Veo 3 Chat
DeerAPI veo3 chat 兼容格式文档：通过 POST /v1/chat/completions 以 OpenAI Chat Completions 风格调用 veo3 系列视频生成，适合复用已有 OpenAI SDK 或 chat 客户端。
curl https://api.deerapi.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"messages": [
{"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}'{
"id": "<string>",
"object": "<string>",
"created": 123,
"model": "<string>",
"system_fingerprint": "<string>",
"choices": [
{
"index": 123,
"message": {
"content": "<string>",
"role": "<string>"
},
"finish_reason": "<string>"
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 123,
"completion_tokens_details": {},
"prompt_tokens": 123,
"prompt_tokens_details": {},
"total_tokens": 123
}
}第一次接 DeerAPI，先怎么选
如果你没有历史 OpenAI Chat Completions 代码，默认更推荐使用 veo3 逆向异步。视频生成天然更接近“创建任务 -> 轮询状态 -> 获取结果”的工作流，异步格式更适合后端任务队列、超时控制和失败重试。 只有在下面两种场景里，才优先选当前这页的veo3-chat：
- 你已经在用 OpenAI SDK，或者你的应用只能走
POST /v1/chat/completions。 - 你希望把 Veo 放进现有的多模态 chat 管线里，通过一次长连接直接看生成日志和最终链接。
veo3-chat 和 veo3-async 的区别
| 维度 | veo3-chat | veo3-async |
|---|---|---|
| 创建入口 | POST /v1/chat/completions | POST /v1/videos |
| 请求形状 | OpenAI Chat Completions 兼容格式 | DeerAPI 自定义异步 multipart/form-data |
| 结果获取 | 通过流式输出或最终 assistant 消息查看进度和链接 | 先拿 video_id，再调用 GET /v1/videos/\{video_id\} 轮询 |
| 更适合谁 | 已有 OpenAI chat 客户端的人 | 第一次接 DeerAPI、需要明确任务流的人 |
| 与 Google 官方的关系 | 兼容层，不是 Google 原生 Veo 请求体 | 也是兼容层，但更贴近“异步任务”工作流 |
这和 Google 官方 Veo 有什么不同
Google 官方 Veo 文档当前以generate_videos 和长时运行 operation 对象为中心，模型名通常是 veo-3.1-generate-preview 一类的官方标识，并通过轮询 operations.get 获取完成状态。
当前页不是那套原生协议，而是 DeerAPI 提供的 OpenAI Chat Completions 兼容入口，主要差异是：
- DeerAPI 使用
veo3、veo3-fast、veo3-pro、veo3.1、veo3.1-pro这些统一模型名，不直接暴露 Google 官方模型代码。 - Google 官方会显式区分
aspect_ratio、resolution、reference_images、last_frame等字段；当前页改成messages里的文本和图片消息格式。 - Google 官方返回的是
operation；当前页返回的是 Chat Completions 风格响应，choices[0].message.content通常是一段人类可读的任务日志，里面会包含进度说明和最终视频链接。
当前格式怎么写最稳
- 纯文生视频，优先用
veo3-fast或veo3。 - 需要更强的图像引导时，优先试
veo3.1或veo3.1-pro，并把文本与图片一起放到同一条user消息里。 - 长任务建议开启
stream=true。这样你可以像处理流式聊天一样持续读取生成日志，而不是等到最后一次性拿结果。
查询方式
veo3-chat 没有单独的 video_id 查询文档入口。当前格式的“查询”思路是：
- 如果你传了
stream=true，把流输出当成状态通道，持续读取进度和最终链接。 - 如果你传了
stream=false，等待最终 assistant 消息返回，再从消息内容中读取结果链接。 - 如果你需要明确的任务 ID、固定轮询间隔或前后端分离的任务流，不要继续用当前页，直接改用 veo3 逆向异步。
常见限制
- 这是 DeerAPI 的兼容入口，不是 Google 官方原生 Veo API，稳定性不应按 Google 官方 SDK 的预期来理解。
- 并不是所有通用 chat 参数都对视频生成有稳定、可预期的效果。当前页真正重要的入参通常是
model、messages、stream，以及可选的图片输入。 - 如果你传的是图片 URL，请确保链接可公开访问、加载稳定，且不要在生成过程中失效。
- 上游 Veo 安全过滤仍然会生效。根据 Google 官方最新文档，音效、环境音和对白提示可以直接写在 prompt 里，但违规内容仍会被拦截。
Authorizations
Bearer token authentication. Use your DeerAPI key.
Body
要使用的模型的 ID。有关哪些模型适用于聊天 API 的详细信息，请参阅模型端点兼容性表:https://platform.openai.com/docs/models/model-endpoint-compatibility
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如果设置，将发送部分消息增量，就像在 ChatGPT 中一样。当令牌可用时，令牌将作为纯数据服务器发送事件data: [DONE]发送，流由消息终止。有关示例代码，请参阅 OpenAI Cookbook 。
使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。 我们通常建议改变这个或top_p但不是两者。
一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。 我们通常建议改变这个或temperature但不是两者。
为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。
API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。
聊天完成时生成的最大令牌数。 输入标记和生成标记的总长度受模型上下文长度的限制。
-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息:https://platform.openai.com/docs/api-reference/parameter-details
-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。 查看有关频率和存在惩罚的更多信息:https://platform.openai.com/docs/api-reference/parameter-details
修改指定标记出现在完成中的可能性。 接受一个 json 对象，该对象将标记（由标记器中的标记 ID 指定）映射到从 -100 到 100 的关联偏差值。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的 logits 中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关令牌的禁止或独占选择。
代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多:https://platform.openai.com/docs/guides/safety-best-practices/end-user-ids
Response
Successful Response
本次聊天补全的唯一标识符。
对象类型
聊天补全创建时的Unix时间戳
具体模型名称。
代表模型运行时所使用的后端配置的指纹。
一个包含聊天补全结果选项的列表。如果请求中的 n 参数大于1，这里可能会有多个选项。
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本次请求的token使用情况统计。
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curl https://api.deerapi.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <DEERAPI_KEY>" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"messages": [
{"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}'{
"id": "<string>",
"object": "<string>",
"created": 123,
"model": "<string>",
"system_fingerprint": "<string>",
"choices": [
{
"index": 123,
"message": {
"content": "<string>",
"role": "<string>"
},
"finish_reason": "<string>"
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 123,
"completion_tokens_details": {},
"prompt_tokens": 123,
"prompt_tokens_details": {},
"total_tokens": 123
}
}