Créez une clé dans votre compte, nommez un modèle vidéo dans une requête et téléchargez le clip quand il est prêt. Une seule clé donne accès au catalogue texte vers vidéo : comparer Veo, Kling, Seedance et Wan revient à changer un nom de modèle, pas à ouvrir quatre comptes.
Les modèles vidéo arrivent plus vite qu’aucune équipe ne peut les brancher un par un : un compte différent, une page de facturation différente et une façon différente de demander un clip à chaque fois. L’API de Picasso IA est conçue pour ramener tout cela à une clé de votre compte, une requête qui nomme un modèle et un fichier que vous téléchargez quand le clip est prêt. Cette page montre ce que cela donne en texte vers vidéo, et où cela s’arrête.
Le texte vers vidéo est la catégorie où choisir un modèle coûte le plus. Veo, Kling, Seedance et Wan transforment une description écrite en clip animé, mais ils interprètent la même phrase différemment et aucun ne gagne sur tous les plans. Si votre produit génère de la vidéo, la bonne question n’est presque jamais de savoir quel modèle est le meilleur. C’est de savoir lequel est le meilleur pour ce prompt, ce budget et cette échéance.
Le catalogue de Picasso IA compte 502 modèles, dont 121 dans la catégorie texte vers vidéo. Cinq sont cités sur cette page : veo-3.1 de Google, kling-v3-video de kwaivgi, seedance-2.5 de bytedance, wan-3 d’alibaba et ltx-2.5-fast de lightricks. Avec l’API, la seule information d’identification est une clé de votre compte. La requête nomme le modèle, donc en essayer un deuxième revient à modifier une seule valeur au lieu d’intégrer un second fournisseur.
Les mêmes modèles tournent dès aujourd’hui dans le toolkit, ce qui compte pour une raison pratique : vous pouvez d’abord régler le prompt et le modèle à la main, puis demander à votre code de le répéter. L’API utilise le même système de crédits que le toolkit, donc il n’y a pas de second solde à surveiller ni rien à rapprocher entre les deux.
À savoir : une requête vidéo est une tâche, pas une réponse instantanée. Votre code la lance, attend et récupère un fichier, alors intégrez l’attente dans la conception dès le premier jour au lieu de la bricoler après un timeout.
En termes simples, une requête texte vers vidéo porte trois choses : quel modèle doit faire le travail, le prompt qui décrit le clip et les réglages que ce modèle propose. Ces réglages ne sont pas identiques d’un modèle à l’autre. Certains laissent choisir la résolution et la durée, certains acceptent une graine pour répéter un bon résultat, certains peuvent produire du son avec l’image et d’autres permettent d’indiquer ce qui ne doit pas apparaître. wan-3 propose un prompt négatif et une graine, par exemple, tandis que ltx-2.5-fast peut générer du son avec la vidéo. Lisez la page de chaque modèle dans le catalogue avant de compter sur un réglage.
La vidéo est asynchrone, et cela façonne tout votre code. Vous lancez une tâche, le modèle travaille le temps qu’il lui faut et, quand le clip est prêt, vous recevez le fichier. Les clips courts et les modèles lourds ne prennent pas le même temps, et l’attente n’est pas quelque chose que votre code peut raccourcir, seulement planifier. Une file, un worker ou une simple vérification de statut sur un minuteur conviennent, tant que rien dans votre produit ne reste figé en attendant un seul clip.
Le coût suit la même logique. Chaque génération coûte des crédits, et leur nombre dépend du modèle, de la durée et de la résolution demandées. Un clip plus long et plus net d’un modèle lourd coûte plus cher qu’un brouillon court d’un modèle léger. La page des tarifs liste les formules, et les nouveaux comptes démarrent avec des crédits gratuits, de quoi tester quelques vrais prompts avant de décider quoi que ce soit.
Vous ne lirez pas la page de chaque modèle avant de construire. Ce tableau est un raccourci pour choisir par où commencer, selon le travail à faire et non selon un classement périmé dans un mois. Prenez la dernière colonne comme ce qu’il faut regarder quand vous passez le même prompt dans deux modèles côte à côte.
| Travail | Modèles à essayer d’abord | Quoi comparer |
|---|---|---|
| Brouillon rapide pour tester un prompt | ltx-2.5-fast | À quel point le clip se rapproche de votre idée au regard du temps et des crédits dépensés |
| Clip principal soigné | veo-3.1, kling-v3-video | Mouvement, détail et fidélité de chacun au prompt |
| Un deuxième avis sur le même prompt | seedance-2.5 | En quoi son cadrage et son mouvement diffèrent des deux premiers |
| Clip plus long ou variantes reproductibles | wan-3 | La durée qu’il permet et si une graine fixe reproduit le résultat |
| Beaucoup de clips à la suite | N’importe lequel | Crédits par clip pour la durée et la résolution choisies |
Passez le même prompt dans deux ou trois de ces modèles avant d’attacher un produit à un seul. Les différences se voient dans les clips, pas dans les descriptions. Si vous voulez examiner une famille de plus près d’abord, les pages de comparaison de Google Veo et de Kling AI les détaillent.
Le parcours est court à dessein. Le savoir-faire est dans le choix du prompt et le jugement du résultat, pas dans la plomberie, alors prévoyez de répéter les trois dernières étapes plus d’une fois.
Si vos clips finissent dans des publicités ou des pages produit, les pages publicités vidéo pour les réseaux sociaux et vidéos de démonstration produit montrent ce que donne ce travail abouti. Pour un point de départ qui est une image fixe plutôt qu’une phrase, voyez transformer des photos en vidéos.
La plupart des ennuis avec la vidéo générée viennent du fait de traiter une tâche comme un appel de fonction. Ces cinq habitudes font la différence entre un flux de confiance et un flux qu’il faut surveiller.
Une API donne de la répétition, pas du jugement. Tout ce qu’un modèle rate dans le toolkit, il le rate aussi par code, en plus vite et en plus grand nombre, donc la première limite est la relecture : quelqu’un doit encore regarder les clips avant qu’ils n’atteignent un client.
Les modèles diffèrent, et leurs réglages aussi. Une requête qui fonctionne sur un modèle peut demander des changements sur un autre, parce que les options de durée, de résolution, de son et de graine ne sont pas les mêmes partout. Changer de modèle est une petite modification, mais une modification à tester, pas à supposer.
Générer prend du temps et coûte des crédits. Un clip est une tâche qui peut durer un moment, un modèle lourd sur un clip long et net coûte nettement plus qu’un modèle léger sur un brouillon court, et un clip raté ou écarté a quand même consommé l’essai. Les mains, le texte à l’écran, les foules et la physique sont les points faibles habituels de n’importe quel modèle, et bien rédiger le prompt les réduit sans les supprimer.
Les visages et les voix demandent de l’attention. Utilisez votre propre image, des personnes qui ont accepté ou des personnages fictifs, jamais une personne réelle et identifiable qui n’a pas consenti. Et cette page décrit ce que fait l’API, rien de plus : ce n’est ni un éditeur vidéo, ni une timeline, ni un moyen de garantir un résultat précis. Quand vous publiez des clips sur une plateforme, vérifiez ses exigences actuelles sur le format et les contenus générés par IA.
C’est une façon de générer de la vidéo depuis votre propre code plutôt que depuis l’application web. Vous créez une clé dans votre compte, envoyez une requête qui nomme un modèle et donne un prompt, et le clip généré revient sous forme de fichier que vous pouvez télécharger. Elle utilise les mêmes modèles et le même système de crédits que le toolkit, donc ce que vous pouvez y tester est le genre de chose qu’une requête peut demander.
La catégorie texte vers vidéo du catalogue compte 121 modèles, dont veo-3.1, kling-v3-video, seedance-2.5, wan-3 et ltx-2.5-fast. La couverture prévue dépasse la vidéo et inclut les modèles d’image, de voix, de musique, d’agrandissement, de suppression de fond, de 3D, de lipsync et de chat du même catalogue. Vous choisissez le modèle par son nom dans chaque requête, et la liste complète se trouve sur la page de tous les modèles.
Oui, et c’est la meilleure première étape. Le toolkit fait tourner dès aujourd’hui le même catalogue : choisissez un modèle, écrivez un prompt, générez et regardez le clip. Déterminez là-bas quel modèle et quelle formulation conviennent à votre idée, puis demandez à votre code de la répéter. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits, donc quelques clips d’essai ne coûtent rien pour commencer.
Parce que générer de la vidéo prend un vrai temps, et que l’attente dépend du modèle, de la durée et de la résolution. La requête lance donc une tâche, et le fichier arrive quand elle est terminée. Concevez avec cela en tête : lancez la tâche, gardez votre application fluide pendant qu’elle tourne et récupérez le résultat quand il est prêt. Ne bloquez jamais l’écran d’un utilisateur pour un seul clip.
Elle coûte des crédits, et le montant dépend du modèle et des réglages. Un clip plus long, une résolution plus élevée ou un modèle plus lourd coûtent plus qu’un brouillon court sur un modèle léger. Cette page ne cite pas de chiffres parce qu’ils changent avec le temps. La page des tarifs liste les formules actuelles, et générer quelques clips dans le toolkit vous montre ce que coûtent vos propres réglages.
Traitez-la comme un mot de passe. Gardez-la sur votre serveur comme un secret, jamais dans du code front-end, un dépôt public ou une capture d’écran, et ne la partagez jamais dans un chat. Quiconque détient la clé peut dépenser vos crédits. Si vous pensez qu’elle a fuité, créez-en une nouvelle dans votre compte et cessez d’utiliser l’ancienne, puis vérifiez votre solde de crédits à la recherche d’une activité que vous ne reconnaissez pas.
La requête nomme le modèle, donc changer commence par changer ce nom. Le piège est que les réglages diffèrent d’un modèle à l’autre : les options de durée, de résolution, de son et de graine ne sont pas les mêmes partout. Gardez les réglages propres à chaque modèle au même endroit, changez le nom, générez le clip et comparez. Un court test par modèle est plus rapide que de découvrir un décalage en production.
Seulement avec votre propre image ou avec des personnes qui ont clairement accepté, et les personnages fictifs sont toujours possibles. Ne générez pas de personnes réelles et identifiables qui n’ont pas consenti, et ne présentez pas un clip généré comme l’enregistrement de quelque chose qui s’est produit. Si un clip pouvait tromper les spectateurs sur ce qui est réel, indiquez qu’il est généré par IA et vérifiez les règles actuelles de la plateforme avant de publier.
Souvent oui, mais vérifiez deux choses d’abord. Regardez les droits sur tout ce que vous fournissez, comme une image ou un élément de marque, et les conditions de votre formule pour les contenus générés. Puis faites regarder chaque clip par une personne avant sa diffusion, car le texte à l’écran, les mains et les détails physiques sont les endroits où les modèles vidéo se trompent le plus souvent.
Commencez par relancer une fois le même prompt, car les résultats varient d’une exécution à l’autre. Si le clip est proche mais pas juste, réduisez le prompt à un sujet, une action et un mouvement de caméra, ou essayez un autre modèle, ce qui revient à changer un nom. Si une tâche échoue plusieurs fois ou si quelque chose semble cassé de notre côté, contactez le support avec le modèle, le prompt et l’heure à laquelle cela s’est produit.
Envie de voir les clips avant d’écrire une ligne de code ? Ouvrez le toolkit, passez un prompt dans deux modèles et décidez lequel votre requête doit nommer.
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