Генерация 4K AI-видео в Seedance 2.0: промпты и параметры
Модель:
seedance-2
Эндпоинт:https://api.toapis.com/v1/videos/generations
Связанное: Quickstart · 2.0 vs 2.5
1. TL;DR
- Путь 4K: DiT-база (движение 1080p) + temporal upscaler → 3840×2160.
- Таймаут: при
resolution: "4k"держите опрос ≈ 240 с. - Стоимость: примерно 1.5× к 1080p-классу.
- Вертикаль:
aspect_ratio: "9:16"→ 2160×3840. - Протокол: OpenAI-совместимый REST ToAPIs.
2. Вызов 4K-диффузии
Полный 4K в латентном пространстве слишком дорог для интерактивных API. Seedance 2.0 использует двухступенчатый каскад:
- Базовая латентная генерация — DiT синтезирует движение на 1080p.
- Встроенный нейроапскейл — восстанавливает детали до 3840×2160 перед MP4.

Рис. 1: Каскад от базовых латентных кадров к 4K-кодированию — внешний Topaz/ESRGAN обычно не нужен.
В конец промпта добавляйте 8k uhd, photorealistic, cinematic 35mm и явные глаголы камеры.
3. Реализация: cURL и Python
Шаг 1: cURL
curl -X POST https://api.toapis.com/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $TOAPIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedance-2",
"prompt": "Luxury yacht on turquoise Amalfi water at sunset, 8k uhd, cinematic 35mm",
"resolution": "4k",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"fps": 30
}'
Шаг 2: Поллер на 240 с
import os
import time
import requests
API_KEY = os.getenv("TOAPIS_API_KEY")
ENDPOINT = "https://api.toapis.com/v1/videos/generations"
def generate_4k_cinematic_clip(prompt: str, duration: int = 5) -> str:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "seedance-2",
"prompt": f"{prompt}, 8k uhd, photorealistic, cinematic 35mm film grain, anamorphic lens flare",
"resolution": "4k",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": duration,
"fps": 30,
}
print("[*] Submitting 4K generation task to ToAPIs...")
resp = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload, timeout=30)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["task_id"]
print(f"[+] Task created! Task ID: {task_id}")
poll_endpoint = f"https://api.toapis.com/v1/videos/tasks/{task_id}"
start_time = time.time()
while time.time() - start_time < 240:
time.sleep(5)
poll_res = requests.get(poll_endpoint, headers=headers, timeout=15)
status_data = poll_res.json()
status = status_data.get("status")
elapsed = int(time.time() - start_time)
print(f"[{elapsed}s] Task Status: {status} (Progress: {status_data.get('progress', 0)}%)")
if status == "succeeded":
return status_data["video_url"]
if status == "failed":
raise RuntimeError(f"Generation failed: {status_data.get('error')}")
raise TimeoutError("4K generation exceeded maximum timeout (240s)")
if __name__ == "__main__":
prompt = "A sleek luxury yacht sailing through crystal turquoise waters in Amalfi Coast, sunset golden reflections"
video_url = generate_4k_cinematic_clip(prompt, duration=5)
print(f"\n[✔] 4K Video Render Complete! CDN Link:\n{video_url}")
Сразу сохраняйте CDN URL или скачивайте MP4.
4. Матрица ошибок
| HTTP | Класс | Причина | Действие |
|---|---|---|---|
400 | invalid_request_payload | Неверное разрешение/аспект | Берите документированные пары |
401 | invalid_api_key | Плохой токен | Обновите ключ |
429 | rate_limit_exceeded | Лимит параллелизма | Backoff |
500 / 504 | gateway_timeout | Очередь апскейла | Повтор |
5. Тарифы и ROI
- 4K ≈ 1.5× (~$0.042/с vs ~$0.028/с).
- ToAPIs — только pay-as-you-go.
- Пример: 1 000 × 10 с 4K = 10 000 с с множителем 1.5×.
6. FAQ
См. frontmatter. Вертикальный 4K поддержан, таймаут 240 с, внешний апскейл опционален.
7. Чек-лист
- Регистрация.
- Один 4K-джоб через cURL.
- Python-поллер на 240 с.
- Архитектура и тарифы.