【Kling AI API入門】Pythonコピペで即・動画生成｜3社料金比較＆JWT認証コード付き

公開日2025年12月10日

更新日2026年1月31日

読了目安約 15 分

Kling AI APIとは

「Kling AIをAPIで使いたい」「自社アプリに動画生成機能を組み込みたい」「Pythonから呼び出す方法を知りたい」

Kling AI APIは、中国の快手（Kuaishou）が開発した動画生成AI「Kling」をプログラムから利用するためのインターフェースです。

テキストから動画（Text to Video）、画像から動画（Image to Video）、動画延長、リップシンクなど、様々な機能を自社アプリやサービスに統合できます。

2026年現在、公式APIに加え、PiAPI、fal.aiなどのサードパーティAPIも提供されており、開発者は用途に応じて選択可能です。

この記事では、Kling AI APIの使い方をPythonコード付きで徹底解説します。

この記事でわかること

Kling AI APIの概要と選択肢
公式APIの登録・認証方法
サードパーティAPIの使い方
Python実装サンプルコード

Kling AIの基本情報

Kling AI 基本データ

開発元	快手科技（Kuaishou Technology）
リリース	2024年6月
最新バージョン	Kling 2.1（2026年5月）
主な機能	テキスト→動画、画像→動画、動画延長、リップシンク
解像度	720p〜1080p（4K対応予定）
動画長	最大5〜10秒（延長機能あり）
公式サイト	klingai.com

Klingのバージョン履歴

バージョン	リリース	特徴
Kling 1.0	2024年6月	初期リリース
Kling 1.5	2024年9月	モーションブラシ追加
Kling 1.6	2024年12月	リップシンク、エフェクト機能
Kling 2.0	2026年4月	大幅な品質向上
Kling 2.1	2026年5月	Standard/Pro/Masterモード

API利用の選択肢

Kling AIをAPI経由で使う方法は大きく3つあります。

1. 公式Kling AI API

公式API

提供元	Kuaishou（快手）
URL	klingai.com/global/dev
認証	JWT（Access Key + Secret Key）
料金	従量課金（ポイント制）
特徴	最新機能に対応、安定性が高い

2. サードパーティAPI

主なサードパーティAPI

PiAPI	piapi.ai（非公式だが人気）
fal.ai	fal.ai（高速、使いやすい）
AI/ML API	aimlapi.com（複数モデル対応）
Segmind	segmind.com（サーバーレス）
Novita AI	novita.ai（コスパ重視）

3. Replicate経由

Replicate - 機械学習モデルのホスティングサービス - APIで簡単に呼び出し可能 - 従量課金制でコスト予測しやすい

どれを選ぶべきか？

用途	おすすめ
本格的なプロダクション	公式API
手軽に試したい	fal.ai、PiAPI
OpenAI互換で使いたい	CometAPI
コスト重視	Novita AI、Segmind

公式Kling AI APIの使い方

ステップ1：アカウント登録

アカウント登録手順

1	klingai.com にアクセス
2	右上の「Sign In」をクリック
3	「Sign Up for free」を選択
4	メールアドレスとパスワードを入力
5	認証コードをメールで確認
6	アカウント作成完了

ステップ2：APIキーの取得

APIキー取得手順

1	ログイン後、開発者ページ（/global/dev）へ
2	料金プランを選択・購入
3	「コンソール」または「API Key」ページへ
4	Access Key（AK）とSecret Key（SK）を取得
5	キーを安全な場所に保存

ステップ3：JWT認証トークンの生成

Kling AI公式APIはJWT（JSON Web Token）認証を使用します。

import jwt
import time

def generate_jwt_token(access_key: str, secret_key: str) -> str:
    """
    Kling AI API用のJWTトークンを生成

    Args:
        access_key: APIのAccess Key
        secret_key: APIのSecret Key

    Returns:
        JWTトークン文字列
    """
    headers = {
        "alg": "HS256",
        "typ": "JWT"
    }

    payload = {
        "iss": access_key,  # Issuer: Access Key
        "exp": int(time.time()) + 1800,  # 30分後に期限切れ
        "nbf": int(time.time()) - 5  # 5秒前から有効
    }

    token = jwt.encode(payload, secret_key, algorithm="HS256", headers=headers)
    return token

ステップ4：APIリクエストの送信

import requests

# JWTトークンを生成
token = generate_jwt_token("YOUR_ACCESS_KEY", "YOUR_SECRET_KEY")

# APIリクエスト
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {token}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# テキストから動画生成の例
payload = {
    "prompt": "A cat playing with a ball in a sunny garden",
    "duration": 5,  # 5秒
    "resolution": "1080p"
}

response = requests.post(
    "https://api.klingai.com/v1/video/text-to-video",
    headers=headers,
    json=payload
)

print(response.json())

公式APIの主要エンドポイント

動画生成API

動画生成エンドポイント

テキスト→動画	/v1/video/text-to-video
画像→動画	/v1/video/image-to-video
動画延長	/v1/video/extend
リップシンク	/v1/video/lipsync
エフェクト	/v1/video/effects

画像生成API

画像生成エンドポイント

テキスト→画像	/v1/image/text-to-image
画像→画像	/v1/image/image-to-image
画像拡張	/v1/image/expand

バーチャル試着API

Virtual Try-On API - 衣服の仮想試着が可能 - Eコマース、マーケティング向け - 任意の体型・衣服に対応

サードパーティAPI：fal.ai

fal.aiは、最も手軽にKling APIを試せるサービスの一つです。

特徴

シンプルなAPI設計
Python/JavaScript SDKあり
従量課金で透明な料金
高速な生成速度

料金（Kling 2.1）

モデル	5秒動画	追加1秒
Standard	$0.25	$0.05
Pro	$0.50	$0.10

Python実装例

import fal_client

# 環境変数でAPIキーを設定
# export FAL_KEY="your-fal-api-key"

# 画像から動画を生成
result = fal_client.subscribe(
    "fal-ai/kling-video/v2.1/standard/image-to-video",
    arguments={
        "image_url": "https://example.com/your-image.jpg",
        "prompt": "A person walking through a beautiful forest",
        "duration": 5,  # 5秒
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)

print(result["video"]["url"])

インストール

pip install fal-client

サードパーティAPI：PiAPI

PiAPIは、非公式ながら多くの開発者に利用されているKling APIプロバイダーです。

特徴

テキスト→動画、画像→動画、動画延長に対応
リップシンク、エフェクト機能も利用可能
シンプルなREST API
開発者フレンドリーなドキュメント

Python実装例

import requests

API_KEY = "your-piapi-key"
BASE_URL = "https://api.piapi.ai/v1"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# タスク作成（画像→動画）
payload = {
    "model": "kling-v2",
    "image_url": "https://example.com/image.jpg",
    "prompt": "The person starts to smile and wave",
    "duration": 5
}

response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/kling/create-task",
    headers=headers,
    json=payload
)

task_id = response.json()["task_id"]
print(f"Task created: {task_id}")

# タスク結果の取得
import time
while True:
    result = requests.get(
        f"{BASE_URL}/kling/task/{task_id}",
        headers=headers
    )
    status = result.json()["status"]

    if status == "completed":
        video_url = result.json()["video_url"]
        print(f"Video URL: {video_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print("Generation failed")
        break

    time.sleep(10)  # 10秒待機

サードパーティAPI：AI/ML API

AI/ML APIは、複数のAIモデルに統一されたインターフェースでアクセスできるサービスです。

Python実装例

import requests

API_KEY = "your-aiml-api-key"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Kling v1.6 Pro - 画像から動画
payload = {
    "model": "kling-video/v1.6/pro/image-to-video",
    "image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
    "prompt": "The person turns their head and smiles",
    "negative_prompt": "blurry, distorted",
    "duration": 5,
    "cfg_scale": 0.5
}

response = requests.post(
    "https://api.aimlapi.com/v1/generate",
    headers=headers,
    json=payload
)

print(response.json())

公式Python SDK

GitHubで公開されているKling AI Python SDKを使うと、より簡単に実装できます。

インストール

pip install kling-ai

環境変数の設定

# .envファイルに記載
ACCESSKEY_API=your_access_key
ACCESSKEY_SECRET=your_secret_key

使用例

from kling import KlingClient
from kling.models import TextToVideoRequest

# クライアントの初期化（環境変数から自動で認証情報を取得）
client = KlingClient()

# テキストから動画を生成
request = TextToVideoRequest(
    prompt="A serene lake at sunset with mountains in the background",
    duration=5,
    resolution="1080p",
    aspect_ratio="16:9"
)

# 非同期で生成
result = await client.video.text_to_video(request)
print(f"Video URL: {result.video_url}")

画像から動画を生成

from kling.models import ImageToVideoRequest

request = ImageToVideoRequest(
    image_url="https://example.com/landscape.jpg",
    prompt="Clouds moving slowly across the sky",
    duration=5,
    motion_intensity=0.7
)

result = await client.video.image_to_video(request)
print(f"Video URL: {result.video_url}")

料金比較

公式API料金（ポイント制）

公式API料金目安

動画生成（Standard）	10〜20ポイント/5秒
動画生成（Pro）	20〜35ポイント/5秒
動画生成（Master）	35〜50ポイント/5秒
画像生成	4〜16ポイント/枚

サードパーティAPI料金比較

サービス	5秒動画（Standard）	5秒動画（Pro）
fal.ai	$0.25	$0.50
PiAPI	$0.20〜	$0.40〜
AI/ML API	$0.30〜	$0.60〜
Segmind	$0.15〜	$0.35〜

※料金は変動する可能性があります。

ユースケース別おすすめ

1. プロトタイプ・検証

おすすめ：fal.ai - 簡単なセットアップ - 分かりやすい料金体系 - 公式ドキュメントが充実

2. 本番プロダクション

おすすめ：公式API - 最新機能に対応 - 安定性・信頼性が高い - サポートあり

3. 大量生成・コスト重視

おすすめ：Segmind、Novita AI - 比較的低コスト - サーバーレスで管理不要 - スケーラブル

4. 複数AIモデルを使いたい

おすすめ：AI/ML API、Replicate - Kling以外のモデルも利用可能 - 統一されたAPI設計 - 切り替えが容易

実装時の注意点

1. 非同期処理の必要性

動画生成は時間がかかる - 5秒動画でも30秒〜数分かかる - ポーリングで結果を確認する設計が必要 - WebhookやCallbackを活用

2. エラーハンドリング

import requests
from requests.exceptions import RequestException

def generate_video_with_retry(payload, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except RequestException as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(2 <strong> attempt)  # Exponential backoff
                continue
            raise e