Kwai
Kling 3.0 Pro
Advanced generative video architecture with physical simulation consistency, multi-angle camera trajectory, and 4K temporal coherence.
知能指数
88.6 #24
AAQI 88.0
出力速度
25 t/s
ITL 40.0 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.1 /1M
入力 $0.1/M · 出力 $0.1/M
コンテキスト
64K
約 160 枚のA4ページ · 最大出力 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kling 3.0 Pro
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- Beats Veo/Seedance-class rivals in blind professional evals
- Strong physics — cloth, fluids, collisions stay coherent
- Excellent image-to-video identity retention
注意すべきトレードオフ
- No native audio track — pair with a TTS/score pipeline
- Queue latency on long 1080p generations
- English prompt adherence weaker than Chinese
キラーユースケース
UGC ad clips
Short-form product and lifestyle ads at scale.
Previz & storyboards
Animated storyboards with consistent characters.
Product demos
Motion shots from a single reference image.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
KLING_API_KEY を設定 — APIキーを取得curl -X POST "https://api.klingai.com/v1/videos/text2video" \
-H "Authorization: Bearer $KLING_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "kling-v3-0-pro",
"prompt": "A drone shot gliding over a rainy neon city at night",
"duration": "5",
"aspect_ratio": "16:9"
}'import os, requests
resp = requests.post(
"https://api.klingai.com/v1/videos/text2video",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KLING_API_KEY']}"},
json={
"model_name": "kling-v3-0-pro",
"prompt": "A drone shot gliding over a rainy neon city at night",
"duration": "5",
"aspect_ratio": "16:9",
},
)
print(resp.json()["data"]["task_id"]) # poll until doneconst res = await fetch("https://api.klingai.com/v1/videos/text2video", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.KLING_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
model_name: "kling-v3-0-pro",
prompt: "A drone shot gliding over a rainy neon city at night",
duration: "5",
aspect_ratio: "16:9",
}),
});
console.log((await res.json()).data.task_id); // poll until doneAsync video API — submit a task, then poll the task_id until the clip is ready.
公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
Kling 3.0 — diffusion-transformer video model
- Physical-simulation consistency across frames
- Multi-angle camera coherence and motion control
- Pro tier: 1080p output with multi-shot control
- Text-to-video and image-to-video pipelines
リリース日
2026年10月1日
アーキテクチャ
Kling 3.0 — diffusion-transformer video model
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
64,000 tokens
最大出力
2,048 tokens
モダリティ
text + video
キャッシュ料金
読み取り $0.02 · 書き込み $0.1 /1M
推論
—
入力価格
$0.1/M
出力価格
$0.1/M
出力速度
25 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月5日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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@misc{llmpodium2026kling30pro,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Kling 3.0 Pro},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/kling-3-0-pro}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Kling 3.0 Pro の最適な代替モデル。