완성된 영상을
코드에서 바로 뽑아내세요

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   영상을 만든다

   영상은 타임라인 자체입니다. 레이어, 오디오, 자막, 포맷. 한 번의 호출로 만들거나 팀이 에디터에서 만든 것을 그대로 쓰면 됩니다.

   curlNoderesponse

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   export AUTOSTUD_API_KEY="sk_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
   
   # A video is the timeline. Create one, or skip this step and reuse
   # a video your team already built in the editor.
   curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/videos.create \
     -H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "video_name": "Launch teaser",
       "video_format": "portrait",
       "video_lang": "en"
     }'

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   렌더링을 큐에 넣는다

   renders.create를 영상 id로 겨냥하고 이 작업에만 필요한 설정을 덮어쓰면 바로 워커로 갑니다. 응답은 작업이지 파일이 아닙니다.

   curlNoderesponse

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   # The Idempotency-Key makes this call safe to retry: send it twice
   # and you get the same render back, never a second job.
   curl -X POST https://autostud.ai/api/v1/actions/renders.create \
     -H "Authorization: Bearer $AUTOSTUD_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Idempotency-Key: launch-teaser-v3" \
     -d '{
       "video_id": "0f4c8b71-2d95-47a3-9e6c-15b8ad7f3c20",
       "render_settings": {
         "quality": "high"
       }
     }'

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   mp4를 받는다

   render.completed가 출력 URL과 함께 도착합니다. 폴링을 선호한다면 영상 id로 필터링해 렌더링 목록을 다시 읽으세요.

   webhookeventpolling

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   # Register once. Every render reports itself from then on.
   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.started", "render.completed", "render.failed"],
       "description": "Rendering"
     }'
   # The signing secret comes back once, in this response. Store it.

개발자가 가장 먼저 묻는 것