HappyHorse 1.1 API
AI 영상HappyHorse 1.1은 OmniaKey에서 제공하는 Alibaba의 최신 HappyHorse 동영상 제품군입니다. 하나의 카드가 세 가지 사용법을 다루며 각각 전용 모델 ID를 가집니다. happyhorse-1.1-t2v(텍스트에서), happyhorse-1.1-i2v(첫 프레임에서), happyhorse-1.1-r2v(최대 9장의 참조 이미지에서)입니다.
- 출력 1초당$0.042–$0.108
- 작업텍스트를 비디오로
- 이미지를 비디오로
- 참조로 영상
- IDhappyhorse-1.1-i2v
- happyhorse-1.1-r2v
- 도구 요금 및 과금 기준 보기
모델을 실행하면 결과가 여기에 표시됩니다.
01
어울리는 용도
HappyHorse 1.1은 OmniaKey에서 제공하는 Alibaba의 최신 HappyHorse 동영상 제품군입니다. 하나의 카드가 세 가지 사용법을 다루며 각각 전용 모델 ID를 가집니다. happyhorse-1.1-t2v(텍스트에서), happyhorse-1.1-i2v(첫 프레임에서), happyhorse-1.1-r2v(최대 9장의 참조 이미지에서)입니다.
제품군에서 가장 매끄러운 움직임과 조명, 피사체 일관성을 원하면 HappyHorse 1.1을 선택하세요. 해상도에 따라 초당 $0.04~$0.11입니다. 프롬프트를 1.0 화풍에 맞춰 둔 경우에만 HappyHorse 1.0으로 내려가세요.
02
할 수 있는 일
텍스트를 비디오로
happyhorse-1.1-t2v
텍스트 프롬프트로 짧은 영상 클립을 생성합니다.
이미지를 비디오로
happyhorse-1.1-i2v
정지 이미지를 짧은 영상 클립으로 움직입니다.
참조로 영상
happyhorse-1.1-r2v
참조 자료로 생성을 이끌어 인물, 화풍, 동작을 이어받습니다.
03
자세히 보기
HappyHorse 1.1은 OmniaKey에서 제공되는 알리바바의 현행 HappyHorse 비디오 계열이며, 하나의 카드에 세 가지 모델 ID로 등록되어 있습니다. happyhorse-1.1-t2v는 프롬프트용, happyhorse-1.1-i2v는 첫 프레임용, happyhorse-1.1-r2v는 최대 아홉 장의 이미지로 구성되는 레퍼런스 기반 장면용입니다.
이 계열은 480P, 720P, 1080P를 지원하고 아홉 가지 화면 비율을 받아들이며 1080P에서 멈춥니다. 알리바바의 워터마크 설정은 기본으로 켜져 있어 오른쪽 아래 모서리에 두 단어짜리 작은 표시를 찍으므로, 프레임을 깨끗하게 유지해야 할 때는 파라미터에 watermark false를 추가합니다.
2026년 10월 26일 720p 프롬프트 세 개로 Seedance 2.0에 도전해 세 개 모두 졌고, 같은 세 개로 Kling 3.0에 도전해 국수 가게와 향수 궤도 두 개를 이겼습니다. 두 세트와 워터마크 확인, 9:16 크기 확인은 아래에 나옵니다.
세 장면을 빠르게 마무리할 때
HappyHorse는 10월 테스트에서 91.7초 이미지를 비디오로 변환한 궤도를 포함해 모든 클립을 경쟁 모델보다 먼저 완료했습니다. 고객이 하루가 끝나기 전에 세 가지 옵션을 필요로 할 때, 더 선명한 모델 대신 이 계열을 고르는 이유가 바로 이 시간 차이입니다.
간판과 깔끔한 타이포그래피
국수 가게 테스트에서 칠해진 간판은 올바르게 읽혔고 배경에 지어낸 글자는 나타나지 않았는데, 이는 거리 장면을 망치는 실패 유형입니다. 프레임이 QC를 통과해야 한다면 추가 간판을 명시적으로 금지하는 프롬프트와 함께 사용합니다.
레퍼런스가 많은 캐릭터 시트
r2v ID는 레퍼런스 이미지를 최대 아홉 장까지 받으므로 의상, 얼굴, 소품을 한 번에 몰아넣은 설명 대신 각각 별도 파일로 설명할 수 있습니다. 이들을 reference_image 항목으로 보내고 프롬프트는 움직임, 조명, 카메라에 집중시킵니다.
04
실측 기록
2026년 10월 26일 720p 세 프롬프트 테스트에서 HappyHorse 1.1은 스케이트 점프, 국수 가게, 제품 촬영 세 클립 모두 Seedance 2.0에 졌습니다.
실측 글 읽기같은 720p 프롬프트 세 개로 Kling 3.0과 겨룬 결과, HappyHorse 1.1은 국수 가게와 향수 궤도를 이겼고 Kling은 스케이트 묘기를 가져갔습니다.
실측 글 읽기HappyHorse 1.1은 기본으로 오른쪽 아래 모서리에 두 단어짜리 작은 표시를 찍었으며, watermark를 false로 설정하자 별도의 3초 480P 클립에서 표시가 사라졌습니다.
실측 글 읽기2026년 9월 14일 스모크 실행에서 5초 1080P HappyHorse 1.1 텍스트를 비디오로 변환한 클립이 5.16초 길이의 1920x1080 MP4로 렌더링되었습니다.
2026년 10월 25일 480P에서 9:16을 요청했을 때 HappyHorse 1.1은 480x848을 반환했고, 같은 요청을 Wan 3.0에서 하면 480x854가 나왔습니다.
05
미리 알아야 할 제한
- 하나가 아니라 세 개의 ID입니다. 작업 유형이 요청에 들어갈 모델 이름을 결정하므로, 텍스트에서 이미지로, 다시 레퍼런스로 전환하는 스크립트는 미디어와 함께 ID도 바꿔야 합니다.
- 워터마크는 끄지 않으면 켜져 있으며 메타데이터가 아니라 그림 안에 들어갑니다. 프레임을 그레이딩하거나 키잉할 모든 작업에 watermark false를 추가합니다.
- 스틸 이미지가 장면을 이끌지만 첫 프레임으로만 가능합니다. 마지막 프레임도 비디오 레퍼런스도 없고 이 계열은 1080P에서 멈추므로 4K 마스터는 불가능합니다.
- 모델은 프롬프트가 요청하지 않은 것도 추가할 수 있습니다. 향수 궤도에서는 흘러다니는 연기를 넣고 액체의 색을 진하게 했는데, 분위기 영상에서는 무해하지만 제품 촬영에는 잘못된 결과입니다.
06
인접 모델 비교
| 모델 | 다음에 가장 적합 | 작업 | 표시 가격 |
|---|---|---|---|
| HappyHorse 1.1이 페이지 happyhorse-1.1 | 작업별로 구분된 세 개의 ID, 아홉 가지 화면 비율, 480P에서 1080P, 빠른 반환. | 텍스트를 비디오로 · 이미지를 비디오로 · 참조로 영상 | $0.042–$0.108 초당 |
| Seedance 2.0 dreamina-seedance-2-0-260128 | 테스트에서 동작과 제품 충실도가 더 선명하지만 대기열이 느립니다. | 텍스트를 비디오로 · 이미지를 비디오로 · 참조로 영상 | $0.077–$0.407 초당 |
| Kling 3.0 kling-3.0 | 5초, 10초, 15초 고정 클립과 유료 모드가 있으며 레퍼런스 작업은 없습니다. | 텍스트를 비디오로 · 이미지를 비디오로 | $0.80–$3.00 호출당 |
07
출처와 검증
가이드 업데이트: 2026-10-27.
08
호출 방법
미디어 모델은 비동기로 동작합니다. 작업을 만들고 완료될 때까지 폴링한 뒤 서명된 에셋 URL을 내려받으세요.
# 1. Create the job. 202 Accepted; the body carries the task id,
# the pre-charged price, and a poll_url. Reuse one Idempotency-Key
# across retries so a timeout never starts a second paid job.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
-H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: happyhorse-1.1-001" \
-d '{
"model": "happyhorse-1.1-t2v",
"type": "video",
"operation": "text_to_video",
"input": {"prompt": "a paper boat on a quiet lake at sunset"},
"parameters": {"duration": 6, "resolution": "720p"}
}'
# 2. The operation picks the model id on this route:
# happyhorse-1.1-t2v prompt only
# happyhorse-1.1-i2v media[] type "first_frame"
# happyhorse-1.1-r2v media[] type "reference_image"
# 3. Poll GET /v1/media/tasks/{id} until status is
# succeeded | failed | canceled. Progress carries percent and stage.
curl --fail-with-body https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/TASK_ID \
-H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY"
# 4. Download assets[0].url before expires_at, or poll again for a
# fresh signed URL. Failed and canceled jobs are refunded.
curl -sS -o out.mp4 "$(jq -r '.assets[0].url' result.json)"09
가격
비디오 작업은 토큰이 아니라 생성된 출력 초당 과금됩니다. 실패하거나 취소된 작업은 자동으로 환불됩니다.
$0.042–$0.108초당40% 절약
- 480P
- $0.042초당
- 720P
- $0.084초당
- 1080P
- $0.108초당
Alibaba의 다른 모델
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글 읽기자주 묻는 질문
OmniaKey에서 HappyHorse 1.1을(를) 어떻게 호출하나요?
모델 id, type "video", operation "text_to_video"와 함께 /v1/media/tasks로 POST하세요. 첫 프레임에서 만들 때는 operation을 "image_to_video"로 바꾸고 input.media[](type은 "first_frame")에 넣습니다. 재시도 시 같은 Idempotency-Key를 쓰면 타임아웃으로 두 번째 유료 작업이 생기지 않습니다.
HappyHorse 1.1 비용은 얼마인가요?
HappyHorse 1.1의 요금은 $0.042–$0.108 초당이며, 생성된 비디오 길이에 따라 과금됩니다. 생성 시 요청한 길이만큼 선불 잔액에서 미리 차감되며, 실패하거나 취소된 작업은 자동으로 환불됩니다.
왜 API가 비디오 대신 작업 id를 반환하나요?
비디오 렌더링은 1분에서 몇 분까지 걸리므로 OmniaKey는 모든 비디오 경로를 하나의 비동기 흐름으로 처리합니다. 상태가 succeeded가 될 때까지 GET /v1/media/tasks/{id}를 폴링한 뒤 서명된 에셋 URL을 읽으세요.
HappyHorse 1.1의 어떤 ID를 호출해야 합니까?
작업마다 하나입니다. 텍스트를 비디오로 변환할 때는 happyhorse-1.1-t2v, 첫 프레임을 보낼 때는 happyhorse-1.1-i2v, 레퍼런스 이미지로 장면을 이끌 때는 happyhorse-1.1-r2v입니다. 세 ID 모두 해상도 메뉴와 초당 과금을 공유합니다.
HappyHorse 워터마크는 어떻게 제거합니까?
파라미터에 watermark false를 넣습니다. 생략하면 설정이 켜진 상태로 오른쪽 아래 모서리에 두 단어짜리 작은 표시가 그려집니다. 별도의 3초 480P 클립에서 이 스위치를 확인했고 표시 없이 반환되었습니다. 표시는 그림의 일부이므로 안전하게 잘라낼 수 없습니다.
레퍼런스 이미지는 몇 장까지 받습니까?
r2v ID에서는 최대 아홉 장이며 input.media에 reference_image 항목으로 보냅니다. i2v ID는 다릅니다. 첫 프레임 한 장만 받고 마지막 프레임도 비디오 레퍼런스도 없습니다. 원하는 결과가 아니라 가지고 있는 자료를 기준으로 ID를 고릅니다.
HappyHorse 1.1이 Seedance 2.0보다 좋습니까?
720p 프롬프트 세 개에서는 세 개 모두 졌고, 주로 동작 정확도와 요청하지 않은 요소 추가에서 밀렸지만 모든 클립을 더 빨리 반환했습니다. 같은 세 프롬프트 중 두 개에서는 Kling 3.0을 이겼으므로 답은 어떤 모델에서 옮겨오는지에 따라 달라집니다.
소리도 생성합니까?
모든 클립에 트랙이 있었고 스케이트보드 소리와 향수 장면의 물방울 소리도 포함되었으며, 알리바바의 레퍼런스는 이 계열의 사운드 스위치를 설명하지 않습니다. 프롬프트에 소리를 적고 나중에 음량을 확인해야 하는데, 클립마다 음량 차이가 컸기 때문입니다.
