A single uninterrupted lateral tracking shot in an old sunlit fencing salle. Two adult women in plain white fencing uniforms and protective masks face each other on a wooden piste. The nearer fencer advances one step and lunges; her opponent makes one clean parry, the blades briefly contact, and both settle back into guard. Keep the two people distinct with anatomically correct arms and stable swords. Crisp footwork, believable fabric momentum, the metallic tap exactly on blade contact and soft rubber soles on wood. Controlled athletic rehearsal, no injury. Five seconds, natural cinema, no slow motion, no captions, logos or text.
MiniMax H3 Max Text to Video API
minimax/h3-max/text-to-videoMiniMax H3 Max Text to Video 将文本提示词转化为带原生立体声的电影质感视频,具备超实时生成与指令遵循能力。它能细腻呈现复杂运镜与物理动态,并稳定输出多档画质与主流画幅。
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 $VIDGO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "minimax/h3-max/text-to-video",
"input": {
"prompt": "One continuous cinematic shot inside a blue glacier cave. A female glaciologist in a mustard expedition jacket stands beside translucent ice. A deep crack echoes; she freezes, slowly raises her head toward the sound, and whispers, \"Did you hear that?\" A few tiny ice crystals drift down through her headlamp beam. The camera gently pushes from a waist-up view into her concerned face; keep the geography and her identity stable. Realistic breath vapor, subtle human expression, detailed blue subsurface light. Native stereo cave echo and quiet ice creaks, clearly synchronized brief English speech. Five seconds, restrained action, no collapse. No subtitles, logos or on-screen text.",
"duration": 5,
"resolution": "768p",
"enable_safety_checker": true,
"aspect_ratio": "16:9"
}
}'等待并获取结果
使用返回的 task_id 查询同一个任务,直到状态变为 finished 或 failed;成功后读取 data.files[].file_url。
查询状态
GET https://api.vidgo.ai/api/generate/status/{task_id}当状态为 not_started 或 running 时,建议约每 2 秒轮询一次;到达 finished 或 failed 后停止。成功时从 data.files[].file_url 读取视频地址;长任务可逐步延长间隔,也可在提交请求顶层添加 callback_url 异步接收最终结果。
not_startedrunningfinishedfailed{
"code": 200,
"data": {
"task_id": "5V85RY0L6GPFZ1GY",
"status": "running",
"created_time": "2026-10-11T22:58:24"
}
}{
"code": 200,
"data": {
"task_id": "5V85RY0L6GPFZ1GY",
"status": "finished",
"files": [
{
"file_url": "https://cdn.vidgo.ai/apis/models/minimax/h3-max/text-to-video/v1/01/output.mp4",
"file_type": "video"
}
],
"created_time": "2026-10-11T22:58:24",
"error_message": null,
"progress": 100
}
}完整可运行示例
理解上面的三步流程后再展开。这里把提交、轮询、终态处理和结果读取合并在一个脚本中。
set -euo pipefail
: "${VIDGO_API_KEY:?Set VIDGO_API_KEY in your environment}"
REQUEST_BODY=$(cat <<'JSON'
{
"model": "minimax/h3-max/text-to-video",
"input": {
"prompt": "One continuous cinematic shot inside a blue glacier cave. A female glaciologist in a mustard expedition jacket stands beside translucent ice. A deep crack echoes; she freezes, slowly raises her head toward the sound, and whispers, \"Did you hear that?\" A few tiny ice crystals drift down through her headlamp beam. The camera gently pushes from a waist-up view into her concerned face; keep the geography and her identity stable. Realistic breath vapor, subtle human expression, detailed blue subsurface light. Native stereo cave echo and quiet ice creaks, clearly synchronized brief English speech. Five seconds, restrained action, no collapse. No subtitles, logos or on-screen text.",
"duration": 5,
"resolution": "768p",
"enable_safety_checker": true,
"aspect_ratio": "16:9"
}
}
JSON
)
SUBMIT_RESPONSE=$(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 | 是 | — | 固定为 minimax/h3-max/text-to-video。 |
| callback_url | string (URL) | 否 | — | 用于接收任务完成通知的公开 HTTP(S) 地址。 |
| input | object | 是 | — | 包含生成所需具体参数的容器对象。 |
| input.prompt | string | 是 | — | 自然语言场景与运镜描述。原始输入最多 50,000 个字符(含首尾空白),去除首尾空白后不能为空。 |
| input.duration | integer | 否 | 5 | 生成时长,支持 5–15 秒的任意整数。 |
| input.resolution | string | 否 | 768p | 视频分辨率,可选 480p、768p 或 1080p。 |
| input.enable_safety_checker | boolean | 否 | true | 是否开启生成内容安全检查器。 |
| input.aspect_ratio | string | 否 | 16:9 | 可选 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4 或 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,正在等待排队开始。
running视频正在生成中,请保持轮询查询。
finished任务完成,从 data.files[].file_url 读取视频地址。
failed生成失败,读取 data.error_message 了解原因并停止轮询。
轮询与错误处理
- 认证失败401 表示 Bearer API Key 缺失或无效,请在控制台确认密钥后重试。
- 参数校验400 表示请求参数不合法,请检查 prompt 长度及枚举值是否符合契约。
- 轮询间隔建议每 2 秒查询一次状态,长任务可按指数退避逐步延长间隔至 5 秒。
- 终态处理仅在 not_started 或 running 时轮询;收到 finished 或 failed 立即终止。
- 回调方式提供 callback_url 可以在生成完成时自动接收推送,无需持续轮询。
模型规格
| 规格 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
| Model | minimax/h3-max/text-to-video | 异步文本生成视频模型标识。 |
| Duration | 5–15 | 整数秒,默认值为 5 秒。 |
| Resolution | 480p | 768p | 1080p | 原生支持多档清晰度,默认 768p。 |
| Pricing | 10 / 16 / 32 credits/s | 分别对应 480p / 768p / 1080p 档位。 |
相关模型
MiniMax H3 Max Text to Video API 常见问题
MiniMax H3 Max Text to Video API 是什么?
MiniMax H3 Max Text to Video 是 MiniMax 推出并经深度后训练优化的文本生成视频模型。它根据纯文本提示词生成 5–15 秒电影质感视频,具备超越实时的极速渲染吞吐量、卓越的复杂指令遵循度与原生立体声音画同步能力。基于先进的时空扩散架构,它在严格保障物理运动合理性与时间连贯性的同时,呈现细腻的光影层次与运镜轨迹。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 Text to Video 的生成速度有多快?
得益于专门的推理架构优化与算力调度,在典型网络与服务器状态下,一段 5 秒的 768p 视频最快可在约 3 秒内完成核心生成。实际端到端耗时包含排队与任务调度,在生产环境中依然具备远超实时的高吞吐优势,极大地提升了短视频生产管线的周转效率。
MiniMax H3 Max Text to Video 原生音频如何生成?
模型在生成视频画面的同时一体化合成双声道立体声音频,无需在后期流程中串联独立的配音或音效模型。你只需在文本提示词中加入对环境声、动作音效(如开关门声、风雨声、引擎声)的具体描述,生成的音频即可与画面动作的时间节点保持精准自然同步。
MiniMax H3 Max Text to Video 支持哪些时长与分辨率?
生成时长支持 5–15 秒之间的任意整数秒,默认设置为 5 秒。分辨率提供 480p(标清测试)、768p(高清标准,默认)与 1080p(全高清商业级)三档,画面比例覆盖 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4 及 9:16 六种规格,且所有比例均受全分辨率档位支持。
MiniMax H3 Max Text to Video 如何计费?
API 按请求参数 duration 指定的秒数计费,积分费率根据所选分辨率确定:480p 为每秒 10 积分(约 $0.050/秒),768p 为每秒 16 积分(约 $0.080/秒),1080p 为每秒 32 积分(约 $0.160/秒)。例如生成一段 5 秒的 768p 视频仅消耗 80 积分,在提交任务前控制台也会动态预估所需积分。
MiniMax H3 Max 与原生 MiniMax H3 之间该如何选择?
当你追求更高的生产吞吐量、极速创意迭代、严谨的提示词细节还原以及原生立体声音画同步时,MiniMax H3 Max 是理想选择。若你的项目对原生 2K 或 4K 超高分辨率有强依赖,则建议切换至原版 MiniMax H3。
如何编写提示词以精准控制镜头运动?
在提示词中使用专业的摄影语言指明机位和运镜方式,例如“镜头从远景缓慢平移推进至中景”、“低角度贴地跟拍”或“围绕人物环绕旋转”。建议将主体本身的动作与摄影机的运动路径分开描述,并结合景深虚化与光影方向说明,能帮助模型更准确地执行运镜构想。















