1つの API key
モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。
RunAPIのモデルスキル、統合認証、従量課金制の料金でGrok Imagine Video APIを利用できます。
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/grok_imagine/image_to_video \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "grok-imagine-image-to-video",
"image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
"prompt": "このモデルで本番向けの結果を作成してください。"
}'
import { GrokImagineClient } from "@runapi.ai/grok-imagine";
const client = new GrokImagineClient();
const result = await client.imageToVideo.run({
model: "grok-imagine-image-to-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "このモデルで本番向けの結果を作成してください。",
});
<?php
require __DIR__ . "/vendor/autoload.php";
use RunApi\GrokImagine\GrokImagineClient;
$client = new GrokImagineClient();
$result = $client->imageToVideo->run([
'model' => 'grok-imagine-image-to-video',
'image_url' => 'https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg',
'prompt' => 'このモデルで本番向けの結果を作成してください。',
]);
require "runapi/grok_imagine"
client = RunApi::GrokImagine::Client.new
result = client.image_to_video.run(
model: "grok-imagine-image-to-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "このモデルで本番向けの結果を作成してください。"
)
npx skills add runapi-ai/grok-imagine -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 cursor
Grok Imagine Video API は RunAPI から利用できる video モデルです。model skill をインストールすると、docs、schema、料金メモ、セットアップ手順をアプリ開発ワークフローに持ち込めます。
| Endpoint | 解像度 | 尺 | 価格 | |
|---|---|---|---|---|
| image_to_video | 480p, 720p | — | $0.02-$0.03 / second |
grok-imagine-image-to-video の料金を表示しています。他のバリアントはそれぞれの endpoint 料金が適用されます。
拡張・強化・変換などのアクションを含む、このモデルラインの共通 endpoint です。
出力タイプ、品質基準、レイテンシ目標に合うモデルとバリアントを選びます。
対応するすべてのモデルに RunAPI key を使います。
機能実装の前に model skill をコード作業環境へ追加します。
task ID でポーリングするか、生成完了時の callback を処理します。
モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。
model skill に schema、セットアップメモ、料金コンテキスト、モデル ID が含まれます。
呼び出し前に従量料金を確認できます。
model skill をインストールし、RunAPI key とセットアップメモに従ってください。
失敗した生成は課金されません
はい。コード作業環境に model skill をインストールし、モデル機能を追加するときに利用してください。