Veo-3.1 问题排查

认证问题

API Key 无效

错误: 401 Unauthorized

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Incorrect API key provided",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}

可能原因:

API Key 格式错误
API Key 已过期或被删除
Authorization header 格式不正确

解决方案:

检查 API Key 格式是否以 sk- 开头
确认 Authorization header 格式: Bearer sk-YOUR_API_KEY
在控制台重新生成 API Key

正确示例:

client = OpenAI(
    api_key="sk-YOUR_VALID_API_KEY",  # 确保以 sk- 开头
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

错误: 余额不足

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Insufficient balance",
    "type": "insufficient_quota",
    "code": "insufficient_balance"
  }
}

解决方案:

登录控制台查看余额
充值账户余额
Veo-3.1 按次计费: $0.15-$ 0.25/次

费用说明:

veo-3.1-fast*: $0.15/次
veo-3.1(其他): $0.25/次
使用 n=2 会生成2个视频,计费2次

请求参数问题

模型名称错误

错误: 模型不存在

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "The model 'veo-31' does not exist",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "model_not_found"
  }
}

常见错误写法:

model="veo-31"       # ❌ 错误: 应该是 veo-3.1
model="veo_3_1"      # ❌ 错误: 应该用连字符
model="veo3.1"       # ❌ 错误: 缺少连字符

正确写法:

model="veo-3.1"              # ✅ 正确
model="veo-3.1-fast"         # ✅ 正确
model="veo-3.1-fl"           # ✅ 正确
model="veo-3.1-landscape"    # ✅ 正确

所有可用模型:

veo-3.1
veo-3.1-fast
veo-3.1-fl
veo-3.1-fast-fl
veo-3.1-landscape
veo-3.1-landscape-fast
veo-3.1-landscape-fl
veo-3.1-landscape-fast-fl

错误: 消息格式不正确

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Invalid message format",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

错误示例:

# ❌ 错误: content 应该是数组
messages=[{
    "role": "user",
    "content": "生成视频"
}]

# ❌ 错误: 缺少 type 字段
messages=[{
    "role": "user",
    "content": [{
        "text": "生成视频"
    }]
}]

正确示例:

# ✅ 正确: content 是包含对象的数组
messages=[{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "生成视频"
        }
    ]
}]

图片相关问题

错误: 图片无法访问

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Failed to fetch image",
    "code": "image_fetch_failed"
  }
}

可能原因:

图片 URL 无效或已过期
图片需要认证才能访问
图片服务器响应慢或超时
网络连接问题

解决方案:

使用公开可访问的图片 URL
使用 Base64 编码图片
确保图片 URL 支持 HTTPS

使用 Base64 方案:

import base64

def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

image_base64 = encode_image("./image.jpg")

content = [
    {"type": "text", "text": "生成视频"},
    {
        "type": "image_url",
        "image_url": {
            "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
        }
    }
]

错误: 图片格式不支持

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Unsupported image format",
    "code": "invalid_image_format"
  }
}

支持的格式:

✅ JPEG (.jpg, .jpeg)
✅ PNG (.png)
✅ WebP (.webp)
❌ GIF (不支持动图)
❌ BMP
❌ TIFF

解决方案: 使用 PIL/Pillow 转换图片格式:

from PIL import Image
import io
import base64

# 打开图片
img = Image.open("image.bmp")

# 转换为 JPEG
buffer = io.BytesIO()
img.convert('RGB').save(buffer, format='JPEG')
img_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

# 使用转换后的图片
url = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"

错误: 图片太大

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "Image size exceeds limit",
    "code": "image_too_large"
  }
}

限制说明:

最大文件大小: 10MB
推荐分辨率: 1024x1024 或更高
最多图片数: 2张

解决方案: 压缩图片:

from PIL import Image

def compress_image(input_path, output_path, max_size_mb=10):
    img = Image.open(input_path)

    # 如果图片太大,等比缩放
    max_dimension = 2048
    if max(img.size) > max_dimension:
        img.thumbnail((max_dimension, max_dimension), Image.Resampling.LANCZOS)

    # 保存并调整质量
    quality = 95
    while True:
        img.save(output_path, 'JPEG', quality=quality, optimize=True)
        size_mb = os.path.getsize(output_path) / (1024 * 1024)

        if size_mb <= max_size_mb or quality <= 50:
            break

        quality -= 5

compress_image("large_image.jpg", "compressed.jpg")

错误: 使用非 fl 模型传图

错误信息:

{
  "error": {
    "message": "This model does not support image input",
    "code": "model_not_support_image"
  }
}

原因: 只有带 fl 后缀的模型支持图片输入支持图片的模型:

✅ veo-3.1-fl
✅ veo-3.1-fast-fl
✅ veo-3.1-landscape-fl
✅ veo-3.1-landscape-fast-fl

不支持图片的模型:

❌ veo-3.1
❌ veo-3.1-fast
❌ veo-3.1-landscape
❌ veo-3.1-landscape-fast

解决方案:

# ❌ 错误: veo-3.1 不支持图片
response = client.chat.completions.create(
    model="veo-3.1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "生成视频"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}
        ]
    }]
)

# ✅ 正确: 使用 veo-3.1-fl
response = client.chat.completions.create(
    model="veo-3.1-fl",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "生成视频"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}
        ]
    }]
)

连接和超时问题

连接超时

错误: Connection timeout

错误信息:

ReadTimeout: The read operation timed out

原因:

网络连接不稳定
服务器负载高
默认超时时间太短

解决方案: 增加超时时间:

import httpx
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    http_client=httpx.Client(
        timeout=httpx.Timeout(
            connect=30.0,   # 连接超时: 30秒
            read=300.0,     # 读取超时: 5分钟
            write=30.0,     # 写入超时: 30秒
            pool=30.0       # 连接池超时: 30秒
        )
    )
)

Node.js:

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.laozhang.ai/v1',
  timeout: 300000,  // 5分钟
  maxRetries: 3
});

错误: Stream interrupted

错误信息:

Stream interrupted: connection closed

原因:

网络不稳定导致流中断
服务器端处理异常

解决方案: 实现重试机制:

from openai import OpenAI
import time

def generate_with_retry(client, **kwargs):
    max_retries = 3
    retry_delay = 5

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(**kwargs)

            for chunk in response:
                if chunk.choices[0].delta.content:
                    yield chunk.choices[0].delta.content

            break  # 成功,退出循环

        except Exception as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                print(f"尝试 {attempt + 1} 失败,{retry_delay}秒后重试...")
                time.sleep(retry_delay)
                retry_delay *= 2  # 指数退避
            else:
                raise e

# 使用
client = OpenAI(
    api_key="sk-YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

for content in generate_with_retry(
    client,
    model="veo-3.1",
    messages=[...],
    stream=True
):
    print(content, end='')

内容生成问题

生成结果不理想

视频质量不符合预期

可能原因:

提示词描述不够详细
使用了 fast 模型但期望高质量
参考图片质量较低

解决方案:

优化提示词:

# ❌ 不够详细
prompt = "猫走路"

# ✅ 详细描述
prompt = "一只橙色的波斯猫在铺满落叶的林间小道上优雅地漫步,阳光透过树叶洒下斑驳光影,秋风轻拂,电影感画质,浅景深"

选择合适模型:

# 测试: veo-3.1-fast ($0.15)
# 生产: veo-3.1 ($0.25)

使用高质量参考图:

分辨率 ≥ 1024x1024
清晰不模糊
光照良好

生成内容与描述不符

可能原因:

提示词包含矛盾信息
描述过于复杂或抽象
期望超出模型能力范围

解决方案:

简化并明确需求:

# ❌ 过于复杂
prompt = "一只会飞的猫在水下追逐发光的机械蝴蝶同时下着彩虹雨"

# ✅ 简化合理
prompt = "一只猫在花园里追逐蝴蝶,阳光明媚,花朵摇曳"

避免矛盾:

# ❌ 矛盾: 水下不能有火焰
prompt = "水下燃烧的火焰"

# ✅ 合理
prompt = "水下气泡缓缓上升,光线穿透水面"

分步骤描述:

主体 → 动作 → 环境 → 风格

图片过渡不自然

可能原因:

两张图片差异太大
光照、角度、色调不一致
提示词没有指导过渡方式

解决方案:

选择相似图片:

相同场景不同角度
相同主体不同姿态
统一的光照和色调

明确过渡方式:

# ❌ 没有过渡指导
prompt = "两张图片"

# ✅ 明确过渡
prompt = "从第一张图平滑过渡到第二张图,采用淡入淡出效果,保持连贯性"

使用中间帧: 如果两张图差异大,考虑分步骤:

图A → 图B (中间帧)
图B → 图C (最终帧)

SDK 相关问题

Python SDK 问题

# 常见错误1: 版本不兼容
# 解决: 升级到最新版本
pip install --upgrade openai

# 常见错误2: 导入错误
# 错误: from openai import Client
# 正确: from openai import OpenAI

# 常见错误3: 异步客户端使用
from openai import AsyncOpenAI  # 异步需要 AsyncOpenAI

# 常见错误4: 流式处理
# 必须设置 stream=True
response = client.chat.completions.create(
    model="veo-3.1",
    messages=[...],
    stream=True  # 不要忘记
)

Node.js SDK 问题

// 常见错误1: 版本过旧
// 解决: npm install --save openai@latest

// 常见错误2: 导入方式
// 错误: const openai = require('openai')
// 正确: import OpenAI from 'openai'

// 常见错误3: 异步处理
// 必须使用 await 或 .then()
const stream = await client.chat.completions.create({...});

// 常见错误4: 流式处理
for await (const chunk of stream) {  // 不要忘记 await
  console.log(chunk.choices[0]?.delta?.content);
}

费用相关问题

费用超出预期

可能原因:

使用了 n > 1 参数生成多个结果
频繁重试失败的请求
误用了标准模型( $0.25)而非 fast 模型($ 0.15)

解决方案:

检查 n 参数:

# 注意: n=4 会生成4个视频,计费4次
response = client.chat.completions.create(
    model="veo-3.1",
    messages=[...],
    n=4  # 费用: $0.25 × 4 = $1.00
)

使用 fast 模型测试:

# 测试阶段使用 fast 模型
model = "veo-3.1-fast"  # $0.15/次

# 生产阶段再用标准模型
model = "veo-3.1"  # $0.25/次

在控制台查看详细账单: 查看调用日志

失败请求是否计费

答案: 不计费只有成功返回视频结果的请求才会计费。以下情况不会扣费:

API 错误(4xx, 5xx)
参数验证失败
余额不足
网络超时
生成失败

如何确认: 登录调用日志查看:

✅ 成功请求: 显示费用
❌ 失败请求: 无费用记录

获取帮助

技术支持

邮件联系技术支持团队threezhang.cn@gmail.com

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调用日志

查看详细的 API 调用记录诊断问题和追踪费用

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产品基础

核心 API

文本 API

视频生成 API

图像生成 API

AI 理解能力

Veo-3.1 问题排查

认证问题

API Key 无效

请求参数问题

模型名称错误

图片相关问题

连接和超时问题

连接超时

内容生成问题

生成结果不理想

SDK 相关问题

Python SDK 问题

Node.js SDK 问题

费用相关问题

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