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# HappyHorse 1.1 Videogenerierung

>  - Videogenerierungsmodell Alibaba Cloud Bailian HappyHorse 1.1 (einheitlicher Einstieg, Auto-Routing über ein einziges Modell)
- Automatisches Routing nach Parametern: T2V (nur prompt) / I2V (first_frame_image) / R2V (image_urls)
- Unterstützt Auflösungen 720P/1080P und jede ganzzahlige Dauer von 3 bis 15 Sekunden
- Abrechnung nur nach Auflösung × Dauer (Sekunden), unabhängig von der Funktion 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.apimart.ai/v1/videos/generations \
    --header 'Authorization: Bearer <token>' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
      "model": "happyhorse-1.1",
      "prompt": "A little girl walking down the road, cinematic feel",
      "resolution": "1080P",
      "size": "16:9",
      "duration": 5,
      "seed": 42
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  url = "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations"

  payload = {
      "model": "happyhorse-1.1",
      "prompt": "A little girl walking down the road, cinematic feel",
      "resolution": "1080P",
      "size": "16:9",
      "duration": 5,
      "seed": 42
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations";

  const payload = {
    model: "happyhorse-1.1",
    prompt: "A little girl walking down the road, cinematic feel",
    resolution: "1080P",
    size: "16:9",
    duration: 5,
    seed: 42
  };

  const headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload)
  })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations"

      payload := map[string]interface{}{
          "model":      "happyhorse-1.1",
          "prompt":     "A little girl walking down the road, cinematic feel",
          "resolution": "1080P",
          "size":       "16:9",
          "duration":   5,
          "seed":       42,
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations";

          String payload = """
          {
            "model": "happyhorse-1.1",
            "prompt": "A little girl walking down the road, cinematic feel",
            "resolution": "1080P",
            "size": "16:9",
            "duration": 5,
            "seed": 42
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations";

  $payload = [
      "model" => "happyhorse-1.1",
      "prompt" => "A little girl walking down the road, cinematic feel",
      "resolution" => "1080P",
      "size" => "16:9",
      "duration" => 5,
      "seed" => 42
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1/videos/generations")

  payload = {
    model: "happyhorse-1.1",
    prompt: "A little girl walking down the road, cinematic feel",
    resolution: "1080P",
    size: "16:9",
    duration: 5,
    seed: 42
  }

  http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
  http.use_ssl = true

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["Authorization"] = "Bearer <token>"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```

  ```swift Swift theme={null}
  import Foundation

  let url = URL(string: "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations")!

  let payload: [String: Any] = [
      "model": "happyhorse-1.1",
      "prompt": "A little girl walking down the road, cinematic feel",
      "resolution": "1080P",
      "size": "16:9",
      "duration": 5,
      "seed": 42
  ]

  var request = URLRequest(url: url)
  request.httpMethod = "POST"
  request.setValue("Bearer <token>", forHTTPHeaderField: "Authorization")
  request.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
  request.httpBody = try? JSONSerialization.data(withJSONObject: payload)

  let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { data, response, error in
      if let error = error {
          print("Error: \(error)")
          return
      }

      if let data = data, let responseString = String(data: data, encoding: .utf8) {
          print(responseString)
      }
  }

  task.resume()
  ```

  ```csharp C# theme={null}
  using System;
  using System.Net.Http;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;

  class Program
  {
      static async Task Main(string[] args)
      {
          var url = "https://api.apimart.ai/v1/videos/generations";

          var payload = @"{
              ""model"": ""happyhorse-1.1"",
              ""prompt"": ""A little girl walking down the road, cinematic feel"",
              ""resolution"": ""1080P"",
              ""size"": ""16:9"",
              ""duration"": 5,
              ""seed"": 42
          }";

          using var client = new HttpClient();
          client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer <token>");

          var content = new StringContent(payload, Encoding.UTF8, "application/json");
          var response = await client.PostAsync(url, content);
          var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();

          Console.WriteLine(result);
      }
  }
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": [
      {
        "status": "submitted",
        "task_id": "task_01J9HA7JPQ9A0Z6JZ3V8M9W6PZ"
      }
    ]
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "Invalid request parameters",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "Invalid authentication credentials",
      "type": "authentication_error"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "Insufficient balance. Please top up your account",
      "type": "payment_required"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "Rate limit exceeded. Please try again later",
      "type": "rate_limit_error"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "Internal server error. Please try again later",
      "type": "server_error"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Autorisierung

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  Alle API-Endpunkte erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung

  API-Key abrufen:

  Besuchen Sie die [Seite zur API-Key-Verwaltung](https://apimart.ai/keys), um Ihren API-Key zu erhalten

  Fügen Sie ihn zum Request-Header hinzu:

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

## Modus-Routing

`happyhorse-1.1` ist der einheitliche Einstieg für Text-to-Video / Image-to-Video / Reference-Image-to-Video. Das Backend ermittelt den Modus automatisch anhand der eingehenden Parameter. **Alle Modi werden nach derselben Regel abgerechnet (nur Auflösung × Sekunden)**:

| Übergebene Felder                    | Routet zu                      | Modusbeschreibung                         |
| ------------------------------------ | ------------------------------ | ----------------------------------------- |
| Nur `prompt`                         | Text-to-Video (T2V)            | Video rein aus Text generieren            |
| `prompt` + `first_frame_image`       | Image-to-Video (I2V)           | Animation aus einem Erstbild              |
| `prompt` + `image_urls` (1–9 Bilder) | Reference-Image-to-Video (R2V) | Neue Szene aus Referenzbildern generieren |

**Routing-Priorität** (hoch nach niedrig): `first_frame_image` > `image_urls` > nur `prompt`.

**Regeln zur gegenseitigen Ausschließlichkeit**: Die beiden Medienfelder (`first_frame_image` / `image_urls`) sind **gegenseitig ausschließend**. Werden beide sich ausschließende Felder gleichzeitig übergeben, wird 400 `mixed_media_not_allowed` zurückgegeben.

## Anfrageparameter

<ParamField body="model" type="string" required>
  Name des Videogenerierungsmodells, fest auf `happyhorse-1.1`
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string">
  Beschreibung des Videoinhalts, bis zu 2500 Zeichen; darf keine Sondertoken enthalten

  Beispiel: `"A little girl walking down the road, cinematic feel"`
</ParamField>

<ParamField body="first_frame_image" type="string">
  Erstes Einzelbild, löst **I2V** (Image-to-Video) aus. Unterstützt URL oder base64 (`data:image/<mime>;base64,<payload>`, das Gateway lädt es automatisch in OSS hoch)

  Schließt sich gegenseitig aus mit `image_urls`

  <Note>
    **Anforderungen an das Erstbild:**

    * Format: JPEG / JPG / PNG / BMP / WEBP
    * Kurze Seite: ≥ 300 px
    * Seitenverhältnis: `1:2.5` bis `2.5:1`
    * Dateigröße: ≤ 10 MB
  </Note>
</ParamField>

<ParamField body="image_urls" type="array<string>">
  Bilder-Array (**R2V-Modus**): 1–9 Bilder, dienen als Subjekt-/Stilreferenzen zur Generierung einer neuen Szene

  Unterstützt URL oder base64

  Schließt sich gegenseitig aus mit `first_frame_image`

  <Note>
    **Anforderungen an Referenzbilder:**

    * Format: JPEG / JPG / PNG / BMP / WEBP
    * Kurze Seite: empfohlen ≥ 720p
    * Seitenverhältnis: kurz / lang ≥ 0,4
    * Dateigröße: ≤ 10 MB
    * Anzahl: 1–9 Bilder
  </Note>
</ParamField>

<ParamField body="resolution" type="string" default="1080P">
  Videoauflösung (beeinflusst die Abrechnung)

  Optionen:

  * `720P` – Standard
  * `1080P` – Hohe Auflösung (Standard)
</ParamField>

<ParamField body="duration" type="integer" default="5">
  Videodauer in Sekunden (beeinflusst die Abrechnung)

  Unterstützter Bereich: jede Ganzzahl von `3` bis `15`

  Standard: `5`
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="16:9">
  Seitenverhältnis

  Unterstützte Formate:

  * `16:9` – Querformat Breitbild (Standard)
  * `9:16` – Hochformat
  * `1:1` – Quadrat
  * `4:3` – Querformat
  * `3:4` – Hochformat

  <Warning>
    **Im I2V-Modus wird dieser Parameter ignoriert** — das Ausgabe-Seitenverhältnis wird automatisch durch das Eingabemedium (Erstbild) bestimmt
  </Warning>
</ParamField>

<ParamField body="watermark" type="boolean" default="false">
  Soll dem generierten Video ein Wasserzeichen hinzugefügt werden?

  * `true`: Wasserzeichen hinzufügen
  * `false`: kein Wasserzeichen (Standard)
</ParamField>

<ParamField body="seed" type="integer">
  Zufallsseed zur Steuerung der Zufälligkeit des generierten Inhalts

  Wertebereich: `[0, 2147483647]`. Wenn weggelassen, wird ein zufälliger Seed verwendet.

  <Note>
    * Bei identischen Anfragen erzeugt das Modell unterschiedliche Ergebnisse, wenn unterschiedliche Seed-Werte empfangen werden (z. B. ohne Seed)
    * Bei identischen Anfragen erzeugt das Modell ähnliche Ergebnisse, wenn derselbe Seed-Wert empfangen wird, eine exakte Übereinstimmung ist jedoch nicht garantiert
  </Note>
</ParamField>

## Antwort

<ResponseField name="code" type="integer">
  Statuscode der Antwort, 200 bei Erfolg
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array">
  Datenarray der Antwort

  <Expandable title="Array-Elemente">
    <ResponseField name="status" type="string">
      Aufgabenstatus, `submitted` bei der Erstübermittlung
    </ResponseField>

    <ResponseField name="task_id" type="string">
      Eindeutige Aufgabenkennung zur Abfrage von Status und Ergebnissen
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

## Anwendungsfälle

### Fall 1: Text-zu-Video T2V (einfachste Anfrage)

```json theme={null}
{
  "model": "happyhorse-1.1",
  "prompt": "A little girl walking down the road, cinematic feel"
}
```

### Fall 2: Text-zu-Video T2V (vollständige Parameter)

```json theme={null}
{
  "model": "happyhorse-1.1",
  "prompt": "A coastal road at sunset, slow-motion camera push-in, cinematic feel",
  "resolution": "1080P",
  "size": "16:9",
  "duration": 8,
  "seed": 42
}
```

### Fall 3: Bild-zu-Video I2V (first\_frame\_image)

```json theme={null}
{
  "model": "happyhorse-1.1",
  "prompt": "Bring the scene in the image to life",
  "first_frame_image": "https://example.com/first_frame.png",
  "resolution": "1080P",
  "duration": 5
}
```

### Fall 4: Referenz-Bild-zu-Video R2V (mehrere Referenzen)

```json theme={null}
{
  "model": "happyhorse-1.1",
  "prompt": "The protagonist from image 1 runs through the scene from image 2, then picks up the prop from image 3. Keep a 3D cartoon style with smooth motion.",
  "image_urls": [
    "https://example.com/img_01.jpg",
    "https://example.com/img_02.png",
    "https://example.com/img_03.jpeg"
  ],
  "resolution": "1080P",
  "size": "16:9",
  "duration": 5
}
```

### Fall 5: 720P zur Kosteneinsparung

```json theme={null}
{
  "model": "happyhorse-1.1",
  "prompt": "Waves crashing on the beach at sunset",
  "resolution": "720P",
  "size": "16:9",
  "duration": 5
}
```

## Leitfaden zur Moduswahl

| Anforderung                                                       | Empfohlene Vorgehensweise           |
| ----------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
| Video nur aus Text generieren                                     | Nur `prompt` übergeben (T2V)        |
| Ein Bild „lebendig" machen (als Erstbild verwenden)               | `first_frame_image` übergeben (I2V) |
| Eine neue Szene aus einer Sammlung von Referenzbildern generieren | `image_urls` übergeben (1–9, R2V)   |
| Kosten sparen                                                     | `resolution: "720P"` verwenden      |

## Tipps zur Nutzung

1. **Logik des einheitlichen Einstiegs**: Die Eingabefelder bestimmen den Modus. Beachten Sie, dass die beiden Medienfelder (`first_frame_image` / `image_urls`) gegenseitig ausschließend sind
2. **`size` wirkt nur in T2V/R2V**: Im I2V-Modus wird `size` ignoriert — das Ausgabe-Seitenverhältnis wird durch das Eingabemedium bestimmt
3. **Dauer**: 5–10 Sekunden ist der optimale Bereich. Zu kurz führt zu ruckartiger Bewegung; zu lang erhöht die Upstream-Verarbeitungszeit erheblich
4. **Qualität des Erstbildes**: klar, gut komponiert, Subjekt zentriert — verbessert die I2V-Ausgabe deutlich
5. **Prompt-Formulierung**: Beschreiben Sie Bewegung / Kamera / Atmosphäre (z. B. „slow push-in, cinematic, warm tones") für bessere Ergebnisse als rein statische Szenenbeschreibungen

<Note>
  **Aufgabenergebnisse abfragen**

  Die Videogenerierung ist eine asynchrone Aufgabe, die nach der Übermittlung eine `task_id` zurückgibt. Verwenden Sie den Endpunkt [Aufgabenstatus abrufen](/de/api-reference/tasks/status), um den Generierungsfortschritt und die Ergebnisse abzufragen.
</Note>