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TokenLab 는 하나의 통합 API 를 통해 비디오 생성을 제공합니다. 생성은 비동기 방식 으로 진행되며, 요청을 보내면 task_id 와 poll_url 을 받은 뒤 최종 결과가 나올 때까지 상태를 주기적으로 조회하면 됩니다.
가용성과 폴링 모델 인벤토리는 Models API 또는 모델 페이지 에서 확인할 수 있습니다.
create 응답에 poll_url이 있으면 그 URL을 그대로 사용하세요. 그것이 /v1/tasks/{id}를 가리키면 고정 상태 조회의 canonical endpoint로 취급하세요.
모델 및 미디어 동작 오디오 동작은 모델마다 다릅니다. TokenLab 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.
비동기 흐름 현재 공개 작업 현재 TokenLab 공개 비디오 계약의 중심이 되는 작업은 다음과 같습니다.
text-to-videoimage-to-videoreference-to-videostart-end-to-videovideo-to-videomotion-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.
기능 매트릭스 범례 : ✅ 해당 공급자 계열에 현재 공개 활성 모델이 최소 1개 이상 존재 | ❌ 현재 공개 활성 모델로는 제공되지 않음계열 T2V I2V 참조 시작-종료 V2V 모션 OpenAI ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ Kuaishou ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Google ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ ByteDance ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ MiniMax ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ Alibaba ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ Shengshu ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ xAI ✅ ✅ ❌ ❌ ✅ ❌ 기타 ❌ ❌ ❌ ❌ ✅ ❌
기능 정의
T2V (Text-to-Video) : 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성I2V (Image-to-Video) : 시작 이미지를 기반으로 비디오 생성. 가장 넓은 호환성을 위해 image_url 권장참조 : reference_images 를 통해 하나 이상의 참조 이미지로 생성 조건 부여시작-종료 : start_image 와 end_image 로 첫 프레임과 마지막 프레임 제어V2V (Video-to-Video) : 기존 비디오를 주 입력으로 사용모션 : 피사체 이미지와 모션 참조 비디오를 함께 사용
현재 공개 모델 인벤토리 OpenAI 모델 공개 작업 sora-2텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 sora-2-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 sora-2-pro-storyboard이미지에서 비디오
Kuaishou 모델 공개 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
Google 모델 공개 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
ByteDance 모델 공개 작업 seedance-1.5-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
MiniMax 모델 공개 작업 hailuo-2.3-fast이미지에서 비디오 hailuo-2.3-pro텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 hailuo-2.3-standard텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오
Alibaba 모델 공개 작업 wan-2.2-plus텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 wan-2.5텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 wan-2.6텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오
Shengshu 모델 공개 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
xAI 모델 공개 작업 grok-imagine-video텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 grok-imagine-image-to-video이미지에서 비디오 grok-imagine-text-to-video텍스트에서 비디오 grok-imagine-upscale비디오에서 비디오
모델 공개 작업 topaz-video-upscale비디오에서 비디오
사용 예시 텍스트에서 비디오 response = requests.post( f " { BASE } /videos/generations" , headers = headers, json = { "model" : "sora-2" , "prompt" : "A calm cinematic shot of a cat walking through a sunlit garden." , "operation" : "text-to-video" , "duration" : 4 , "aspect_ratio" : "16:9" } )
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" } )
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" ] } ] } )
참조 이미지 기반 비디오 seedance-2.0 및 seedance-2.0-fast 에서 TokenLab 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.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" } )
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" } )
비디오에서 비디오로 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." } )
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" } )
파라미터 참고 파라미터 타입 설명 operationstring 운영 환경에서는 명시적으로 보내는 편이 좋습니다 image_urlstring 가장 안정적인 이미지 입력 방식 imagestring 로컬 테스트와 작은 연동에 유용한 data: URL reference_imagesstring[] 참조 이미지 조건부 생성을 위한 표준 공개 필드 reference_image_typestring 선택 가능한 asset / style 스위치 video_urlstring 현재 공개된 video-to-video, motion-control 모델에서 필요 audio_urlstring 모델별 오디오 기반 비디오 흐름에서 사용 output_audioboolean Veo 3 계열은 생략 시 true 로 처리. kling-3.0-video 는 upstream sound 제어용으로 이 selector 를 허용하며, 생략 시 무음입니다.
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.
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 API 에서 확인하세요. 
