Kling AI 使用教程：API 文档与开发者指南（2026）

要点概览

• 如果你的目标是使用 Kling AI 进行 API 开发，建议从 Kling 3.0 的标准文生视频和图生视频开始。
• 当前 EvoLink 的公开流程是 POST /v1/videos/generations，然后 GET /v1/tasks/{task_id}。
• Kling 视频生成是异步的。你不需要在初始请求中等待最终 MP4。
• 当前公开文档说明生成的视频链接有效期为 24 小时，因此请及时保存结果。
• 如果你特别需要查找 Kling AI API 文档，有用的文档是本文后面链接的模型参考，而不是通用营销页面。

本教程涵盖的内容

• 了解如何通过 EvoLink 使用 Kling AI
• 选择合适的 Kling 模型系列
• 发送第一个请求，无需猜测端点结构
• 找到所需路由的正确 Kling AI API 文档

• Kling 3.0 支持文生视频和图生视频
• Kling O3 支持文生视频、图生视频、参考视频生成和视频编辑
• Kling O1 是面向品牌一致性生成和编辑工作流的高控制路由
• Kling 3.0 Motion Control 是专门用于参考动作迁移的路由

第一步：在写代码之前选择合适的 Kling 模型

使用 Kling 最容易犯的错误就是在选择正确路由之前就开始编码。

第二步：理解异步工作流

本仓库中 Kling 的公开 API 参考文档描述了一个异步模式：

1. 向 POST https://api.evolink.ai/v1/videos/generations 提交生成请求
2. 存储返回的 task_id
3. 轮询 GET https://api.evolink.ai/v1/tasks/{task_id}
4. 在结果 URL 过期前保存完成的资源

第三步：发送你的第一个 Kling 3.0 请求

对于大多数首次用户，文生视频是最快的路径。

文生视频示例

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"
  }'

当前参考文档中记录的内容：

• model 应为 kling-v3-text-to-video
• 提示词限制为 2500 个字符
• Kling 3.0 通过 /v1/videos/generations 支持异步任务创建
• 生成的链接有时间限制，应及时保存

图生视频示例

如果你的工作流从固定的首帧开始，请改用图片路由。

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"
  }'

当前图生视频参考文档记录了以下约束：

• image_start 是必需的
• 支持的格式包括 .jpg、.jpeg 和 .png
• 图片大小最多 10MB
• 图片尺寸至少 300px

第四步：轮询任务结果

提交任务后，轮询任务端点：

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

一个好的生产习惯是持久化存储以下内容：

• task_id
• 请求载荷
• 用户或任务元数据
• 最终输出位置
• 重试和完成的时间戳

第五步：立即保存输出

• 轮询直到状态为完成
• 将结果复制到你自己的存储
• 将持久 URL 存储在数据库中

如果跳过这一步，一个成功的任务之后仍可能变成运维问题。

在哪里找到 Kling AI API 文档

• Kling 3.0 文生视频 API 文档
• Kling 3.0 图生视频 API 文档
• Kling O3 参考视频生成 API 文档

首次集成 Kling 时的常见错误

• 在不清楚简单的 Kling 3.0 是否已经满足需求的情况下就选择 O3 或 O1
• 将视频生成当作同步端点处理
• 未能存储 task_id
• 忘记结果链接会过期
• 将创作者端的定价假设与 API 计费混淆

应该从哪个路由开始？

使用以下决策表：

常见问题

如何首次使用 Kling AI？

这是一份完整的 Kling AI 教程吗？

在哪里可以找到 Kling AI API 文档？

开发者应该从哪个 Kling 模型开始？

Kling 生成是同步的吗？

不是。当前仓库中的公开文档描述的是使用任务创建加任务轮询的异步工作流。

Kling 结果链接有效期多长？

来源

• Kling 3.0 文生视频 API 参考
• Kling 3.0 图生视频 API 参考
• Kling O3 文生视频 API 参考
• 当前路由定价和模型信息截至 2026 年 4 月 8 日