> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://apidoc.cometapi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Быстрый старт Kling API: генерация видео с CometAPI

> Создайте задачу Kling text-to-video через CometAPI, опрашивайте статус задачи и обрабатывайте завершение через callback.

## Что вы создадите

Вы отправите задачу Kling text-to-video, сохраните возвращённый ID задачи, будете опрашивать соответствующий endpoint задачи Kling и решите, когда добавить `callback_url` для push-уведомлений.

## Предварительные требования

* Ключ API CometAPI, сохранённый в `COMETAPI_KEY`
* Python 3.10+ с `requests` или Node.js 18+
* Серверный worker для polling или HTTPS callback endpoint для webhook-уведомлений

## API key, базовый URL, аутентификация

Создайте задачу Kling text-to-video с помощью:

```text theme={null}
POST https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video
```

Опрашивайте задачу с помощью:

```text theme={null}
GET https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video/<task_id>
```

Аутентификация выполняется с помощью Bearer token:

```text theme={null}
Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY
```

## Примеры кода

Используйте вкладки ниже, чтобы скопировать примеры для cURL, Python и Node.js.

<CodeGroup>
  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "prompt": "A small ceramic cup on a wooden table, steam rising in soft morning light",
      "model_name": "kling-v3",
      "mode": "std",
      "duration": "5",
      "sound": "off"
    }'

  curl "https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video/<task_id>" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY"
  ```

  ```python Python theme={null}
  import os
  import time

  import requests

  api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]
  headers = {
      "Authorization": f"Bearer {api_key}",
      "Content-Type": "application/json",
  }

  create_response = requests.post(
      "https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video",
      headers=headers,
      json={
          "prompt": "A small ceramic cup on a wooden table, steam rising in soft morning light",
          "model_name": "kling-v3",
          "mode": "std",
          "duration": "5",
          "sound": "off",
      },
      timeout=60,
  )
  create_response.raise_for_status()
  task_id = create_response.json()["data"]["task_id"]

  for _ in range(60):
      task_response = requests.get(
          f"https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video/{task_id}",
          headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
          timeout=30,
      )
      task_response.raise_for_status()
      task = task_response.json()["data"]
      if task["task_status"] in {"succeed", "failed"}:
          print(task)
          break
      time.sleep(5)
  else:
      raise TimeoutError("Kling task did not finish in time")
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  const createResponse = await fetch(
    "https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video",
    {
      method: "POST",
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${process.env.COMETAPI_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify({
        prompt: "A small ceramic cup on a wooden table, steam rising in soft morning light",
        model_name: "kling-v3",
        mode: "std",
        duration: "5",
        sound: "off",
      }),
    },
  );

  if (!createResponse.ok) {
    throw new Error(await createResponse.text());
  }

  const created = await createResponse.json();
  const taskId = created.data.task_id;

  for (let attempt = 0; attempt < 60; attempt += 1) {
    const taskResponse = await fetch(
      `https://api.cometapi.com/kling/v1/videos/text2video/${taskId}`,
      { headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.COMETAPI_KEY}` } },
    );

    if (!taskResponse.ok) {
      throw new Error(await taskResponse.text());
    }

    const task = (await taskResponse.json()).data;
    if (["succeed", "failed"].includes(task.task_status)) {
      console.log(task);
      break;
    }
    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
  }
  ```
</CodeGroup>

## Объяснение процесса

Генерация видео Kling выполняется асинхронно. Endpoint создания возвращает `data.task_id`. Опрашивайте `GET /kling/v1/videos/text2video/<task_id>`, пока `data.task_status` не достигнет `succeed` или `failed`. Когда задача успешно завершится, скопируйте URL готового ресурса из `data.task_result` в собственное хранилище, если вам нужен долговременный доступ.

Добавьте `callback_url`, если хотите, чтобы обновления статуса задачи отправлялись на контролируемый вами HTTPS endpoint. Сохраняйте polling доступным для сверки и на случай пропущенной доставки callback.

## Общие параметры

| Параметр       | Использование                                                                                         |
| -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `prompt`       | Текстовый Prompt для задачи генерации видео.                                                          |
| `model_name`   | model ID Kling. В справочном примере используется `kling-v3`.                                         |
| `mode`         | Режим генерации. Начните с `std`, прежде чем тестировать более дорогие режимы.                        |
| `duration`     | Длительность результата. На справочной странице для первого запроса используется `5`.                 |
| `sound`        | Используйте `off` для детерминированного первого запроса без аудио в поддерживаемых линейках моделей. |
| `callback_url` | Необязательный HTTPS URL для callback статуса задачи.                                                 |

## Устранение неполадок / FAQ

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Форма ответа отличается от video routes OpenAI">
    Kling использует специфичные для провайдера JSON-поля, такие как `data.task_id`, `data.task_status` и `data.task_result`. Не разбирайте его так же, как OpenAI-совместимые routes `/v1/videos`.
  </Accordion>

  <Accordion title="Задача так и не достигает succeed">
    Используйте ограниченный polling и проверяйте `data.task_status_msg`, если задача завершилась с ошибкой. Сохраните ID задачи для последующей диагностики.
  </Accordion>

  <Accordion title="Стоит использовать callback_url или polling">
    Используйте polling как базовый вариант. Добавьте `callback_url` для push-доставки, затем сверяйте финальное состояние через polling.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Следующие шаги

* Прочитайте [справочник API Kling text-to-video](/api/video/kling/text-to-video).
* Выполняйте polling через [Получить задачу Kling](/api/video/kling/individual-queries).
* Настройте callback через [Использование callback URLs Kling](/api/video/kling/callback_url).
* Найдите видеомодели Kling в разделе [Models](/ru/overview/models).
* Ознакомьтесь с [Использованием polling и webhooks для генерации видео](/ru/guides/webhook-and-polling-for-video-generation).
* Оцените стоимость задачи с помощью [Оценка стоимости запроса перед вызовом модели](/ru/guides/how-to-estimate-cost-before-calling-a-model).