如何给 Claude Code Router 的 Fusion 模型接入视频生成能力并提交异步任务-平芜编程栈

如何给 Claude Code Router 的 Fusion 模型接入视频生成能力并提交异步任务

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手头的文本模型本身不会生成视频，但你需要让 Agent 能根据需求描述或一张输入图片提交视频生成任务。在 Claude Code Router（CCR）中，这通过把内置的视频生成工具接入一个 Fusion 模型来完成。接入之后，模型可以提交文本生视频、图生视频或参考图生视频任务；视频生成始终按异步任务执行——启动调用立即返回 Job ID，随后由 CCR 轮询任务状态，直到完成、失败或被取消，完成时返回视频产物信息。

前提条件：CCR 已在运行，且供应商页面存在支持视频生成协议的供应商和模型。完整功能说明见生视频工具。

先弄清异步任务的执行机制

理解请求链路有助于后面定位问题。CCR 通过 ai-gateway 的通用媒体协议调用供应商：

请求	说明
`videos/generations`	启动文本生视频、图生视频或参考图生视频任务。
`videos/{id}`	查询视频任务状态和结果。

任务生命周期全部交给 CCR 管理：

启动任务后立即返回 Job ID；
工具轮询任务状态，并把进度反馈给模型；
任务完成后返回视频产物信息；
用户取消请求时，工具会尽量取消或停止继续等待。

请求超时和客户端取消仍然生效。并发、保留期和任务超时属于 CCR 内部安全策略，通常不需要在 Fusion UI 中配置。

准备支持视频生成的供应商

在供应商页面配置支持视频生成协议的供应商和模型。后续在视频生成工具里选模型时，模型选择器只会显示声明或检测到对应媒体能力的供应商模型，Grok API 只是其中一种实现。

可选分支：导入 Grok Agent。导入 Grok Agent 后，CCR 会自动提供grok-imagine-video。ai-gateway 复用已有 OAuth 登录态访问api.x.ai，不会启动 Grok CLI，媒体工具也不会再次要求输入 xAI API Key。

保存前可以点击检测连通性，它会对你选择的模型发送真实的模型请求，用来确认 API 地址、API 密钥、协议和模型 ID 是否真的可调用。注意检测请求会限制输出长度，但仍可能产生额外 token 消耗或计入供应商侧请求次数，建议只勾选需要确认的模型。供应商各字段含义见供应商配置。

在 Fusion 模型中挂载视频生成工具

媒体能力以图片生成和视频生成两个普通的 Fusion 内置工具提供，使用方式与内置搜索工具一致，不属于 ToolHub，也没有单独的 Fusion 配置板块。

新建或编辑一个 Fusion 模型。
在Tools中添加视频生成。
在工具配置里选择视频模型。格式为供应商/模型，其中的供应商替换为你在供应商页面配置的名称，模型必须是上一步中声明了视频能力的模型（导入 Grok Agent 后即为grok-imagine-video）。
可选：为该工具配置重试次数和备用视频模型。如果所选视频模型遇到可重试的媒体供应商错误，CCR 会先重试这个视频模型，再尝试配置的备用视频模型，基础文本模型保持不变。
保存 Fusion 模型。保存后 CCR 会为该模型生成独立的运行时工具名，防止多个 Fusion 配置之间的模型绑定互相覆盖。

工具项与运行时能力的对应关系、mediaTools内部策略等细节见自定义 MCP 工具。

把 Fusion 模型选为 Agent 模型或路由目标

保存后的 Fusion 模型会像普通模型一样出现在路由和配置中，两种接入方式：

方式 A：作为 Agent 默认模型。打开Agent 配置→添加配置，选择 Agent 类型和配置名称，在模型中选择这个 Fusion 模型。保存后从配置卡片打开：终端图标复制 CLI 命令（CLI 使用ccr <配置名称>，桌面端使用ccr-app <配置名称>）。以 Claude Code 为例，从 CCR 打开 CLI 后，可以用/model查看并切换 CCR 暴露的模型列表，其中包含可见的 Fusion 模型。

方式 B：路由改写。在路由页面添加规则，在改写请求参数中把request.body.model设置为该 Fusion 模型名，命中的请求会被改写后转发。

Agent 配置字段见 Agent 配置，路由规则写法见智能路由。

提交视频任务并验证结果

使用接入后的 Fusion 模型，描述视频生成需求（纯文字描述为文本生视频；附带本地图片则为图生视频或参考图生视频）。模型调用视频生成工具后，异步流程即按上面的机制运行：启动调用返回 Job ID，CCR 轮询状态并反馈进度，完成后返回产物。

工具调用支持可选的idempotency_key。同一次用户意图应复用稳定的 Key，避免网络重试导致重复计费。

验证方式：到设置 → 日志与观测打开请求日志，然后发起一次视频生成请求。在日志页找到该条记录，检查以下字段：

request model：客户端原始请求模型；
resolved provider：最终命中的供应商；
resolved model：最终请求的模型；
状态码和错误信息，包括 ai-gateway 返回的状态码。

任务完成时，生成视频保存在 CCR 私有数据目录，返回结果包含本地文件路径、MIME 类型、文件大小、SHA-256 和限时访问 URL；视频 URL 支持 HTTP Range，播放器可据此按需加载。文档的建议是：先使用一个测试 Fusion 模型验证供应商是否实现了对应媒体端点，再用于生产路由。请求日志字段与筛选方式见日志与可观测性。

生视频失败时检查哪些项

生视频失败时，按以下顺序排查：

供应商模型是否声明或实际支持视频生成；
Fusion 工具里是否为视频生成选择了正确模型；
视频模型的重试次数和备用视频模型配置；
请求日志中 ai-gateway 返回的状态码和错误信息；
图生视频或参考图生视频的输入文件是否位于允许读取的目录内。

第 5 项是容易踩的边界：本地图片输入会校验真实路径、文件头和大小。CCR 默认允许范围明确的当前工作目录、系统临时目录和 CCR 配置目录；文件系统根目录、用户主目录及其上级目录不会被隐式信任。确实需要扩大范围时，显式配置allowedInputRoots。

如果不需要经过 Fusion，而是让独立的 MCP 客户端直接消费同一套媒体能力，CCR 文档给出了私有端点http://127.0.0.1:3456/__ccr/media/mcp，请求头带Authorization: Bearer <CCR API Key>——把<CCR API Key>替换为你实际配置的 CCR API Key；产物 URL 使用独立限时 token，不复用这个 Key。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考