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认证问题

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API Key 无效

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:
  1. 检查 API Key 格式是否以 sk- 开头
  2. 确认 Authorization header 格式: Bearer sk-YOUR_API_KEY
  3. 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"
)
错误信息:
{
  "error": {
    "message": "Insufficient balance",
    "type": "insufficient_quota",
    "code": "insufficient_balance"
  }
}
解决方案:
  1. 登录控制台查看余额
  2. 充值账户余额
  3. Veo-3.1 按次计费: 0.15−0.15-0.25/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

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请求参数问题

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模型名称错误

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"
        }
    ]
}]

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图片相关问题

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:
  1. 使用公开可访问的图片 URL
  2. 使用 Base64 编码图片
  3. 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": "..."}}
        ]
    }]
)

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连接和超时问题

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连接超时

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='')

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内容生成问题

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生成结果不理想

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:
  1. 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"
  1. 选择合适模型:
# 测试: veo-3.1-fast ($0.15)
# 生产: veo-3.1 ($0.25)
  1. 使用高质量参考图:
  • 分辨率 ≥ 1024x1024
  • 清晰不模糊
  • 光照良好
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:
  1. 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"
  1. 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"
  1. 分步骤描述:
  • 主体 → 动作 → 环境 → 风格
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:
  1. 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
  1. 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"
  1. 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)

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SDK 相关问题

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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
)

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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);
}

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费用相关问题

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(0.25)而非 fast 模型(0.15)
解决方案:
  1. 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
)
  1. 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
  1. 在控制台查看详细账单: 查看调用日志
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

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