Close documentary shot at a desert archaeological excavation at sunrise. An adult archaeologist in a faded burgundy scarf kneels over a small mosaic, carefully sweeping loose sand away with a soft brush. Several intense cobalt tiles emerge under the brush. A light gust lifts the edge of the scarf while the archaeologist pauses and leans closer with a small surprised smile. One gentle rack focus from the moving brush to the eyes; realistic sand particles and restrained hand movement. Native dry brushing and faint wind, no speech or music. Five seconds, a single clear discovery beat, no written inscriptions, subtitles, advertising or logos.
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video API
minimax/h3-max-turbo/text-to-videoMiniMax H3 Max Turbo Text to Video 将文本转为 5–15 秒连贯视频,具备原生立体声同步与极速出片优势。它在严格遵循运动规律的同时,完整呈现细腻的光影变化。
示例
REST API
快速开始
用三个步骤完成第一次调用。先运行短示例,确认接口返回 task_id,再获取生成的视频。
连接 Vidgo API
创建 API Key,将它安全保存在服务端,并通过 Authorization 请求头以 Bearer Token 发送。
- 接口地址
- POST
https://api.vidgo.ai/api/generate/submit - 认证方式
- Authorization: Bearer VIDGO_API_KEY
提交一个生成任务
选择一种语言并运行短示例。提交成功会立即返回 task_id,不会等待视频生成完成。
curl --request POST \
--url "https://api.vidgo.ai/api/generate/submit" \
--header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "minimax/h3-max-turbo/text-to-video",
"input": {
"prompt": "Five-second continuous sports-documentary shot in a quiet indoor basketball gym at late afternoon. An adult wheelchair basketball player in a plain teal jersey rolls forward, bounces the basketball once, turns the chair a quarter turn with a decisive push on the rim, and makes a chest pass toward a teammate just off camera. Low camera tracks alongside, keeping the athlete's face, wheels and ball visible. Believable wheel rotation, hand-to-ball contact and body balance. Native stereo bounce, tire squeak and a short exhale timed to the pass. Confident joyful concentration, no montage, no slow motion, no brands, captions or text.",
"duration": 5,
"resolution": "768p",
"enable_safety_checker": true,
"aspect_ratio": "16:9"
}
}'等待并获取结果
使用返回的 task_id 查询同一个任务,直到状态变为 finished 或 failed;成功后读取 data.files[].file_url。
查询状态
GET https://api.vidgo.ai/api/generate/status/{task_id}当状态为 not_started 或 running 时,建议约每 2 秒轮询一次;到达 finished 或 failed 后停止。成功时从 data.files[].file_url 读取视频地址;长任务可逐步延长间隔,也可在提交请求顶层添加 callback_url 异步接收最终结果。
not_startedrunningfinishedfailed{
"code": 200,
"data": {
"task_id": "YI6IXQEOOYMH4QWB",
"status": "running",
"created_time": "2026-10-11T22:57:39"
}
}{
"code": 200,
"data": {
"task_id": "YI6IXQEOOYMH4QWB",
"status": "finished",
"files": [
{
"file_url": "https://cdn.vidgo.ai/apis/models/minimax/h3-max-turbo/text-to-video/v1/01/output.mp4",
"file_type": "video"
}
],
"created_time": "2026-10-11T22:57:39",
"error_message": null,
"progress": 100
}
}完整可运行示例
理解上面的三步流程后再展开。这里把提交、轮询、终态处理和结果读取合并在一个脚本中。
set -euo pipefail
: "${VIDGO_API_KEY:?Set VIDGO_API_KEY in your environment}"
REQUEST_BODY=$(cat <<'JSON'
{
"model": "minimax/h3-max-turbo/text-to-video",
"input": {
"prompt": "Five-second continuous sports-documentary shot in a quiet indoor basketball gym at late afternoon. An adult wheelchair basketball player in a plain teal jersey rolls forward, bounces the basketball once, turns the chair a quarter turn with a decisive push on the rim, and makes a chest pass toward a teammate just off camera. Low camera tracks alongside, keeping the athlete's face, wheels and ball visible. Believable wheel rotation, hand-to-ball contact and body balance. Native stereo bounce, tire squeak and a short exhale timed to the pass. Confident joyful concentration, no montage, no slow motion, no brands, captions or text.",
"duration": 5,
"resolution": "768p",
"enable_safety_checker": true,
"aspect_ratio": "16:9"
}
}
JSON
)
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
--request POST \
--url "https://api.vidgo.ai/api/generate/submit" \
--header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data "$REQUEST_BODY")
TASK_ID=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq -r '.data.task_id // .task_id // empty')
if [ -z "$TASK_ID" ]; then
printf 'Submit response did not include task_id:
%s
' "$SUBMIT_RESPONSE" >&2
exit 1
fi
while true; do
STATUS_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
--url "https://api.vidgo.ai/api/generate/status/$TASK_ID" \
--header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY")
STATUS=$(printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '.data.status // .status // empty')
case "$STATUS" in
finished)
printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '(.data.files // .files // [])[]?.file_url'
break
;;
failed)
printf '%s' "$STATUS_RESPONSE" | jq -r '.data.error_message // .error_message // "Generation failed"' >&2
exit 1
;;
not_started|running)
sleep 2
;;
*)
printf 'Unexpected task status: %s
' "$STATUS" >&2
exit 1
;;
esac
done请求参数
model 和 callback_url 位于请求根层;生成参数位于 input。
| 字段 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| model | string | Yes | — | minimax/h3-max-turbo/text-to-video |
| callback_url | string (URL) | No | — | HTTP(S) |
| input | object | Yes | — | 包含 prompt、duration、resolution 等生成参数的输入对象。 |
| input.prompt | string | 是 | — | 1–50,000 个字符 |
| input.duration | integer | 否 | 5 | 5–15 秒,整数 |
| input.resolution | string | 否 | 768p | 480p | 768p | 1080p |
| input.enable_safety_checker | boolean | 否 | true | true | false |
| input.aspect_ratio | string | 否 | 16:9 | 21:9 | 16:9 | 4:3 | 1:1 | 3:4 | 9:16 |
响应字段
提交响应会立即返回任务标识;随着任务推进,状态响应会补充进度、输出文件或失败信息。
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| code | integer | 应用层结果码,成功响应使用 0 或 200。 |
| message | string | 存在时返回便于阅读的响应或错误信息。 |
| data.task_id | string | 任务标识,用于拼接状态查询地址。 |
| data.status | string | 当前状态:not_started、running、finished 或 failed。 |
| data.created_time | string | 任务创建时间,采用日期时间格式。 |
| data.progress | number | 上游提供进度时返回的完成百分比。 |
| data.files[] | array | 任务成功后返回的生成文件列表。 |
| data.files[].file_url | string | 生成视频的公开访问地址。 |
| data.files[].file_type | string | 生成文件类型,例如 video。 |
| data.files[].watermark_url | string | null | 存在水印版本时返回对应地址。 |
| data.error_message | string | null | status 为 failed 时的失败详情。 |
任务生命周期
not_started 与 running 属于非终态;finished 与 failed 是两种终态,收到任意终态后都应停止轮询。
not_started任务已被接受,正在等待开始。
running视频正在生成,继续使用同一个 task_id 查询。
finished生成成功,从 data.files[].file_url 读取视频地址。
failed生成因错误终止,读取 data.error_message,不再继续轮询。
轮询与错误处理
- 认证失败401 表示 Bearer API Key 缺失或无效,修正凭证后再重试。
- 参数校验400 表示请求无效,应读取响应信息并修正对应字段。
- 轮询间隔初始建议约每 2 秒查询一次,长任务应逐步延长间隔。
- 终态处理仅在 not_started 或 running 时继续查询;遇到 finished 或 failed 立即停止。
- 回调方式提供 callback_url 可异步接收最终结果;否则使用状态查询接口。
模型规格
| 规格 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
| Model | minimax/h3-max-turbo/text-to-video | 异步文生视频端点模型标识 |
| Duration | 5–15 | 整数秒,默认 5 秒 |
| Resolution | 480p | 768p | 1080p | 默认 768p |
| Pricing | 5 / 8 / 16 credits/s | 按秒阶梯计费(480p / 768p / 1080p) |
相关模型
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video API 常见问题
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video API 是什么?
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video 是 MiniMax 研发的文本生成视频模型。它能够根据文本提示词快速生成 5–15 秒高质量动态视频,支持 480p、768p 与 1080p 分辨率及六种电影级画幅比例,并原生同步生成双声道环境音效。基于先进的后训练蒸馏技术,它在显著提升推理吞吐量并缩减耗时的同时,严格保持对提示词物理规律与运镜指令的高保真遵循。你可以通过 API 进行程序化调用,也可以在上方体验区直接在线试用。
MiniMax H3 Max Turbo 与基础版 H3 Max 有什么区别?
MiniMax H3 Max Turbo 是在旗舰级 H3 Max 基础上进行后训练深度蒸馏的版本。Turbo 版生成速度提升约 2 倍,且所有分辨率档位的计费费率仅为基础版的一半,专为高通量批量生产与极速创意探索而设计。需要注意的是,Turbo 端点专注文生视频与图生视频,不包含基础版独有的多模态参考生视频(Reference to Video)功能。
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video 是否原生支持音频生成?
是的,该模型原生支持音画同步生成。在生成视频画面的同时,模型会根据提示词中的动作、环境与场景描述,自动合成高度匹配的原生立体声背景音轨与动作音效,无需在后期制作中外挂额外音效。
MiniMax H3 Max Turbo 的 1080p 分辨率是原生渲染吗?
1080p 档位是通过 768p 潜空间精细化上采样(Latent refinement)增强生成的,并非纯原生 1080p 基底渲染。如果追求极致的渲染效率与性价比,建议优先选用原生 768p 档位;若需要高清晰度交付,可选用 1080p 获取更高像素密度的视觉质感。
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video 支持哪些画面比例?
模型原生支持六种固定画幅比例:21:9、16:9、4:3、1:1、3:4 和 9:16,不支持自适应(adaptive)比例。横屏 16:9 适合电影感叙事与商业广告,9:16 适合短视频平台,1:1 则适用于社交媒体信息流。建议在编写提示词前预先指定画幅,以便构图与镜头主体自然匹配。
MiniMax H3 Max Turbo Text to Video 如何计费?
API 采用按秒计费模式,费用仅取决于请求参数 duration 指定的时长与所选分辨率:480p 为每秒 5 积分(约 $0.025/秒),768p 为每秒 8 积分(约 $0.040/秒),1080p 为每秒 16 积分(约 $0.080/秒)。以默认 5 秒 768p 视频为例,单次生成消耗 40 积分($0.200)。提交任务前,体验区的运行按钮会根据当前所选参数实时显示预估费用。
生成复杂场景时如何提升提示词的遵循效果?
编写提示词时建议按照「主体特征与环境背景 -> 核心主体动作 -> 摄影机运动与景别 -> 光影氛围与风格」的层次组织。尽量让 5–15 秒的短视频聚焦于一个连贯的主要动作,避免串联多个互不相关的冲突事件。若动作节奏较关键,可在提示词中详细说明动作随时间演进的具体过程。















