CogVideoX-5B
통합
모델 id
cogvideox-5b
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/cogvideox-5b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/cogvideox-5b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/cogvideox-5b", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ko/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "cogvideox-5b",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Doitong API를 통해 CogVideoX-5B 모델(cogvideox-5b)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/developers/models/cogvideox-5b.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/cogvideox-5b?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.com/v1/quote/cogvideox-5b에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: $0.20 200 API 크레딧 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
Zhipu AI · 동영상
첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다
아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
POST
/run/cogvideox-5b?wait=20
견적 → $0.20
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/cogvideox-5b?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/cogvideox-5b?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/cogvideox-5b", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "cogvideox-5b",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
CogVideoX-5B 정보
텍스트 `prompt`에서 짧은 동영상을 생성합니다. square_hd나 landscape_16_9 등의 프리셋 `video_size`를 선택하고, `num_inference_steps`(1~50)와 `guidance_scale`(0~20)을 설정하며 `negative_prompt`를 추가할 수 있습니다. `export_fps`는 4~32이고 RIFE 보간은 기본적으로 활성화되며 LoRA 하나를 적용할 수 있습니다.
매개변수
이름유형
기본값허용됨
설명
prompt필수
유형string
동영상 생성의 기반으로 사용되는 프롬프트입니다.
video_size선택 사항
유형object
기본값{"height":480,"width":720}
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
생성된 동영상의 크기입니다.
negative_prompt선택 사항
유형string
기본값
동영상 생성을 위한 네거티브 프롬프트입니다.
loras선택 사항
유형object[]
기본값[]
이미지 생성에 사용할 단일 LoRA를 지정합니다. 현재 여러 LoRA는 지원되지 않습니다.
loras[].path필수
유형string
URL 또는 경로로 지정하는 LoRA 가중치 위치입니다.
loras[].scale선택 사항
유형number
기본값1
0 – 4
기본 모델에 병합하기 전에 LoRA 가중치에 적용되는 배수입니다.
num_inference_steps선택 사항
유형integer
기본값50
1 – 50
실행할 추론 단계 수입니다.
seed선택 사항
유형integer | null
반복 가능한 동영상 생성을 위한 시드입니다. 매번 정확히 재현하려면 모델 버전, 프롬프트, 시드를 변경하지 않아야 합니다.
guidance_scale선택 사항
유형number
기본값7
0 – 20
모델이 표시할 관련 동영상을 찾을 때의 프롬프트 준수 정도로, CFG 스케일(Classifier Free Guidance)로 표현됩니다.
use_rife선택 사항
유형boolean
기본값true
RIFE를 사용한 동영상 보간을 활성화합니다.
export_fps선택 사항
유형integer
기본값16
4 – 32
동영상의 목표 프레임 속도(FPS)입니다.
enable_safety_checker선택 사항
유형boolean
기본값true
호출자에게 권한이 있으면 false로 설정해 검사를 완화할 수 있습니다.
필수
출력
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "cogvideox-5b",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 200,
"usd": "0.20",
"charged": 200,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"output": {
"video": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_name": "0-output.mp4",
"file_size": 1843200
},
"timings": {},
"seed": 42,
"prompt": "string"
},
"outputs": [
{
"type": "video",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_size": 1843200,
"width": 1280,
"height": 720,
"duration": 5,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}생성된 동영상을 가리키는 URL입니다.
- timings
- object
- seed
- integer동영상 생성에 실제로 사용된 시드입니다. 입력에서 시드를 생략한 경우 무작위로 선택된 값이 포함됩니다. 그렇지 않으면 입력 시드와 일치합니다.
- prompt
- string동영상 생성에 사용되는 프롬프트입니다.
다른 CogVideoX-5B 변형
더 많은 모델: 텍스트를 동영상으로
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/cogvideox-5b.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt