以下はすべて実在のエンドポイントで、リファレンスと同じレジストリから生成されています。
Whisper の同期による単語単位の字幕、AI 強調、116 スタイル。
レンダーを投げ、ポーリングではなく Webhook で受け取り、mp4 を取得。
テキストから動画、フェイスレスのシーン、クリップの延長を自社バックエンドから。
生成、スタイル変更、トリミング、背景除去をまとめて。
任意のレイヤーへの音声合成、Whisper 同期、AI 楽曲。
完成した動画を予約投稿し、カレンダーを読み戻す。
4 回の呼び出し。エンドポイント名はすべて実物で、擬似コードはありません。
export AUTOSTUD_API_KEY="sk_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export MEDIA_URL="https://cdn.example.com/interview.mp4"
# 1. A project to hang the timeline on.
VIDEO_ID=$(curl -s -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/videos.create \
-H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"video_name":"Interview clip","video_type_id":"timeline","video_format":"portrait","video_lang":"en"}' \
| jq -r .data.video_id)
# 2. Transcribe and style the subtitles.
curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/subtitles.generate \
-H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"video_id":"'"$VIDEO_ID"'","media_url":"'"$MEDIA_URL"'","style_preset":"beast","words_per_group":3,"enable_emphasis":true}'
# 3. Render it.
curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/renders.create \
-H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"video_id":"'"$VIDEO_ID"'","video_type_id":"timeline","video_format":"portrait"}'
# 4. Stop polling: register the webhook once.
curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/webhooks \
-H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url":"https://your-app.com/hooks/autostud","events":["render.completed","render.failed"]}'同じプラットフォームを機械向けに記述：MCP の URL がひとつ、全ページの Markdown 版、そして復旧方法まで書かれたエラー。
不要です。キーはダッシュボードで発行でき、sk_test_ キーはリクエストを最後まで実行したうえで、書き込み・クレジット消費・Webhook の直前で止まります。live の呼び出しはクレジットを消費します。
Webhook を一度登録すれば、各レンダーと各生成が署名付き・再送ありで自己申告します。スタックに合うならポーリングでも構いません。
あります（キー単位）。推測は不要で、GET /api/v1 がそのキーの上限と現在の使用量を返します。
使えます。MCP ページがキーを発行し、接続 URL を返します。Claude、Cursor、ChatGPT に貼るだけで、同じ API がツールとして使えます。