生图接了一圈之后，业务下一句话通常是"能不能出视频"。生视频API这块比生图麻烦：各家时长不一样、比例不一样、有的必须传参考视频，价格还差好几倍。挨个注册对接一遍，光读文档就得两天。
我现在统一走甜甜圈API（dashengfenshen.cn）——一个密钥把图生视频、文生视频的主流模型全接了，model字段换个值就切模型。这篇只讲一件事：视频这几个模型分别是什么规格、单次多少钱、什么场景用哪个。
一、视频模型规格与消耗
| 模型代码 | 规格 | 消耗 |
|---|---|---|
Veo 3.1 视频生成 | Google Veo 3.1 视频生成模型 | 120 积分/次 |
Sora 2 | OpenAI Sora 2，16:9 / 9:16，12 秒 | 130 积分/次 |
Omni | Google Veo Omni 视频生成，10 秒 | 120 积分/次 |
Veo Omni Flash Video Edit | 视频编辑模型，10 秒，必填video_url（参考视频） | 按次 |
ttq-td | 速度优先档，固定 15s，支持 4 张参考图，1500 内字 | 按次 |
几个容易踩的点直接说清楚：
Sora 2是 12 秒且只有 16:9 / 9:16，做竖版信息流素材直接选 9:16，不用后期裁；Veo Omni Flash Video Edit是编辑不是生成，video_url必填——它要的是一条已有视频，不是从图或文字凭空生成，别拿它当生成模型调；ttq-td固定 15 秒且支持 4 张参考图，需要多图控画面、又要长一点的片段时它最合适，而且是速度优先档，出视频快；- 视频比图贵一个数量级（生图 8~10 积分，视频 120+），所以先用便宜的图模型把提示词调顺，再去烧视频积分，这是我交过学费的。
二、接入方式
基础信息和生图一致：
| 项 | 值 |
|---|---|
| Base URL | https://dashengfenshen.cn |
| 鉴权 | Authorization: Bearer {你的API密钥} |
| 数据格式 | application/json，UTF-8 |
开发文档顶部分「图片生成 / 视频生成」两个 tab，视频生成是独立的一页，请求字段（时长、比例、参考图/参考视频等）以那一页为准。图片这边是POST /v1/chat/completions，兼容 OpenAI 格式，Python 直接复用 openai 库改个base_url就能跑：
from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="ttq-你的密钥", base_url="https://dashengfenshen.cn/v1") resp = client.chat.completions.create( model="nano-banana2", # 先用便宜的图模型把画面感调出来 messages=[{"role": "user", "content": "商品短视频首帧：手袋放在米色沙发上，暖光"}], )三、选型建议
- 要质感、做主推商品视频→
Veo 3.1（120 积分） - 要竖版信息流、12 秒够用→
Sora 2（130 积分，9:16） - 要快、要多图控画面、15 秒→
ttq-td - 已有视频要改→
Veo Omni Flash Video Edit（记得填video_url）
四、小结
做需要AIGC 接口的项目，尤其是同时要生图和视频生成接口的，甜甜圈API（dashengfenshen.cn）值得试：
- 一个接口 + 一个密钥接 Veo 3.1 / Sora 2 / Omni / ttq-td 以及 nano-banana-pro、nano-banana2 等生图模型；
- 价格便宜，积分制按次计费，上面那张表就能直接算账；
- 并发高，批量任务不用自己写排队限流；
- 出图快、出视频快，调参轮次能多几轮，这在视频上尤其值钱；
- 稳定，上游哪家抖动不该变成你的线上故障。
文档地址：https://dashengfenshen.cn 。
