用途：在创建 Kling AI 视频生成任务时传入 callback_url，任务进入终态（succeed 或 failed）后，Kling AI 会把完整结果 POST 到该地址，用于构建事件驱动流水线、替代轮询。支持所有视频生成端点，包括 text2video、image2video、video-extend、lip-sync、effects。
主要能力：创建任务时附带 callback_url；回调载荷包含 code、message 以及 data 下的 task_id、task_status、task_status_msg 和 task_result（含 videos 数组，每项有 id、url、duration）。资料给出 Python（requests + JWT 鉴权）提交任务、Flask 与 Express.js 接收回调的示例，以及一个 WebhookManager 可靠性模式：记录待处理任务，超时未收到回调则回退轮询。
使用方式：请求头用 KLING_ACCESS_KEY、KLING_SECRET_KEY 生成 HS256 JWT，Authorization 为 Bearer token；向 https://api.klingai.com/v1/videos/text2video 等端点 POST，JSON 中带 model_name、prompt、duration、mode 和 callback_url。接收端解析 data.task_status，成功时取 data.task_result.videos[0].url 处理，失败时读取 task_status_msg。
端点要求：仅支持 HTTPS，须公网可达，需在 5 秒内返回 2xx，需处理重复投递（幂等），超时会被重试，因此应异步处理。资料还列出前置条件（允许列表端点、签名校验密钥引用、沙箱事件样本、幂等存储、脱敏策略、保留窗口、事件负责人）与操作要求（测试期只用沙箱回调、解析前校验签名、强制幂等与 schema 校验、最小权限路由、脱敏日志、生成资产仅草稿处理；对未签名、格式错误、重复、未批准目标、策略或保留漂移事件拒绝、隔离并告警，不重试不安全载荷）。
限制：资料未提供具体价格、配额、重试次数与超时细节，也未给出签名校验的具体算法实现；示例代码中的 process_completed_video、processVideo、client._get 等为占位函数，需自行实现。