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개요

AI Sonar 는 하나의 통합 API 를 통해 비디오 생성을 제공합니다. 생성은 비동기 방식으로 진행되며, 요청을 보내면 task_id 와 poll_url 을 받은 뒤 최종 결과가 나올 때까지 상태를 주기적으로 조회하면 됩니다.

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가용성과 폴링

모델 인벤토리는 Models API 또는 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다. create 응답에 poll_url이 있으면 그 URL을 그대로 사용하세요. 그것이 /v1/tasks/{id}를 가리키면 고정 상태 조회의 canonical endpoint로 취급하세요.

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모델 및 미디어 동작

오디오 동작은 모델마다 다릅니다. AI Sonar 에서는 output_audio 를 생략하면 Veo 3 계열을 기본적으로 오디오 켜짐으로 처리합니다. 다른 공개 모델은 기본적으로 무음이거나, 안정적인 오디오 토글을 노출하지 않을 수 있습니다. 운영 환경에서는 이미지, 비디오, 오디오 입력에 공개 접근 가능한 https URL 을 사용하는 것이 좋습니다. 호환 모델은 data: URL 도 계속 지원하지만, 공개 URL 이 재시도, 관측, 디버깅에 더 유리합니다.

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비동기 흐름

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현재 공개 작업

현재 AI Sonar 공개 비디오 계약의 중심이 되는 작업은 다음과 같습니다.
  • text-to-video
  • image-to-video
  • reference-to-video
  • start-end-to-video
  • video-to-video
  • motion-control
계약 자체는 audio-to-video 와 video-extension 도 모델별 흐름을 위해 허용하지만, 이 문서 빌드 시점의 공개 활성 모델 목록에는 두 기능을 널리 제공하는 모델이 포함되어 있지 않습니다.

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기능 매트릭스

범례: ✅ 해당 공급자 계열에 현재 공개 활성 모델이 최소 1개 이상 존재 | ❌ 현재 공개 활성 모델로는 제공되지 않음
계열T2VI2V참조시작-종료V2V모션
OpenAI✅✅❌❌❌❌
Kuaishou✅✅✅✅✅✅
Google✅✅✅✅❌❌
ByteDance✅✅❌❌❌❌
MiniMax✅✅❌❌❌❌
Alibaba✅✅✅❌❌❌
Shengshu✅✅✅✅❌❌
xAI✅✅❌❌✅❌
기타❌❌❌❌✅❌

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기능 정의

  • T2V (Text-to-Video): 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성
  • I2V (Image-to-Video): 시작 이미지를 기반으로 비디오 생성. 가장 넓은 호환성을 위해 image_url 권장
  • 참조: reference_images 를 통해 하나 이상의 참조 이미지로 생성 조건 부여
  • 시작-종료: start_image 와 end_image 로 첫 프레임과 마지막 프레임 제어
  • V2V (Video-to-Video): 기존 비디오를 주 입력으로 사용
  • 모션: 피사체 이미지와 모션 참조 비디오를 함께 사용

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현재 공개 모델 인벤토리

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Kuaishou

모델공개 작업
kling-3.0-motion-control모션 컨트롤
kling-3.0-video텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오, 요소 참조
kling-v2.1-master텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
kling-v2.1-pro이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
kling-v2.1-standard이미지에서 비디오
kling-v2.5-turbo-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
kling-v2.5-turbo-std텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
kling-v2.6-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
kling-v2.6-std텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
kling-v3.0-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
kling-v3.0-std텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
kling-video-o1-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오, 비디오에서 비디오
kling-video-o1-std텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오, 비디오에서 비디오

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Google

모델공개 작업
veo3텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
veo3-fast텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
veo3-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
veo3.1텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
veo3.1-fast텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
veo3.1-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오

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ByteDance

모델공개 작업
seedance-1.5-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오

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MiniMax

모델공개 작업
hailuo-2.3-fast이미지에서 비디오
hailuo-2.3-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
hailuo-2.3-standard텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오

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Alibaba

모델공개 작업
wan-2.2-plus텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
wan-2.5텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
wan-2.6텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오

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Shengshu

모델공개 작업
viduq2텍스트에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오
viduq2-pro이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
viduq2-pro-fast이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
viduq2-turbo이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
viduq3-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오
viduq3-turbo텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오

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xAI

모델공개 작업
grok-imagine-video텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지에서 비디오, 비디오에서 비디오
grok-imagine-video-1.5-preview이미지에서 비디오
grok-imagine-image-to-video이미지에서 비디오
grok-imagine-text-to-video텍스트에서 비디오
grok-imagine-upscale비디오에서 비디오

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기타

모델공개 작업
topaz-video-upscale비디오에서 비디오

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사용 예시

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텍스트에서 비디오

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "veo3.1",
        "prompt": "A calm cinematic shot of a cat walking through a sunlit garden.",
        "operation": "text-to-video",
        "duration": 4,
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)

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이미지에서 비디오

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "hailuo-2.3-standard",
        "prompt": "The scene begins from the provided image and adds gentle natural motion.",
        "operation": "image-to-video",
        "image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
        "duration": 6,
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)

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Kling 3.0 Elements

요소 참조가 필요할 때 kling_elements를 kling-3.0-video와 함께 사용하세요. 이미지 조건 요청(image_url, image_urls, start_image, end_image)을 제공하고 프롬프트에서 각 요소를 @name으로 참조합니다. kling_elements와 output_audio=true를 함께 사용하지 마세요. 요소 참조 요청에서는 output_audio를 생략하거나 false로 설정하세요. 
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "kling-3.0-video",
        "prompt": "Place @hero_bag on a studio turntable with soft product lighting.",
        "operation": "image-to-video",
        "image_url": "https://example.com/studio-start.png",
        "duration": 5,
        "resolution": "720p",
        "kling_elements": [
            {
                "name": "hero_bag",
                "description": "black leather handbag",
                "element_input_urls": [
                    "https://example.com/bag-front.png",
                    "https://example.com/bag-side.png"
                ]
            }
        ]
    }
)

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참조 이미지 기반 비디오

seedance-2.0 및 seedance-2.0-fast 에서 AI Sonar 는 현재 최대 9장의 참조 이미지와 추가로 최대 3개의 참조 비디오, 3개의 참조 오디오를 지원합니다. duration 은 생성 출력 길이만 제어하며, 참조 비디오 입력 길이의 별도 제한을 정의하지 않습니다. grok-imagine-video의 reference-to-video는 최대 7개의 이미지 참조(reference_images 또는 image_urls)를 허용하며 duration은 최대 10초입니다. 참조 이미지를 image_url / image 첫 프레임 입력과 함께 보내지 마세요. grok-imagine-video-1.5-preview는 image-to-video만 지원합니다. 
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "veo3.1",
        "prompt": "Keep the same subject identity and palette while adding subtle motion.",
        "operation": "reference-to-video",
        "reference_images": [
            "https://example.com/ref-a.jpg",
            "https://example.com/ref-b.jpg"
        ],
        "duration": 8,
        "resolution": "720p",
        "aspect_ratio": "9:16"
    }
)

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시작/종료 프레임 제어

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "viduq2-pro",
        "prompt": "Smooth transition from day to night.",
        "operation": "start-end-to-video",
        "start_image": "https://example.com/city-day.jpg",
        "end_image": "https://example.com/city-night.jpg",
        "duration": 5,
        "resolution": "720p",
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)

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비디오에서 비디오로

grok-imagine-video의 video-to-video에는 공개 HTTPS .mp4 URL을 video_url로 보내세요. AI Sonar은 이를 xAI REST video.url 본문으로 변환합니다. resolution은 480p 또는 720p로 설정할 수 있으며, 이 편집 흐름은 duration과 aspect_ratio를 받지 않습니다. 
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "topaz-video-upscale",
        "operation": "video-to-video",
        "video_url": "https://example.com/source.mp4",
        "prompt": "Upscale this clip while preserving the original motion."
    }
)

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모션 컨트롤

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "kling-3.0-motion-control",
        "operation": "motion-control",
        "prompt": "Keep the subject stable while following the motion reference.",
        "image_url": "https://example.com/subject.png",
        "video_url": "https://example.com/motion.mp4",
        "resolution": "720p"
    }
)

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파라미터 참고

파라미터타입설명
operationstring운영 환경에서는 명시적으로 보내는 편이 좋습니다
image_urlstring가장 안정적인 이미지 입력 방식
imagestring로컬 테스트와 작은 연동에 유용한 data: URL
reference_imagesstring[]참조 이미지 조건부 생성을 위한 표준 공개 필드
reference_image_typestring선택 가능한 asset / style 스위치
video_urlstring현재 공개된 video-to-video, motion-control 모델에서 필요
audio_urlstring모델별 오디오 기반 비디오 흐름에서 사용
output_audiobooleanVeo 3 계열은 생략 시 true 로 처리. kling-3.0-video 는 upstream sound 제어용으로 이 selector 를 허용하며, 생략 시 무음입니다.

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빠른 모델 선택 가이드

최고 화질

속도보다 품질이 중요하다면 veo3.1-pro, kling-video-o1-pro, viduq3-pro 가 좋은 선택입니다.

빠른 반복

빠르게 반복 실험하려면 veo3.1-fast, hailuo-2.3-fast, viduq3-turbo 부터 시작해볼 수 있습니다.

참조 이미지 중심 흐름

전용 참조 이미지 제어가 필요하다면 veo3.1, veo3.1-fast, wan-2.6, kling-video-o1-pro / std 가 좋은 출발점입니다.

비디오에서 비디오로

현재 공개적으로 널리 활성화된 video-to-video 경로는 주로 topaz-video-upscale, grok-imagine-upscale, kling-video-o1-pro / std 입니다.

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과금

과금 방식은 모델마다 다릅니다. 일부 공개 비디오 모델은 사실상 요청 단위 과금에 가깝고, 다른 모델은 초 단위 과금에 더 가깝습니다. 최신 공개 가격 정보는 모델 페이지 또는 Pricing API에서 확인하세요.