V 视频生成任务管理后台
系统状态 检查中 并发使用率 0% 队列长度 0 --

概览

连接中

用量统计(按成功视频时长)

实时统计 · 近 30 天
今日成功0 分钟0 条
预计可支撑天数0 天按 3/7 天较少值
近 3 个完整日均0 分钟/天短期节奏
近 7 个完整日均0 分钟/天稳定趋势

补号节奏

并发池

浏览器 / HTTP 资源
0 / 0 运行中

浏览器并发池 (Browser)

浏览器提交和浏览器轮询共用槽位

总配额 0可用 0
0 / 0 运行中

HTTP 并发池 (HTTP)

HTTP 提交、HTTP 轮询和归档分池限流

总配额 0可用 0

任务状态统计

最近失败原因 Top 5

队列压力(近 24 小时)

等待 / 运行 / 失败
当前队列长度0等待领取任务
近 3 天平均等待--采样中
近 3 天最长等待--需要关注

账号管理

0 条
1 / 1

号池管理

独立账号池,只服务 dreamina_pool 渠道,不混入普通账号管理

ReelMind 号池

独立账号池,账号列表采用服务端分页;生成模式由模型固定映射
批量维护 同步任务空闲
0 条
1 / 1

账号归档

0 条
1 / 1

API Key

生成设置

未选择文件

本次任务模式

系统默认值会作为新任务默认模式。

参数预览

{}

任务历史

0 / 0 条
1 / 1

渠道路由

旧 Provider 配置;新版模型路由开启后,生产分流以“模型配置”的渠道池比例为准

Provider 动态配置

旧逻辑入口。新版模型路由开启后,本区域只作为迁移来源和回滚配置,不再直接改变模型渠道池比例。

只展示内置 Provider;新版模型路由请到“模型配置”维护渠道比例。

执行模式

渠道配置会影响新任务的 Provider 选择。

运行调度

并发、轮询、超时与调度开关

Worker 并发与超时

调度配置只影响后续认领和轮询节奏。

积分规则

按 Provider、Region、Model 和 Duration 估算消耗

积分规则

规则按账号 Region + 任务 Model + Duration 匹配;画幅比例不参与积分估算。
规则缺失时任务会保守失败,避免错误扣减。

代理配置

手动代理池与 Proxy-Seller 自动分配
代理总数--代理池与已分配代理
已分配账号--Dreamina Pool
未分配账号--需要补代理
异常代理--检测失败或手动标坏
最近检测--健康检查时间
请选择左侧代理查看详情。
绑定账号--当前代理绑定数量
是否在代理池--配置来源判断
自动分配--异常或标坏会跳过

检测历史

只记录健康状态,不修改账号
暂无检测记录。

代理池配置

Proxy-Seller
敏感代理信息只保存在本地配置和数据库中。

视频存储

本地存储与 R2 Worker 归档出口

Video Storage

切换存储驱动后,新完成的视频会按新驱动归档。

风控调度算法说明

调度目标

任务认领账号时先做硬过滤,再对可用账号打分。分数越高越优先,目标是在不超过账号容量的前提下,兼顾账号分散、快刷新积分浪费、碎片积分使用和账号稳定性。

硬过滤条件

账号状态必须是 active 账号积分必须已知且足够本次预估消耗 当前提交占用必须小于 max_concurrency 生成中任务数必须小于 active_generation_limit 账号不能在当前任务的跳过列表中 必须存在匹配的积分规则

自适应压力

remainingSlotSupply = 当前任务可用剩余槽位 / 当前池并发上限
spreadPressure = clamp((1.3 - remainingSlotSupply) / 0.6, 0, 1)

spreadPressure 越接近 1,说明账号槽位越紧张,算法会更重视账号分散;越接近 0,说明账号比较充足,算法会更重视快刷新和碎片积分利用。

动态权重

refreshWasteWeight = 30 - 8 * spreadPressure
fragmentWeight = 25 - 5 * spreadPressure
submitLoadWeight = 20 + 10 * spreadPressure
activeLoadWeight = 15 + 5 * spreadPressure
stabilityWeight = 10

账号少、槽位紧张时,提交占用和生成中任务权重更高;账号多、槽位富余时,刷新浪费和碎片积分权重更高。

分数公式

score =
  refreshWasteScore
+ fragmentScore
+ submitLoadScore
+ activeLoadScore
+ stabilityScore
- repeatPenalty
refreshWasteScore:刷新日越近、可用积分越多,分越高。 fragmentScore:剩余积分接近本次消耗且保留安全余量时分最高。 submitLoadScore:当前提交占用越少,分越高。 activeLoadScore:生成中任务越少,分越高。 stabilityScore:无错误满分;风控、验证、登录类错误为 0;普通错误为低分。 repeatPenalty:同账号已有提交占用时扣分,槽位越紧张扣得越多。

负载封顶

提交占用比例 >= 50% 时,score 最高 75
生成中占用比例 >= 80% 时,score 最高 70

封顶不是硬禁用,账号仍可在没有更好选择时被使用,但不会因为快刷新或大余额被连续压满。

推荐配置

3 个账号:全局浏览器并发建议 6-8,每账号提交上限 2-3。 6 个账号:全局浏览器并发建议 10-12,每账号提交上限 2。 8 个账号:全局浏览器并发 12,每账号提交上限 2。 12 个以上账号:全局浏览器并发 12,每账号提交上限 1 更稳。

长期建议让账号提交槽位大于全局浏览器并发约 30%,例如 12 并发至少准备 16 个账号槽。

排查字段

任务详情里的 creditDecisionReason 会记录本次账号选择原因:

selected account 1; score=80; refreshWaste=3; fragment=17; submitLoad=30; activeLoad=20; stability=10; repeatPenalty=0; spreadPressure=1; remainingSlotSupply=0.67; daysToReset=1; available=90; estimated=56; leftover=34; usage=0/2; active=0/5

API 文档

当前服务地址:http://localhost:3334

提交任务

curl -X POST "http://localhost:3333/api/v1/video/tasks" -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" -H "content-type: application/json" -d "{\"externalTaskId\":\"ext_xxx\",\"prompt\":\"Create a short cinematic video\",\"model\":\"seedance_2\",\"referenceType\":\"omni_reference\",\"aspectRatio\":\"16:9\",\"duration\":4,\"references\":[{\"type\":\"image\",\"url\":\"https://example.com/a.png\"}]}"

提交响应

{"ok":true,"task":{"id":1,"externalTaskId":"ext_xxx","status":"queued"}}

查询任务

curl "http://localhost:3333/api/v1/video/tasks/TASK_ID" -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

播放视频

curl -L "http://localhost:3333/api/v1/video/tasks/TASK_ID/stream" -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" --output video.mp4