Kling 4.0 Reference to Video
Integrar
kling/v4/reference-to-video
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/kling/v4/reference-to-video", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/es-ES/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "kling/v4/reference-to-video",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Llama al modelo Kling 4.0 Reference to Video (kling/v4/reference-to-video) a través de Doitong API. Documentación para agentes: https://doitong.com/es-ES/developers/models/kling/v4/reference-to-video.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
Si el estado de la respuesta es "queued" o "running", consulta GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 hasta que sea "succeeded"; los archivos están en outputs[].url. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/kling/v4/reference-to-video con el mismo cuerpo devuelve el precio exacto antes de la ejecución.
Archivos como el ejemplo: 1,175 $ 1175 créditos de API · ≈ 125,22 ₽ tus archivos se miden antes de la ejecución Ejecutar en esta página
Tu nueva clave de API. Solo se muestra ahora y ya está incluida en el código y en el campo de clave de API de abajo. Mantenla en secreto: nunca la incluyas en código que se ejecute en un navegador.
Creado en Doitong
Trabajos públicos creados con Kling 4.0 por la comunidad de Doitong. Reutiliza un prompt con un solo clic.
Vídeo
Оживи исходное изображение. Полностью сохрани внешность девушки, лицо, причёску, одежду, интерьер, цвета, композицию и русский текст. Девушка смотрит прямо на зрителя, естественно улыбается, моргает, слегка наклоняется вперёд и показывает пальцем на зрителя. Она естественно произносит по-русски:...
Vídeo
Оживи исходное изображение, полностью сохрани внешность девушки и дизайн розового персонажа, их лица, цвета, интерьер, композицию и существующий русский текст. Розовый персонаж оживает, смотрит на зрителя, радостно улыбается, моргает, слегка подпрыгивает и машет рукой. Он произносит по-русски:...
Vídeo
Make A warm, emotional 25 second video cinematic scene of a 4 years of boy with dark brown hair and big eyes having a difficult moment—crying, reaching toward their mother, and showing frustration. The mother initially looks concerned,she listens him then gently kneels down, makes eye contact,...
Vídeo
Ты эксперт в медиа продвижении в социальных сетях --- Название рилс: "Ошибка №1 После Развода: Почему ты тормозишь себя?" Хук (Первые 3-5 секунд): * Визуал: Крупный план вашего лица, выражающего легкое недоумение или задумчивость. Затем резкий переход к черно-белой картинке или затемнению. *...
Vídeo
🎬 Фильм «Мамы больше нет» Общий стиль для всех сцен: Фотореалистичный современный российский художественный фильм. Настоящие люди, реальные человеческие лица, натуральная кожа, естественная мимика и движения. Реальная квартира, естественный дневной и вечерний свет, кинематографическая камера,...
Vídeo
Use the uploaded image as the exact identity and appearance reference. Create a short hyperrealistic video where the woman keeps exactly the same face, identity, facial features, proportions, skin tone, hairstyle, bouquet, white shirt, pink balloons, candles “24”, and background. The motion must...
Vídeo
Медленное плавное приближение камеры к гигантскому флакону духов в миниатюрном ночном городе. Две маленькие машины спокойно проезжают по дороге перед основанием флакона. Вдали едва заметно движется лёгкая дымка. Огни города мягко отражаются на мокром асфальте. Флакон стоит неподвижно. Его форма,...
Vídeo
Девушка всилит дома смотрит интернете ищет салон красоты ,находит салон,приходит в салон наш с кудрявыми волосами ,другой мастер кератиновое выпрямление волос ,и она смотрит на свои волосы в зеркало и очень счастлива и благодарит мастера Анастасию Render entirely in "Claymation" style — match its...
Vídeo
Animate this baby very gently and naturally. She is lying on her tummy and happily playing with the colorful toy in front of her. She smiles warmly, softly blinks, makes tiny hand and finger movements toward the toy, slightly wiggles her body, and shows subtle natural breathing. The toy can move...
Vídeo
The toddler slowly lowers his raised hand and gently pats his own bottom, then continues rhythmically patting his bottom many times, slowly and softly, his palm touches only his own body, his hand stays close to his body, like a mother soothing a baby, in a sweet cute baby voice he quietly coos...
Vídeo
Дверь кофейни резко открывается. Внутрь заходит эффектная рыжеволосая девушка в чёрной кожаной куртке, шлем под мышкой. На улице у входа виден её мощный мотоцикл. Она уверенно подходит к стойке. Бариста — симпатичный парень-ботан в очках, с растрёпанными волосами, — поднимает глаза от кофемашины....
Vídeo
A cinematic 3D Pixar-style animation. The same young firefighter gently polishes his silver helmet marked with the number 5. He blinks naturally, smiles slightly, and turns his eyes toward the flashing red alarm light. Red emergency lights pulse and reflect on his helmet and face. Subtle hand...
Vídeo
Cinematic 3D Pixar-style animation. The same young firefighter from the previous shot suddenly hears the emergency alarm. His expression changes from calm to determined. He quickly turns his head toward the flashing red alarm light, grabs his silver firefighter helmet marked with the number 5,...
Vídeo
Ultra-realistic 4K ASMR video, vertical 9:16. A whole fresh brown coconut with a realistic hairy shell sits on a beautiful dark wooden cutting board. Cinematic macro close-up, soft studio lighting, luxurious satisfying aesthetic. A hand slowly approaches holding a sharp stainless steel knife. The...
Vídeo
VISUAL CORRECTION. This replaces the previous request entirely. Subject: a compact studio room A reference supplies identity ONLY. Keep the recognizable subject and visual style, but implement the requested changes to size, parts, pose, setting and composition. The actual result MUST visibly...
Vídeo
VISUAL CORRECTION. This replaces the previous request entirely. Subject: why leaves have veins A reference supplies identity ONLY. Keep the recognizable subject and visual style, but implement the requested changes to size, parts, pose, setting and composition. The actual result MUST visibly...
Crear una solicitud
Los controles se generan a partir del esquema del modelo. El código y el precio se actualizan al modificarlos.
/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20
presupuesto → 1,175 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/kling/v4/reference-to-video?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/kling/v4/reference-to-video", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "kling/v4/reference-to-video",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Ejecutar esta solicitud
Tu clave permanece en este navegador: solo se envía a la Doitong API y solo se guarda en localStorage si marcas Recordar. Obtener una clave de API
Acerca de Kling 4.0 Reference to Video
Crea un vídeo a partir de un `prompt` de texto y de imágenes de referencia, vídeos de referencia y elementos de personajes u objetos, que se citan en el prompt como @Image1, @Video1 o @Element1. La duración va de 3 a 30 segundos (5 de forma predeterminada), con salida a 720p o 1080p y relaciones de aspecto auto, 16:9, 9:16, 1:1 o 21:9. Usa `multi_prompt` para proporcionar prompts por plano; en ese caso, la duración total es la suma de las duraciones de los planos. Los límites son 10 imágenes, 5 vídeos de 3-30s cada uno y 7 elementos, de los cuales hasta 3 pueden incluir una voz.
Parámetros
Envía el nombre canónico o el nombre nativo, pero no ambos. Nombres canónicos
promptopcional
multi_promptopcional
multi_prompt[].promptobligatorio
multi_prompt[].durationopcional
durationopcional
start_image_urlopcional
image
image_urlsopcional
images
video_urlsopcional
videos
elementsopcional
elements[].frontal_image_urlopcional
elements[].reference_image_urlsopcional
elements[].video_urlopcional
elements[].voice_idopcional
resolutionopcional
aspect_ratioopcional
Los parámetros de archivo aceptan una URL pública https://, un URI data: de hasta 10 MB o el file_url de una subida. Archivos
Salida
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "kling/v4/reference-to-video",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 1175,
"usd": "1.175",
"charged": 1175,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"output": {
"video": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_name": "0-output.mp4",
"file_size": 1843200
}
},
"outputs": [
{
"type": "video",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_size": 1843200,
"width": 1280,
"height": 720,
"duration": 5,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
Campos de salida
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}Vídeo producido por el modelo.
Otras variantes de Kling 4.0
Más modelos: Referencia a vídeo
Para agentes de IA: esta página en Markdown está en https://doitong.com/es-ES/developers/models/kling/v4/reference-to-video.md. Todos los modelos y guías: https://doitong.com/developers/llms.txt