¿Por qué los SDK de RunAPI son específicos de cada modelo?

Los paquetes específicos de cada modelo reducen las dependencias de la aplicación y facilitan la comprensión de los campos de solicitud. Una aplicación de vídeo puede instalar Kling o Seedance, una de música puede instalar Suno y un backend multimodal puede añadir paquetes a medida que se incorporan nuevos flujos de trabajo.

¿Cuántos modelos cubre el contrato del SDK?

El contrato exportado actual cubre 251 identificadores públicos de modelos y 132 operaciones de solicitud. Se genera a partir del catálogo de RunAPI y mantiene alineados los ejemplos del SDK, los metadatos de la CLI y la documentación de la API.

¿Las llamadas del SDK utilizan una clave API diferente?

No. Las llamadas del SDK utilizan la misma clave API de RunAPI que REST, CLI, MCP y las habilidades de agentes. Guárdala en RUNAPI_API_KEY o pásala mediante el gestor de secretos de tu despliegue en vez de incluirla directamente en el código fuente.

¿Puedo utilizar webhooks con el SDK?

Sí. Las tareas creadas con el SDK utilizan el mismo ciclo de vida que las solicitudes REST. Puedes consultar el estado desde un proceso de trabajo o configurar devoluciones de llamada para que RunAPI envíe a tu backend los datos finales de la tarea.

¿Dónde debo consultar los precios antes de utilizar un SDK?

Consulta el catálogo de modelos y la página de precios antes de integrar un modelo. La documentación del SDK enlaza a las páginas de los modelos para comprobar la unidad de facturación actual, la estructura del endpoint y los identificadores admitidos sin copiar precios en el código.

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SDK

SDK oficiales para cada lenguaje de programación

Clientes con seguridad de tipos para Python, Node.js, Go, Ruby, Java y PHP. Consultas de estado de tareas asíncronas, asistentes de webhooks y reintentos automáticos integrados.

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Python · Node.js · PHP · Java · Ruby · Go · REST-compatible

INSTALL npm install @runapi.ai/kling npm

import { KlingClient } from "@runapi.ai/kling";

const client = new KlingClient({ apiKey: process.env.RUNAPI_API_KEY });
const task = await client.textToVideo.create({
  "model": "kling-v3-turbo-text-to-video",
  "prompt": "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  "duration_seconds": 5,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "output_resolution": "720p"
});

INSTALL pip install runapi-kling PyPI

import os
from runapi.kling import KlingClient

client = KlingClient(api_key=os.environ["RUNAPI_API_KEY"])
task = client.text_to_video.create(
  model="kling-v3-turbo-text-to-video",
  prompt="A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  duration_seconds=5,
  aspect_ratio="16:9",
  output_resolution="720p"
)

INSTALL go get github.com/runapi-ai/kling-sdk/go@latest Go modules

package main

import (
  "context"
  "log"
  "os"

  "github.com/runapi-ai/core-sdk/go/option"
  kling "github.com/runapi-ai/kling-sdk/go/kling"
)

func main() {
  client, err := kling.NewClient(option.WithAPIKey(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

  task, err := client.TextToVideo.Create(context.Background(), kling.TextToVideoParams{
    Model: kling.TextToVideoModel("kling-v3-turbo-text-to-video"),
    Prompt: "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
    DurationSeconds: 5,
    AspectRatio: "16:9",
    OutputResolution: kling.KlingTextToVideoOutputResolution("720p"),
  })
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  _ = task
}

INSTALL gem install runapi-kling RubyGems

require "runapi/kling"

client = RunApi::Kling::Client.new(api_key: ENV.fetch("RUNAPI_API_KEY"))
task = client.text_to_video.create(
  model: "kling-v3-turbo-text-to-video",
  prompt: "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  duration_seconds: 5,
  aspect_ratio: "16:9",
  output_resolution: "720p"
)

INSTALL implementation("ai.runapi:runapi-kling") Maven

import ai.runapi.kling.KlingClient;
import ai.runapi.kling.types.TextToVideoParams;
import ai.runapi.core.polling.TaskCreateResponse;

public final class Example {
  public static void main(String[] args) {
    KlingClient client = KlingClient.builder()
        .apiKey(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"))
        .build();
    TaskCreateResponse task = client.textToVideo().create(
        TextToVideoParams.builder()
        .model("kling-v3-turbo-text-to-video")
        .prompt("A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise")
        .durationSeconds(5)
        .aspectRatio("16:9")
        .outputResolution("720p")
            .build()
    );
  }
}

INSTALL composer require runapi-ai/kling Packagist

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use RunApi\Core\ClientOptions;
use RunApi\Kling\KlingClient;

$client = new KlingClient(new ClientOptions(apiKey: getenv('RUNAPI_API_KEY')));
$task = $client->textToVideo->create([
  "model" => "kling-v3-turbo-text-to-video",
  "prompt" => "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  "duration_seconds" => 5,
  "aspect_ratio" => "16:9",
  "output_resolution" => "720p"
]);

Los SDK específicos de cada modelo comparten el mismo objeto de tarea, autenticación, gestión de errores y enlaces de precios.

HOW IT WORKS

Cómo llamar a un modelo de IA con un SDK de RunAPI

import { KlingClient } from "@runapi.ai/kling";

const client = new KlingClient({ apiKey: process.env.RUNAPI_API_KEY });
const task = await client.textToVideo.create({
  "model": "kling-v3-turbo-text-to-video",
  "prompt": "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  "duration_seconds": 5,
  "aspect_ratio": "16:9",
  "output_resolution": "720p"
});

import os
from runapi.kling import KlingClient

client = KlingClient(api_key=os.environ["RUNAPI_API_KEY"])
task = client.text_to_video.create(
  model="kling-v3-turbo-text-to-video",
  prompt="A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  duration_seconds=5,
  aspect_ratio="16:9",
  output_resolution="720p"
)

package main

import (
  "context"
  "log"
  "os"

  "github.com/runapi-ai/core-sdk/go/option"
  kling "github.com/runapi-ai/kling-sdk/go/kling"
)

func main() {
  client, err := kling.NewClient(option.WithAPIKey(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

  task, err := client.TextToVideo.Create(context.Background(), kling.TextToVideoParams{
    Model: kling.TextToVideoModel("kling-v3-turbo-text-to-video"),
    Prompt: "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
    DurationSeconds: 5,
    AspectRatio: "16:9",
    OutputResolution: kling.KlingTextToVideoOutputResolution("720p"),
  })
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  _ = task
}

require "runapi/kling"

client = RunApi::Kling::Client.new(api_key: ENV.fetch("RUNAPI_API_KEY"))
task = client.text_to_video.create(
  model: "kling-v3-turbo-text-to-video",
  prompt: "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  duration_seconds: 5,
  aspect_ratio: "16:9",
  output_resolution: "720p"
)

import ai.runapi.kling.KlingClient;
import ai.runapi.kling.types.TextToVideoParams;
import ai.runapi.core.polling.TaskCreateResponse;

public final class Example {
  public static void main(String[] args) {
    KlingClient client = KlingClient.builder()
        .apiKey(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"))
        .build();
    TaskCreateResponse task = client.textToVideo().create(
        TextToVideoParams.builder()
        .model("kling-v3-turbo-text-to-video")
        .prompt("A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise")
        .durationSeconds(5)
        .aspectRatio("16:9")
        .outputResolution("720p")
            .build()
    );
  }
}

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use RunApi\Core\ClientOptions;
use RunApi\Kling\KlingClient;

$client = new KlingClient(new ClientOptions(apiKey: getenv('RUNAPI_API_KEY')));
$task = $client->textToVideo->create([
  "model" => "kling-v3-turbo-text-to-video",
  "prompt" => "A paper kite flying above a quiet coastal town at sunrise",
  "duration_seconds" => 5,
  "aspect_ratio" => "16:9",
  "output_resolution" => "720p"
]);

Diseñado para cada stack

Aplicaciones web

Añade generación con IA a tu aplicación con unas pocas líneas de código. Los helpers de webhook gestionan la entrega asíncrona.

Servicios backend

Procesa solicitudes de generación a escala. Los reintentos y el control de tasa integrados mantienen tu servicio fiable.

Pipelines de datos

Genera datos de entrenamiento, amplía conjuntos de datos o crea medios sintéticos como parte de tu pipeline de ML.

Por qué los desarrolladores eligen los SDK de RunAPI

OpenAI-Compatible

Sustitución directa. Cambia la URL base y conserva tu código actual.

Full Type Safety

Tipos de TypeScript y Python para cada modelo, endpoint y parámetro.

Async & Streaming

Compatibilidad nativa con async/await y transmisión SSE en todos los lenguajes admitidos.

RunAPI SDK questions

RunAPI mantiene SDK específicos de modelos para Python, Node.js, PHP, Java, Ruby y Go. Los paquetes de PHP se publican en Packagist y se pueden instalar con Composer. Cada paquete está dedicado a una familia de modelos, mientras que la API REST sigue disponible para Elixir, .NET y cualquier entorno de ejecución capaz de enviar solicitudes HTTPS.