TD模型编号：T0301004

模型能力简介

• 云筑38
  • 文生视频：仅通过文本描述（Prompt）即可生成完整视频，适合创意概念快速可视化。
  • 图生视频：基于用户提供的首帧图片和文本提示，生成符合图片内容与描述的动态视频，支持精准控制首帧画面。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

创建 AIGC 生视频任务接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

创建 AIGC 生视频任务请求参数

创建 AIGC 生视频任务请求体（requestBody）

创建 AIGC 生视频任务返回参数

创建 AIGC 生视频任务调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0301004' \
  -d '{
        "EnhancePrompt": "Enabled",
        "FileInfos": [
                {
                        "Type": "Url",
                        "Url": "https://td-llm.tos-cn-beijing.volces.com/%2Fexperience%2F20260424%2F1777010408357_bae83c.jpg?X-Tos-Algorithm=TOS4-HMAC-SHA256&X-Tos-Credential=AKLTMjdmOWJhYTdlZDc4NDcxMjkxM2RmODdhMGYxZWYwMzg%2F20260424%2Fcn-beijing%2Ftos%2Frequest&X-Tos-Expires=604800&X-Tos-Date=20260424T060008Z&X-Tos-Signature=83cc0472f1bbb9754ec4b25c436325d206e92abc2f25a67d2c38a5126cfb34a4&X-Tos-SignedHeaders=host",
                        "Usage": "FirstFrame"
                }
        ],
        "InputRegion": "Mainland",
        "OutputConfig": {
                "StorageMode": "Temporary",
                "AspectRatio": "16:9",
                "AudioGeneration": "Enabled",
                "PersonGeneration": "AllowAdult",
                "InputComplianceCheck": "Enabled",
                "OutputComplianceCheck": "Enabled"
        },
        "Prompt": "旋转视频",
        "Seed": 0,
        "TasksPriority": 0
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "TaskId": "1395528311-AigcVideoTask-92202210f541073442f58e7f4a857f4bt",
        "RequestId": "d239582c-ebe3-42ab-a046-5d89bd7b8021"
    }
}

查询任务详情接口地址

根据提交任务时返回的 TaskId，查询视频生成任务的详细执行状态和结果。

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

查询任务详情接口请求参数

查询任务详情接口响应参数

AigcVideoTask 任务详细信息

Input 任务输入参数

OutputConfig 输出配置：

Output 任务输出结果

FileInfos 元素结构：

MetaData 结构：

查询任务详情接口调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -d '{
    "TaskId": "1395528311-AigcVideoTask-92202210f541073442f58e7f4a857f4bt"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "TaskType": "AigcVideoTask",
        "Status": "FINISH",
        "CreateTime": "2026-04-24T05:52:01Z",
        "BeginProcessTime": "2026-04-24T05:52:01Z",
        "FinishTime": "2026-04-24T05:53:33Z",
        "ProcedureTask": null,
        "EditMediaTask": null,
        "SplitMediaTask": null,
        "ComposeMediaTask": null,
        "WechatPublishTask": null,
        "PullUploadTask": null,
        "WechatMiniProgramPublishTask": null,
        "DescribeFileAttributesTask": null,
        "RemoveWatermarkTask": null,
        "RebuildMediaTask": null,
        "FastClipMediaTask": null,
        "ExtractTraceWatermarkTask": null,
        "ExtractCopyRightWatermarkTask": null,
        "ExtractBlindWatermarkTask": null,
        "ReviewAudioVideoTask": null,
        "QualityInspectTask": null,
        "QualityEnhanceTask": null,
        "ComplexAdaptiveDynamicStreamingTask": null,
        "ProcessMediaByMPSTask": null,
        "ProcessImageAsyncTask": null,
        "AigcImageTask": null,
        "SceneAigcImageTask": null,
        "AigcVideoTask": {
            "TaskId": "1395528311-AigcVideoTask-df86d4503d813fab512b1ae5ed814bf0t",
            "Status": "FINISH",
            "ErrCode": 0,
            "ErrCodeExt": "",
            "Message": "",
            "Progress": 100,
            "Input": {
                "FileInfos": [],
                "SubjectInfos": [],
                "LastFrameFileId": "",
                "LastFrameUrl": "",
                "Prompt": "生成小猫跳跃的视频",
                "NegativePrompt": "黑色",
                "ModelName": "GV",
                "ModelVersion": "3.1",
                "EnhancePrompt": "Enabled",
                "GenerationMode": "",
                "OutputConfig": {
                    "StorageMode": "Temporary",
                    "MediaName": "",
                    "ClassId": 0,
                    "ExpireTime": "0000-00-00T00:00:00Z",
                    "Duration": 0,
                    "Resolution": "",
                    "AspectRatio": "16:9",
                    "AudioGeneration": "Enabled",
                    "EnableBGM": "",
                    "PersonGeneration": "AllowAdult",
                    "InputComplianceCheck": "Enabled",
                    "OutputComplianceCheck": "Enabled",
                    "EnhanceSwitch": "",
                    "OffPeak": "",
                    "FrameInterpolate": "",
                    "LogoAdd": ""
                },
                "InputRegion": "Mainland",
                "SceneType": "",
                "Seed": 0
            },
            "Output": {
                "FileInfos": [
                    {
                        "StorageMode": "Temporary",
                        "MediaName": "",
                        "ClassId": 0,
                        "ExpireTime": "2026-05-01T09:12:40Z",
                        "FileType": "",
                        "FileId": "",
                        "FileUrl": "http://251000800.vod2.myqcloud.com/1a168d62vodcq251000800/2135ec885145403724387426477/aigcVideoGenFile.mp4",
                        "MetaData": {
                            "AudioDuration": 8,
                            "AudioStreamSet": [
                                {
                                    "Bitrate": 256297,
                                    "Channel": 0,
                                    "Codec": "aac",
                                    "Codecs": "",
                                    "Loudness": 0,
                                    "SamplingRate": 48000
                                }
                            ],
                            "Bitrate": 3148161,
                            "Container": "mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2",
                            "Duration": 8,
                            "Height": 720,
                            "Md5": "",
                            "Rotate": 0,
                            "Size": 3148161,
                            "VideoDuration": 8,
                            "VideoStreamSet": [
                                {
                                    "Bitrate": 2874839,
                                    "Codec": "h264",
                                    "CodecTag": "",
                                    "Codecs": "",
                                    "DynamicRangeInfo": {
                                        "HDRType": "",
                                        "Type": "Unknown"
                                    },
                                    "Fps": 24,
                                    "Height": 720,
                                    "Width": 1280
                                }
                            ],
                            "Width": 1280
                        }
                    }
                ]
            },
            "SessionContext": "",
            "SessionId": ""
        },
        "SceneAigcVideoTask": null,
        "ImportMediaKnowledge": null,
        "CreateAigcAdvancedCustomElementTask": null,
        "CreateAigcCustomVoiceTask": null,
        "CreateAigcSubjectTask": null,
        "AigcVideoRedrawTask": null,
        "TranscodeTask": null,
        "SnapshotByTimeOffsetTask": null,
        "ConcatTask": null,
        "ClipTask": null,
        "CreateImageSpriteTask": null,
        "ReduceMediaBitrateTask": null,
        "RequestId": "516629a8-9ea5-4025-b184-2ed456eed88d"
    }
}

错误码

TD模型编号：T0106004

模型能力简介

• 云联9
  • 发送包含文本、图片、视频等模态的消息列表，模型将生成对话中的下一条消息。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

对话(Chat) 接口地址

本文介绍对话(Chat) API 请求时的输入输出参数，供您使用接口时查阅字段含义。

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

对话(Chat) 请求参数

对话(Chat) 请求体（requestBody）

model string 必选

本次请求使用模型的 Model ID 为 T0106004

messages object[] 必选
消息列表，不同模型支持不同类型的消息，如文本、图片、视频等。

• 消息类型

  • 系统消息 object 模型需遵循的指令，包括扮演的角色、背景信息等。

    • messages.role string 必选
      发送消息的角色，此处应为system。
    • messages.content string / object[] 必选
      系统消息的内容。
      • 纯文本内容 string 纯文本消息内容。
      • 多模态内容 object[] 各模态内容对象，支持文本、图片、视频类型。
        • 文本部分 object
          • messages.content.text string 必选
            文本模态部分的内容。
          • messages.content.type string 必选
            内容模态，此处应为text。
        • 图片部分 object
          • messages.content.image_url object 必选
            图片模态的内容。
            • messages.content.image_url.url string 必选
              支持图片链接或图片的Base64编码。
            • messages.content.image_url.detail string 取值范围：low、high、xhigh。理解图片的精细度。
          • messages.content.type string 必选
            内容模态，此处应为image_url。
        • 视频部分 object 不支持理解视频中的音频内容。
          • messages.content.type string 必选
            内容模态，此处应为video_url。
          • messages.content.video_url object 必选
            视频消息的内容部分。
            • messages.content.video_url.url string 必选
              支持视频链接或视频的Base64编码。
            • messages.content.video_url.fps float/ null 默认值 1 取值范围：[0.2, 5]。抽帧频率。取值越高，对视频中画面变化越敏感；取值越低，对视频中画面变化越迟钝，但 token 花费少，速度更快。

  • 用户消息 object 用户角色发送的消息，不同模型支持的字段类型不同。

    • messages.role string 必选
      发送消息的角色，此处应为user。

    • messages.content string / object[] 必选
      用户信息内容。

      • 纯文本内容 string 纯文本消息内容。

      • 多模态内容 object[] 支持文本、图片、视频等模态内容，不支持理解视频中的音频内容。

        • 文本部分 object

          • messages.content.text string 必选
            文本模态部分的内容。
          • messages.content.type string 必选
            内容模态，此处应为text。

        • 图片部分 object

          • messages.content.type string 必选
            消息模态，此处应为image_url。

          • messages.content.image_url object 必选
            图片模态的内容。

            • messages.content.image_url.url string 必选
              支持图片链接或图片的Base64编码。
            • messages.content.image_url.detail string 取值范围：low、high、xhigh。理解图片的精细度、不同模型默认取值及对应的具体像素区间。
            • messages.content.image_pixel_limit object / null 默认值 null 输入给模型的图片的像素范围，如不在此范围，图片会被等比例缩放至该范围。

            注意：

            图片像素范围需在 [196, 36,000,000]，否则会直接报错。

            • 生效优先级：高于 detail 字段，即同时配置 detail 与 image_pixel_limit 字段时，生效 image_pixel_limit 字段配置。
            • 默认生效规则：若未设置image_pixel_limit，则使用 detail 配置的值对应的 min_pixels / max_pixels 值。
            • messages.content.image_pixel_limit.max_pixels integer 传入图片最大像素限制，大于此像素则等比例缩小至 max_pixels 字段取值以下。若未设置，则取值为 detail 配置的值对应的 max_pixels 值。
            • messages.content.image_pixel_limit.min_pixels integer 传入图片最小像素限制，小于此像素则等比例放大至 min_pixels 字段取值以上。若未设置，则取值为 detail 配置的值对应的 min_pixels 值。

        • 视频部分 object

        • messages.content.type string 必选
          内容模态，此处应为video_url。

        • messages.content.video_url object 必选
          视频模态的内容。

          • messages.content.video_url.url string 必选
            支持视频链接或视频的Base64编码。
          • messages.content.video_url.fps float 取值范围：[0.2, 5]。抽帧频率，取值越高，对视频中画面变化越敏感；取值越低，对视频中画面变化越迟钝，但 token 花费少，速度更快。

  • 模型消息 object

    历史对话中，模型角色返回的消息，用以保持对话一致性，多在多轮对话及续写模式使用。

    说明：messages.content 与 messages.tool_calls 至少填写其一。

    • messages.role string 必选
      发送消息的角色，此处应为assistant。
    • messages.content string / array 模型消息的内容。
    • messages.reasoning_content string

    ​ 模型消息中的思维连内容。

    • messages.tool_calls object[] 模型消息中工具调用部分。

      • messages.tool_calls.function object 必选

        模型返回的需调用的函数信息。

        • messages.tool_calls.function.name string 必选

        ​ 需调用的函数的名称。

        • messages.tool_calls.function.arguments string 必选

        ​ 需调用的函数的入参，JSON 格式。

        说明：模型并不总是生成有效的 JSON，可能会虚构出未定义的参数。建议在调用函数前，验证参数是否有效。

      • messages.tool_calls.idstring 必选

        需调用的工具的 ID，由模型生成。

      • messages.tool_calls.typestring 必选

        消息类型，当前仅支持 function。

• 工具消息 object 历史对话中，调用工具返回的消息，工具调用场景中使用。

  • messages.role string 必选
    发送消息的角色，此处应为tool。
  • messages.content string / array 必选
    工具返回的消息。
  • messages.tool_call_id string 必选
    模型生成的需调用工具请求时生成的ID。在程序调用工具的返回需要附上同一 ID，来关联工具结构与模型请求，避免多工具调用时混淆信息。

thinking object 默认值 {"type":"enabled"} 控制模型是否开启深度思考模式，不同模型是否支持以及默认取值不同。

• thinking.type string 必选
  取值范围：enabled，disabled，auto。
  • enabled：开启思考模式，模型强制先思考再回答。
  • disabled：关闭思考模式，模型直接回答问题，不进行思考。
  • auto：自动思考模式，模型根据问题自主判断是否需要思考，简单题目直接回答。

stream boolean / null 默认值 false 响应内容是否流式返回：

• false：模型生成完所有内容后一次性返回结果。
• true：按 SSE 协议逐块返回模型生成内容，并以一条 data: [DONE] 消息结束。当 stream 为 true 时，可设置 stream_options 字段以获取 token 用量统计信息。

stream_options object / null 默认值 null 流式响应的选项，当 stream 为 true 时，可设置 stream_options 字段。

• stream_options.include_usage boolean / null 默认值 false 模型流式输出时，是否在输出结束前输出本次请求的 token 用量信息。
  • true：在 data: [DONE] 消息之前会返回一个额外的 chunk。此 chunk 中，usage 字段中输出整个请求的 token 用量，choices 字段为空数组。
  • false：输出结束前，没有一个 chunk 来返回 token 用量信息。
• stream_options.chunk_include_usage boolean / null 默认值 false 模型流式输出时，输出的每个 chunk 中是否输出本次请求到此 chunk 输出时刻的累计 token 用量信息。
  • true：在返回的 usage 字段中，输出本次请求到此 chunk 输出时刻的累计 token 用量。
  • false：不在每个 chunk 都返回 token 用量信息。

max_tokens integer / null 默认值 4096 取值范围：各个模型不同，模型回答最大长度（单位 token）。

上下文窗口: 128k；最大输入: 96k；最大回答(默认 4k): 32k；最大思维链: 32k

说明：模型回答不包含思维链内容，模型回答 = 模型输出 - 模型思维链（如有）。输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制。

max_completion_tokens integer / null

支持该字段的模型及使用说明见文档。取值范围：[0, 65536]。控制模型输出的最大长度（包括模型回答和模型思维链内容长度，单位 token）。配置了该参数后，可以让模型输出超长内容，max_tokens 默认值失效，模型按需输出内容（回答和思维链），直到达到 max_completion_tokens 值。不可与 max_tokens 字段同时设置。

service_tier string / null 默认值 auto 控制是否使用TPM保障包。取值范围：auto、default。

• auto：本次请求优先使用 TPM 保障包额度。有 TPM 保障包额度的推理接入点，本次请求将会优先使用 TPM 保障包额度，获得更高的服务等级（响应速度、可用性）；无 TPM 保障包额度或用超额度的推理接入点，维持默认的服务等级。
• default：本次请求不使用 TPM 保障包，维持默认的服务等级（即使推理接入点有TPM保障包额度）。

reasoning_effort string / null 默认值 medium 支持该字段的模型、与 thinking.type 字段关系见文档。限制思考的工作量，减少思考深度可提升速度，思考花费的 token 更少。 取值范围：minimal，low，medium，high。

• minimal：关闭思考，直接回答。
• low：轻量思考，侧重快速响应。
• medium：均衡模式，兼顾速度与深度。
• high：深度分析，处理复杂问题。

response_format object 默认值 {"type": "text"} beta阶段 指定模型回答格式。

• 文本格式 object 模型默认回复文本格式内容。
  • response_format.type string 必选
    此处应为 text。
• JSON Object 格式 object 模型回复内容以JSON对象结构来组织。该能力尚在 beta 阶段，请谨慎在生产环境使用。
  • response_format.type string 必选
    此处应为json_object。
• JSON Schema 格式 object 模型回复内容以JSON对象结构来组织，遵循 schema 字段定义的JSON结构。该能力尚在 beta 阶段，请谨慎在生产环境使用。
  • response_format.type string 必选
    此处应为json_schema。
  • response_format.json_schema object 必选
    JSON结构体的定义。
    • response_format.json_schema.name string 必选
      用户自定义的JSON结构的名称。
    • response_format.json_schema.description string / null 回复用途描述，模型将根据此描述决定如何以该格式回复。
    • response_format.json_schema.schema object 必选
      回复格式的 JSON 格式定义，以 JSON Schema 对象的形式描述。
    • response_format.json_schema.strict boolean / null 默认值 false 是否在生成输出时，启用严格遵循模式。
      • true：模型将始终严格遵循schema字段中定义的格式。
      • false：模型会尽可能遵循schema字段中定义的结构。

frequency_penalty float / null 默认值 0

取值范围为 [-2.0, 2.0]。频率惩罚系数。如值为正，根据新 token 在文本中的出现频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复的可能性。

presence_penalty float / null 默认值 0

取值范围为 [-2.0, 2.0]。存在惩罚系数。如果值为正，会根据新 token 到目前为止是否出现在文本中对其进行惩罚，从而增加模型谈论新主题的可能性。

temperature float / null 默认值 1 取值范围为 [0, 2]。

采样温度。控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。较高的值（如 0.8）会使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）会使输出更加集中确定。通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

top_p float / null 默认值 0.7 取值范围为 [0, 1]。

核采样概率阈值。模型会考虑概率质量在 top_p 内的 token 结果。当取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token。0.1 意味着只考虑概率质量最高的前 10% 的 token，取值越大生成的随机性越高，取值越低生成的确定性越高。通常建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一，不建议两者都修改。

tools object[] / null 默认值 null 待调用工具的列表，模型返回信息中可包含。当您需要让模型返回待调用工具时，需要配置该结构体。

• tools.type string 必选
  工具类型，此处应为 function。

• tools.function object 必选
  模型返回中可包含待调用的工具。

  • tools.function.name string 必选
    调用的函数的名称。

  • tools.function.description string 调用的函数的描述，大模型会使用它来判断是否调用这个工具。

  • tools.function.parameters object 函数请求参数，以 JSON Schema 格式描述。具体格式请参考 JSON Schema 文档，格式如下：

    {
    "type": "object",
    "properties": {
    "参数名": {
    "type": "string | number | boolean | object | array",
    "description": "参数说明"
    }
    },
    "required": ["必填参数"]
    }
    

    其中，

    • 所有字段名大小写敏感。
    • parameters 须是合规的 JSON Schema 对象。
    • 建议用英文字段名，中文置于 description 字段中。

parallel_tool_calls boolean 默认值 true

本次请求，模型返回是否允许包含多个待调用的工具。

• true ：允许返回多个待调用的工具。
• false ：允许返回的待调用的工具小于等于1。

tool_choice string / object 本次请求，模型返回信息中是否有待调用的工具。当没有指定工具时，none 是默认值。如果存在工具，则 auto 是默认值。

• 选择模式 string 控制模型返回是否包含待调用的工具。
  • none ：模型返回信息中不可含有待调用的工具。
  • required ：模型返回信息中必须含待调用的工具。选择此项时请确认存在适合的工具，以减少模型产生幻觉的情况。
  • auto ：模型自行判断返回信息是否有待调用的工具。
• 工具调用 object 指定待调用工具的范围。模型返回信息中，只允许包含以下模型信息。选择此项时请确认该工具适合用户需求，以减少模型产生幻觉的情况。
  • tool_choice.type string 必选
    调用的类型，此处应为 function。
  • tool_choice.function object 必选
    调用工具的信息。
    • tool_choice.function.name string 必选
      待调用工具的名称。

对话(Chat) 响应参数

对话(Chat) 非流式调用返回

id string 本次请求的唯一标识

model string 本次请求实际使用的模型名称和版本

service_tier string 本次请求是否使用了TPM保障包（scale：使用；default：未使用）

created integer 本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）

object string 固定为 chat.completion

choices object[] 本次请求的模型输出内容

• choices.index integer 当前元素在 choices 列表的索引。

• choices.finish_reason string 模型停止生成 token 的原因。取值范围：

  • stop：模型输出自然结束，或因命中请求参数 stop 中指定的字段而被截断。
  • length：模型输出因达到模型输出限制而被截断，有以下原因：
    • 触发max_tokens限制（回答内容的长度限制）。
    • 触发`max_completion_tokens（思维链内容+回答内容的长度限制）。
    • 触发context_window限制（输入内容+思维链内容+回答内容的长度限制）。
  • content_filter：模型输出被内容审核拦截。
  • tool_calls：模型调用了工具。

• choices.message object 模型输出的内容。

  • choices.message.role string 内容输出的角色，此处固定为 assistant。
  • choices.message.content string 模型生成的消息内容。
  • choices.message.reasoning_content string / null 模型处理问题的思维链内容，仅深度推理模型支持返回此字段。
  • choices.message.tool_calls object[] / null 模型生成的工具调用。
    • choices.message.tool_calls.id string 调用的工具的 ID。
    • choices.message.tool_calls.type string 工具类型，当前仅支持function。
    • choices.message.tool_calls.function object 模型调用的函数。
      • choices.message.tool_calls.function.name string 模型调用的函数的名称。
      • choices.message.tool_calls.function.arguments string 模型生成的用于调用函数的参数，JSON 格式。模型并不总是生成有效的 JSON，并且可能会虚构出一些您的函数参数规范中未定义的参数。在调用函数之前，请在您的代码中验证这些参数是否有效。

• choices.logprobs object / null 当前内容的对数概率信息。

  • choices.logprobs.content object[] / null message列表中每个 content 元素中的 token 对数概率信息。
    • choices.logprobs.content.token string 当前 token。
    • choices.logprobs.content.bytes integer[] / null 当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
    • choices.logprobs.content.logprob float 当前 token 的对数概率。
    • choices.logprobs.content.top_logprobs object[] 在当前 token 位置最有可能的标记及其对数概率的列表。在一些情况下，返回的数量可能比请求参数 top_logprobs 指定的数量要少。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.token string 当前 token。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.bytes integer[] / null 当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.logprob float 当前 token 的对数概率。

• choices.moderation_hit_type string/ null 模型输出文字含有敏感信息时，会返回模型输出文字命中的风险分类标签。返回值及含义：

  • severe_violation：模型输出文字涉及严重违规。
  • violence：模型输出文字涉及激进行为。

  注意：当前只有视觉理解模型支持返回该字段，且只有在方舟控制台接入点配置页面或者 CreateEndpoint 接口中，将内容护栏方案（ModerationStrategy）设置为基础方案（Basic）时，才会返回风险分类标签。

usage object 本次请求的 token 用量

• usage.total_tokens integer 本次请求消耗的总 token 数量（输入 + 输出）。

• usage.prompt_tokens integer 输入给模型处理的内容 token 数量。

• usage.prompt_tokens_details object 输入给模型处理的内容 token 数量的细节。
  • usage.prompt_tokens_details.cached_tokens integer 缓存输入内容的 token 用量，此处应为 0。
• usage.completion_tokens integer 模型输出内容花费的 token。
• usage.completion_tokens_details object 模型输出内容花费的 token 的细节。
  • usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens integer 输出思维链内容花费的 token 数。

对话(Chat) 流式调用返回

id string 本次请求的唯一标识

model string 本次请求实际使用的模型名称和版本

service_tier string 本次请求是否使用了TPM保障包（scale：使用；default：未使用）

created integer 本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）

object string 固定为 chat.completion.chunk

choices object[] 本次请求的模型输出内容

• choices.index integer 当前元素在 choices 列表的索引。

• choices.finish_reason string 模型停止生成 token 的原因。取值范围：

  • stop：模型输出自然结束，或因命中请求参数 stop 中指定的字段而被截断。
  • length：模型输出因达到模型输出限制而被截断，有以下原因：
    • 触发max_tokens限制（回答内容的长度限制）。
    • 触发`max_completion_tokens（思维链内容+回答内容的长度限制）。
    • 触发context_window限制（输入内容+思维链内容+回答内容的长度限制）。
  • content_filter：模型输出被内容审核拦截。
  • tool_calls：模型调用了工具。

• choices.delta object 模型生成的增量内容。

  • choices.delta.role string 内容输出的角色，此处固定为 assistant。
  • choices.delta.content string 模型生成的消息内容（增量返回）。
  • choices.delta.reasoning_content string / null 模型处理问题的思维链内容（增量返回），仅深度推理模型支持返回此字段。
  • choices.delta.tool_calls object[] / null 模型生成的工具调用（增量返回）。
    • choices.delta.tool_calls.id string 调用的工具的 ID。
    • choices.delta.tool_calls.type string 工具类型，当前仅支持function。
    • choices.delta.tool_calls.function object 模型调用的函数。
      • choices.delta.tool_calls.function.name string 模型调用的函数的名称。
      • choices.delta.tool_calls.function.arguments string 模型生成的用于调用函数的参数，JSON 格式。模型并不总是生成有效的 JSON，并且可能会虚构出一些您的函数参数规范中未定义的参数。在调用函数之前，请在您的代码中验证这些参数是否有效。

• choices.logprobs object / null 当前内容的对数概率信息。

  • choices.logprobs.content object[] / null message列表中每个 content 元素中的 token 对数概率信息。
    • choices.logprobs.content.token string 当前 token。
    • choices.logprobs.content.bytes integer[] / null 当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
    • choices.logprobs.content.logprob float 当前 token 的对数概率。
    • choices.logprobs.content.top_logprobs object[] 在当前 token 位置最有可能的标记及其对数概率的列表。在一些情况下，返回的数量可能比请求参数 top_logprobs 指定的数量要少。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.token string 当前 token。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.bytes integer[] / null 当前 token 的 UTF-8 值，格式为整数列表。当一个字符由多个 token 组成（表情符号或特殊字符等）时可以用于字符的编码和解码。如果 token 没有 UTF-8 值则为空。
      • choices.logprobs.content.top_logprobs.logprob float 当前 token 的对数概率。

• choices.moderation_hit_type string/ null 模型输出文字含有敏感信息时，会返回模型输出文字命中的风险分类标签。返回值及含义：

  • severe_violation：模型输出文字涉及严重违规。
  • violence：模型输出文字涉及激进行为。

  注意：当前只有视觉理解模型支持返回该字段，且只有在方舟控制台接入点配置页面或者 CreateEndpoint 接口中，将内容护栏方案（ModerationStrategy）设置为基础方案（Basic）时，才会返回风险分类标签。

usage object 本次请求的 token 用量

• usage.total_tokens integer 本次请求消耗的总 token 数量（输入 + 输出）。

• usage.prompt_tokens integer 输入给模型处理的内容 token 数量。

• usage.prompt_tokens_details object 输入给模型处理的内容 token 数量的细节。
  • usage.prompt_tokens_details.cached_tokens integer 缓存输入内容的 token 用量，此处应为 0。
• usage.completion_tokens integer 模型输出内容花费的 token。
• usage.completion_tokens_details object 模型输出内容花费的 token 的细节。
  • usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens integer 输出思维链内容花费的 token 数。

对话(Chat) 调用示例

云联9-默认

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "model": "T0106004",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello!"
        }
    ]
  }'

响应示例：

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "Hello! How can I help you today?",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1742631811,
  "id": "0217426318107460cfa43dc3f3683b1de1c09624ff49085a456ac",
  "model": "T0106004",
  "service_tier": "default",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 9,
    "prompt_tokens": 19,
    "total_tokens": 28,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}

云联9-流式输出

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d $'{
    "messages": [
        {
            "content": "You are a helpful assistant.",
            "role": "system"
        },
        {
            "content": "hello",
            "role": "user"
        }
    ],
    "model": "T0106004",
    "stream": true
}'

响应示例：

{"choices":[{"delta":{"content":"Hello","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":"!","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" How","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" can","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" I","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" help","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" you","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":" today","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":"?","role":"assistant"},"index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

{"choices":[{"delta":{"content":"","role":"assistant"},"finish_reason":"stop","index":0}],"created":1742632436,"id":"021742632435712396f12d018b5d576a7a55349c2eba0815061fc","model":"T0106004","service_tier":"default","object":"chat.completion.chunk","usage":null}

[DONE]

云联9-续写模式

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d $'{
    "messages": [
        {
            "content": "你是一个计算器，请计算： 1 + 1",
            "role": "user"
        },
        {
            "content": "=",
            "role": "assistant"
        }
    ],
    "model": "T0106004"
}'

响应示例：

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": " 2",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1742634165,
  "id": "0217426341647344ee2a242cadeb3c7acc981f0bd805884bc65fc",
  "model": "T0106004",
  "service_tier": "default",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 2,
    "prompt_tokens": 21,
    "total_tokens": 23,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}

云联9-图片理解

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d $'{
    "model": "T0106004",
    "messages": [
        {
            "content": [
                {
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/images/view.jpeg"
                    },
                    "type": "image_url"
                },
                {
                    "text": "图片主要讲了什么?",
                    "type": "text"
                }
            ],
            "role": "user"
        }
    ]
}'

响应示例：

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "画面中呈现了一幅宁静的户外景象。一个人乘坐在橙黄色的皮划艇上，手持船桨，正在平静的水面划行。水面如镜，倒映着周围景致。远处是茂密的森林，森林后方矗立着巍峨的雪山，山体覆盖着白雪。天空呈浅蓝色，飘浮着一些云朵。整体氛围静谧而美好，展现出自然的纯净与壮阔。 ",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1742636149,
  "id": "0217426361458116592a076493be583bc5e33f80ac2dcf1efc31b",
  "model": "T0106004",
  "service_tier": "default",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 85,
    "prompt_tokens": 521,
    "total_tokens": 606,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}

云联9-视频理解

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
   -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
   -d '{
    "model": "T0106004",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [                
                {"type": "video_url","video_url": {"url":  "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_video/ark_vlm_video_input.mp4"},"fps": "2"},
                {"type": "text", "text": "What is in the video?"}
            ]
        }
    ],
    "max_tokens": 300
  }'

响应示例：

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": "The video showcases a cityscape featuring a prominent clock tower (resembling Big Ben) on the left side. A bridge spans across the scene, with a steady flow of vehicles—including cars and a red bus—moving along it. The background includes a mix of historic and modern buildings under a cloudy sky with warm, golden-hour lighting. The text \"AI生成\" (AI-generated) is visible in the bottom-right corner throughout the video.",
                "reasoning_content": "\nGot it, let's see. The video shows a city scene with a famous clock tower (Big Ben-like) and a bridge with traffic. The clock is on the left, and there are cars and a red bus moving on the bridge. The sky is cloudy with a sunset or sunrise hue. Also, there are buildings in the background, and the word \"AI生成\" is in the bottom right corner. So I need to describe what's visible: the clock tower, the bridge with vehicles (including a red bus), the cityscape, the sky, and the AI-generated text.",
                "role": "assistant"
            }
        }
    ],
    "created": 1769687250,
    "id": "02176968724393181abbd6c16bee1cf75e33ac11302acbd610474",
    "model": "T0106004",
    "service_tier": "default",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 210,
        "prompt_tokens": 10391,
        "total_tokens": 10601,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        },
        "completion_tokens_details": {
            "reasoning_tokens": 121
        }
    }
}

云联9-深度推理

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d $'{
    "messages": [

        {
            "content": "我要有研究推理模型与非推理模型区别的课题，怎么体现我的专业性",
            "role": "user"
        }
    ],
    "model": "T0106004"
}'

响应示例：

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "\n\n推理模型与非推理模型的主要区别在于其处理任务的方式、能力侧重点以及应用场景。以下是两者的核心区别分析：\n\n---\n\n### **1. 核心定义**\n- **推理模型**  \n  具备**逻辑推理、因果推断或复杂决策**能力，***  \n\n实际应用中，两类模型常配合使用（如用非推理模型提取特征，再交给推理模型决策），以平衡效率与准确性。",
        "reasoning_content": "嗯，用户问的是推理模型和非推理模型有什么区别。我需要先理解这两个术语的具体含义。可能用户对机器学习或深度学习有一定的了解，但需要更清晰的区分。首先，我应该明确这两个概念的定义，然后从不同角度进行比较。\n\n首先，推理模型可能指的是那些需要进行逻辑推理、处理复杂任务的模型，***，而非推理模型侧重于模式识别和直接映射，帮助用户形成清晰的概念框架。\n",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1742636537,
  "id": "0217426364949596592a076493be583bc5e33f80ac2dcf1eeaf9b",
  "model": "T0106004",
  "service_tier": "default",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 1207,
    "prompt_tokens": 11,
    "total_tokens": 1218,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 419
    }
  }
}

错误码

公共错误码

TD模型编号：T0101007

模型能力简介

• 云筑42
  • 多模态参考生视频：根据您输入的参考图片（0~9张）+ 参考视频（0~3个）+ 参考音频（0~3个）+ 文本提示词（可选）生成目标视频。注意不可单独输入音频，应至少包含 1 个参考视频或图片。
  • 图生视频-首尾帧：根据您输入的首帧图片 + 尾帧图片 + 文本提示词（可选）+ 参数（可选）生成目标视频。
  • 图生视频-首帧：根据您输入的首帧图片 + 文本提示词（可选）+ 参数（可选）生成目标视频。
  • 文生视频：根据您输入的文本提示词 + 参数（可选）生成目标视频。

注意：本模型不支持直接上传含有真人人脸的参考图/视频。

鉴权说明

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运营同学获取长效API Key。

创建视频生成任务接口地址

介绍创建视频生成任务 API 的输入输出参数，供您使用接口时查阅字段含义。模型会依据传入的图片、视频、音频及文本信息生成视频，待生成完成后，您可以按条件查询任务并获取生成的视频。

请求方法： POST

接口URL： https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

创建视频生成任务请求参数

创建视频生成任务请求体（requestBody）

model string 必选

本次请求使用模型的 Model ID 为 T0101007。

content object[] 必选

输入给模型，生成视频的信息，支持文本、图片、音频、视频。支持以下几种组合：

• 文本
• 文本（可选）+ 图片
• 文本（可选）+ 视频
• 文本（可选）+ 图片 + 音频
• 文本（可选）+ 图片 + 视频
• 文本（可选）+ 视频 + 音频
• 文本（可选）+ 图片 + 视频 + 音频

信息类型：

• 文本信息 object

  输入给模型生成视频的内容，文本内容部分。

  • content.type string 必选 输入内容的类型，此处应为 text。
  • content.text string 必选 输入给模型的文本提示词，描述期望生成的视频。支持中英文。建议中文不超过500字，英文不超过1000词。

• 图片信息 object

  输入给模型生成视频的内容，图片信息部分。

  • content.type string 必选 输入内容的类型，此处应为 image_url。

  • content.image_url object 必选 输入给模型的图片对象。

    • content.image_url.url string 必选 图片信息，可以是图片URL、图片Base64编码或素材ID。

      • 图片URL：请确保图片URL可被访问。
      • Base64编码：请遵循格式 data:image/<图片格式>;base64,<Base64编码>，注意 <图片格式> 需小写。
      • 素材ID：遵循格式 asset://<ASSET_ID>。

      传入图片要求

      • 格式：jpeg、png、webp、bmp、tiff、gif
      • 宽高比：(0.4, 2.5)
      • 宽高长度（px）：(300, 6000)
      • 大小：单张图片小于 30 MB，请求体不超过 64 MB
      • 数量：1~9张

  • content.role string 条件必填 图片的位置或用途。

    注意：图生视频-首帧、图生视频-首尾帧、多模态参考生视频为 3 种互斥的场景，不支持混用。

    • 图生视频-首帧 role 为 first_frame 或不填。

    • 图生视频-首尾帧

      • 需要传入2个image_url对象，且role必填。
      • 首帧图片 role：first_frame
      • 尾帧图片 role：last_frame

      首尾帧图片宽高比不一致时，以首帧图片为主，尾帧图片会自动裁剪适配。

    • 多模态参考生视频（参考图）

      • 每张参考图的 role 均为：reference_image

      提示词中推荐使用“[图1]xxx，[图2]xxx”的方式来指定图片，以获得更好的指令遵循效果。

• 视频信息 object

  输入给模型的视频信息。

  • content.type string 必选 输入内容的类型，此处应为 video_url。

  • content.video_url object 必选 输入给模型的视频对象。

    • content.video_url.url string 必选 视频URL或素材ID。

      传入视频要求

      • 格式：mp4、mov
      • 分辨率：480p、720p
      • 时长：单个视频 [2, 15] 秒，最多3个，总时长不超过15秒
      • 宽高比：[0.4, 2.5]
      • 宽高长度（px）：[300, 6000]
      • 总像素数：[409600, 927408]
      • 大小：单个视频不超过 50 MB
      • 帧率 (FPS)：[24, 60]

  • content.role string 条件必填 视频的位置或用途。当前仅支持 reference_video：参考视频。

• 音频信息 object

  输入给模型的音频信息。注意不可单独输入音频，应至少包含 1 个参考视频或图片。

  • content.type string 必选 输入内容的类型，此处应为 audio_url。

  • content.audio_url object 必选 输入给模型的音频对象。

    • content.audio_url.url string 必选 音频URL、音频Base64编码或素材ID。

      传入音频要求

      • 格式：wav、mp3
      • 时长：单个音频 [2, 15] 秒，最多3个，总时长不超过15秒
      • 大小：单个音频不超过 15 MB，请求体不超过 64 MB

  • content.role string 条件必填 音频的位置或用途。当前仅支持 reference_audio：参考音频。

callback_url string

填写本次生成任务结果的回调通知地址。当视频生成任务有状态变化时，将向此地址推送 POST 请求。回调请求内容结构与查询视频生成任务接口的返回体一致。

回调返回的 status 包括以下状态：

• queued：排队中。
• running：任务运行中。
• succeeded：任务成功。（如发送失败，5秒内未收到成功信息，回调三次）
• failed：任务失败。（如发送失败，5秒内未收到成功信息，回调三次）
• expired：任务超时。

return_last_frame boolean 默认值 false

• true：返回生成视频的尾帧图像。可通过查询接口获取尾帧图像（png格式，无水印）。可用于生成多个连续视频。
• false：不返回生成视频的尾帧图像。

service_tier string 默认值 default

不支持修改已提交任务的服务等级

指定处理本次请求的服务等级类型，枚举值：

• default：在线推理模式，适合对推理时效性要求较高的场景。
• flex：离线推理模式（本模型不支持）。

execution_expires_after integer 默认值 172800

任务超时阈值。指定任务提交后的过期时间（单位：秒），从 created_at 时间戳开始计算。默认值 172800 秒（48小时）。取值范围：[3600，259200]。

generate_audio boolean 默认值 true

控制生成的视频是否包含与画面同步的声音。

• true：模型输出的视频包含同步音频。建议将对话部分置于双引号内以优化效果，例如：“你好，世界。”
• false：模型输出的视频为无声视频。

注意：生成的有声视频均为单声道。

tools object[]

配置模型要调用的工具。

• tools.type string 指定使用的工具类型。
  • web_search：联网搜索工具。模型会根据提示词自主判断是否搜索互联网内容以提升视频时效性。

safety_identifier string

终端用户的唯一标识符，用于协助平台检测违规行为。推荐传入对用户名、用户ID等进行哈希后的字符串，长度不超过64个字符。

resolution string 默认值 720p

视频分辨率，枚举值：

• 480p
• 720p

ratio string 默认值 adaptive

生成视频的宽高比例。不同宽高比对应的宽高像素值见下方表格。

• 16:9
• 4:3
• 1:1
• 3:4
• 9:16
• 21:9
• adaptive：根据输入自动选择最合适的宽高比。

adaptive 适配规则

• 文生视频：根据提示词智能选择。
• 首帧/首尾帧生视频：根据首帧图片比例选择。
• 多模态参考生视频：根据提示词意图判断，否则以第一个媒体文件为准（优先级：视频 > 图片）。

不同宽高比对应的宽高像素值

duration integer 默认值 5

生成视频时长，单位：秒。支持两种配置方法：

• 指定具体时长：支持 [4, 15] 范围内的任一整数。
• 智能指定：设置为 -1，表示由模型在 [4, 15] 范围内自主选择合适的视频长度。

seed integer 默认值 -1

种子整数，用于控制生成内容的随机性。取值范围：[-1, 2^32-1]。

注意：相同请求下，相同seed值会生成类似但不保证完全一致的结果；不同或-1（随机）则结果不同。

watermark boolean 默认值 false

生成视频是否包含水印。

• false：不含水印。
• true：含有水印。

参数传入方式说明 本模型仅支持新方式：在 request body 中直接传入参数（如 "resolution": "720p"）。此为强校验，参数错误会返回提示。不再支持在文本后追加 --[parameters] 的旧方式。

创建视频生成任务响应参数

id string

视频生成任务 ID。仅保存 7 天（从 created_at 时间戳开始计算），超时后将自动清除。创建任务为异步接口，需通过查询接口获取结果。

创建视频生成任务调用示例

云筑42-多模态参考生视频（有声）

请求示例：

curl -X POST https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "model": "T0101007",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "第一人称视角果茶宣传广告。首帧为图片1，你的手摘下一颗带晨露的红苹果；2-4秒：将苹果块投入雪克杯，加入冰块与茶底，用力摇晃；4-6秒：成品特写，分层果茶倒入透明杯；6-8秒：手持举杯到镜头前，尾帧定格为图片2。背景音为女生音色。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { "url": "https://example.com/pic1.jpg" },
            "role": "reference_image"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { "url": "https://example.com/pic2.jpg" },
            "role": "reference_image"
        },
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": { "url": "https://example.com/video1.mp4" },
            "role": "reference_video"
        },
        {
            "type": "audio_url",
            "audio_url": { "url": "https://example.com/audio1.mp3" },
            "role": "reference_audio"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "16:9",
    "duration": 11,
    "watermark": false
}'

响应示例：

{
  "id": "cgt-2026******-****"
}

云筑42-有声视频-首帧

请求示例：

curl -X POST https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "model": "T0101007",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "女孩抱着狐狸，女孩睁开眼，温柔地看向镜头，狐狸友善地抱着，镜头缓缓拉出。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { "url": "https://example.com/first_frame.png" },
            "role": "first_frame"
        }
    ],
    "generate_audio": true,
    "ratio": "adaptive",
    "duration": 5,
    "watermark": false
}'

响应示例：

{
  "id": "cgt-2025******-****"
}

云筑42-有声视频-首尾帧

请求示例：

curl -X POST https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "model": "T0101007",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "花朵从盛开到凋零的过程，延时摄影风格。"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { "url": "https://example.com/bloom.jpg" },
            "role": "first_frame"
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { "url": "https://example.com/withered.jpg" },
            "role": "last_frame"
        }
    ],
    "generate_audio": false,
    "ratio": "16:9",
    "duration": 6,
    "watermark": true
}'

响应示例：

{
  "id": "cgt-2025******-****"
}

云筑42-文生视频（开启联网搜索）

请求示例：

curl -X POST https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "model": "T0101007",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "根据今天的实时天气，生成一个穿着与季节相符的女孩在街头漫步的视频。"
        }
    ],
    "tools": [{"type": "web_search"}],
    "ratio": "9:16",
    "duration": 5,
    "watermark": false
}'

响应示例：

{
  "id": "cgt-2025******-****"
}

查询视频生成任务接口地址

查询视频生成任务的状态。

说明 仅支持查询最近 7 天的历史数据。

请求方法： GET

接口URL： https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks/{id}

查询视频生成任务请求参数

id string 必选

您需要查询的视频生成任务的 ID。

上面参数为Query String Parameters，在URL String中传入。

查询视频生成任务响应参数

id string

视频生成任务 ID。

model string

本次请求使用的模型 ID，此处为 T0101007。

status string

任务状态：

• queued：排队中。
• running：任务运行中。
• cancelled：取消任务（仅支持排队中状态）。
• succeeded：任务成功。
• failed：任务失败。
• expired：任务超时。

error object / null

错误提示信息，任务成功返回 null，失败时返回错误数据。

• error.code string 错误码。
• error.message string 错误提示信息。

created_at integer

任务创建时间的 Unix 时间戳（秒）。

updated_at integer

任务状态更新时间的 Unix 时间戳（秒）。

content object

视频生成任务的输出内容。

• content.video_url string 生成视频的URL（mp4格式），24小时后清理。
• content.last_frame_url string 视频尾帧图像URL（png格式），24小时后清理。仅在创建时设置 "return_last_frame": true 时返回。

seed integer

本次请求使用的种子整数值。

resolution string

生成视频的分辨率。

ratio string

生成视频的宽高比。

duration integer

生成视频的时长，单位：秒。

framespersecond integer

生成视频的帧率。

generate_audio boolean

生成的视频是否包含声音。

• true：包含同步音频。
• false：无声视频。

tools object[]

本次请求实际使用的工具。

• tools.type string 实际使用的工具类型，如 web_search。

safety_identifier string

创建任务时传入的用户标识符，会原样返回。

service_tier string

实际处理任务使用的服务等级。

execution_expires_after integer

任务超时阈值，单位：秒。

usage object

本次请求的 token 用量。

• usage.completion_tokens integer 模型输出视频花费的 token 数量。
• usage.total_tokens integer 总 token 数量（= completion_tokens）。
• usage.tool_usage object 工具用量信息。
  • usage.tool_usage.web_search integer 实际调用联网搜索工具的次数。

查询视频生成任务调用示例

请求示例：

curl -X GET https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks/cgt-2025**** \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_API_KEY"

响应示例：

{
  "id": "cgt-2025******-****",
  "model": "T0101007",
  "status": "succeeded",
  "content": {
    "video_url": "https://ark-content-generation-cn-beijing.tos-cn-beijing.volces.com/xxx"
  },
  "usage": {
    "completion_tokens": 108900,
    "total_tokens": 108900,
    "tool_usage": {
      "web_search": 1
    }
  },
  "created_at": 1743414619,
  "updated_at": 1743414673,
  "seed": 10,
  "resolution": "720p",
  "ratio": "16:9",
  "duration": 5,
  "framespersecond": 24,
  "service_tier": "default",
  "execution_expires_after": 172800,
  "generate_audio": true
}

取消或删除视频生成任务接口地址

取消排队中的视频生成任务，或者删除视频生成任务记录。

请求方法： DELETE

接口URL： https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks/{id}

取消或删除视频生成任务请求参数

id string 必选

需要取消或者删除的视频生成任务。

任务状态不同，调用DELETE接口，执行的操作有所不同，具体说明如下：

取消或删除视频生成任务响应参数

message string

请求处理结果的描述信息。

取消或删除视频生成任务调用示例

请求示例：

curl -X DELETE https://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/contents/generations/tasks/$ID \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY"

响应示例：

{
    "message" : "取消成功"
}

错误码

公共错误码

云筑42_私域虚拟人像素材资产库 接口说明文档

接口简介

• 云筑42_私域虚拟人像素材资产库

  • 云筑42 模型具有完备的防范 Deepfake 和侵犯版权风险能力。在生成视频时，会对有风险的参考素材输入进行拦截，最大限度保证生成视频合规和安全性。

  • 为确保创作者能充分利用云筑42 模型强大的视频生成能力高效生成视频内容，同时规避 AI 生成内容的潜在风险，推出了私域可信素材库。完成入库的可信素材将进入您的私域素材库，在视频生成中使用。

• 素材资产库结构说明

  • Asset Group（素材资产组合）：单个素材文件为一个 Asset，每个 Asset 属于一个 Asset Group。

  • Asset（素材资产）：一个素材文件（当前支持上传图像、视频、音频），是云筑42 模型可直接用于推理的可信资产。

    注意

    • 仅需入库推理需使用的素材资产，不需使用的素材资产请勿入库。
    • 仅可使用已入库素材资产的 Id (Asset ID) 进行视频生成，同一形象未入库素材无法使用。
    • 每个上传的素材资产需经过预处理，可轮询调用 GetAsset 接口查询素材状态（对应参数为 Status），仅当状态变为 Active 后，该素材资产方可用于后续推理使用；若状态为 Failed 则表示处理失败，无法用于后续推理使用。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运营同学获取长效API Key。

CreateAsset 接口地址

向指定的Asset Group（素材资产组合）内创建Asset（素材资产）。

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/origin/assets/create

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

CreateAsset 请求参数

CreateAsset 请求体（requestBody）

GroupId string 必选

Asset（素材资产）所属的 Asset Group（素材资产组合）的 Id。

URL string 必选

传入的Asset（素材资产）的公共可访问地址。

Name string

Asset（素材资产）的名称，上限为64个字符。

AssetType string 必选

Asset（素材资产）的类型，支持传入图像、音频、视频。可选值：

• Image：Asset（素材资产）的类型为图像。
• Video：Asset（素材资产）的类型为视频。
• Audio：Asset（素材资产）的类型为音频。

说明：

传入图像、音频、视频素材时，仅支持上传 URL ，不支持 base64。

传入单个图像要求

• 格式：jpeg、png、webp、bmp、tiff、gif、heic/heif
• 宽高比（宽/高）： (0.4, 2.5)
• 宽高长度（px）：(300, 6000)
• 大小：单张图片小于 30 MB

传入单个视频要求

• 格式：mp4、mov
• 分辨率：480p、720p
• 时长：单个视频时长 [2, 15] s
• 尺寸：
  • 宽高比（宽/高）：[0.4, 2.5]
  • 宽高长度（px）：[300, 6000]
  • 总像素数：[640×640=409600, 834×1112=927408]，即宽和高的乘积符合 [409600, 927408] 的区间要求。
• 大小：单个视频不超过 50 MB
• 帧率 (FPS)：[24, 60]

传入单个音频要求

• 格式：wav、mp3
• 时长：单个音频时长 [2, 15] s
• 大小：单个音频不超过 15 MB

ProjectName string

资源所属的项目名称，默认值为default。

说明：

需要和待传入的 Asset Group（素材资产组合）的 ProjectName 保持一致。

CreateAsset 返回参数

Id string

Asset（素材资产）的 Id。

CreateAsset 调用示例

请求示例：

curl https://modelpool-api.talkingdata.com/model/origin/assets/create?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \
  -H "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
  -d '{
    "GroupId": "group-20260330162801-vmpfz",
    "URL": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/i2v_foxrgirl.png",
    "AssetType": "Image",
    "ProjectName": "default"
  }'

响应示例：

{
  "ResponseMetadata": {
    "RequestId": "20260330170834015124677667C190E71A",
    "Action": "CreateAsset",
    "Version": "2024-01-01",
    "Service": "ark",
    "Region": "cn-beijing"
  },
  "Result": {
    "Id": "asset-20260330170834-sztnw"
  }
}

GetAsset接口地址

获取单个Asset（素材资产）信息。

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/origin/assets/get?id={id}

GetAsset请求参数

id string 必选

Asset（素材资产）的 Id。

ProjectName string

需要查询的 Asset（素材资产）所属的项目名称，默认值为default。

GetAsset响应参数

id string

Asset（素材资产）的 Id。

Name string

Asset（素材资产）的名称，上限为64个字符。

URL string

Asset（素材资产）的访问地址。有效期为12小时，请及时保存。

AssetType string

Asset（素材资产）的类型，支持传入图像、音频、视频。支持类型：

• Image：Asset（素材资产）的类型为图像。
• Video：Asset（素材资产）的类型为视频。
• Audio：Asset（素材资产）的类型为音频。

GroupId string

Asset（素材资产）所属的 Asset Group（素材资产组合）的 Id。

Status string

任务状态。

• Active：素材资产（Asset）已处理完毕，可以使用。
• Processing：素材资产（Asset）正在预处理，无法使用。
• Failed：素材资产（Asset）处理失败。

Error object

错误信息。

• Error.Code string

  错误码。

• Error.Message string

  错误信息。

CreateTime string

创建时间。

UpdateTime string

更新时间。

ProjectName string

资源所属的项目名称。

GetAsset调用示例

请求示例：

curl -X POST https://modelpool-api.talkingdata.com/model/origin/assets/get?id=asset-20260330170834-sztnw \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY"

响应示例：

{
  "ResponseMetadata": {
    "RequestId": "202603301710021FCA38407BEA3C9D496E",
    "Action": "GetAsset",
    "Version": "2024-01-01",
    "Service": "ark",
    "Region": "cn-beijing"
  },
  "Result": {
    "Id": "asset-20260330164126-dwr9q",
    "Name": "",
    "URL": "https://ark-media-asset.tos-cn-beijing.volces.com/2119573523/033016412675941755.png?X-Tos-Algorithm=TOS4-HMAC-SHA256&X-Tos-Credential=AKTP0VyX37NH37peqQWqz0vNleVpZvM58z6cQT15hBwUrn%2F20260330%2Fcn-beijing%2Ftos%2Frequest&X-Tos-Date=20260330T091002Z&X-Tos-Expires=43200&X-Tos-Security-Token=nChAzV1A5WUxXVDhQYU9QUTV2.CiQKEE1YckFYRHRqNlZDNU1XaW4SEAM4B3QKG0TOlZFEx2fbnL8Q9vanzgYYwseqzgYg-v3I6QcoBDCs7-stOh9Sb2xlRm9yQXJrQXNzZXQvUm9sZUZvckFya0Fzc2V0QgNhcmtSD1JvbGVGb3JBcmtBc3NldFgDegNhcms.BLNLgOJuUH1tMZrpnkgzWyMjFHK9P30fbYXV9z6879SwC5Opb9TSN_VqeramP6PFZ7NoBT6G9J3cvsmj8EDO-w&X-Tos-Signature=55ee9760b494dd653ae197313262e279fa2ae0bc5b1108605cc97af707d94af7&X-Tos-SignedHeaders=host",
    "AssetType": "Image",
    "GroupId": "group-20260330162801-vmpfz",
    "Status": "Active",
    "CreateTime": "2026-03-30T08:41:26Z",
    "UpdateTime": "2026-03-30T08:41:33Z",
    "ProjectName": "default"
  }
}

TD模型编号：T0311001

模型能力简介

• 云音1
  • 同步配音：根据您输入的合成文本（Text） + 音色ID（可选） + 克隆音频（可选） + 参数（可选） 同步生成语音合成音频或克隆音色。支持多种语言、音频采样率调节、音调调节、音频时长控制等功能。文本长度不超过2000字符。接口同步返回音频Base64编码或URL（有效期24小时）。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

同步配音接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

同步配音请求参数

同步配音请求体（requestBody）

同步配音返回参数

同步配音调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0311001' \
  -d '{
    "Text": "你好",
    "VoiceId": "s1_2GSzVAf00hl7+A+LJTNvVI6nFJB0qliIvR8wntPeaniVSstd7Z4E4UL8Hky3azMHVlDSps1zWW4nJ7ll9w==",
    "ExtParam": "{\"engine\": \"\"}"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "AudioData": 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        "ErrorCode": 0,
        "Msg": "success",
        "VoiceId": "s1_2GSzVAf00hl7+A+LJTNvVI6nFJB0qliIvR8wntPeaniVSstd7Z4E4UL8Hky3azMHVlDSps1zWW4nJ7ll9w==",
        "RequestId": "2f8fa58c-91e8-4564-8b42-490ececda193"
    }
}

支持的语言列表

错误码

TD模型编号：T0302005

模型能力简介

• 云绘10
  • 商品背景生成：根据您输入的商品原图（ProductUrl） + 背景描述（Prompt） + 参数（可选） 将商品图中的原背景替换为自定义的新背景并保留商品主体形象，实现商品背景的自由生成与更换。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

商品背景生成接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

商品背景生成请求参数

商品背景生成请求体（requestBody）

商品背景生成返回参数

商品背景生成调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0302005' \
  -d '{
    "ProductUrl": "https://td-llm.tos-cn-beijing.volces.com/public/123.png",
    "Prompt": "BackgroundTemplate",
    "BackgroundTemplate": "彩虹渐变",
    "RspImgType": "url"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "ResultImage": "https://aiart-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/replacebg/2adda514-6743-4447-a06c-1c090ed1a89c-1395528311.jpg?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDpRovliU1IJ5ctufBSVIq8AwTlnZ5MN8d&q-sign-time=1774945282%3B1774948882&q-key-time=1774945282%3B1774948882&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=1c74155eea35e8cc63e6dd070271421656a8b1be",
        "MaskImage": "https://aiart-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/replacebg/2adda514-6743-4447-a06c-1c090ed1a89c-1395528311-mask.png?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDpRovliU1IJ5ctufBSVIq8AwTlnZ5MN8d&q-sign-time=1774945282%3B1774948882&q-key-time=1774945282%3B1774948882&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=4d5476961e3e251aec69bad6b7bd8c58bba1c5e4",
        "RequestId": "2adda514-6743-4447-a06c-1c090ed1a89c"
    }
}

错误码

TD模型编号：T0302004

模型能力简介

• 云绘9
  • 百变头像：根据您输入的人像照片（URL或Base64）+ 参数（可选） 生成风格百变的头像。支持人像模式和萌宠贴纸模式（宠物模式无需选择风格），支持输入图片质量检测开关、水印标识开关、返回格式选择（Base64或URL）等功能。建议避免上传无人、多人、人像过小的图片。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

百变头像接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

百变头像请求参数

百变头像请求体（requestBody）

百变头像返回参数

百变头像调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0302004' \
  -d '{
    "InputUrl": "https://td-llm.tos-cn-beijing.volces.com/public/1774320434562_2b131e.png"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "ResultImage": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABAAAAAQACAIAAADwf7zUAAAHQWVY",
        "RequestId": "2c08b36c-b183-44a4-a9fc-5b2e9082896a"
    }
}

错误码

TD模型编号：T0302003

模型能力简介

• 云绘8
  • 图像风格化（图生图）：根据您输入的图片（URL或Base64） + 文本描述（Prompt，可选） + 参数（可选） 生成风格转化后的目标图像。支持风格选择、画质增强、面部细节修复、生成自由度调节等功能。建议避免输入人像过小、姿势复杂、人数较多的图片。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

图像风格化（图生图）接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

图像风格化（图生图）请求参数

图像风格化（图生图）请求体（requestBody）

图像风格化（图生图）返回参数

图像风格化（图生图）调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0302003' \
  -d '{
    "InputUrl": "https://td-llm.tos-cn-beijing.volces.com/public/1774320434562_2b131e.png",
    "Prompt": "清新自然",
    "Styles": [
        "201"
    ],
    "ResultConfig": {
        "Resolution": "768:768"
    }
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "ResultImage": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB9AAAAfQCAIAAAAVWlMuAA",
        "RequestId": "34a6f4b8-67dd-4186-a3ca-853aae01f5f6"
    }
}

错误码

TD模型编号：T0302002

模型能力简介

• 云绘7
  • 文生图（极速版）：根据您输入的文本描述（Prompt） + 反向提示词（NegativePrompt，可选） + 参数（可选） 快速生成目标图像。支持分辨率调节、随机种子控制、水印开关、返回格式选择（Base64或URL）等功能。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

混元生图（极速版）接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

混元生图（极速版）请求参数

混元生图（极速版）请求体（requestBody）

混元生图（极速版）返回参数

混元生图（极速版）调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0302002' \
  -d '{
    "Prompt": "雨中竹林小路，水墨风格，高清，细节丰富",
    "NegativePrompt": "模糊，低画质，水印，文字",
    "Resolution": "1024:1024",
    "Seed": 0,
    "LogoAdd": 0,
    "RspImgType": "https://td-llm.tos-cn-beijing.volces.com/public/1774320434562_2b131e.png"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "d5d96b7a-7fe3-4ea2-9dce-504e2c0d63cd",
        "ResultImage": "https://xxx.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/xxx.jpg",
        "Seed": 2068699513
    }
}

错误码

TD模型编号：T0302001

模型能力简介

• 云绘6
  • 文生图：根据您输入的文本描述（Prompt） + 参数（可选） 生成目标图像。支持参考图引导、分辨率调节、随机种子控制、水印开关、Prompt改写优化等功能。

鉴权说明 

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

提交混元生图（3.0）任务接口地址

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

提交混元生图（3.0）任务请求参数

提交混元生图（3.0）任务请求体（requestBody）

提交混元生图（3.0）任务返回参数

提交混元生图（3.0）任务调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -H 'X-TC-Action: T0302001' \
  -d '{
    "Prompt": "海边日落，唯美治愈，高清细节，电影质感"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "JobId": "1395528311-1774940679-e2608c2c-2ccf-11f1-b65b-52540018a910-0",
        "RequestId": "66bb4939-ef3a-4d29-bad0-79fddbb9cfe6"
    }
}

查询混元生图（3.0）任务接口地址

根据提交任务时返回的 JobId，查询文生图任务的执行状态和结果。支持获取任务状态（等待/运行中/成功/失败）、生成图片URL、改写后的Prompt、错误信息等。

请求方法： POST

接口URL：https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

查询混元生图（3.0）任务接口请求参数

查询混元生图（3.0）任务接口响应参数

查询混元生图（3.0）任务接口调用示例

请求示例：

curl -X POST 'https://modelpool-api.talkingdata.com/model/orgin/job?requestId=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'X-Timestamp: 1760000000' \
  -d '{
    "JobId": "1395528311-1774940679-e2608c2c-2ccf-11f1-b65b-52540018a910-0"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "JobErrorMsg": "",
        "ResultImage": [
            "https://aiart-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/text_to_img_pro/1395528311/1395528311-1774940679-e2608c2c-2ccf-11f1-b65b-52540018a910-0/0?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDpRovliU1IJ5ctufBSVIq8AwTlnZ5MN8d&q-sign-time=1774940700%3B1774944300&q-key-time=1774940700%3B1774944300&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=8c83f7985eecc6f4967100411d10de72de80ada3"
        ],
        "ResultDetails": [
            "Success"
        ],
        "RevisedPrompt": [
            "一幅高清细节的海边日落场景，构图以水平线平稳分割天空与海洋..."
        ],
        "RequestId": "ffb17dd2-3cd6-4884-ab11-89b03cfd127f",
        "JobStatusCode": "5",
        "JobStatusMsg": "处理完成",
        "JobErrorCode": ""
    }
}

错误码

TD模型编号：T0303005

模型能力简介

• 云牍7

  • 具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。本接口支持流式或非流式调用，当使用流式调用时为 SSE 协议。

  • 本接口暂不支持返回图片内容。

鉴权说明

本接口仅支持API Key鉴权，需联系TD运维同学获取长效API Key。

对话接口地址

请求方法： POST

接口URL：'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions'

请求头（Request Headers）：

请求参数（Request Parameter）：

对话请求参数

对话请求体（requestBody）

对话接口返回参数

对话接口调用示例

云牍7-system prompt

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 1,
    "Temperature": 1,
    "model": "T0303005",
    "Stream": true,
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "将英文单词转换为包括中文翻译、英文释义和一个例句的完整解释。请检查所有信息是否准确，并在回答时保持简洁，不需要任何其他反馈。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "nice"
        }
    ]
}'

响应示例：

HTTP/1.1 200 OK
Cache-Control: no-cache
Connection: keep-alive
Content-Type: text/event-stream
Date: Tue, 21 Nov 2023 06:56:00 GMT
Transfer-Encoding: chunked
X-TC-RequestId: 61a8459b-27c8-4868-af8f-f374db0245f8

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"很好"}}],"Created":1705634813,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":1,"TotalTokens":37}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"："}}],"Created":1705634813,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":2,"TotalTokens":38}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"nice"}}],"Created":1705634813,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":3,"TotalTokens":39}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"\n"}}],"Created":1705634813,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":4,"TotalTokens":40}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"英文"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":5,"TotalTokens":41}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"释义"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":6,"TotalTokens":42}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"："}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":7,"TotalTokens":43}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"ple"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":8,"TotalTokens":44}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"asing"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":9,"TotalTokens":45}}

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data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":" acceptable"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":11,"TotalTokens":47}}

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data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"例"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":13,"TotalTokens":49}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"句"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":14,"TotalTokens":50}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"："}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":15,"TotalTokens":51}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"She"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":16,"TotalTokens":52}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":" had"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":17,"TotalTokens":53}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":" a"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":18,"TotalTokens":54}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":" nice"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":19,"TotalTokens":55}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":" smile"}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":20,"TotalTokens":56}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"."}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":21,"TotalTokens":57}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"stop","Delta":{"Role":"assistant","Content":""}}],"Created":1705634814,"Id":"681ef57e-9f1e-4faa-a2d3-07b655a1fa1f","Usage":{"PromptTokens":36,"CompletionTokens":21,"TotalTokens":57}}

云牍7-多轮对话

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 1,
    "Temperature": 1,
    "model": "T0303005",
    "Stream": true,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "请介绍下自己"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "我的名字是腾讯混元大模型，是腾讯开发的一款大型语言模型。我能够理解人类语言，擅长提供问答服务、常识推理、文本创作、数学计算和互动问答等服务。如果您需要帮助或有任何问题，请随时向我提问。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请给我讲个字数小于10个字的搞笑笑话"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "猫头鹰遇见眯眯眼，看得眼睛都眯成线。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "不好笑，换一个吧"
        }
    ]
}'

响应示例：

HTTP/1.1 200 OK
Cache-Control: no-cache
Connection: keep-alive
Content-Type: text/event-stream
Date: Tue, 21 Nov 2023 06:56:00 GMT
Transfer-Encoding: chunked
X-TC-RequestId: 61a8459b-27c8-4868-af8f-f374db0245f8

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"青蛙"}}],"Created":1705634032,"Id":"9c772634-8824-43e8-bc24-8bc4c19b9151","Usage":{"PromptTokens":85,"CompletionTokens":1,"TotalTokens":86}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"跳"}}],"Created":1705634032,"Id":"9c772634-8824-43e8-bc24-8bc4c19b9151","Usage":{"PromptTokens":85,"CompletionTokens":2,"TotalTokens":87}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"高"}}],"Created":1705634032,"Id":"9c772634-8824-43e8-bc24-8bc4c19b9151","Usage":{"PromptTokens":85,"CompletionTokens":3,"TotalTokens":88}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"FinishReason":"","Delta":{"Role":"assistant","Content":"，"}}],"Created":1705634032,"Id":"9c772634-8824-43e8-bc24-8bc4c19b9151","Usage":{"PromptTokens":85,"CompletionTokens":4,"TotalTokens":89}}

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云牍7-请求失败

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 0,
    "Temperature": 4.8,
    "model": "T0303005",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "介绍下自己"
        }
    ]
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "188cc996-ab09-49a7-aa9f-1df88f11c6b4",
        "Error": {
            "Code": "InvalidParameter",
            "Message": "Temperature must be 2 or less"
        }
    }
}

云牍7-流式请求成功

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 1,
    "Temperature": 1,
    "model": "T0303005",
    "Stream": true,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "计算1+1"
        }
    ]
}'

响应示例：

HTTP/1.1 200 OK
Cache-Control: no-cache
Connection: keep-alive
Content-Type: text/event-stream
Date: Tue, 21 Nov 2023 06:56:00 GMT
Transfer-Encoding: chunked
X-TC-RequestId: 61a8459b-27c8-4868-af8f-f374db0245f8

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云牍7-非流式请求成功

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 0,
    "Stream": false,
    "Temperature": 0,
    "model": "T0303005",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好呀！"
        }
    ]
}'

响应示例：

{
  "Note": "以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记",
  "Choices": [
    {
      "FinishReason": "stop",
      "Message": {
        "Role": "assistant",
        "Content": "你好！很高兴为您提供帮助。请问有什么问题我可以帮助您解决？"
      }
    }
  ],
  "Created": 1710902312,
  "Id": "e4657570-94a5-45f1-896c-a00ac3471d51",
  "Usage": {
    "PromptTokens": 3,
    "CompletionTokens": 14,
    "TotalTokens": 17
  }
}

云牍7-hunyuan-functioncall模型非流式请求成功

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "TopP": 0,
    "Stream": false,
    "Temperature": 0,
    "model": "T0303005",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "北京和深圳今天天气如何"
        }
    ],
    "Tools": [
        {
            "Type": "function",
            "Function": {
                "Name": "get_current_weather",
                "Description": "获取当前地点的天气",
                "Parameters": "{\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"location\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": \"城市名称\"\n                        },\n                        \"unit\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"enum\": [\n                                \"celsius\",\n                                \"fahrenheit\"\n                            ]\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\n                        \"location\"\n                    ]\n                }"
            }
        }
    ],
    "ToolChoice": "auto"
}'

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "e7f5ce41-87fd-4977-803c-54cded687cd9",
        "Note": "以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记",
        "Choices": [
            {
                "Message": {
                    "Role": "assistant",
                    "Content": "使用get_current_weather工具来获取北京和深圳的当前天气情况。\n\t\n\t用户想要知道北京和深圳今天的天气情况。用户的请求是关于天气的查询，需要使用天气查询工具来获取信息。",
                    "ToolCalls": [
                        {
                            "Type": "function",
                            "Function": {
                                "Name": "get_current_weather",
                                "Arguments": "{\"location\":[\"北京\",\"深圳\"],\"unit\":\"celsius\"}"
                            }
                        }
                    ]
                },
                "FinishReason": "tool_calls"
            }
        ],
        "Created": 1719638614,
        "Usage": {
            "PromptTokens": 6,
            "CompletionTokens": 46,
            "TotalTokens": 52
        }
    }
}

云牍7-hunyuan-functioncall模型流式请求成功

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "model": "T0303005",
    "Stream": true,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "北京和深圳今天天气如何"
        }
    ],
    "Tools": [
        {
            "Type": "function",
            "Function": {
                "Name": "get_current_weather",
                "Description": "获取当前地点的天气",
                "Parameters": "{\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"location\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": \"城市名称\"\n                        },\n                        \"unit\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"enum\": [\n                                \"celsius\",\n                                \"fahrenheit\"\n                            ]\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\n                        \"location\"\n                    ]\n                }"
            }
        }
    ],
    "ToolChoice": "auto"
}'

响应示例：

说明：  对于Delta.ToolCalls每一次的输出值应该以Id为标识对Type、Name、Arguments字段进行合并，本示例中的ToolCalls 最终值为：[{"Id": "call_cq177uk2c3m1v7ep35dg","Type": "function","Function": {"Name": "get_current_weather", "Arguments": "{\"location\":[\"北京\",\"深圳\"],\"unit\":\"celsius\"}"}}]

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"Delta":{"Role":"assistant","Content":"","ToolCalls":[{"Id":"call_cq154vk2c3m1v7ep3530","Type":"function","Function":{"Name":"get_current_weather","Arguments":""}}]},"FinishReason":""}],"Created":1719816830,"Id":"cd37cf66-089f-4ab2-8118-e18baa238462","Usage":{"PromptTokens":6,"CompletionTokens":0,"TotalTokens":6}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"Delta":{"Role":"assistant","Content":"","ToolCalls":[{"Id":"call_cq154vk2c3m1v7ep3530","Type":"function","Function":{"Name":"","Arguments":"{\"location\":\"北京\"}"}}]},"FinishReason":""}],"Created":1719816830,"Id":"cd37cf66-089f-4ab2-8118-e18baa238462","Usage":{"PromptTokens":6,"CompletionTokens":0,"TotalTokens":6}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"Delta":{"Role":"assistant","Content":"计划使用get_current_weather工具来获取北京和深圳的当前天气。\n\t\n\t用户想要知道北京和深圳今天的天气情况。用户的请求是关于天气的查询，需要使用天气查询工具来获取信息。"},"FinishReason":""}],"Created":1719816830,"Id":"cd37cf66-089f-4ab2-8118-e18baa238462","Usage":{"PromptTokens":6,"CompletionTokens":46,"TotalTokens":52}}

data: {"Note":"以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记","Choices":[{"Delta":{"Role":"assistant","Content":""},"FinishReason":"tool_calls"}],"Created":1719816830,"Id":"cd37cf66-089f-4ab2-8118-e18baa238462","Usage":{"PromptTokens":6,"CompletionTokens":46,"TotalTokens":52}}

云牍7-hunyuan-functioncall模型多轮对话

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "model": "T0303005",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "北京和深圳今天天气如何"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "使用get_current_weather工具来获取北京和深圳的当前天气。\n\t\n\t用户想要知道北京和深圳今天的天气情况。用户提供了两个城市名称，但没有指定温度单位，根据常识，默认用户需要的是摄氏度。",
            "ToolCalls": [
                {
                    "Id": "call_cq16e7k2c3m1v7ep35c0",
                    "Type": "function",
                    "Function": {
                        "Name": "get_current_weather",
                        "Arguments": "{\"location\":\"北京\",\"unit\":\"celsius\"}"
                    }
                }
            ]
        },
        {
            "role": "tool",
            "ToolCallId": "call_cq16e7k2c3m1v7ep35c0",
            "content": "{\"temperature\": 35, \"wind\": \"南\", \"condition\": \"暴雨\"}"
        }
    ],
     "Tools": [
        {
            "Type": "function",
            "Function": {
                "Name": "get_current_weather",
                "Description": "获取当前地点的天气",
                "Parameters": "{\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"location\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": \"城市名称\"\n                        },\n                        \"unit\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"enum\": [\n                                \"celsius\",\n                                \"fahrenheit\"\n                            ]\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\n                        \"location\"\n                    ]\n                }"
            }
        }
    ],
    "ToolChoice": "auto"
}

 "Tools": [
        {
            "Type": "function",
            "Function": {
                "Name": "get_current_weather",
                "Description": "获取当前地点的天气",
                "Parameters": "{\n                    \"type\": \"object\",\n                    \"properties\": {\n                        \"location\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"description\": \"城市名称\"\n                        },\n                        \"unit\": {\n                            \"type\": \"string\",\n                            \"enum\": [\n                                \"celsius\",\n                                \"fahrenheit\"\n                            ]\n                        }\n                    },\n                    \"required\": [\n                        \"location\"\n                    ]\n                }"
            }
        }
    ],
    "ToolChoice": "auto"
}

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "5a112898-d802-4bca-8ba2-7ce2388b98e8",
        "Note": "以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记",
        "Choices": [
            {
                "Message": {
                    "Role": "assistant",
                    "Content": "北京今天的天气情况是：\n温度：35摄氏度\n风向：南\n天气状况：暴雨\n\n深圳今天的天气情况是：\n温度：35摄氏度\n风向：南\n天气状况：暴雨"
                },
                "FinishReason": "stop"
            }
        ],
        "Created": 1719822322,
        "Id": "5a112898-d802-4bca-8ba2-7ce2388b98e8",
        "Usage": {
            "PromptTokens": 71,
            "CompletionTokens": 42,
            "TotalTokens": 113
        }
    }
}         \"required\": [\n                        \"location\"\n                    ]\n                }"
        }
    }
],
"ToolChoice": "auto"

云牍7-图片理解

ImageUrl.Url 支持图片链接以及图片 base64 两种方式 jpeg 图片转 base64 示例 (其他图片格式注意修改为对应的 MIME 类型, 如 image/png, image/webp, image/bmp 等):

import base64

with open("1.jpeg", 'rb') as image_file:
    encoded_image = base64.b64encode(image_file.read())
    print("data:image/jpeg;base64,"+encoded_image.decode('utf-8'))

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "model": "T0303005",
    "messages": [
       {
            "role": "user",
            "contents": [
                {
                    "Type": "text",
                    "Text": "图片上有什么内容？"
                },
                {
                    "Type": "image_url",
                    "ImageUrl": {
                        "Url": "https://cloudcache.tencent-cloud.com/qcloud/ui/portal-set/build/About/images/bg-product-series_87d.png"
                    }
                },
                {
                    "Type": "image_url",
                    "ImageUrl": {
                        "Url": "https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/raw/42c198dbc0b57ae490e57f89aa01ec23.png"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "Stream": false
}

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "a21f9d7e-c18a-438b-bfb4-7941a2adf8ae",
        "Note": "以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记",
        "Choices": [
            {
                "Message": {
                    "Role": "assistant",
                    "Content": "这张图片中展示的Logo属于腾讯公司。"
                },
                "FinishReason": "stop"
            }
        ],
        "Created": 1714290436,
        "Id": "a21f9d7e-c18a-438b-bfb4-7941a2adf8ae",
        "Usage": {
            "PromptTokens": 7,
            "CompletionTokens": 10,
            "TotalTokens": 17
        }
    }
}

云牍7-视频理解

请求示例：

curl --location 'http://modelpool-api.talkingdata.com/model/openai/api/v3/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer sk-YsnTXnTV7AAWhfcUYVRt1Abxuyl4xBZSe0abmfjjfNg' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "X-Timestamp: $TIMESTAMP" \
--data '{
    "model": "T0303005",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "contents": [
                {
                    "Type": "text",
                    "Text": "视频上有什么内容？"
                },
                {
                    "Type": "video_url",
                    "VideoUrl": {
                        "Url": "https://xxxxxxx.mov",
                        "Fps": 1
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "Stream": false
}

响应示例：

{
    "Response": {
        "RequestId": "3fd3d34f-8008-4240-b221-fec236c8584d",
        "Note": "以上内容为AI生成，不代表开发者立场，请勿删除或修改本标记",
        "Choices": [
            {
                "Index": 0,
                "Message": {
                    "Role": "assistant",
                    "Content": "视频展示了一个动画场景，其中有一个蓝发女孩和两只柴犬，背景是如画的秋季景色。"
                },
                "FinishReason": "stop"
            }
        ],
        "Created": 1765807285,
        "Id": "3fd3d34f-8008-4240-b221-fec236c8584d",
        "Usage": {
            "PromptTokens": 823,
            "CompletionTokens": 23,
            "TotalTokens": 846
        }
    }
}

错误码