아래 기능은 모두 실제 엔드포인트이며, 레퍼런스와 같은 레지스트리에서 생성됩니다.
Whisper 타이밍 기반 단어 단위 자막, AI 강조, 116가지 스타일.
렌더를 큐에 넣고 폴링 대신 웹훅으로 받아 mp4를 내려받습니다.
텍스트에서 영상, 페이스리스 장면, 클립 연장까지 내 백엔드에서.
생성, 스타일 변경, 자르기, 배경 제거를 대량으로.
어떤 레이어에도 음성 합성, Whisper 정렬, AI 노래.
완성된 영상을 예약하고 캘린더를 다시 읽어옵니다.
네 번의 호출, 모두 실제 엔드포인트 이름입니다. 의사 코드는 없습니다.
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"]}'같은 플랫폼을 기계용으로 기술했습니다: MCP URL 하나, 모든 페이지의 마크다운 버전, 그리고 복구 방법까지 담은 오류.
아니요. 키는 대시보드에서 발급하며, sk_test_ 키는 요청을 끝까지 실행한 뒤 쓰기, 크레딧 차감, 웹훅 직전에 멈춥니다. live 호출은 크레딧을 사용합니다.
웹훅을 한 번만 등록하면 모든 렌더와 생성이 서명과 재시도를 갖춰 스스로 알립니다. 스택에 맞다면 폴링도 괜찮습니다.
네, 키 단위로 있습니다. 추측할 필요 없이 GET /api/v1이 키의 한도와 현재 사용량을 알려줍니다.
가능합니다. MCP 페이지가 키를 발급하고 연결 URL을 돌려줍니다. Claude, Cursor, ChatGPT에 붙여넣으면 같은 API가 도구로 제공됩니다.