지능 지수
88.6 #24
AAQI 88.0
출력 속도
25 t/s
ITL 40.0 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.1 /1M
입력 $0.1/M · 출력 $0.1/M
컨텍스트
64K
≈ A4 160페이지 · 최대 출력 2,048
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Kling 3.0 Pro
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- Beats Veo/Seedance-class rivals in blind professional evals
- Strong physics — cloth, fluids, collisions stay coherent
- Excellent image-to-video identity retention
주의할 점
- No native audio track — pair with a TTS/score pipeline
- Queue latency on long 1080p generations
- English prompt adherence weaker than Chinese
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
KLING_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl -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.
공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 10월 1일
아키텍처
Kling 3.0 — diffusion-transformer video model
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
64,000 tokens
최대 출력
2,048 tokens
모달리티
text + video
캐시 가격
읽기 $0.02 · 쓰기 $0.1 /1M
추론
—
입력 가격
$0.1/M
출력 가격
$0.1/M
출력 속도
25 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 5일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
Loading badge markdown...BibTeX
@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}
}점수 배지 삽입
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미리보기
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Kling 3.0 Pro의 주요 대체 모델.