SkyReels V4 系列

POST

tasks

SkyReels V4 系列

curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "duration": 123,
  "resolution": "<string>",
  "aspect_ratio": "<string>",
  "video_urls": [
    "<string>"
  ],
  "first_frame_image": "<string>",
  "end_frame_image": "<string>",
  "mid_frame_images": [
    {}
  ],
  "ref_images": [
    {}
  ],
  "prompt_optimizer": true
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "duration": 123,
    "resolution": "<string>",
    "aspect_ratio": "<string>",
    "video_urls": ["<string>"],
    "first_frame_image": "<string>",
    "end_frame_image": "<string>",
    "mid_frame_images": [{}],
    "ref_images": [{}],
    "prompt_optimizer": True
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    duration: 123,
    resolution: '<string>',
    aspect_ratio: '<string>',
    video_urls: ['<string>'],
    first_frame_image: '<string>',
    end_frame_image: '<string>',
    mid_frame_images: [{}],
    ref_images: [{}],
    prompt_optimizer: true
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"duration\": 123,\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"video_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"first_frame_image\": \"<string>\",\n  \"end_frame_image\": \"<string>\",\n  \"mid_frame_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"ref_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_optimizer\": true\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"duration\": 123,\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"video_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"first_frame_image\": \"<string>\",\n  \"end_frame_image\": \"<string>\",\n  \"mid_frame_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"ref_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_optimizer\": true\n}")
  .asString();

SkyReels V4 是统一的多模态视频与音频生成模型，从文本、图像和视频输入联合生成同步的画面与声音，输出 480p 到 1080p、3–15 秒的片段，并可对已有视频往后续写。本页覆盖 skyreels-v4-fast 与 skyreels-v4-std：两档的动作、参数集合和取值范围一致，Fast 速度优先，Std 保真度优先，换档只改 model。

快速开始

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: skyreels-demo-001" \
  -d '{
    "model": "skyreels-v4-fast",
    "action": "generate",
    "prompt": "一只柴犬穿宇航服在月球漫步，镜头缓缓推近",
    "duration": 5,
    "resolution": "1080p",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "skyreels-v4-std",
    "action": "generate",
    "prompt": "人物缓缓走向镜头，长发飘动",
    "first_frame_image": "https://cdn.example.com/first.jpg",
    "end_frame_image": "https://cdn.example.com/last.jpg",
    "duration": 8,
    "resolution": "1080p"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "skyreels-v4-fast",
    "action": "generate",
    "prompt": "复刻 @video_1 的镜头运动，把场景换成雪山",
    "video_urls": ["https://cdn.example.com/source.mp4"],
    "resolution": "1080p"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "skyreels-v4-fast",
    "action": "extend",
    "prompt": "续写 @video_1，有人走过来坐到沙发上",
    "video_urls": ["https://cdn.example.com/source.mp4"],
    "duration": 8,
    "resolution": "720p"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "skyreels-v4-std",
    "action": "generate",
    "prompt": "@Actor-1 走过夜晚的霓虹街道，镜头侧向跟随",
    "ref_images": [
      {
        "tag": "@Actor-1",
        "type": "image",
        "image_urls": ["https://cdn.example.com/actor-a.jpg"]
      }
    ],
    "duration": 6,
    "resolution": "1080p"
  }'

提交成功后返回 task_id。用 GET /v1/tasks/{task_id} 查询结果，也可以用 Prefer: wait 在一次调用里等待，或配置 Webhook。

请求参数

string

必填

两选一：skyreels-v4-fast 或 skyreels-v4-std。

string

默认值:"generate"

generate：生成视频。生成模式由传入的媒体字段决定：只给 prompt 是文生视频；带 first_frame_image、end_frame_image 或 mid_frame_images 是图生视频；带 ref_images 或 video_urls 是参考素材生成。图生视频字段与参考素材字段不能混用。
extend：视频续写。以 video_urls 里的 1 条源视频为起点，往后生成 duration 秒。

string

必填

视频描述。使用 video_urls、ref_images 或 mid_frame_images 时，提示词里必须出现对应的 @ 标签；action: "extend" 时引用 @video_1。

integer

视频时长（秒），3–15 的整数。

action: "generate" 带 video_urls 时，输出时长跟随参考视频（不足 3 秒按 3 秒），该参数不生效
action: "extend" 时，表示续写部分的时长

string

默认值:"1080p"

输出分辨率：480p、720p 或 1080p，默认 1080p。

string

画面比例：16:9、9:16、1:1、4:3、3:4。带首帧 / 尾帧图、参考视频，或 action: "extend" 时该参数被忽略，比例跟随输入素材。

string[]

视频 URL 数组，最多 1 段，MP4 / MOV。传入的第 N 段对应标签 @video_N，提示词里必须引用（例如 复刻 @video_1 的镜头运动），未引用时上游拒绝请求，不计费。

action: "generate"：运动与主体参考，1–10 秒
action: "extend"：必填，待续写的源视频，1–15 秒

string

起始帧图片 URL，支持 jpg / jpeg / png / gif / bmp。仅 action: "generate"。

string

结束帧图片 URL，与首帧组合可控首尾帧。仅 action: "generate"。

object[]

中间关键帧列表，最多 6 项，只在 action: "generate" 的图生视频模式下有效。每项包含：

tag：以 @ 开头的标签，必须出现在提示词里
image_url：图片 URL
time_stamp：出现时刻（秒），默认 -1 表示不指定；指定时须满足 0 < time_stamp < duration

object[]

参考图列表，只在 action: "generate" 的参考素材模式下有效，与图生视频字段互斥。所有元素的 type 必须相同。每项包含：

tag：以 @ 开头的标签，必须出现在提示词里
type：image 表示普通参考图，grid 表示由多格拼成的一张宫格图
image_urls：图片 URL 数组
audio_url：配音音频 URL，仅 type 为 image 时可用，音频时长不超过 15 秒

boolean

默认值:"true"

是否自动优化提示词。

通用的 callback_url、callback_events、Prefer: wait、Idempotency-Key 和费用上限请求头见提交任务。以上之外的参数会返回 400，不计费。

限制

条件	限制
`action: "generate"` 且提供了 `video_urls`	带参考视频时：输出时长跟随参考视频（上限 10 秒）
`action: "extend"`	续写需要且只接受 1 条源视频（MP4 / MOV，不超过 15 秒），按请求的 duration（3–15 秒）往后生成；不能同时传图片、首尾帧或参考图，画幅跟随源视频。
每次请求	本模型一次任务只产出一个结果，不支持用 n 批量生成

项目	上限
时长 `duration`	3–15 秒整数；`generate` 带 `video_urls` 时跟随参考视频，上限 10 秒
分辨率 `resolution`	`480p` / `720p` / `1080p`，默认 `1080p`
视频 `video_urls`	1 段，MP4 / MOV；`generate` 1–10 秒，`extend` 1–15 秒
中间关键帧 `mid_frame_images`	最多 6 项
参考图 `ref_images`	`type` 为 `image` 时 1–3 项、每项 1–5 张；`type` 为 `grid` 时 1 项 1 张
字段互斥	`first_frame_image` / `end_frame_image` / `mid_frame_images` 与 `ref_images` / `video_urls` 不能同时使用

所有素材输入只接受公网可下载的 HTTP(S) 链接。

计费

按输出分辨率档 × 秒数计费，不传 resolution 时按 1080p 档计。skyreels-v4-std 每一档都高于 skyreels-v4-fast 的同名档。

请求	单价档	计费秒数
`generate`，无 `video_urls`	普通档	请求的 `duration`
`generate`，带 `video_urls`	参考视频档	参考视频时长（不足 3 秒按 3 秒），请求的 `duration` 不生效
`extend`	参考视频档	请求的 `duration`

参考视频档高于同分辨率的普通档。输入视频本身的秒数不另计；参考图（ref_images）、关键帧图与提示词长度都不单独计费。

各模型的单价见 GET /v1/models 返回的 price_config，或控制台「模型市场」。看这一单实际花了多少：任务响应里的 cost（整数 quota，500,000 quota = 1 USD）。

只有成功出片才计费。任务失败、取消，或上游返回成功但没有可交付视频时，全额退款。最终费用以任务响应里的 cost 为准，cost 是整数 quota 不是美元（500,000 quota = 1 USD）。

响应

任务完成

{
  "task_id": "task-wave1775285160b950328499",
  "model": "skyreels-v4-fast",
  "action": "generate",
  "status": "completed",
  "progress": "100%",
  "created_at": 1775285160,
  "completed_at": 1775285320,
  "result": {
    "videos": [
      {
        "expires_at": 1775371560,
        "url": ["https://cdn.example.com/result.mp4"]
      }
    ]
  },
  "billing_status": "settled",
  "cost": 61875,
  "urls": {
    "get": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1775285160b950328499",
    "cancel": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1775285160b950328499/cancel"
  }
}

result.videos 返回生成的视频，画面与音频在同一个文件里；url 是数组，expires_at 是链接过期时间（Unix 秒），过期前请自行转存。完整字段说明见查询任务状态。

可用模型

模型 ID	分辨率	时长（秒）	动作	说明
`skyreels-v4-fast`	`480p` / `720p` / `1080p`	3–15 任意整数	`generate` `extend`	速度优先
`skyreels-v4-std`	`480p` / `720p` / `1080p`	3–15 任意整数	`generate` `extend`	保真度优先

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curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "duration": 123,
  "resolution": "<string>",
  "aspect_ratio": "<string>",
  "video_urls": [
    "<string>"
  ],
  "first_frame_image": "<string>",
  "end_frame_image": "<string>",
  "mid_frame_images": [
    {}
  ],
  "ref_images": [
    {}
  ],
  "prompt_optimizer": true
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "duration": 123,
    "resolution": "<string>",
    "aspect_ratio": "<string>",
    "video_urls": ["<string>"],
    "first_frame_image": "<string>",
    "end_frame_image": "<string>",
    "mid_frame_images": [{}],
    "ref_images": [{}],
    "prompt_optimizer": True
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    duration: 123,
    resolution: '<string>',
    aspect_ratio: '<string>',
    video_urls: ['<string>'],
    first_frame_image: '<string>',
    end_frame_image: '<string>',
    mid_frame_images: [{}],
    ref_images: [{}],
    prompt_optimizer: true
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"duration\": 123,\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"video_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"first_frame_image\": \"<string>\",\n  \"end_frame_image\": \"<string>\",\n  \"mid_frame_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"ref_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_optimizer\": true\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"duration\": 123,\n  \"resolution\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"video_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"first_frame_image\": \"<string>\",\n  \"end_frame_image\": \"<string>\",\n  \"mid_frame_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"ref_images\": [\n    {}\n  ],\n  \"prompt_optimizer\": true\n}")
  .asString();

文本生成

图像生成

视频生成

音频处理

工具与嵌入

任务管理

账户与用量

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