LongCat-Video t2v API

meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p

Düz metni sinematik ve markanıza uygun bir videoya dönüştürün. Sahneyi ve kamera hissini tarif edin; LongCat uzunluk, FPS ve kalite ayarlarıyla akıcı, tutarlı çekimler üretir.

üretilen video için saniye başına 0.02

Input

Prompt

Realistic, cinematic filming style. An advanced skateboarder in a dark full-face helmet, deep-colored windbreaker, blue jeans, and bright yellow shoes rides along a winding alpine mountain road. Setting: lush green hills on both sides, distant snow-capped peaks, clear bright blue sky, crisp natural daylight. Shot duration ~8–10 seconds, single continuous take, no cuts.

Action beats: at start the rider is already rolling; camera tracks closely from behind at low height (~1.5 m). The rider accelerates into an S-curve, then gradually lowers into a crouch; at mid-shot they extend the right hand to lightly touch the asphalt while keeping a low center of gravity to carve a sharp left hairpin. After completing the turn, the rider rises smoothly back to a standing position and continues gliding forward with relaxed balance.

Camera direction: stabilized follow shot on a gimbal/drone/pursuit rig ~2–3 m behind, slight parallax to the road edge; gentle ease-in/ease-out speed changes; subtle lateral drift to reveal scenery; horizon level (no Dutch angles). Lens ~35 mm equivalent, medium depth of field; natural motion blur at 24–30 fps. Keep framing center-weighted with road lines leading forward; maintain ~60% ground, ~40% sky.

Lighting & mood: bright natural daylight with soft bounce; clean contrast, saturated greens, blue sky, white peak highlights; realistic color and textures. Physical realism: board trucks tilt into the turn, wheels grip the road, clothing and shoelaces react to wind, slight dust wisp where the hand grazes the surface.

Avoid: jerky camera moves, jitter, rubbery or warped limbs, melting board/trucks, exaggerated speed ramps, floating shadows, text or watermarks. Keep everything coherent, grounded, and on-brand, delivering a smooth, premium commercial feel.

The prompt to guide the video generation.

Number of Frames

Min: 17 - Max: 961

The number of frames to generate.

Video Output Type

The output type of the generated video.

Video Write Mode

The write mode of the generated video.

Aspect Ratio

The aspect ratio of the generated video.

FPS

Min: 1 - Max: 60

The frame rate of the generated video.

Video Quality

The quality of the generated video.

Enable Safety Checker

Safety checker can only be disabled on API call

Number of Inference Steps

Min: 2 - Max: 16

The number of inference steps to use.

Seed

The seed for the random number generator.

You need to be logged in to run this model and view results.

Output

{
  "error": "",
  "inferenceTime": 0,
  "output": "https://media.modelrunner.ai/zRoAzFbTjpDMmdP2pTZn5_tmpz44mxh1i.mp4",
  "input": {
    "fps": 15,
    "seed": 0,
    "prompt": "Realistic, cinematic filming style. An advanced skateboarder in a dark full-face helmet, deep-colored windbreaker, blue jeans, and bright yellow shoes rides along a winding alpine mountain road. Setting: lush green hills on both sides, distant snow-capped peaks, clear bright blue sky, crisp natural daylight. Shot duration ~8–10 seconds, single continuous take, no cuts.\n\nAction beats: at start the rider is already rolling; camera tracks closely from behind at low height (~1.5 m). The rider accelerates into an S-curve, then gradually lowers into a crouch; at mid-shot they extend the right hand to lightly touch the asphalt while keeping a low center of gravity to carve a sharp left hairpin. After completing the turn, the rider rises smoothly back to a standing position and continues gliding forward with relaxed balance.\n\nCamera direction: stabilized follow shot on a gimbal/drone/pursuit rig ~2–3 m behind, slight parallax to the road edge; gentle ease-in/ease-out speed changes; subtle lateral drift to reveal scenery; horizon level (no Dutch angles). Lens ~35 mm equivalent, medium depth of field; natural motion blur at 24–30 fps. Keep framing center-weighted with road lines leading forward; maintain ~60% ground, ~40% sky.\n\nLighting & mood: bright natural daylight with soft bounce; clean contrast, saturated greens, blue sky, white peak highlights; realistic color and textures. Physical realism: board trucks tilt into the turn, wheels grip the road, clothing and shoelaces react to wind, slight dust wisp where the hand grazes the surface.\n\nAvoid: jerky camera moves, jitter, rubbery or warped limbs, melting board/trucks, exaggerated speed ramps, floating shadows, text or watermarks. Keep everything coherent, grounded, and on-brand, delivering a smooth, premium commercial feel.",
    "num_frames": 162,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "video_quality": "high",
    "video_write_mode": "balanced",
    "video_output_type": "X264 (.mp4)",
    "num_inference_steps": 15,
    "enable_safety_checker": false
  },
  "logs": "Generated video (undefinedxundefined, application/octet-stream)"
}

Logs (1 lines)

Örnekler

LongCat-Video t2v API

LongCat-Video t2v is a text-to-video AI model by meituan-longcat. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.02 per second of video.

POST https://queue.modelrunner.run/meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "fps": 15,
    "seed": 0,
    "prompt": "Realistic, cinematic filming style. An advanced skateboarder in a dark full-face helmet, deep-colored windbreaker, bl…",
    "num_frames": 162,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "video_quality": "high",
    "video_write_mode": "balanced",
    "video_output_type": "X264 (.mp4)",
    "num_inference_steps": 15,
    "enable_safety_checker": false,
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p", {
  input: {
    "fps": 15,
    "seed": 0,
    "prompt": "Realistic, cinematic filming style. An advanced skateboarder in a dark full-face helmet, deep-colored windbreaker, bl…",
    "num_frames": 162,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "video_quality": "high",
    "video_write_mode": "balanced",
    "video_output_type": "X264 (.mp4)",
    "num_inference_steps": 15,
    "enable_safety_checker": false
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p",
    headers=headers,
    json={
      "fps": 15,
      "seed": 0,
      "prompt": "Realistic, cinematic filming style. An advanced skateboarder in a dark full-face helmet, deep-colored windbreaker, bl…",
      "num_frames": 162,
      "aspect_ratio": "16:9",
      "video_quality": "high",
      "video_write_mode": "balanced",
      "video_output_type": "X264 (.mp4)",
      "num_inference_steps": 15,
      "enable_safety_checker": false
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of LongCat-Video t2v
Name	Type	Required	Description
prompt	string	yes	The prompt to guide the video generation.
num_frames	integer	no	The number of frames to generate. Default: 162.
video_output_type	enum	no	The output type of the generated video. One of: `X264 (.mp4)`, `VP9 (.webm)`, `PRORES4444 (.mov)`, `GIF (.gif)`. Default: "X264 (.mp4)".
video_write_mode	enum	no	The write mode of the generated video. One of: `fast`, `balanced`, `small`. Default: "balanced".
aspect_ratio	enum	no	The aspect ratio of the generated video. One of: `16:9`, `9:16`, `1:1`. Default: "16:9".
fps	integer	no	The frame rate of the generated video. Default: 15.
video_quality	enum	no	The quality of the generated video. One of: `low`, `medium`, `high`, `maximum`. Default: "high".
enable_safety_checker	boolean	no	Whether to enable safety checker. Can't be disabled in web UI. Default: true.
num_inference_steps	integer	no	The number of inference steps to use. Default: 12.
seed	integer	no	The seed for the random number generator. Default: 0.

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use LongCat-Video t2v from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and LongCat-Video t2v becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run meituan-longcat/longcat-video-t2v-480p on ModelRunner to generate video”. MCP setup guide.

Model Detayları

**LongCat-Video (Text-to-Video), gündelik dille yazdığınız tarifi özenle işlenmiş hareketli görüntüye dönüştürür.** İstediğiniz sahneyi tarif edersiniz — özneler, aksiyon, atmosfer ve kamera — model de slaytlardan derlenmiş gibi değil, sette çekilmiş gibi görünen akıcı ve markanıza uygun bir klip üretir.

## Nasıl çalışır (teknik uzmanlar için değil, içerik üreticileri için)

Doğal dilde bir prompt yazarsınız. Örneğin:

* “Mermer bir masada ürün hero çekimi; yavaş yaklaşma; yumuşak stüdyo ışığı; parlatılmış metalde yansımalar; minimal, lüks bir atmosfer.” * “Huzurlu bir oturma odası; pencerelerden süzülen sabah ışığı; bir kedi kanepeye atlıyor; hafif elde kamera; sıcak, sinematik bir ton.”

LongCat-Video bu tarifi kadrajı, ışığı ve hareketi tutarlı, bütünlüklü bir çekime dönüştürür — ürün videoları, teaser’lar, açıklayıcı videolar ve sosyal medya paylaşımları için ideal.

## Çekimi gündelik dille yönetin

* **Özne ve aksiyon:** Kadrajda ne olduğu ve ne olup bittiği (“dönen paslanmaz çelik saat”, “latte art yapan barista”). * **Kamera hissi:** Yaklaşma, geri çekilme, etrafında dönüş, dolly, vinç, elde kamera, timelapse. * **Işık ve atmosfer:** Yumuşak stüdyo ışığı, yüksek kontrast, neon, doğal gün ışığı, altın saat. * **Stil ipuçları:** “Premium reklam filmi”, “belgesel”, “anime açılışı”, “stop-motion havası”. * **Kompozisyon ve ölçek:** Yakın, orta ya da geniş plan; ortalanmış kadraj ya da üçte bir kuralı.

Basit başlayın, sonra adım adım geliştirin — prompt’taki her küçük değişiklik görünümü ve hareketi biraz değiştirir.

## Süre ve kalite ayarları

* **`num_frames`** — Klip uzunluğunu belirler. Daha fazla kare = daha uzun video. * **`fps`** — Oynatma hızı (saniyedeki kare sayısı).

* **24–30 FPS** gerçek çekim görüntüsü hissi verir (ürünler ve demolar için harika). * **12–15 FPS** stilize bir animasyon hissi ve daha küçük dosyalar sağlar. * **`num_inference_steps`** — Hız ile kalite arasındaki denge.

* Hızlı taslaklar için daha az adım; daha temiz nihai çıktılar için daha fazla adım. * **`seed`** — Tekrarlanabilirlik. Varyasyonlar arasında benzer bir hareket ve görünüm hedeflemek için bir seed kullanın. Daha fazla çeşitlilik için boş bırakın.

## Çıktı seçenekleri

Dosyanın nasıl teslim edileceğini iş akışınıza göre seçin:

* **`video_output_type`** — Container ve codec. * **`video_quality`** — Görsel sadakat / bitrate düzeyi. * **`video_write_mode`** — Daha hızlı dışa aktarım ya da daha küçük dosya boyutu.

Bu seçeneklerle hem hızlı dahili önizlemeler hem de yayına hazır, yüksek kaliteli klipler üretebilirsiniz.

## Prompt örnekleri (kopyalayıp uyarlayın)

* “Keten kumaş üzerinde mat siyah kulak içi kulaklıklar; yukarıdan yavaşça dönen kamera, yumuşak dolaylı ışık, hafif alan derinliği; premium reklam filmi tonu.” * “Gün batımında bir şehir çatısı; sporcu ayakkabılarını bağlıyor, kamera sağa dolly yapıp hafifçe yukarı tilt ediyor; canlı, enerjik, motive edici bir his.” * “Samimi bir masa üstü sahnesi; buharı görünen demleme filtre kahve; yumuşak bir yaklaşma, doğal sabah ışığı, sıcak renk tonlaması.”

## Yaygın kullanım alanları

* **Ürün tanıtımları ve hero çekimler:** Markanıza uyan akıcı, kontrollü hareketleri önceden kurgulayın. * **Marka jenerikleri ve intro’lar:** Tam kadro bir prodüksiyon ekibi olmadan kısa, akılda kalıcı açılışlar üretin. * **Storyboard ve previz:** Gerçek bir çekime girişmeden önce zamanlamayı, sahne yerleşimini ve atmosferi test edin. * **Sosyal medya reklamları ve teaser’lar:** Kısa bir yazılı brief’i, akışta kaydırmayı durduracak dikey bir videoya dönüştürün. * **Mood filmleri ve stil denemeleri:** Işığı, kamera dilini ve sanat yönetimini hızla keşfedin.

**İpucu:** En öngörülebilir ve markanıza en uygun sonuçlar için prompt’ları somut tutun (“yavaş yaklaşma”, “yumuşak tepe ışığı”, “ortalanmış yakın plan”) ve küçük adımlarla ilerleyin.

LongCat-Video t2v API

Model girdisi

Input

Model çıktısı

Output

Örnek istekler

Örnekler

LongCat-Video t2v API

cURL

JavaScript

Python

Input parameters

Use LongCat-Video t2v from Claude & Cursor (MCP)

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

Claude Code

Model Detayları

Model Detayları