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工程实践
发布于 2026年7月23日
7 分钟阅读

AI 视频 API 上生产前的 18 项检查清单

从输入校验和异步状态,到内容安全、成本上限、数据保留与降级体验。
AI 视频 API 上生产前的 18 项检查清单
核心结论生成成功只是中间状态;真正的生产完成还包括安全交付、可追踪成本和可恢复失败。

请求入口

  1. 校验文件类型、大小、尺寸和可访问性。
  2. 限制 Prompt 长度并清理不可见字符。
  3. 为每次提交生成稳定 request_id。
  4. 使用幂等键防止重复任务。
  5. 对用户、团队和项目设置速率限制。

任务执行

  1. 使用明确的 pending、running 和终态状态机。
  2. 为连接、排队和总任务分别设置超时。
  3. 只重试可恢复错误,并采用退避与抖动。
  4. 为路由定义主模型、回退模型和停止条件。
  5. 记录版本、参数、路由原因和供应商任务号。

结果交付

  1. 验证 Webhook 签名并去重事件。
  2. 把结果复制到自有存储,不依赖短期 URL。
  3. 校验媒体类型、大小、时长和解码能力。
  4. 在发布前执行内容安全与品牌规则检查。
  5. 为失败、超时和审核中的状态提供清晰用户界面。

运营与治理

  1. 设置单任务、单用户和每日预算上限。
  2. 明确输入、Prompt、日志和输出的保留期限。
  3. 为供应商中断、价格变化和模型下线准备演练。
ModelRush 建议把这份清单变成发布门禁,并为每项保留测试证据。最容易被忽略的不是主路径,而是重复回调、结果过期、用户取消和供应商已扣费但客户端超时这类边界。
上线后的第一周应每天查看失败类型、P95 交付时间、可用成片率和单位成本,再决定是否提高流量。

下一步

从这篇文章直接进入模型详情、当前价格、API 文档和 Playground。

查看 API 文档

把文章中的架构和可靠性原则对应到请求、任务状态与错误处理。

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