OpenRouter 统一视频生成 API 开发指南

视频生成任务的耗时远超普通 API 请求。模型需要逐帧生成内容、维持跨帧视觉一致性，有时还要同步生成音频，整个过程从数秒到数分钟不等。若将 HTTP 连接保持到任务完成，浏览器会话关闭、Serverless 函数超时或代理中断都可能导致请求失败。异步 API 将提交与完成解耦：提交后立即返回 Job ID，应用可继续运行，任务状态独立轮询，即便服务重启也能通过持久化的 Job ID 恢复进度，而非依赖一条长连接。

直接对接单一提供商在模型选型固定时完全可行，但一旦想对比其他模型，复杂度就会显现。不同提供商对时长、分辨率等字段的命名可能不同，任务对象的终态状态字段也各有差异，下载资产的方式同样可能不一致。这意味着应用需要维护多套客户端、多组环境变量和多份错误处理逻辑。切换模型从配置变更升级为集成变更，实验成本和维护成本随模型数量线性增长。

本地运行视频模型提供了最高的控制权，可自选模型权重、定制工作流、将资产留在私有环境内。但这也带来相应的基础设施负担：需要合适的 GPU 算力、正确的 Python 和 CUDA 依赖、充足的存储空间，以及针对每个模型族的独立运行环境。分辨率越高、视频越长，对显存和计算资源的要求越高。对于已有 GPU 基础设施或有本地处理合规要求的团队，这条路径值得考虑；但若目标是快速接入并测试多个模型，本地方案的启动成本偏高。

OpenRouter 的托管路径在所有支持的视频模型间保持一致的生命周期：同一个 API Key、同一个 POST /api/v1/videos 端点、同一套任务状态流转和输出获取方式，无论选择 Seedance、Veo 还是 Wan。各模型的差异化能力——更长的时长、更多宽高比、更高分辨率、音频生成或提供商专属参数——通过视频模型端点透明暴露，而非强行统一。开发者可以查询当前能力、构建合法请求，并在不替换任何周边基础设施的前提下切换模型。

开发者只需一个 OpenRouter API Key 即可开始。将密钥存入环境变量后，Python 侧用 requests 库定义共享的 BASE_URL 和 HEADERS，TypeScript 侧使用内置 fetch API，两者均可复用于整个工作流。在提交任务前，可先调用 GET /api/v1/videos/models 查询当前可用模型及其支持的时长、分辨率、宽高比、帧图像、音频能力和定价 SKU，这比假设不同模型接受相同参数更为可靠。

完整工作流分为四步：第一步，向 POST /api/v1/videos 发送包含 model 和 prompt 字段的请求，获取 Job ID；第二步，以合理间隔轮询任务状态，直至返回完成或失败的终态；第三步，从响应中取出视频 URL 并下载保存为 MP4 文件；第四步，若需切换模型，仅修改 model 字段，部分模型特有的时长或宽高比参数需同步调整，但端点、鉴权、轮询和下载逻辑保持不变。这套流程将模型切换从集成工程降级为简单配置，显著降低了多模型实验的门槛。

要点

• OpenRouter 将 Seedance、Veo、Wan 等视频模型统一在 POST /api/v1/videos 一个端点下，切换模型只需改 model 字段，无需重建集成。
• 异步设计将任务提交与完成解耦，应用通过持久化 Job ID 轮询状态，避免长连接超时导致的任务丢失。
• 各模型的差异化能力（时长、分辨率、音频等）通过 /api/v1/videos/models 端点透明查询，而非强行抹平，开发者可按需构建合法请求。
• 相比直接对接多家提供商或本地部署，托管统一 API 大幅降低了多模型实验的启动成本和长期维护负担。
• Python 和 TypeScript 均可通过标准 HTTP 库实现完整工作流，无需额外 SDK，降低了语言和框架的依赖门槛。