Для получения чистого Markdown любой страницы добавьте .md к URL страницы.
Для полного индекса документации см. https://api.vega.chat/docs/llms.txt.
Для полного содержания документации см. https://api.vega.chat/docs/llms-full.txt.
Для интеграции AI‑клиентов (Claude Code, Cursor и др.) подключитесь к MCP‑серверу по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.

VEGA поддерживает генерацию видео из текстовых подсказок (и необязательных референс‑изображений) через отдельный асинхронный API. Поддерживаемые модели, их возможности и цены можно посмотреть, отфильтровав наш список моделей по видеовыходу.

Добавляете генерацию видео в приложение?
Кулинарная книга по генерации видео разбивает этот процесс на пошаговые рецепты по выбору модели, отправке задач text‑to‑video, использованию изображений, передаче параметров провайдера и обработке веб‑хуков.

Для переиспользуемых знаний агента между проектами установите
openrouter-video skill.

Поиск моделей

Вы можете находить модели для генерации видео несколькими способами:

Через API видеомоделей

Используйте специальный эндпоинт видеомоделей, чтобы получить список всех доступных моделей генерации видео вместе с поддерживаемыми параметрами:

curl "https://api.vega.chat/api/v1/videos/models"

Ответ возвращает массив data, где каждая модель содержит:

{
  "data": [
    {
      "id": "google/veo-3.1",
      "canonical_slug": "google/veo-3.1",
      "name": "Google: Veo 3.1",
      "description": "...",
      "created": 1719792000,
      "supported_resolutions": ["720p", "1080p"],
      "supported_aspect_ratios": ["16:9", "9:16", "1:1"],
      "supported_sizes": ["1280x720", "1920x1080"],
      "pricing_skus": {
        "per-video-second": "0.50",
        "per-video-second-1080p": "0.75"
      },
      "allowed_passthrough_parameters": ["output_config"]
    }
  ]
}

Используйте этот эндпоинт, чтобы проверить, какие разрешения, соотношения сторон и параметры‑проброс поддерживаются каждой моделью перед отправкой запроса генерации.

Через API моделей

Также можно использовать параметр запроса output_modalities в API моделей, чтобы найти модели генерации видео:

# Список только моделей генерации видео
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models?output_modalities=video"

На странице моделей

Перейдите на страницу моделей и отфильтруйте по типу вывода, чтобы найти модели, способные генерировать видео. Ищите модели, у которых в output_modalities указано "video".

Как это работает

В отличие от генерации текста или изображений, генерация видео асинхронна, потому что создание видео занимает значительно больше времени. Рабочий процесс выглядит так:

1. Отправка запроса генерации на POST /api/v1/videos
2. Получение ID задачи и URL для опроса сразу же
3. Опрос URL (GET /api/v1/videos/{jobId}) до тех пор, пока статус не станет completed
4. Скачивание видео по URL контента (GET /api/v1/videos/{jobId}/content)

Использование API

Отправка запроса на генерацию видео

import requests
import json
import time

url = "https://api.vega.chat/api/v1/videos"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY_REF}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "{{MODEL}}",
    "prompt": "A golden retriever playing fetch on a sunny beach with waves crashing in the background"
}

# Шаг 1: Отправка запроса генерации
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()

job_id = result["id"]
polling_url = result["polling_url"]
print(f"Job submitted: {job_id}")
print(f"Status: {result['status']}")

# Шаг 2: Опрос до завершения
while True:
    time.sleep(30)  # ждать 30 секунд между опросами
    poll_response = requests.get(polling_url, headers=headers)
    status = poll_response.json()

    print(f"Status: {status['status']}")

    if status["status"] == "completed":
        # Шаг 3: Скачивание видео
        content_url = status["unsigned_urls"][0]
        video_response = requests.get(content_url)
        with open("output.mp4", "wb") as f:
            f.write(video_response.content)
        print("Video saved to output.mp4")
        break
    elif status["status"] == "failed":
        print(f"Generation failed: {status.get('error', 'Unknown error')}")
        break

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${API_KEY_REF}`,
  'Content-Type': 'application/json',
};

// Шаг 1: Отправка запроса генерации
const response = await fetch('https://api.vega.chat/api/v1/videos', {
  method: 'POST',
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: '{{MODEL}}',
    prompt: 'A golden retriever playing fetch on a sunny beach with waves crashing in the background',
  }),
});

const result = await response.json();
const jobId = result.id;
const pollingUrl = result.polling_url;
console.log(`Job submitted: ${jobId}`);
console.log(`Status: ${result.status}`);

// Шаг 2: Опрос до завершения
while (true) {
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 30000)); // ждать 30 секунд
  const pollResponse = await fetch(pollingUrl, { headers });
  const status = await pollResponse.json();

  console.log(`Status: ${status.status}`);

  if (status.status === 'completed') {
    // Шаг 3: Скачивание видео
    const contentUrl = status.unsigned_urls[0];
    const videoResponse = await fetch(contentUrl);
    const videoBuffer = await videoResponse.arrayBuffer();
    // Сохраните или обработайте буфер видео
    console.log(`Video ready: ${contentUrl}`);
    break;
  } else if (status.status === 'failed') {
    console.error(`Generation failed: ${status.error ?? 'Unknown error'}`);
    break;
  }
}

# Шаг 1: Отправка запроса генерации
curl -X POST "https://api.vega.chat/api/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "{{MODEL}}",
    "prompt": "A golden retriever playing fetch on a sunny beach with waves crashing in the background"
  }'

# Ответ:
# {
#   "id": "<job_id>",
#   "polling_url": "https://api.vega.chat/api/v1/videos/<job_id>",
#   "status": "pending"
# }

# Шаг 2: Опрос статуса
curl "https://api.vega.chat/api/v1/videos/<job_id>" \
  -H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY"

# Шаг 3: Как только статус станет "completed", скачайте из unsigned_urls[0]

Параметры запроса

Поддерживаемые разрешения

• 480p
• 720p
• 1080p
• 1K
• 2K
• 4K

Поддерживаемые соотношения сторон

• 16:9 — широкоформатный ландшафт
• 9:16 — вертикальный/портретный
• 1:1 — квадратный
• 4:3 — стандартный ландшафт
• 3:4 — стандартный портрет
• 3:2 — фотографический ландшафт
• 2:3 — фотографический портрет
• 21:9 — ультраширокий
• 9:21 — ультравысокий

Использование изображений

Существует два способа предоставить изображения, каждый из которых запускает разный режим генерации:

• frame_images — задаёт первое или последнее изображение кадра для image‑to‑video генерации. Каждый элемент должен включать frame_type со значением first_frame или last_frame.
• input_references — предоставляет стилистические или содержательные референс‑изображения для reference‑to‑video генерации. Модель использует их как визуальное руководство, а не как точные кадры.

Если указаны оба поля, приоритет имеет frame_images, и запрос рассматривается как image‑to‑video.

Image‑to‑Video (frame_images)

{
  "model": "alibaba/wan-2.7",
  "prompt": "A character walking through a forest",
  "frame_images": [
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": {
        "url": "https://example.com/first-frame.png"
      },
      "frame_type": "first_frame"
    }
  ],
  "resolution": "1080p"
}

Reference‑to‑Video (input_references)

{
  "model": "alibaba/wan-2.7",
  "prompt": "A colossal solar flare beside a planet",
  "input_references": [
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": {
        "url": "https://example.com/style-ref.png"
      }
    }
  ],
  "resolution": "1080p"
}

Параметры, специфичные для провайдера

Можно передать провайдер‑специфичные опции через параметр provider. Опции индексируются по слагу провайдера, и только опции для выбранного провайдера будут переданы дальше:

{
  "model": "google/veo-3.1",
  "prompt": "A time-lapse of a flower blooming",
  "provider": {
    "options": {
      "google-vertex": {
        "parameters": {
          "personGeneration": "allow",
          "negativePrompt": "blurry, low quality"
        }
      }
    }
  }
}

Используйте API видеомоделей, чтобы проверить, какие параметры‑проброс поддерживает каждая модель, через поле allowed_passthrough_parameters.

Формат ответа

Ответ на отправку (202 Accepted)

При отправке запроса генерации видео вы получаете мгновенный ответ с деталями задачи:

{
  "id": "abc123",
  "polling_url": "https://api.vega.chat/api/v1/videos/abc123",
  "status": "pending"
}

Ответ на опрос

При опросе статуса задачи ответ включает дополнительные поля по мере её выполнения:

{
  "id": "abc123",
  "generation_id": "gen-1234567890-abcdef",
  "polling_url": "https://api.vega.chat/api/v1/videos/abc123",
  "status": "completed",
  "unsigned_urls": [
    "https://api.vega.chat/api/v1/videos/abc123/content?index=0"
  ],
  "usage": {
    "cost": 0.25,
    "is_byok": false
  }
}

Статусы задач

Скачивание видео

Как только статус задачи станет completed, массив unsigned_urls будет содержать URL‑ы для скачивания сгенерированного видео. Можно также сразу использовать эндпоинт контента:

curl "https://api.vega.chat/api/v1/videos/{jobId}/content?index=0" \
  -H "Authorization: Bearer $VEGA_API_KEY" \
  --output video.mp4

Параметр index по умолчанию равен 0 и может использоваться, если модель генерирует несколько видеовыводов.

Веб‑хуки

Вместо опроса статуса задачи вы можете получать webhook‑уведомление по завершении генерации видео. Есть два способа задать URL обратного вызова:

1. Для конкретного запроса: передайте callback_url в теле запроса. Этот URL имеет приоритет над URL, заданным по умолчанию в рабочем пространстве.
2. По умолчанию для рабочего пространства: задайте URL обратного вызова в настройках рабочего пространства. Он будет применяться ко всем запросам генерации видео, у которых не указан собственный callback_url.

Полезная нагрузка веб‑хука

Когда задача переходит в терминальное состояние, на URL обратного вызова отправляется POST‑запрос с оболочкой события. Каждая доставка также содержит заголовок X-OpenRouter-Idempotency-Key вида <job_id>-<status> для безопасного дедуплирования повторных попыток.

video.generation.completed:

{
  "type": "video.generation.completed",
  "created_at": "2026-04-24T12:00:00.000Z",
  "data": {
    "id": "abc123",
    "status": "completed",
    "generation_id": "gen-xyz789",
    "model": "google/veo-3.1",
    "unsigned_urls": [
      "https://api.vega.chat/api/v1/videos/abc123/content?index=0"
    ],
    "usage": {
      "cost": 0.5,
      "is_byok": false
    }
  }
}

video.generation.failed:

{
  "type": "video.generation.failed",
  "created_at": "2026-04-24T12:00:00.000Z",
  "data": {
    "id": "abc123",
    "status": "failed",
    "generation_id": "gen-xyz789",
    "model": "google/veo-3.1",
    "error": "Content policy violation"
  }
}

video.generation.cancelled:

{
  "type": "video.generation.cancelled",
  "created_at": "2026-04-24T12:00:00.000Z",
  "data": {
    "id": "abc123",
    "status": "cancelled",
    "generation_id": "gen-xyz789",
    "model": "google/veo-3.1",
    "error": "Job was cancelled"
  }
}

video.generation.expired:

{
  "type": "video.generation.expired",
  "created_at": "2026-04-24T12:00:00.000Z",
  "data": {
    "id": "abc123",
    "status": "expired",
    "generation_id": "gen-xyz789",
    "model": "google/veo-3.1",
    "error": "Job exceeded maximum time to live"
  }
}

generation_id и model в data могут быть null, если задача завершилась ошибкой до того, как эти значения были присвоены (например, при раннем отказе валидации).

Секрет подписи

В настройках рабочего пространства можно задать секрет подписи, чтобы проверять подлинность webhook‑полезных нагрузок от VEGA. При наличии секрета каждая доставка веб‑хука включает заголовок X-OpenRouter-Signature.

Подпись содержит метку времени и HMAC‑хеш:

Проверка подписи

Чтобы проверить подпись в вашем обработчике веб‑хука:

1. Извлеките метку времени (t) и хеш подписи (v1) из заголовка
2. Сформируйте подписываемый полезный груз: {timestamp},{raw_request_body} (соединённые запятой)
3. Вычислите HMAC‑SHA256 от этого груза, используя ваш секрет подписи в качестве ключа
4. Сравните полученный в шестнадцатеричном виде результат с значением v1

import crypto from 'crypto';

const FIVE_MINUTES_IN_SECONDS = 300;

function verifyWebhookSignature(
  rawBody: string,
  signatureHeader: string,
  secret: string,
): boolean {
  const parts = signatureHeader.split(',');
  const timestamp = parts.find((p) => p.startsWith('t='))?.slice(2);
  const hash = parts.find((p) => p.startsWith('v1='))?.slice(3);

  if (!timestamp || !hash) {
    return false;
  }

  // Отклоняем метки времени старше 5 минут, чтобы предотвратить replay‑атаки
  const age = Math.floor(Date.now() / 1000) - Number(timestamp);
  if (Number.isNaN(age) || age > FIVE_MINUTES_IN_SECONDS) {
    return false;
  }

  const signedPayload = `${timestamp},${rawBody}`;
  const expected = crypto
    .createHmac('sha256', secret)
    .update(signedPayload)
    .digest('hex');

  if (expected.length !== hash.length) {
    return false;
  }

  return crypto.timingSafeEqual(
    Buffer.from(expected),
    Buffer.from(hash),
  );
}

Для проверки используйте сырой запрос (точные полученные байты). Парсинг и повторная сериализация JSON могут изменить порядок ключей или формат чисел, что приведёт к провалу проверки.

Лучшие практики

• Подробные подсказки: предоставляйте конкретные, описательные подсказки для лучшего качества видео. Указывайте детали движения, ракурсы камеры, освещение и композицию сцены.
• Подходящее разрешение: более высокие разрешения требуют больше времени и стоят дороже. Выбирайте разрешение, соответствующее вашему случаю использования.
• Интервал опроса: используйте разумный интервал опроса (например, 30 секунд), чтобы не перегружать API. Генерация видео обычно занимает от 30 секунд до нескольких минут в зависимости от модели и параметров.
• Обработка ошибок: всегда проверяйте статус задачи на failed и корректно обрабатывайте поле error.
• Референс‑изображения: при их использовании убедитесь, что они высокого качества и релевантны желаемому видеовыводу.

Отсутствие сохранения данных

Генерация видео не подходит для Zero Data Retention (ZDR). Поскольку процесс асинхронный, сгенерированный видеоконтент должен временно храниться провайдером, чтобы его можно было получить после завершения генерации. Эта временная задержка не может быть обойдена.

Если у вас включено принудительное соблюдение ZDR (через настройки аккаунта или параметр запроса zdr), запросы генерации видео не будут маршрутизироваться.

Устранение неполадок

Задача «зависает» в pending надолго?

• Генерация видео может занимать несколько минут в зависимости от модели, разрешения и нагрузки сервера.
• Продолжайте опрашивать статус с регулярными интервалами.

Генерация завершилась с ошибкой?

• Проверьте поле error в ответе опроса для получения деталей.
• Убедитесь, что модель поддерживает генерацию видео (output_modalities включает "video").
• Убедитесь, что подсказка соответствует рекомендациям модели.
• Проверьте, что все референс‑изображения доступны и находятся в поддерживаемом формате.

Модель не найдена?

• Используйте API видеомоделей или страницу моделей, чтобы найти доступные модели генерации видео.
• Убедитесь, что слаг модели указан правильно (например, google/veo-3.1).