Kling O1은 강력한 레퍼런스 제어 하에서 정밀한 이미지 편집을 수행합니다. 최대 10개의 참조 이미지와 캐릭터 요소를 넣고 프롬프트에서 @Image1, @Element1처럼 직접 지목하면, 시각적 일관성을 유지한 채 피사체·스타일·세부 요소를 변형합니다.
콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요
이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "fal-ai/kling-image/o1",
"input": {
"prompt": "Place @Image1 on the marble counter in @Image2, matching the warm window light and keeping the product label fully legible",
"image_urls": [
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/input.png",
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/input-2.png"
],
"resolution": "1K",
"aspect_ratio": "auto",
"num_images": 1
}
}'| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
prompt | string | Yes | - | 최대 2500자 프롬프트입니다. 넘긴 이미지는 @Image1, @Image2, ... (1부터 시작, 한 장이면 @Image)로, 캐릭터 요소는 @Element1, @Element2, ...로 지목합니다. |
image_urls | array | Yes | - | 참조 이미지 목록입니다. 프롬프트에서 @Image1, @Image2, ...로 1부터 지목합니다. elements와 합쳐 최대 10개입니다. |
elements | array | No | - | 포함할 캐릭터나 사물입니다. @Element1, @Element2, ...로 지목합니다. 각 요소는 frontal_image_url과 선택적인 reference_image_urls로 구성됩니다. 참조 이미지와 합쳐 최대 10개입니다. |
resolution | string | No | 1K | 출력 해상도입니다. 1K는 표준, 2K는 고해상도이며 가격은 같습니다. 1K2K |
num_images | integer | No | 1 | 생성할 이미지 수입니다 (1~9). 장당 과금됩니다. |
aspect_ratio | string | No | auto | 생성 이미지의 화면비입니다. 'auto'는 입력 내용에 따라 자동으로 결정합니다. auto21:916:93:24:31:13:42:39:16 |
output_format | string | No | png | 생성된 이미지의 형식입니다. jpegpngwebp |
이 모델의 image_urls 파라미터에 파일을 전달하는 방법은 3가지입니다.
공개 접근 가능한 URL을 직접 전달합니다. Storage API(POST /v1/files/upload-url)로 업로드하면 파일이 S3로 직접 올라가고(파일당 50MB), 반환된 file_url을 그대로 쓰면 됩니다.
{
"model": "fal-ai/kling-image/o1",
"input": {
"prompt": "your prompt here",
"image_urls": ["https://example.com/image.jpg"]
}
}POST /v1/predictions/upload에 파일을 직접 첨부합니다. 별도 업로드 과정이 없는 대신, 파일이 API 서버를 거치므로 요청 전체 10MB 제한이 적용됩니다.
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions/upload" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-F "model=fal-ai/kling-image/o1" \
-F 'input={"prompt":"your prompt here"}' \
-F "file:image_urls=@your_file.png"POST /v1/predictions 요청 시 사용되는 공통 파라미터입니다.
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
model | string | Yes | - | 모델 식별자 |
input | object | Yes | - | 위 테이블의 모델별 파라미터를 포함하는 객체 |
output_folder | string | No | - | 결과물 저장 폴더 경로 (최대 256자, '..' 사용 불가) |
webhook_url | string | No | - | 완료 시 호출할 Webhook URL |
is_public | boolean | No | false | true 시 결과물을 영구 공개 URL로도 제공 |
@Image1은 제품, @Image2는 배경입니다. 한 문장에서 둘을 모두 지목하면 무엇을 어디에 놓을지 정확히 전달됩니다.
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "fal-ai/kling-image/o1",
"input": {
"prompt": "Place @Image1 on the marble counter in @Image2, matching the warm window light and keeping the product label fully legible",
"image_urls": [
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/input.png",
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/input-2.png"
],
"resolution": "1K",
"aspect_ratio": "auto",
"num_images": 1
}
}'요소는 정면 이미지에 추가 각도를 함께 넣습니다. 참조 한 장만 쓸 때보다 생성 간 캐릭터가 훨씬 안정적으로 유지됩니다.
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "fal-ai/kling-image/o1",
"input": {
"prompt": "Put @Element1 in the driver's seat of the car in @Image1, keep the face and outfit identical, evening city lights outside",
"image_urls": [
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/input.png"
],
"elements": [
{
"frontal_image_url": "https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/element-1-front.png",
"reference_image_urls": [
"https://storage.googleapis.com/falserverless/example_inputs/kling-image-o1/element-1-reference.png"
]
}
],
"resolution": "2K",
"num_images": 1
}
}'