具JSON 模式結構化輸出視覺
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Unknown
分詞器
BPE (vendor-specific)
許可證
Provider-specific未知
數據保留43 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Kling 3.0 Turbo

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Kling 3.0 Turbo

可灵 3.0 Turbo 将重点放在视频生成与创意迭代效率上。可以从文字搭建场景,也可以从图片延续主体,适合快速比较广告镜头、动作安排和故事板,让团队先看到实际画面,再决定后续制作方向。

单镜头可以围绕一个清楚的动作展开:人物穿过走廊、商品在光线里展示,或相机缓慢靠近某个细节。多镜头故事板则适合把信息分开表达,例如先建立环境,再展示使用动作,最后落到商品特写。每段镜头应说明自己的主体、动作和机位,减少重复且互相矛盾的要求。

图像引导适合保留已有商品或人物的视觉起点。清晰首帧与明确的保留说明,更容易帮助模型延续外观;大幅转身、快速遮挡和复杂手部仍要认真检查。Turbo 适合先试方向,不意味着可以省略成片的细节审核。

画质有 Standard 与 Pro 的选择,分别面向 720p 和 1080p 的创作需求。先确认构图和动作,再选择适合交付的清晰度,可以减少只提升画质却没有解决内容问题的返工。多镜头结果还需要检查主体、服装、光线与空间是否连贯,必要时拆成独立片段重新制作。

Use cases and prompting

为背包上新试一组分镜

主体为参考图中的黑色通勤背包,保持形状、肩带和拉链。镜头一:背包放在窗边桌上,缓慢推近;镜头二:人物背上背包走向门口,侧面平稳跟随;镜头三:背包拉链细节特写。晨光简洁,动作自然,不添加文字和新标识。

先检查人物背包的接触与包型,再决定是否保留全部镜头。

故事板怎样写? 每个镜头单独说明主体、动作与机位,避免一段话塞进全部变化。

Turbo 适合哪个阶段? 尤其适合创意比较和反复试拍,也可以筛选成片素材。

画质提高后动作会自动变好吗? 清晰度与动作合理性是两回事,先把动作要求简化并验证。

API access

API 介面文件

kling-3.0-turbo

請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

速率限制

供應商RPMTPMRPD
kling無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about kling-3.0-turbo

What is kling-3.0-turbo?

可灵 3.0 Turbo 适合快速尝试文字和图片驱动的视频创意,支持多镜头故事板方向,用于广告草案、人物动作与商品短片的反复迭代。

How do I call kling-3.0-turbo?

Create an API key with access to kling-3.0-turbo, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is kling-3.0-turbo priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

How should I evaluate kling-3.0-turbo for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.