HappyHorse API
Accès API HappyHorse pour la génération de texte, image et édition vidéo avec sortie 720p/1080p et clips guidés par personnage.
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/happyhorse/image_to_video \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "happyhorse-text-to-video",
"image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
"prompt": "Générez un clip cinématographique 1080p de 5 secondes d'un cheval en papier galopant à travers une ville miniature en carton la nuit."
}'import { HappyhorseClient } from "@runapi.ai/happyhorse";
const client = new HappyhorseClient();
const result = await client.imageToVideo.run({
model: "happyhorse-text-to-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "Générez un clip cinématographique 1080p de 5 secondes d'un cheval en papier galopant à travers une ville miniature en carton la nuit.",
});<?php
require __DIR__ . "/vendor/autoload.php";
use RunApi\Happyhorse\HappyhorseClient;
$client = new HappyhorseClient();
$result = $client->imageToVideo->run([
'model' => 'happyhorse-text-to-video',
'image_url' => 'https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg',
'prompt' => 'Générez un clip cinématographique 1080p de 5 secondes d\'un cheval en papier galopant à travers une ville miniature en carton la nuit.',
]);require "runapi/happyhorse"
client = RunApi::Happyhorse::Client.new
result = client.image_to_video.run(
model: "happyhorse-text-to-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "Générez un clip cinématographique 1080p de 5 secondes d'un cheval en papier galopant à travers une ville miniature en carton la nuit."
)npx skills add runapi-ai/happyhorse -g# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp
# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents
# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursorHappyHorse crée des clips texte, image et édition vidéo avec sortie 720p ou 1080p sélectionnable, contrôle de graine déterministe, guidage d'image de première frame, guidage par images de référence ordonnées pour le modèle de personnage et instructions d'édition de vidéo source.
- Variantes de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
- API key unifiée
- Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
- Les générations échouées ne sont pas facturées
Variantes
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| happyhorse-1.0-i2v | second | $0.410 | Voir → |
| happyhorse-1.0-r2v | second | $0.410 | Voir → |
| happyhorse-1.0-t2v | second | $0.410 | Voir → |
| happyhorse-character | second | $0.410 | Voir → |
| happyhorse-edit-video | second | $0.480 | Voir → |
| happyhorse-image-to-video | second | $0.410 | Voir → |
| happyhorse-text-to-video | second | $0.410 | Voir → |
Installez le skill HappyHorse pour développer des apps
Chargez les docs du modèle, les schémas, les notes de tarifs et les étapes de setup dans votre workspace de code.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/happyhorse -gInstall the HappyHorse skill for this app: 1. Add runapi-ai/happyhorse with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
Construire avec ce model skill
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.
S'authentifier une fois
Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.
Installer le skill
Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.
Recevoir la sortie
Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.
Où utiliser HappyHorse
HappyHorse appartient au catalogue Alibaba sur RunAPI et expose les capacités canoniques texte-vers-vidéo, image-vers-vidéo et édition vidéo sur les surfaces API, SDK, CLI, Bruno et docs.
Pourquoi utiliser HappyHorse via RunAPI
Une API key
Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.
Prêt pour les skills
Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.
Facturation prévisible
Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.
Questions fréquentes
Que peut créer HappyHorse ?
HappyHorse propose texte-vers-vidéo depuis un prompt, texte-vers-vidéo guidé par personnage depuis un prompt plus des images de référence ordonnées, image-vers-vidéo depuis une image de première frame, et édition vidéo depuis un clip source.
Quelles résolutions HappyHorse supporte-t-il ?
Tous les endpoints vidéo HappyHorse supportent la sortie 720p et 1080p. 1080p est la valeur par défaut, tandis que 720p est utile pour les drafts et les clips pour réseaux sociaux.
Quelle durée les vidéos HappyHorse peuvent-elles avoir ?
Les endpoints de génération vidéo HappyHorse supportent des durées entières de 3 à 15 secondes, tandis que l'édition vidéo accepte une vidéo source de 3 à 60 secondes.
Comment l'image-vers-vidéo utilise-t-elle l'image d'entrée ?
L'image-vers-vidéo accepte exactement une URL d'image publique et la traite comme la première frame avant de générer le mouvement depuis le prompt et les paramètres.
Comment le modèle de personnage utilise-t-il les images de référence ?
Le modèle de personnage accepte 1 à 9 URLs d'images publiques sur l'endpoint texte-vers-vidéo ; leur ordre correspond à character1, character2 et aux références ultérieures dans le prompt.
Comment l'édition vidéo utilise-t-elle la vidéo source ?
L'édition vidéo accepte une vidéo source MP4 ou MOV publique, une instruction d'édition et jusqu'à 5 images de référence optionnelles.
Puis-je reproduire un résultat HappyHorse ?
Vous pouvez passer une graine pour rendre la génération plus déterministe avec le même prompt, les mêmes médias et la même résolution.
Comment appeler ce modèle ?
Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.
Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?
Les générations échouées ne sont pas facturées
Puis-je l'appeler depuis mon application ?
Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.