提交视频生成任务，等待完成后下载结果。

配置

按 AI 适配器指南 配置认证。AI 适配器需要 litellm >= 1.83.0， 启动时会检查依赖版本。生成视频需要提供商和模型支持视频生成。

adapters:
  - type: ai
    platform: ai
    config:
      api_key: ""  # 留空使用提供商环境变量
      video_model: "openai/sora-2"
      timeout: 120.0  # 单次请求超时，不是整个任务的等待时间

也可以在调用时传 model=。未配置 video_model 且未传模型时抛出 ValueError； 调用时指定的模型不存在，会回退到配置中的 video_model。

生成、查询和下载

video_generation() 返回任务对象，不等待整个视频生成完成。保留其完整 id， 用 video_status() 查询；完成后 video_content() 返回 bytes，由调用者保存或发送。 查询和下载使用原任务 ID 路由到原提供商，不使用默认模型回退。

import asyncio
from pathlib import Path

job = await self.api.ai.video_generation(
    "一只猫在阳光下追逐毛线球",
    seconds="8",
    size="1280x720",
)

# 限制整个等待过程为 10 分钟，超时由调用者处理。
async with asyncio.timeout(600):
    while job.status not in {"completed", "failed"}:
        await asyncio.sleep(5)
        job = await self.api.ai.video_status(job.id)

if job.status == "failed":
    raise RuntimeError(f"视频生成失败: {job.error}")

data = await self.api.ai.video_content(job.id)
await asyncio.to_thread(Path("generated.mp4").write_bytes, data)

如果模型支持参考图像，可使用文件对象；需保持文件打开直到请求完成：

with open("reference.png", "rb") as reference:
    job = await self.api.ai.video_generation(
        "让图中的猫转头看向镜头",
        input_reference=reference,
        seconds="8",
    )

seconds 使用字符串；时长、尺寸、参考图像及其他参数的支持范围由提供商决定。 api_key、api_base、timeout 等请求参数可通过 **kwargs 覆盖配置，查询和下载时 也可传入。使用自定义认证或端点提交任务后，后续请求应使用相同的认证和端点。

延伸阅读

• 视频 API 完整参考
• LiteLLM 视频接口

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