还在各家视频模型之间切来切去？OpenRouter 统一视频生成 API：一行代码切换 Seedance/Veo/Wan

说实话，我已经被各家视频模型的账号体系整麻了。

Seedance 的画面质感好，但额度用完就得等；Google Veo 在物理一致性上稳，可它的接口又是一套新文档；阿里的 Wan 免费香，但参数校验能让你怀疑人生。结果呢？每次想做条 AI 视频，光在各家控制台之间切来切去，半小时就没了。

直到前几天 OpenRouter 把视频生成 API 正式上线，我才真正松了口气。它不是又做一个视频模型，而是做了一个统一调度层：一个端点、一个 Token、切换模型只改一行字符串。这篇文章就跟你聊聊怎么用它把 AI 视频接入自己的项目，以及我踩过的几个真实坑。

第一章：它到底解决了一个什么痛点

如果你自己调过原生视频 API，你一定懂这种感受。

每家认证方式不一样，有的是 API Key 放 Header，有的要签名；每家返回结构不一样，有的同步 30 秒卡死，有的给你一个 job_id 让你自己轮询；最烦的是参数不兼容，同样写 duration=5，Seedance 认，Veo 直接给你 400。

OpenRouter 的做法很聪明：它在下面接了一堆模型，上面只暴露一个标准接口。你要做的只是改 model 字段，从 bytedance/seedance-2.0 换成 google/veo-3.1，或者 alibaba/wan-2.7，剩下的提交、轮询、下载逻辑完全不用重写。

这对我这种既要跑实验又要上生产的人来说，简直是救命。你可以先用便宜的模型做 Demo，跑通了再切到质量更高的模型，代码一行都不用动。

而且它支持的模型都不弱。如果你之前玩过 Seedance 2.5 或者阿里 Wan3.0，现在可以直接在 OpenRouter 里以统一方式调用它们。

第二章：四步跑通：从一行代码到拿到 MP4

整个流程比你想的还简单。核心就四步：提交任务、拿 job_id、轮询状态、下载视频。

先准备一个 API Key。没有的话去 OpenRouter 后台创建一个，记得给它开通视频模型的调用权限。

POST https://openrouter.ai/api/v1/videos
Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY
Content-Type: application/json

{
“model”: “bytedance/seedance-2.0”,
“prompt”: “A paper boat drifting down a rain-slicked gutter at night, neon reflections on wet asphalt”,
“duration”: 4,
“resolution”: “720p”,
“aspect_ratio”: “16:9”,
“generate_audio”: false
}

接口会立刻返回 202 和一个 job 对象，里面最重要的是 id 和 polling_url。

{
“id”: “job-abc123”,
“status”: “pending”,
“polling_url”: “https://openrouter.ai/api/v1/videos/job-abc123”
}

接下来就是轮询。不要傻等，也不要一直重发请求，那样会重复计费。每 30 秒查一次状态，直到它变成 completed、failed、cancelled 或 expired。

import time, requests

BASE_URL = “https://openrouter.ai/api/v1”
HEADERS = {“Authorization”: “Bearer ” + OPENROUTER_API_KEY}

def poll_video(job, interval=30, timeout=3600):
url = job[“polling_url”]
deadline = time.monotonic() + timeout
while True:
if job[“status”] == “completed”:
return job
if job[“status”] in (“failed”, “cancelled”, “expired”):
raise RuntimeError(f”job ended: {job[‘status’]}”)
if time.monotonic() >= deadline:
raise TimeoutError(“timeout”)
time.sleep(interval)
job = requests.get(url, headers=HEADERS).json()

完成后，job 里会出现 unsigned_urls，你也可以直接访问 /videos/{id}/content?index=0 下载。建议用流式下载，大视频不会撑爆内存。

小提示：如果你在做批量内容生产，建议把 job_id 持久化存下来。进程重启后还能接着轮询，而不是重新花钱再生成一次。

图 1：统一 API 调度多个视频模型的工作流