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GET
https://llm.ai-nebula.com
/
v1
/
video
/
generations
/
download
下载视频
curl --request GET \
  --url https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/download \
  --header 'Authorization: <authorization>'

​
简介

下载视频接口用于获取已完成的视频文件数据。注意：此接口仅 Sora 2 模型支持。其他模型（Veo、阿里万相、豆包 Seedance）在任务成功后，视频URL会直接包含在查询任务接口的响应中，无需额外下载步骤。

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认证

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Authorization
string
必填
Bearer Token，如 Bearer sk-xxxxxxxxxx

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查询参数

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id
string
必填
视频ID，由查询任务接口返回的 task_id

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使用示例

curl -X GET "https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/download?id=video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx"

​
响应示例

{
  "success": true,
  "generation_id": "video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0",
  "task_id": "video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0",
  "format": "mp4",
  "size": 15728640,
  "base64": "AAAAIGZ0eXBpc29tAAACAGlzb21pc28yYXZjMW1wNDEAAAAIZnJlZQAAB...",
  "data_url": "data:video/mp4;base64,AAAAIGZ0eXBpc29tAAACAGlzb21pc28yYXZjMW1wNDEAAAAIZnJlZQAAB..."
}

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响应字段说明

字段名类型说明
successboolean是否成功
generation_idstring生成ID（与 videoId 相同）
task_idstring任务ID
formatstring视频格式（固定为 "mp4"）
sizenumber视频文件大小（字节）
base64stringBase64 编码的视频数据
data_urlstringData URL 格式的视频数据，可直接用于前端 <video> 标签

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使用说明

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前端使用 data_url

data_url 字段可以直接用于 HTML <video> 标签： 
<video src="data:video/mp4;base64,AAAAIGZ0eXBpc29tAAACAGlzb21pc28yYXZjMW1wNDEAAAAIZnJlZQAAB..." controls></video>

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下载保存文件

使用 base64 字段可以将视频保存为文件：

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JavaScript 示例

// 从响应中获取 base64 数据
const response = await fetch('https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/download?id=video_xxx', {
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer sk-xxxxxxxxxx'
  }
});
const data = await response.json();

// 将 base64 转换为 Blob
const binaryString = atob(data.base64);
const bytes = new Uint8Array(binaryString.length);
for (let i = 0; i < binaryString.length; i++) {
  bytes[i] = binaryString.charCodeAt(i);
}
const blob = new Blob([bytes], { type: 'video/mp4' });

// 创建下载链接
const url = URL.createObjectURL(blob);
const a = document.createElement('a');
a.href = url;
a.download = 'video.mp4';
a.click();
URL.revokeObjectURL(url);

​
Python 示例

import requests
import base64

def download_video(video_id, api_key):
    """下载视频并保存为文件"""
    url = f"https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/download?id={video_id}"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()

    if data.get("success"):
        # 解码 base64 数据
        video_data = base64.b64decode(data["base64"])

        # 保存为文件
        with open("video.mp4", "wb") as f:
            f.write(video_data)

        print(f"✅ 视频已保存: video.mp4 (大小: {data['size']} 字节)")
        return True
    else:
        print("❌ 下载失败")
        return False

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完整流程示例（Sora 2）

  1. 提交视频生成任务 
    curl -X POST "https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sora-2",
    "prompt": "一只可爱的小猫在花园里玩耍",
    "seconds": "4",
    "size": "720x1280"
  }'
    响应： 
    {
  "task_id": "video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0",
  "status": "submitted",
  "format": "mp4"
}
  2. 查询任务状态（轮询直到成功） 
    curl -X GET "https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx"
    当状态为 succeeded 时，继续下一步。
  3. 下载视频文件 
    curl -X GET "https://llm.ai-nebula.com/v1/video/generations/download?id=video_69095b4ce0048190893a01510c0c98b0" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx"

​
相关接口

提交视频任务

提交视频生成任务

查询视频任务

查询视频生成任务的状态和结果