Ana içeriğe geç
YeniSeedance 2.5 yayında→
ModelRunner
meituan-longcat avatarı

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
GitHub
Lisans
Makale
OpenAPI

Model girdisi

Input

The prompt to guide the video generation.

Min: 17 - Max: 961

The number of frames to generate.

The output type of the generated video.

The write mode of the generated video.

The aspect ratio of the generated video.

Min: 1 - Max: 60

The frame rate of the generated video.

The quality of the generated video.

Safety checker can only be disabled on API call

Min: 2 - Max: 16

The number of inference steps to use.

The seed for the random number generator.

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

Model çıktısı

Output

Loading
Generated in 150.384 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Example output 1Example output 2

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": "a paper boat drifting down a rain-flooded gutter at night",
    "num_frames": 162,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "video_quality": "high",
    "video_write_mode": "balanced",
    "video_output_type": "X264 (.mp4)",
    "num_inference_steps": 12,
    "enable_safety_checker": true,
    "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": "a paper boat drifting down a rain-flooded gutter at night",
    "num_frames": 162,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "video_quality": "high",
    "video_write_mode": "balanced",
    "video_output_type": "X264 (.mp4)",
    "num_inference_steps": 12,
    "enable_safety_checker": true
  },
});
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": "a paper boat drifting down a rain-flooded gutter at night",
      "num_frames": 162,
      "aspect_ratio": "16:9",
      "video_quality": "high",
      "video_write_mode": "balanced",
      "video_output_type": "X264 (.mp4)",
      "num_inference_steps": 12,
      "enable_safety_checker": true
    },
).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
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe prompt to guide the video generation.
num_framesintegernoThe number of frames to generate. Default: 162.
video_output_typeenumnoThe output type of the generated video. One of: X264 (.mp4), VP9 (.webm), PRORES4444 (.mov), GIF (.gif). Default: "X264 (.mp4)".
video_write_modeenumnoThe write mode of the generated video. One of: fast, balanced, small. Default: "balanced".
aspect_ratioenumnoThe aspect ratio of the generated video. One of: 16:9, 9:16, 1:1. Default: "16:9".
fpsintegernoThe frame rate of the generated video. Default: 15.
video_qualityenumnoThe quality of the generated video. One of: low, medium, high, maximum. Default: "high".
enable_safety_checkerbooleannoWhether to enable safety checker. Can't be disabled in web UI. Default: true.
num_inference_stepsintegernoThe number of inference steps to use. Default: 12.
seedintegernoThe 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

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.