Hailuo 02는 텍스트 기반 장면, 이미지 애니메이션, 첫 프레임과 마지막 프레임 워크플로를 위한 MiniMax의 영상 모델입니다. 글로 쓴 제작 지시가 피사체, 행동, 카메라를 설명하고, 제공된 프레임 이미지는 시각적 시작점이나 전환의 도착점을 정할 수 있습니다. 이미 가진 자료와 제어해야 하는 장면 부분에 맞춰 생성 모드를 선택하세요.
텍스트 영상 생성에서는 분명한 배경과 시점에서 일관된 행동을 설명합니다. 작은 돛단배가 부두 옆을 지나고 카메라가 해안에서 따라가는 장면을 예로 들 수 있습니다. 무엇이 움직이는지, 어떤 세부 사항이 계속 보여야 하는지, 장면이 어떻게 끝나는지 명시하세요. 서로 무관한 시각적 특성 목록 대신 관찰할 수 있는 사건에 제작 지시를 집중합니다.
이미지 영상 생성에서는 의도한 피사체와 프레이밍이 이미 설정된 첫 프레임을 준비합니다. 개발사는 20 MB 미만, 짧은 변이 300픽셀 초과, 가로세로비가 2:5에서 5:2 사이인 JPG, JPEG, PNG, WebP 이미지를 받습니다. 중요한 윤곽과 특징이 보이는 이미지를 사용한 뒤, 그 이미지에서 전개될 움직임을 설명하세요.
Hailuo 02에는 문서화된 첫 프레임과 마지막 프레임 모드도 있습니다. 이미지 두 장을 하나의 시퀀스에서 의도한 시작 및 끝 상태로 준비하고, 그 사이에서 장면이 어떻게 움직이는지 설명합니다. 첫 프레임이 프레이밍을 정하며, 개발사는 크기가 다른 마지막 프레임을 첫 프레임에 맞춰 자른다고 밝힙니다. 전환 내내 피사체가 보여야 한다면 이미지들의 구도를 미리 맞추세요.
프롬프트는 최대 2,000자를 포함할 수 있습니다. Hailuo 02는 push, pull, truck, pan, pedestal, tilt, zoom, tracking, 고정 장면을 포함한 괄호형 카메라 명령을 지원합니다. 같은 괄호에 함께 넣은 명령은 동시 움직임을 요청하고, 설명의 서로 다른 위치에 넣은 명령은 순차 움직임을 요청합니다. 개발사는 세 가지가 넘는 움직임을 결합하지 않도록 권장하므로, 피사체를 더 알아보기 쉽게 하는 카메라 동작을 선택하세요.
길이와 해상도는 모드에 연결됩니다. 텍스트 영상 생성에는 768P에서 여섯 초 또는 열 초, 1080P에서 여섯 초가 문서화되어 있습니다. 이미지 영상 생성에는 512P에서 여섯 초 또는 열 초도 문서화되어 있습니다. 첫 프레임과 마지막 프레임 워크플로는 768P에서 여섯 초 또는 열 초, 1080P에서 여섯 초를 문서화합니다. 한 모드의 해상도 선택지를 모든 다른 모드에 옮겨 적용하지 말고, 해당 장면에서 지원되는 조합을 선택하세요.
자동 프롬프트 최적화는 문서화된 제어 항목이며, 개발사의 워크플로에서 기본으로 활성화됩니다. 다시 쓴 제작 지시는 모델이 받는 내용을 바꾸므로, 버전을 비교할 때 해당 설정을 유지하세요. 수정이 필요한 행동이나 프레이밍을 대상으로 삼을 수 있도록 정확한 텍스트, 참조 프레임, 선택한 출력 설정을 생성된 클립과 함께 보존합니다.
완성된 전체 시퀀스의 시작 구도, 피사체 연속성, 행동 타이밍, 마지막 프레임을 검토합니다. 전환에서는 양 끝과 그 사이 움직임을 모두 확인하세요. 실제 영상을 프롬프트 및 참조와 함께 편집용으로 저장하고, 다음 수정에서 가려진 세부 사항, 갑작스러운 카메라 이동, 너무 일찍 도착하는 끝맺음 같은 구체적인 시각적 문제를 해결합니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Hailuo 02는 텍스트 기반 장면, 이미지 애니메이션, 첫 프레임과 마지막 프레임 워크플로를 위한 MiniMax의 영상 모델입니다. 글로 쓴 제작 지시가 피사체, 행동, 카메라를 설명하고, 제공된 프레임 이미지는 시각적 시작점이나 전환의 도착점을 정할 수 있습니다. 이미 가진 자료와 제어해야 하는 장면 부분에 맞춰 생성 모드를 선택하세요.
텍스트 영상 생성에서는 분명한 배경과 시점에서 일관된 행동을 설명합니다. 작은 돛단배가 부두 옆을 지나고 카메라가 해안에서 따라가는 장면을 예로 들 수 있습니다. 무엇이 움직이는지, 어떤 세부 사항이 계속 보여야 하는지, 장면이 어떻게 끝나는지 명시하세요. 서로 무관한 시각적 특성 목록 대신 관찰할 수 있는 사건에 제작 지시를 집중합니다.
이미지 영상 생성에서는 의도한 피사체와 프레이밍이 이미 설정된 첫 프레임을 준비합니다. 개발사는 20 MB 미만, 짧은 변이 300픽셀 초과, 가로세로비가 2:5에서 5:2 사이인 JPG, JPEG, PNG, WebP 이미지를 받습니다. 중요한 윤곽과 특징이 보이는 이미지를 사용한 뒤, 그 이미지에서 전개될 움직임을 설명하세요.
Hailuo 02에는 문서화된 첫 프레임과 마지막 프레임 모드도 있습니다. 이미지 두 장을 하나의 시퀀스에서 의도한 시작 및 끝 상태로 준비하고, 그 사이에서 장면이 어떻게 움직이는지 설명합니다. 첫 프레임이 프레이밍을 정하며, 개발사는 크기가 다른 마지막 프레임을 첫 프레임에 맞춰 자른다고 밝힙니다. 전환 내내 피사체가 보여야 한다면 이미지들의 구도를 미리 맞추세요.
프롬프트는 최대 2,000자를 포함할 수 있습니다. Hailuo 02는 push, pull, truck, pan, pedestal, tilt, zoom, tracking, 고정 장면을 포함한 괄호형 카메라 명령을 지원합니다. 같은 괄호에 함께 넣은 명령은 동시 움직임을 요청하고, 설명의 서로 다른 위치에 넣은 명령은 순차 움직임을 요청합니다. 개발사는 세 가지가 넘는 움직임을 결합하지 않도록 권장하므로, 피사체를 더 알아보기 쉽게 하는 카메라 동작을 선택하세요.
길이와 해상도는 모드에 연결됩니다. 텍스트 영상 생성에는 768P에서 여섯 초 또는 열 초, 1080P에서 여섯 초가 문서화되어 있습니다. 이미지 영상 생성에는 512P에서 여섯 초 또는 열 초도 문서화되어 있습니다. 첫 프레임과 마지막 프레임 워크플로는 768P에서 여섯 초 또는 열 초, 1080P에서 여섯 초를 문서화합니다. 한 모드의 해상도 선택지를 모든 다른 모드에 옮겨 적용하지 말고, 해당 장면에서 지원되는 조합을 선택하세요.
자동 프롬프트 최적화는 문서화된 제어 항목이며, 개발사의 워크플로에서 기본으로 활성화됩니다. 다시 쓴 제작 지시는 모델이 받는 내용을 바꾸므로, 버전을 비교할 때 해당 설정을 유지하세요. 수정이 필요한 행동이나 프레이밍을 대상으로 삼을 수 있도록 정확한 텍스트, 참조 프레임, 선택한 출력 설정을 생성된 클립과 함께 보존합니다.
완성된 전체 시퀀스의 시작 구도, 피사체 연속성, 행동 타이밍, 마지막 프레임을 검토합니다. 전환에서는 양 끝과 그 사이 움직임을 모두 확인하세요. 실제 영상을 프롬프트 및 참조와 함께 편집용으로 저장하고, 다음 수정에서 가려진 세부 사항, 갑작스러운 카메라 이동, 너무 일찍 도착하는 끝맺음 같은 구체적인 시각적 문제를 해결합니다.
POST /v1/videostext, imagevideo| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 minimaxi-hailuo-02 조건: 정확한 Ailoot 모델 선택자를 사용하세요. | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 조건: 장면과 움직임을 설명하세요. | 기본값— |
필드duration | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 6, 10 조건: 나열된 길이 값 중 하나를 전송하세요. 기본값은 명시하지 않습니다. | 기본값— |
필드end_image | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 끝 프레임은 지원되는 이미지 입력 모드에서만 적용됩니다. | 기본값— |
필드image | 유형string or array<string> | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제로 공개 접근 가능한 이미지 URL 또는 base64 이미지 문자열을 사용하세요. 여기서는 최대 이미지 수를 명시하지 않습니다. | 기본값— |
필드resolution | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 512P, 768P, 1080P 조건: 나열된 해상도 값 중 하나를 전송하세요. 기본값은 명시하지 않습니다. | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional | 명세duration, end_image, image, resolution |
매개변수material_types | 명세text, image |
매개변수conditions | 명세정확한 Ailoot 모델 선택자를 사용하세요., 장면과 움직임을 설명하세요., 나열된 길이 값 중 하나를 전송하세요. 기본값은 명시하지 않습니다., 끝 프레임은 지원되는 이미지 입력 모드에서만 적용됩니다., 실제로 공개 접근 가능한 이미지 URL 또는 base64 이미지 문자열을 사용하세요. 여기서는 최대 이미지 수를 명시하지 않습니다., 나열된 해상도 값 중 하나를 전송하세요. 기본값은 명시하지 않습니다. |
메서드 별칭: /v1/videos/generations
수명 주기: submit_once_poll_original
GET /v1/videos/{request_id}
GET /v1/videos/generations/{request_id}
GET /v1/videos/{request_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 예측 수량 | 요금 |
|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 예측 수량— | 요금 입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 |
| 설정예상 생성 비용 | 요금표— | 예측 수량1회 생성 예상치 | 요금 출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $0.2 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n "model": "minimaxi-hailuo-02",\n "prompt": "A cat is walking on grass."\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/videos \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Create once; retain id, polling_url, original task identifiers and every header.\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_STATUS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nu=urljoin("https://api.ailoot.ai",r["polling_url"])\np=urlsplit(u)\nif p.scheme!="https" or p.netloc!="api.ailoot.ai" or p.username or p.password:\n raise SystemExit("Unexpected returned polling URL; preserve the response")\nsubprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)\n# Read this same original polling_url again while pending.\n# Preserve unknown/result_pending_check; do not repeat creation.\nPY_STATUS\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_ASSETS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("status.json").read_text())\nroles={}\ndef visit(v,path=""):\n if isinstance(v,dict):\n for k,x in v.items(): visit(x,path+"/"+k)\n elif isinstance(v,list):\n for i,x in enumerate(v): visit(x,path+"/"+str(i))\n elif isinstance(v,str):\n u=urljoin("https://api.ailoot.ai",v); p=urlsplit(u)\n if p.scheme=="https" and p.netloc=="api.ailoot.ai" and not p.username and not p.password and p.path.startswith("/v1/media/assets/") and p.path.endswith("/content"):\n roles.setdefault(u,[]).append(path)\nvisit(r)\nif not roles: raise SystemExit("No completed owned assets; retain the original status")\nmanifest=[]\nfor i,(u,paths) in enumerate(roles.items()):\n target=Path(f"asset-{i}.bin")\n subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-o",str(target)],check=True)\n raw=target.read_bytes()\n if not raw: raise SystemExit("Empty asset; retain original status and metadata")\n ext="glb" if raw[:4]==b"glTF" else "png" if raw[:8]==b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n" else "jpg" if raw[:3]==b"\\xff\\xd8\\xff" else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "mp4" if raw[4:8]==b"ftyp" else "bin"\n name=f"asset-{i}.{ext}"\n if target.name!=name: target.rename(name)\n manifest.append({"file":name,"response_paths":paths,"bytes":len(raw)})\nPath("asset-manifest.json").write_text(json.dumps(manifest,indent=2))\nprint("Saved",len(manifest),"unique owned assets; every response role retained")\nPY_ASSETS\nGET /v1/videos/{request_id}GET /v1/videos/generations/{request_id}GET /v1/videos/{request_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 모든 동영상과 반환된 파일을 저장하고, 실제로 반환된 모든 자산 URL에서 가져오세요.
응답과 헤더 전체, 원래 식별자, 모든 실제 출력 및 모든 사용량/회계 필드를 보존하세요. 고유한 소유 자산을 각각 저장하고 해당 자산을 가리키는 모든 역할을 유지하세요.
반환된 공개 작업 또는 연산 id와 모든 헤더를 보존하세요. 원래 작업만 조회하세요. unknown 또는 result_pending_check는 새로운 생성을 허용하는 근거가 되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드polling_url | 유형string |
필드provider_task_id | 유형string |
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필드status | 유형string |
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Ailoot Ultra minimaxi-hailuo-02
/v1/videos/generations