Por que os SDKs da RunAPI são específicos por modelo?

Pacotes específicos de cada modelo reduzem as dependências do aplicativo e facilitam a compreensão dos campos de solicitação. Um aplicativo de vídeo pode instalar Kling ou Seedance, um aplicativo de música pode instalar Suno e um backend multimodal pode adicionar pacotes à medida que novos fluxos são lançados.

Quantos modelos o contrato do SDK abrange?

O contrato exportado atual abrange 251 IDs públicos de modelos e 132 operações de solicitação. Esse contrato é gerado a partir do catálogo do RunAPI e mantém os exemplos dos SDKs, os metadados da CLI e a documentação da API alinhados.

As chamadas dos SDKs usam uma chave de API diferente?

Não. As chamadas dos SDKs usam a mesma chave de API do RunAPI que REST, CLI, MCP e habilidades de agentes. Armazene-a em RUNAPI_API_KEY ou forneça-a pelo gerenciador de segredos da implantação, em vez de incluí-la diretamente no código-fonte.

Posso usar webhooks com o SDK?

Sim. As tarefas criadas pelo SDK usam o mesmo ciclo de vida das solicitações REST. Você pode consultar o status da tarefa em um processo de trabalho ou configurar o retorno para que o RunAPI envie ao seu backend os dados finais da tarefa.

Onde devo consultar os preços antes de usar um SDK?

Consulte o catálogo de modelos e a página de preços antes de integrar um modelo. A documentação dos SDKs inclui links para as páginas dos modelos, permitindo que os desenvolvedores verifiquem a unidade de cobrança atual, a estrutura do endpoint e os IDs de modelos compatíveis sem copiar preços para o código.

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SDK

SDKs oficiais para todas as linguagens de programação

Clientes com segurança de tipos para Python, Node.js, Go, Ruby, Java e PHP. Consulta de tarefas assíncronas, funções auxiliares de webhooks e novas tentativas automáticas integradas.

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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"
]);

Os SDKs específicos de cada modelo compartilham o mesmo objeto de tarefa, autenticação, tratamento de erros e links de preços.

HOW IT WORKS

Como chamar um modelo de IA com um SDK do 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"
]);

Feito para cada stack

Aplicações web

Adicione geração de IA ao seu app com algumas linhas de código. Helpers de webhook cuidam da entrega assíncrona.

Serviços de backend

Processe solicitações de geração em escala. Retries e limitação de taxa integrados mantêm seu serviço confiável.

Pipelines de dados

Gere dados de treinamento, aumente datasets ou crie mídia sintética como parte do seu pipeline de ML.

Por que os desenvolvedores escolhem os SDKs da RunAPI

OpenAI-Compatible

Substituição direta. Altere a URL base e mantenha seu código existente.

Full Type Safety

Tipos de TypeScript e Python para cada modelo, endpoint e parâmetro.

Async & Streaming

Suporte nativo a async/await e streaming SSE em todas as linguagens compatíveis.

RunAPI SDK questions

A RunAPI mantém SDKs específicos por modelo para Python, Node.js, PHP, Java, Ruby e Go. Os pacotes PHP são publicados no Packagist e podem ser instalados com o Composer. Cada pacote atende a uma família de modelos, enquanto a API REST continua disponível para Elixir, .NET e qualquer ambiente de execução capaz de enviar requisições HTTPS.