下面每一項都是真實端點，與參考文件出自同一份註冊表。
Whisper 對齊的逐字字幕、AI 強調與 116 種樣式。
送出算圖，用 webhook 取代輪詢，再下載 mp4。
文字轉影片、無臉場景與片段延長，全在你的後端完成。
大量生成、改風格、裁切與去背。
任何圖層都能配音，Whisper 對齊，還有 AI 歌曲。
排程已完成的影片，並讀回行事曆。
四次呼叫，端點名稱全是真的，沒有虛擬程式碼。
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"]}'同一個平台，為機器而寫：一個 MCP 網址、每頁的 Markdown 版本，以及會說明如何補救的錯誤訊息。
不用。金鑰在後台建立，sk_test_ 金鑰會跑完整個請求，並在任何寫入、扣點與 webhook 之前停下來。live 呼叫才會扣點數。
註冊一次 webhook，之後每次算圖與生成都會自己回報，附簽章並會重試。如果你的架構更適合輪詢，輪詢也可以。
有，以金鑰為單位，而且不必猜：GET /api/v1 會回傳這把金鑰的上限與目前用量。
可以。MCP 頁面會建立金鑰並回傳連線網址，貼進 Claude、Cursor 或 ChatGPT，同一套 API 就變成工具。