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AI MediaKit

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大模型处理工具 API
对话 Chat API
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对话 Chat API
POST https://amk-ark.cn-beijing.volces.com/api/v1/chat/completions ​
本接口是对火山方舟 Chat API 的封装,支持发送包含文本及超大视频(最高 5GB)的多模态消息列表,实现对长视频、高清视频的深度语义理解、时序分析及内容总结。​
  • 接口能力:​
  • 工程级大视频支持:针对视频 URL 传入方式,AI MediaKit 内部自动执行抽帧及序列化预处理,将视频理解能力扩展至 5 GB。​
  • 深度思考模式:支持 thinking 字段,调用具备思维链(CoT)能力的模型,提升复杂逻辑问题和长视频分析的准确度。​
  • 流式输出:支持 stream 模式,实时返回模型生成的推理内容,有效降低用户等待焦虑并规避长任务超时。​
  • 前提条件:在调用 AI MediaKit Chat API 前,请参考快速入门完成创建 API Key 及开通模型等准备工作。​
  • 鉴权:您需要将火山方舟 API Key 与 MediaKit API Key 用英文斜杠 / 拼接(格式为火山方舟Key/MediaKitKey),填入示例代码中的 api_key 或 Authorization 占位符处。​
Tips:一键展开折叠,快速检索内容​
​
请求参数​
请求体​
​​
model string 必选​
调用的模型 ID (Model ID)。您需要提前在火山方舟控制台开通模型服务并查询对应的 Model ID。​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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​
​​
文本部分 object​
属性​
​
​​
图片部分 object​
属性​
​
视频部分 object​
不支持理解视频中的音频内容。​
属性​
​​
messages.content.type string 必选​
内容模态,此处应为video_url。​
​​
messages.content.video_urlobject 必选​
视频消息的内容部分。​
属性​
​​
messages.content.video_url.url string 必选​
支持格式如下,具体使用请参见视频理解。​
  • 视频链接​
  • 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,详见视频理解。​
  • 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。​
​​
messages.content.video_url.time_clips object[]​
时间段列表,最多 20 段。设置 time_clips 后,系统仅在指定时间段内按 fps 抽帧,抽帧后序列化发送至火山方舟大模型进行视频理解。​
属性​
​​
messages.content.video_url.time_clips.start float​
片段起始时间,单位为秒。默认值为 0。​
​​
messages.content.video_url.time_clips.end float​
片段结束时间,单位秒。必须大于 start。默认为到视频末尾。​
​
​
​
​
​
​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
内容类型​
​​
纯文本内容 string​
纯文本消息内容。​
​​
多模态内容 object[] ​
支持文本、视频等模态内容。​
内容类型​
​​
文本部分 object​
多模态消息中,文本模态的部分。​
属性​
​
​​
图片部分 object​
属性​
​
视频部分 object​
不支持理解视频中的音频内容。​
属性​
​​
messages.content.type string 必选​
内容模态,此处应为 video_url。​
​​
messages.content.video_urlobject 必选​
视频模态的内容。​
属性​
​​
messages.content.video_url.url string 必选​
支持格式如下,具体使用请参见视频理解。​
  • 视频链接​
  • 视频的 Base64 编码​
​​
messages.content.video_url.fps float/ null 默认值 1​
取值范围:[0.01, 5]。​
设置每秒抽取的视频帧数(Frames Per Second)。​
  • 高 fps 值:能捕捉更密集的画面信息,适用于分析快速变化的场景(如体育集锦),但会增加潜在的 Token 消耗。​
  • 低 fps 值:适用于内容变化较慢的视频(如风景或演讲),可有效节约成本并提升处理速度。​
注意:最终抽帧数并非仅由 fps 决定。系统会在用户设定的 fps、max_frames 以及内置的 Token 上限(约 200k)三者之间,取最严格的限制进行抽帧。例如,即使 fps 设置得很高,最终帧数也可能因 max_frames 或总成本预算的限制而下调。详见视频理解。​
​​
messages.content.video_url.max_frames integer​
单次视频理解任务处理的最大帧数。可用于精细控制 Token 总消耗。系统会在用户设定的 fps、max_frames 以及内置的 Token 上限(约 200k)三者之间,取最严格的限制进行抽帧。例如,即使 fps 设置得很高,最终抽帧数也不会超过 max_frames 的值。详见视频理解。​
​​
messages.content.video_url.max_pixels integer​
设置单帧画面的最大分辨率(宽 × 高)。系统在抽帧后,会将单帧图片的总像素点数限制在此值内。适当降低此值可以显著减少高分辨率视频的 Token 消耗。​
• 默认值:677,376​
• 最大值:9,031,680(超出部分将按最大值处理)​
​​
messages.content.video_url.time_clips object[]​
时间段列表,最多 20 段。设置 time_clips 后,系统仅在指定时间段内按 fps 抽帧,抽帧后序列化发送至火山方舟大模型进行视频理解。​
属性​
​​
messages.content.video_url.time_clips.start float​
片段起始时间,单位为秒。默认值为 0。​
​​
messages.content.video_url.time_clips.end float​
片段结束时间,单位秒。必须大于 start。默认为到视频末尾。​
​
​
​
​
​
​
​​
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。​
属性​
​
​​
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。​
属性​
​
​
​​
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,详情请查询深度思考。​
属性​
​
​​
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。​
属性​
​​
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,详细见模型列表。​
模型回答最大长度(单位 token)。​
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控制输出(回答+思维链)长度。​
取值范围:[0, 65,536]。​
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)。​
​​
stop string / string[] / null 默认值 null​
模型遇到 stop 字段所指定的字符串时将停止继续生成,这个词语本身不会输出。最多支持 4 个字符串。​
深度思考能力模型不支持该字段。​
["你好", "天气"]​
​​
reasoning_effort string / null 默认值 medium​
支持字段的模型、使用说明与 thinking.type 字段关系见调节思考长度。​
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。​
回答格式说明​
​​
文本格式 object​
模型默认回复文本格式内容。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
​​
logprobs boolean / null 默认值 false​
带深度思考能力模型不支持该字段,深度思考能力模型参见文档。​
是否返回输出 tokens 的对数概率。​
  • false:不返回对数概率信息。​
  • true:返回消息内容中每个输出 token 的对数概率。​
​​
top_logprobs integer / null 默认值 0​
带深度思考能力模型不支持该字段,深度思考能力模型参见文档。​
取值范围为 [0, 20]。​
指定每个输出 token 位置最有可能返回的 token 数量,每个 token 都有关联的对数概率。仅当 logprobs 为 true 时可以设置 top_logprobs 参数。​
​​
logit_bias map / null 默认值 null​
带深度思考能力模型不支持该字段,深度思考能力模型参见文档。​
调整指定 token 在模型输出内容中出现的概率,使模型生成的内容更加符合特定的偏好。logit_bias 字段接受一个 map 值,其中每个键为词表中的 token ID(使用 tokenization 接口获取),每个值为该 token 的偏差值,取值范围为 [-100, 100]。​
-1 会减少选择的可能性,1 会增加选择的可能性;-100 会完全禁止选择该 token,100 会导致仅可选择该 token。该参数的实际效果可能因模型而异。​
{"<Token_ID>": -100}​
​​
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。支持该字段的模型请参见文档。​
属性​
​
​​
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,本取值在 doubao-seed-1-6-*** 及之后系列模型生效。​
​​
tool_choice string / object​
仅 doubao-seed-1-6-*** 及之后系列模型支持此字段。​
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。​
可选类型​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
tool_choice.function.name string 必选​
待调用工具的名称。​
​
​
​
响应参数​
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:本次请求使用 TPM 保障包额度。​
  • default:本次请求未使用 TPM 保障包额度。​
​​
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。​
属性​
​​
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限制(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。​
属性​
​​
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,深度推理模型请参见支持模型。​
​​
choices.message.tool_calls object[] / null​
模型生成的工具调用。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​
​​
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。​
属性​
​​
usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens integer​
输出思维链内容花费的 token 数 。​
支持输出思维链的模型请参见文档。​
​
​
​​
​
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:本次请求使用 TPM 保障包额度。​
  • default:本次请求未使用 TPM 保障包额度。​
​​
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。​
属性​
​​
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 限制(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​
模型输出的增量内容。​
属性​
​​
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。​
​​
choices.delta.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,深度推理模型请参见支持模型。​
​​
choices.delta.tool_calls object[] / null​
模型生成的工具调用。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
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。​
属性​
​​
choices.logprobs.content object[] / null​
message列表中每个 content 元素中的 token 对数概率信息。​
属性​
​​
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。​
属性​
​
​
​
​​
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。​
流式调用时,默认不统计 token 用量信息,返回值为null。​
如需统计,需设置 stream_options.include_usage为true。​
属性​
​​
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。​
属性​
​
​​
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。​
属性​
​​
usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens integer​
输出思维链内容花费的 token 数 。​
支持输出思维链的模型请参见文档。​
​
​
​

request

curl --location 'https://amk-ark.cn-beijing.volces.com/api/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer 请填写火山方舟 API Key/请填写 MediaKit API Key' \
--data '{
    "model": "请填写火山方舟模型 ID",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "检查视频是否符合网络要求,并输出视频内容"
                },
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_video/ark_vlm_video_input.mp4",
                        "fps": 2
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "stream": false
  }'

response

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": "### 视频合规性检查\n该视频为都市情感类短剧《予你星河入梦》,内容围绕角色情感纠葛、家族恩怨展开,视频全程标注“热播短剧 无不良导向 请勿模仿”,无低俗色情、违法违规、不良价值观引导等违反网络内容规范的内容,符合网络内容发布要求。\n\n### 第1个视频3.876000秒内容\n画面中是一位穿着藏蓝色针织马甲(内搭白色短袖翻领衫)的男性,他手持黑色手提包,画面上方有红色标题《予你星河入梦》,下方字幕显示“女总裁明知公司新招入的小职员”,场景为室内,背景可见模糊的门与墙面。",
                "reasoning_content": "用户现在需要先检查视频是否符合网络要求,首先看内容里有没有违规的,比如低俗、违法、不良导向?看视频里是短剧《予你星河入梦》,内容里有复仇情节,还有情感线,不过整体是正常的都市情感短剧,没有明显违反网络规范的内容(比如没有色情、暴力、违法犯罪的不良引导,有“无不良导向 请勿模仿”的提示),然后要输出视频内容的第1个视频[3.876000 second]的信息?不对,用户说“检查视频是否符合网络要求,并输出视频内容第1个视频[3.876000 second]”,首先判断合规性:该视频为都市情感类短剧《予你星河入梦》,内容围绕角色情感、家族恩怨展开,视频全程标注“热播短剧 无不良导向 请勿模仿”,无违规低俗、违法违规、不良价值观引导的内容,符合网络内容发布要求。然后看3.876秒的画面:画面中是一位穿着藏蓝色针织马甲内搭白色短袖翻领衫的男性,手持黑色手提包,上方有红色标题《予你星河入梦》,下方字幕显示“女总裁明知公司新招入的小职员”,场景是室内,背景可见模糊的门和墙面。现在整理这个回答。",
                "role": "assistant"
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最近更新时间:2026.08.26 14:56:00
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