Perché gli SDK RunAPI sono specifici per modello?

I pacchetti specifici dei modelli riducono le dipendenze dell’applicazione e rendono i campi di richiesta più comprensibili. Un’app video può installare Kling o Seedance, un’app musicale Suno e un backend multimodale può aggiungere pacchetti quando vengono introdotti nuovi flussi di lavoro.

Quanti modelli copre il contratto SDK?

Il contratto esportato attuale copre 251 ID pubblici dei modelli e 132 operazioni di richiesta. Viene generato dal catalogo RunAPI e mantiene allineati esempi SDK, metadati CLI e documentazione API.

Le chiamate SDK usano una chiave API diversa?

No. Le chiamate SDK usano la stessa chiave API RunAPI di REST, CLI, MCP e competenze degli agenti. Memorizzala in RUNAPI_API_KEY oppure passala tramite il gestore dei segreti del deployment anziché inserirla direttamente nel codice sorgente.

Posso usare i webhook con il SDK?

Sì. Le attività create dal SDK seguono lo stesso ciclo di vita delle richieste REST. Puoi interrogarne lo stato da un worker oppure configurare un callback affinché RunAPI invii al backend il payload finale dell’attività.

Dove posso controllare i prezzi prima di usare un SDK?

Consulta il catalogo dei modelli e la pagina dei prezzi prima di integrare un modello. La documentazione SDK rimanda alle pagine dei modelli per verificare l’unità di fatturazione corrente, la struttura degli endpoint e gli ID supportati senza copiare i prezzi nel codice.

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SDK

SDK ufficiali per ogni linguaggio di programmazione

Client con sicurezza dei tipi per Python, Node.js, Go, Ruby, Java e PHP. Polling delle attività asincrone, helper per webhook e tentativi automatici integrati.

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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"
]);

Gli SDK specifici dei modelli condividono lo stesso oggetto attività, l’autenticazione, la gestione degli errori e i link ai prezzi.

HOW IT WORKS

Come chiamare un modello IA con un SDK 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"
]);

Creato per ogni stack

Applicazioni web

Aggiungi la generazione AI alla tua app con poche righe di codice. Gli helper webhook gestiscono la consegna asincrona.

Servizi backend

Elabora richieste di generazione su larga scala. Retry e limitazione della frequenza integrati mantengono affidabile il servizio.

Pipeline di dati

Genera dati di addestramento, arricchisci dataset o crea media sintetici come parte della pipeline ML.

Perché gli sviluppatori scelgono gli SDK RunAPI

OpenAI-Compatible

Sostituzione immediata. Cambia l’URL di base e mantieni il codice esistente.

Full Type Safety

Tipi TypeScript e Python per ogni modello, endpoint e parametro.

Async & Streaming

Supporto nativo per async/await e streaming SSE in tutti i linguaggi supportati.

RunAPI SDK questions

RunAPI mantiene SDK specifici per modello per Python, Node.js, PHP, Java, Ruby e Go. I pacchetti PHP sono pubblicati su Packagist e possono essere installati con Composer. Ogni pacchetto si rivolge a una famiglia di modelli, mentre l’API REST resta disponibile per Elixir, .NET e qualsiasi ambiente in grado di inviare richieste HTTPS.