Skip to main content
Orux AIOruxAI

Orux AI / 모델 노트

Kling 4.0 API: 가격·매개변수·복구 코드와 실제 영상

Kling 4.0의 Orux 초당·영상당 요금을 직접 확인한 fal 가격과 비교합니다. 전체 매개변수와 ID 저장 Python, 같은 프롬프트의 기존 영상 두 편을 담고 참조·음성·길이 제한, 재시작 복구 한계 및 성공한 재시도 과금까지 구분해 예산과 입력 선택을 돕습니다.

Orux AI게시 12 분 읽기
Kling 4.0 API: 가격·매개변수·복구 코드와 실제 영상 — Kling 4.0의 Orux 초당·영상당 요금을 직접 확인한 fal 가격과 비교합니다.
목차

Kling 4.0 API 가격과 사용법

Orux AI에서kling-4.0으로 제공하며 720p는 초당 42.75 Credits(약 $0.214), 1080p는 63.75 Credits(약 $0.319)입니다. 5초 720p는 213.75 Credits(약 $1.07)이고 성공한 작업만 과금합니다. 타사와 비용을 비교하고 전체 매개변수, 저장한 작업 ID로 복구하는 Python, 실제 기존 영상 두 편을 보여 드립니다.

Kling 4.0 API가 있나요?

네. Kuaishou 모델이며 2026 년 10 월 공개 사용 자료에 등장했고 Orux에서도 10 월 하순부터 Kling 4.0을 제공합니다. 다른 이미지·영상과 같은 비동기 작업 API 로POST 제출, 상태 조회, 다운로드를 진행하며 Seedance·Wan과 키·잔액·작업 코드를 공유합니다.

텍스트에 첫·마지막 프레임, 키프레임, 참조 이미지와 이름 있는 피사체를 더해 영상을 만듭니다. Orux는 3~30초, 720p/1080p를 받습니다. 참조 영상·기존 영상 편집 등 영상 입력과 자동 길이는 아직 없으며 정수 초를 지정합니다.

초당 및 영상당 가격

출력 초수와 해상도로 과금하며 비율·참조 이미지·피사체·음성 참조는 요금을 바꾸지 않습니다. 원래 기준일은 2026-10-29이고 1 Credit=$0.005이며 달러는 비교용입니다.

길이Orux 720pOrux 1080p
초당42.75 Credits ($0.214)63.75 Credits ($0.319)
3 초(최소)128.25 Credits ($0.641)191.25 Credits ($0.956)
5s213.75 Credits ($1.069)318.75 Credits ($1.594)
10s427.5 Credits ($2.138)637.5 Credits ($3.188)
15s641.25 Credits ($3.206)956.25 Credits ($4.781)
30 초(최대)1,282.5 Credits ($6.413)1,912.5 Credits ($9.563)

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

원문은 AIReiter(2026-10-24 갱신)와 LLMReference(2026-10-21 갱신)의 fal 초당 $0.157/$0.235, 기본 1080p 보고를 당시 직접 확인하지 못했습니다. 2026-11-01fal 생성 페이지와 사용 안내를 직접 확인하니 720p $0.157/초, 1080p $0.235/초와 기본 1080p가 명시되어 있습니다.

서비스720p 초당1080p 초당5초 720p30초 1080p
Orux AI$0.214 (42.75 Credits)$0.319 (63.75 Credits)$1.069$9.563
fal(2026-11-01 직접 확인)$0.157$0.235$0.785$7.05

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

여기서는 fal 공개 생성 요금을 비교합니다. 전환 전 자신의 계정에 API가 개방되어 있는지 확인하세요.

정확한 Orux 단가 $0.21375/$0.31875는 fal 보다 각각 약 36.1%/35.6% 높아 약 36% 더 비쌉니다. Kuaishou 자체 API 가격은 확인하지 못해 싣지 않습니다. fal의 영상 입력 요금 $0.094/$0.141은 입력+출력 길이, 최소 출력의 2배를 청구합니다. Orux에 그 모드가 없으므로 동일 조건 가격처럼 비교하면 안 됩니다.

차액에 대한 Orux의 편의는 Kling·Seedance·Wan·Vidu와 이미지·채팅을 같은 키·작업 API로 쓰는 점, 실패·만료 무료, 월정액 없는 Credits 선불 잔액입니다. Kling 4.0만 쓰면 위 fal가격이 낮고, 여러 모델을 쓰면 통합 운영의 가치를 따져 보세요.

4.0의 입력 제어가 필요 없다면 이전 Kling의 초당 요금은 훨씬 낮습니다.

모델Orux 초당5초 영상길이입력
Kling 4.042.75 Credits (720p), 63.75 (1080p)213.75 Credits (720p)3–30s텍스트, 첫·마지막/키프레임, 참조, 피사체, 음성
Kling v3 std20 Credits ($0.10) 무음, 30 유음100 Credits 무음3–15s텍스트만
Kling v3 pro26.67 Credits ($0.133) 무음, 40 유음133.33 Credits 무음3–15s텍스트만
Kling v2.616.67 Credits ($0.083)83.33 Credits5/10s텍스트만
Seedance 2.061.5 Credits (720p), 28.5 (480p)307.5 Credits (720p)4–15s텍스트, 첫·마지막 프레임, 참조 최대 9장

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

전체 순위는 영상 API 가격 비교(영어), ByteDance 계열은 Seedance 2.0 API 가격(영어)를 참고하세요. 이전 모델 표시 가격은 반올림되어 정확한 예산은 현재 견적으로 확인합니다.

요청 매개변수

모든 필드는 작업의input 객체에 넣습니다.

매개변수필수값설명
prompt예텍스트피사체·카메라·빛을 설명하고 프레임·피사체를 이름으로 참조.
resolution예720p, 1080p초당 요금 결정, 기본720p.
duration예정수 3~30출력 초수, 기본 5.
aspect_ratio예auto, 16:9, 9:16, 1:1, 21:9기본16:9.
first_frame_url아니요이미지 URL프롬프트에서@first_frame 참조.
last_frame_url아니요이미지 URL프롬프트에서@last_frame 참조.
keyframe_urls아니요이미지 URL 최대 8개장면 중간 키프레임.
image_urls아니요이미지 URL 최대 10개참조와 첫·마지막/키프레임 중 한 모드만 사용.
elements아니요JSON 목록이름 있는 피사체 최대 7개, 각각 2~4이미지,@name으로 참조.
voices아니요JSON 목록최대 3 음성, 모든 피사체·음성과 이름이 고유해야 함.

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

첫·마지막 프레임은 장면 시작과 끝 구도를 지정하므로 여러 편 편집에 유용하지만 일관성 보장은 아닙니다.elements는 인물·상품 외형 정보를 제공하며 피사체마다 다른 각도의 선명한 이미지 2~4장이 필요합니다. 이미지는 공개 접근 가능한 URL이어야 하고 로컬 경로는 안 됩니다. 참조 이미지는 첫·마지막/키프레임과 별도 모드이므로 섞지 마세요.

Python: 제출·조회·다운로드

영상은 보통 수분이 걸려 10초마다 조회합니다. 조회 전에 ID를 저장하며 이미 저장된 경우 재시작·재배포 후 같은 작업을 이어갑니다. 다만 API 수락 후 ID 저장 전 중단되면 중복될 수 있습니다. 완전한 멱등성 보장은 아니며 예제에는 전체 조회 종료 시간도 없습니다.

Python
# pip install requests
import json, os, pathlib, time, requests

BASE = "https://orux.top/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ORUX_API_KEY']}"}
STATE = pathlib.Path("kling_task.json")  # survives restarts, prevents double submission

RATE = {"720p": 42.75, "1080p": 63.75}  # kling-4.0, Credits per second, checked 2026-10-29

job = {
    "model": "kling-4.0",
    "input": {
        "prompt": "A slow cinematic camera push towards a ceramic mug on a wooden desk "
                  "in soft morning light. No people, no text.",
        "resolution": "720p",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9",
    },
}
cost = RATE[job["input"]["resolution"]] * job["input"]["duration"]
print(f"estimated charge on success: {cost} Credits (${cost * 0.005:.3f})")  # 213.75 Credits

if STATE.exists():
    task_id = json.loads(STATE.read_text())["task_id"]
    print("resuming", task_id)
else:
    r = requests.post(f"{BASE}/tasks", headers=HEADERS, json=job, timeout=60)
    if r.status_code == 402:
        raise SystemExit("Balance too low: top up before submitting")
    r.raise_for_status()  # expect 202 Accepted; 429 means back off and retry later
    task_id = r.json()["task_id"]
    STATE.write_text(json.dumps({"task_id": task_id}))
    print("submitted", task_id)

while True:
    t = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()
    if t["status"] not in ("QUEUED", "RUNNING"):
        break
    time.sleep(10)

if t["status"] != "SUCCESS":
    STATE.unlink()  # FAILED / EXPIRED are not charged; safe to resubmit
    raise RuntimeError(t.get("error") or t["status"])

print("result link expires in:", t.get("result_expires_in"))
for i, url in enumerate(t["result"]):
    with requests.get(url, stream=True, timeout=300) as resp:
        resp.raise_for_status()
        with open(f"kling_{task_id}_{i}.mp4", "wb") as f:
            for chunk in resp.iter_content(chunk_size=1 << 20):
                f.write(chunk)
STATE.unlink()
print("saved")

상태 파일은 다운로드 성공 또는 종결 실패 후에만 지우므로 다운로드 중 중단되어도 저장된 ID의 유료 결과를 대체로 잃지 않습니다. 결과 URL은 임시라 성공 즉시 저장해야 합니다. 확인한 Orux API에는 콜백이 없어 조회로 완료를 확인합니다.

고정 첫 프레임은input에"first_frame_url": "https://example.com/desk.jpg"를 추가하고 프롬프트에@first_frame을 넣으세요.

같은 프롬프트, 서로 다른 두 장면

대량 생성 전에 실제 결과를 보세요. 모델 페이지의 기존 사례이며 이 글의 새 생성이 아닙니다. 둘 다 같은 프롬프트와 3 초·720p·16:9·참조 없음 설정입니다. 파일은 1280×720, 약 3.04초이고 둘 다 오디오 트랙을 포함합니다.

Kling 4.0 기존 사례 A “Cinematic camera”: 아침 햇빛 속 나무 책상과 도자기 머그
Kling 4.0 기존 사례 B “Light on the desk”: 같은 프롬프트의 다른 머그 장면

원본 프롬프트:

텍스트
A slow cinematic camera push towards a ceramic mug on a wooden desk in soft morning light. No people, no text.

약 1초 지점에서 A는 높고 입구가 좁은 머그, B는 둥글며 테두리와 손잡이 비율도 다릅니다. 나뭇결·빛도 다릅니다.“도자기 머그”는 상품이 아닌 범주라 모델이 외형을 정합니다. 사례 이름은 라벨일 뿐 키프레임 대 참조 모드 통제 실험이 아닙니다. 실제 상품은image_urls나elements로 주고 외형·표식을 먼저 확인하세요.

두 테이크 중 선택할 때 세 가지를 봅니다.

  • 구도: 제목·로고 위치를 먼저 정하고 전체 가로 영상뿐 아니라 최종 자르기에서 공간을 확인합니다.
  • 연속성: 전체 재생 중 테두리·손잡이·나뭇결을 봅니다. 한 장의 스틸은 시간적 안정성을 증명하지 않습니다.
  • 연결되는 결말: 엔드카드나 다음 장면이 있다면 시작만 보지 말고 마지막 프레임의 유지·전환 가능성을 봅니다.

반복 시 길이·비율을 고정하고 한 번에 지시 하나만 바꿉니다. 카메라를 먼저, 조명은 다른 회차에서 바꾸세요. 두 사례로 성공률을 알 수는 없고 같은 입력도 눈에 띄게 달라질 수 있음을 보여 줍니다.

비용 관리

  • 720p·3~5초로 초안을 만드세요. 3초 720p는 128.25 Credits, 30초 1080p는 1,912.5로 약 15배입니다.
  • 상품·인물 디자인은 먼저 정지 이미지로 정해 영상 탐색을 줄이세요. 해당 이미지 모델 요금은 별도 확인합니다.
  • 최종 테이크에서만 1080p로 올립니다. 같은 모델에서는 해상도와 길이가 견적을 정합니다.
  • 단순 텍스트 영상은 v3/v2.6 을 고려하세요. 프레임·참조·15초 초과가 필요 없으면 v3 std 약 20 Credits/초는 4.0 절반 미만입니다.
  • 작업 ID를 저장해 중복 제출로 인한 회피 가능한 비용을 줄이세요.
  • 실패·만료 시도는 무료지만 재시도가 성공하면 정상 과금합니다. 성공 작업 재제출도 별도 과금입니다.

FAQ

Kling 4.0의 초당 가격은요?

2026-10-29 Orux 요금은 720p42.75 Credits(약 $0.214), 1080p63.75(약 $0.319)/초이며 5초 720p는 213.75 Credits(약 $1.07)입니다. 2026-11-01 직접 확인한 fal은 $0.157/$0.235/초여서 Orux가 약 36% 높습니다.

길이와 해상도 제한은요?

Orux는 정수 3~30초, 720p/1080p 와auto·16:9·9:16·1:1·21:9 비율을 받습니다. 길이를 지정해야 하고 자동 길이·영상 참조는 아직 없습니다.

Kling 4.0 도 음성을 생성하나요?

두 사례에 오디오 트랙이 있고 요청은 이름 있는voices를 최대 3개 받습니다. 별도 음성 요율 없이 해상도만 초당 가격을 바꿉니다. 반면 v3 std는 소리를 켜면 약 20에서 30 Credits/초로 오릅니다.

Kling 4.0과 v3 중 무엇을 쓰나요?

15초 이하 단순 텍스트 영상은 v3 std 약 20 Credits/초를 고려하세요. 첫·마지막 프레임, 키프레임, 참조 이미지, 이름 있는 피사체 또는 15초 초과가 필요하면 4.0입니다. 통제된 품질 비교는 하지 않았습니다.

실패한 영상도 과금하나요?

아니요.SUCCESS만 과금하며FAILED/EXPIRED는 무료입니다. 성공한 새 재시도는 과금합니다. 제출 직후 ID 저장으로 중복 위험을 줄이되 수락부터 저장 전 구간에는 추가 멱등성 대책이 필요합니다.

출처와 다음 단계

Kling 4.0 페이지에서 사례를 재생하고 설정을 불러오세요. 템플릿 로드만으로 유료 생성하지 않습니다. Orux가격 원 확인일 2026-10-29. 과거 자료: AIReiter, LLMReference. fal 1 차 자료는 가격 절의 링크를 2026-11-01 재확인했습니다. Orux가격, 작업 API 문서.

Orux AI에서 Kling 4.0 사용해 보기모델 페이지에서 온라인으로 실행하고 가격과 API 예시를 확인하세요.모델 열기Orux AI에서 Kling v3 사용해 보기모델 페이지에서 온라인으로 실행하고 가격과 API 예시를 확인하세요.모델 열기Orux AI에서 Kling v2.6 사용해 보기모델 페이지에서 온라인으로 실행하고 가격과 API 예시를 확인하세요.모델 열기

하나의 API로 이 모델들을 사용하세요

채팅·이미지·비디오·오디오 모델을 지원하는 OpenAI 호환 API이며 Credits로 과금됩니다.