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音乐 Prompts — 114 个精选示例

面向 音乐 生成工作流的 prompt 示例。按分类筛选，复制 prompt，或打开模型专属 API 代码。

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分类 全部分类 1980s acid house acoustic soul Afrobeats Afro-trap alternative rock alt-rock amapiano ambient ambient electronic anime opening Balkan baroque pop bebop bedroom bedroom pop Berlin school bluegrass Bollywood boom bap bossa nova bossa-nova Brazilian phonk build-up Celtic folk chiptune cinematic cinematic piano cinematic R&B city-pop dark ambient dark cinematic deep house doom metal dream pop drift phonk drone ambient electro-pop fantasy folk funk funk-pop garage rock gospel soul gqom gregorian chorale grunge hip-hop indie folk indie-pop indie rock indie surf rock jazz-funk K-pop lo-fi lo-fi hip-hop lo-fi jazz math rock meditation melodic house melodic trap Memphis phonk metalcore minimal techno modern country modern pop modern R&B neo-soul orchestral outro parameterized metatags pentatonic scale pop pop ballad post-punk post-rock progressive house psychedelic funk psychedelic rock R&B reggae reggaeton rnb Scandinavian folk shoegaze slow R&B soul-gospel Sufi synth-pop synthwave trap tropical house UK drill vaporwave verse-chorus structure vocal jazz warehouse techno worship
MU
音乐
jazz-funk suno-v4

Jazz-funk fusion, slap bass, Rhodes piano, syncopated drums,...

Jazz-funk fusion, slap bass, Rhodes piano, syncopated drums, groovy and sophisticated

/api/v1/suno/text_to_music
查看 API 代码 
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/suno/text_to_music \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @- <<'JSON'
{
  "model": "suno-v4",
  "prompt": "Jazz-funk fusion, slap bass, Rhodes piano, syncopated drums, groovy and sophisticated"
}
JSON
常见问题

使用音乐 prompts

好的%{model} prompt 应该包含什么？

有用的%{model} prompt 会清楚写出主体、风格、约束和输出目标。这里的示例足够短，便于复制；同时也足够具体，agent 或后端任务能保留生成意图。

这些 prompts 可以跨模型复用吗？

多数情况下可以。先从同一模态的 prompt 开始，再按模型调整画幅、时长、声音设置或风格控制。详情页会把保存过的参数列在 prompt 文本旁边。

在哪里找正确的模型 slug？

每张卡片都会显示 RunAPI 模型 slug。只想看一个模型的示例时，打开模型页；需要定价和能力细节时，进入模型目录页查看。

agent 可以直接调用这些 prompts 吗？

可以。安装 RunAPI MCP Server 后，复制 prompt 详情页里的 agent 指令。页面会把 prompt 文本、模型 slug 和 endpoint 路径放在一起，给 agent 足够上下文。