Kling AI の使い方：チュートリアルと API ドキュメントガイド（2026年）

要点まとめ

• Kling AI の使い方を API 作業で知りたい場合は、標準的なテキスト→動画・画像→動画には Kling 3.0 から始めてください。
• 現在の EvoLink パブリックフローは POST /v1/videos/generations → GET /v1/tasks/{task_id} です。
• Kling の動画生成は非同期です。最初のリクエストで最終 MP4 を待つ必要はありません。
• 現在のパブリックドキュメントでは、生成された動画リンクの有効期限は 24時間 と記載されています。結果は速やかに保存してください。
• Kling AI API ドキュメントを探している場合、有用なドキュメントは本記事の後半でリンクされているモデルリファレンスであり、一般的なマーケティングページではありません。

このチュートリアルの内容

• EvoLink を通じて Kling AI を使う方法を理解する
• 適切な Kling モデルファミリーを選ぶ
• エンドポイント構造を推測せずに最初のリクエストを送信する
• 必要なルートの正確な Kling AI API ドキュメントを見つける

• Kling 3.0 はテキスト→動画と画像→動画をサポート
• Kling O3 はテキスト→動画、画像→動画、参照→動画、動画編集をサポート
• Kling O1 はブランド一貫性のある生成・編集ワークフロー向けの高コントロールルート
• Kling 3.0 Motion Control は参照モーション転写専用ルート

ステップ1：コードを書く前に適切な Kling モデルを選ぶ

Kling で最も簡単に失敗する方法は、適切なルートを選ぶ前にコーディングを始めることです。

ステップ2：非同期ワークフローを理解する

このリポジトリの Kling パブリック API リファレンスは非同期パターンを記述しています：

1. POST https://api.evolink.ai/v1/videos/generations に生成リクエストを送信
2. 返された task_id を保存
3. GET https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} をポーリング
4. 結果 URL の有効期限が切れる前に完成アセットを保存

ステップ3：最初の Kling 3.0 リクエストを送信する

初めてのユーザーにとって、テキスト→動画が最速のパスです。

テキスト→動画の例

curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/videos/generations \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "kling-v3-text-to-video",
    "prompt": "A golden retriever running through a sunlit meadow, cinematic slow motion",
    "duration": 5,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "quality": "720p"
  }'

現在のリファレンスに記載されている内容：

• model は kling-v3-text-to-video を指定
• プロンプトの上限は 2500 文字
• Kling 3.0 は /v1/videos/generations を通じて非同期タスク作成をサポート
• 生成リンクには有効期限があり、速やかに保存すべき

画像→動画の例

ワークフローが固定の最初のフレームから始まる場合は、画像ルートを使用してください。

curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/videos/generations \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "kling-v3-image-to-video",
    "prompt": "The character turns, smiles, and walks toward the camera",
    "image_start": "https://example.com/portrait.jpg",
    "duration": 5,
    "quality": "720p"
  }'

現在の画像→動画リファレンスの制約：

• image_start は必須
• サポート形式は .jpg、.jpeg、.png
• 画像サイズは最大 10MB
• 画像の寸法は最小 300px

ステップ4：タスク結果をポーリングする

ジョブを送信した後、タスクエンドポイントをポーリングします：

curl --request GET \
  --url https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id} \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

本番環境での良い習慣として、以下を永続化してください：

• task_id
• リクエストペイロード
• ユーザーまたはジョブメタデータ
• 最終出力場所
• リトライと完了のタイムスタンプ

ステップ5：出力を即座に保存する

• ステータスが完了になるまでポーリング
• 結果を自分のストレージにコピー
• 永続的な URL をデータベースに保存

このステップを省略すると、成功したジョブが後から運用上の問題になる可能性があります。

Kling AI API ドキュメントの場所

• Kling 3.0 テキスト→動画 API ドキュメント
• Kling 3.0 画像→動画 API ドキュメント
• Kling O3 参照→動画 API ドキュメント

初めての Kling 統合でよくある間違い

• シンプルな Kling 3.0 が十分かどうかを確認する前に O3 や O1 を選ぶ
• 動画生成を同期エンドポイントとして扱う
• task_id の保存を怠る
• 結果リンクの有効期限を忘れる
• クリエイター向け料金の前提と API 課金を混同する

どのルートから始めるべきか？

以下の判断表を使ってください：

FAQ

初めて Kling AI を使うには？

これは完全な Kling AI チュートリアルですか？

Kling AI API ドキュメントはどこにありますか？

開発者はどの Kling モデルから始めるべきですか？

Kling の生成は同期的ですか？

いいえ。現在のリポジトリのパブリックドキュメントは、タスク作成とタスクポーリングを使用した非同期ワークフローを記述しています。

Kling の結果リンクの有効期限はどのくらいですか？

ソース

• Kling 3.0 テキスト→動画 API リファレンス
• Kling 3.0 画像→動画 API リファレンス
• Kling O3 テキスト→動画 API リファレンス
• 2026年4月8日にレビューした現在のルート料金とモデル情報（2026年4月8日時点）