如何使用 Seedance 2.0 API

Seedance 2.0，ByteDance 的旗艦多模態影片生成模型，已於 2026 年 4 月 9 日正式推出，並在包括 fal.ai 在內的主流平台上線。這款強大的 AI 工具可將文字、圖片、音訊與影片參考一次性轉換為具有電影質感的 4–15 秒影片，具備原生音訊同步、導演級鏡頭控制與真實世界物理效果——全部在單次生成流程中完成。無論你是構建自動化影片工作流程的開發者、打造爆款內容的行銷人員，或是原型化場景的電影製作人，Seedance 2.0 API 都能以前所未有的速度交付生產級成果。

什麼是 Seedance 2.0？關鍵特性與能力

Seedance 2.0 是 ByteDance 的新一代統一多模態「音訊-影片」聯合生成模型。不同於先前版本或僅支援文字或單張圖片輸入的競品，它原生支援在一次請求中加入最多 9 張圖片 + 3 段影片 + 3 段音訊（共 12 個資產）。

核心能力包括：

• 原生音訊-影片共同生成：音樂、對話、音效與唇形同步與影片一同生成——無需後期製作。
• 導演級控制：精準的鏡頭運動（移動變焦 dolly zoom、跟拍、POV 視角切換、手持）、燈光、陰影與物理效果。
• 多鏡頭敘事：在 4–15 秒片段內實現自然的剪輯與轉場。
• 輸出規格：MP4（480p/720p）、長寬比（16:9、9:16、1:1 等），部分等級支援最高至 2K 解析度。

三種主要模式：

• text_to_video: 純文字提示。
• first_last_frames: 1–2 張圖片作為起始/結尾畫面。
• omni_reference: 全多模態，使用 @reference 語法進行精確控制。

在 SeedVideoBench-2.0 基準測試中，Seedance 2.0 在運動穩定性、提示遵從度與角色一致性方面領先前代。它定位為提供電影化、沉浸式輸出的強力 Sora 替代方案。截至 2026 年 4 月 15 日，開發者回報生成 10 秒片段的時間低於 2 分鐘，且相較前代擁有更優異的真實物理與音訊品質。

快速開始：透過 CometAPI 存取 Seedance 2.0 API

Seedance 2.0 可由多家供應商提供，但 CometAPI.com 對開發者尤為突顯。它作為連接 500+ AI 模型（包含 Sora 2、Gemini video 等影片生成器）的統一閘道，提供：

• 與 OpenAI 相容的 REST 端點
• 對所有模型通用的單一 API 金鑰
• 具競爭力的定價與免費啟動額度
• 內建 SDK、非同步任務處理與使用量儀表板
• 無供應商綁定——更換模型僅需改動 model ID

API 驗證與核心流程

多數供應商採用 非同步任務型 REST API：

• 以 POST 建立任務 → 回傳 task_id。
• 以 GET /tasks/{task_id} 輪詢狀態（queued → processing → completed）。
• 成功後取得 video_url。

驗證：Bearer Token 或 X-API-Key 標頭。

在 CometAPI 的逐步設置

1) 在 CometAPI 設置

造訪 CometAPI.com 並註冊（新用戶可獲得免費額度）。

進入儀表板 → API Tokens → 建立新金鑰。

複製你的 sk- 金鑰並設定為環境變數（COMETAPI_KEY）。

對 Seedance 2.0 使用統一的 /v1/chat/completions 風格或專用影片端點（模型名稱：bytedance/seedance-2.0 或 seedance-2-preview）。

此作法相較單獨管理 fal.ai、PiAPI 等多個金鑰可節省數小時。CometAPI 亦提供更低延遲路由與捆綁額度，適合生產部署的擴展需求。

2) 準備一個強而有力的提示詞

當提示詞如同一份迷你導演說明時，Seedance 2.0 的回應最佳。清楚說明主體是什麼、鏡頭該如何運動、希望呈現的風格、哪些元素須保持一致、以及哪些必須不改變。由於模型支援多個參考，你也可以分別附上畫面參考、運動參考與音訊參考，而非強迫所有資訊塞進單一文字提示。

實用的提示公式為：主體 + 行為 + 鏡頭運動 + 視覺風格 + 光線 + 參考備註 + 約束。舉例而言，與其只寫「a stylish car ad」，不如改寫為「一輛光澤感十足的電動房車夜間停在濕潤的屋頂，鏡頭緩慢推進，霓虹反射，高級商業級燈光，無鏡頭抖動，保持車輛居中，16:9。」這類提示更契合模型的導演級定位。

3) 發送非同步生成請求

以下是一個乾淨的 curl 範例，示範 Seedance 2.0 風格的請求：

import json
import os
import time

import requests

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"
OUTPUT_DIR = "./output"
POLL_INTERVAL_SECONDS = 10
RETRY_DELAY_SECONDS = 5
MAX_CREATE_ATTEMPTS = 5
MAX_QUERY_ATTEMPTS = 3
TERMINAL_STATUSES = {"success", "completed", "failed", "error"}
SUCCESS_STATUSES = {"success", "completed"}


def is_progress_complete(progress):
    if isinstance(progress, int):
        return progress >= 100
    if isinstance(progress, float):
        return progress >= 100
    if isinstance(progress, str):
        try:
            return float(progress.rstrip("%")) >= 100
        except ValueError:
            return False
    return False


def is_transient_status(status_code):
    return status_code == 429 or 500 <= status_code < 600


def create_task(files):
    for attempt in range(1, MAX_CREATE_ATTEMPTS + 1):
        response = requests.post(
            f"{BASE_URL}/v1/videos",
            headers=headers,
            files=files,
            timeout=30,
        )
        if response.ok:
            return response
        if not is_transient_status(response.status_code) or attempt == MAX_CREATE_ATTEMPTS:
            response.raise_for_status()
        print(f"Create request returned {response.status_code}, retrying...")
        time.sleep(RETRY_DELAY_SECONDS)

    raise SystemExit("建立任務失敗。")


def get_task(task_id):
    for attempt in range(1, MAX_QUERY_ATTEMPTS + 1):
        response = requests.get(
            f"{BASE_URL}/v1/videos/{task_id}",
            headers=headers,
            timeout=15,
        )
        if response.ok:
            return response
        if not is_transient_status(response.status_code) or attempt == MAX_QUERY_ATTEMPTS:
            response.raise_for_status()
        print(f"Status request returned {response.status_code}, retrying...")
        time.sleep(RETRY_DELAY_SECONDS)

    raise SystemExit("查詢任務失敗。")

if COMETAPI_KEY == "<YOUR_COMETAPI_KEY>":
    print("在執行此範例前請先設定 COMETAPI_KEY。")
    raise SystemExit(0)

headers = {"Authorization": f"Bearer G00igxF5pXVB56lrtvvgn3hGXJA4bsobmX9YMpGukWAwJDiy"}

create_response = create_task(
    {
        "prompt": (None, "日出時分，鏡頭以緩慢、電影級的推進穿越海岸風景。"),
        "model": (None, "doubao-seedance-2-0"),
        "seconds": (None, "5"),
        "size": (None, "16:9"),
    }
)
create_response.raise_for_status()
create_result = create_response.json()

task_id = create_result.get("id") or create_result.get("task_id")
if not task_id:
    print(json.dumps(create_result, indent=2))
    raise SystemExit("未回傳任務 ID。")

print(f"已建立任務：{task_id}")
print(f"初始狀態：{create_result.get('status')}")

while True:
    task_response = get_task(task_id)
    task_response.raise_for_status()
    task = task_response.json()
    status = str(task.get("status") or "unknown")
    normalized_status = status.lower()
    progress = task.get("progress")
    should_try_download = normalized_status in SUCCESS_STATUSES or (
        normalized_status == "unknown" and is_progress_complete(progress)
    )

    print(f"狀態：{status}，進度：{progress}")

    if should_try_download or normalized_status in TERMINAL_STATUSES:
        if should_try_download:
            video_url = task.get("video_url") or ""
            content_url = f"{BASE_URL}/v1/videos/{task_id}/content"
            output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"{task_id}.mp4")

            os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
            with requests.get(
                content_url,
                headers=headers,
                timeout=120,
                stream=True,
            ) as video_response:
                video_response.raise_for_status()
                with open(output_path, "wb") as output_file:
                    for chunk in video_response.iter_content(chunk_size=8192):
                        if chunk:
                            output_file.write(chunk)

            print(f"影片 URL：{video_url}")
            print(f"內容端點：{content_url}")
            print(f"已儲存至 {output_path}")
            print(f"檔案大小：{os.path.getsize(output_path)} 位元組")
        else:
            print(json.dumps(task, indent=2))
            raise SystemExit(1)
        break

    time.sleep(POLL_INTERVAL_SECONDS)

CometAPI 的 Seedance 2.0 導覽採用相同的端點模式，並展示 output 控制項，例如在請求結構中包含 resolution: "1080p" 與 duration_s: 12。

4) 輪詢完成並下載結果

典型流程為：提交任務、保存任務 ID、輪詢狀態、然後取回影片 URL。任務端點會回傳任務 ID，並透過 GET /volc/v3/contents/generations/tasks/{task_id} 持續檢查狀態直到作業完成。

Seedance 2.0 生成模式解說

逐步操作：Text-to-Video 的 Python 範例

以下是一個可調整的 Python 範例：

import osimport timeimport requestsAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_API_KEY"]BASE_URL = "https://api.cometapi.com/volc/v3/contents/generations/tasks"headers = {    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",    "Content-Type": "application/json",}payload = {    "model": "doubao-seedance-2-pro",    "content": [        {            "type": "text",            "text": (                "夜間雨後的霓虹街道上，一段電影感的空拍鏡頭，"                "鏡頭緩慢推進，逼真反射，群眾有細微動作。"            )        },        {            "type": "image",            "url": "https://example.com/reference-frame.jpg"        }    ],    "output": {        "resolution": "1080p",        "duration_s": 12    }}resp = requests.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers, timeout=60)resp.raise_for_status()data = resp.json()task_id = data.get("id") or data.get("task_id")if not task_id:    raise RuntimeError(f"非預期回應，未找到任務 ID：{data}")status_url = f"{BASE_URL}/{task_id}"for _ in range(60):    status_resp = requests.get(status_url, headers=headers, timeout=30)    status_resp.raise_for_status()    status_data = status_resp.json()    status = status_data.get("status")    if status in {"succeeded", "failed"}:        break    time.sleep(5)print("最終狀態：", status)if status == "succeeded":    result = status_data.get("result", {})    print("影片 URL：", result.get("download_url"))else:    print("任務詳情：", status_data)

此模式符合 CometAPI 的 Seedance 文件中所述的非同步工作流程：提交任務、輪詢任務、在作業完成後讀取結果負載。

Image-to-Video 與 First/Last Frames

在 payload 中加入 image_urls 或 reference_images：

payload = {
    "model": MODEL,
    "prompt": "角色轉身對鏡頭微笑，動作自然",
    "image_urls": ["https://example.com/start-frame.jpg"],  # 第一幀
    "task_type": "first_last_frames"  # 或 omni_reference
}

進階多模態 Omni-Reference 範例

payload = {
    "model": MODEL,
    "prompt": "專業廚師一邊煮義大利麵一邊講解步驟。使用 @image1 保持廚師臉部一致性，@video1 作為廚房布局參考，@audio1 使用節奏明快的義式音樂與旁白。",
    # 透過供應商儀表板或預先簽名的 URL 上傳參考檔
    "references": {  # 特定平台欄位
        "image1": "https://.../chef.jpg",
        "video1": "https://.../kitchen.mp4",
        "audio1": "https://.../music.wav"
    }
}

Seedance 2.0 的提示工程最佳實務

• 具體明確：「從廣角到特寫的緩慢移動變焦，黃金時刻光線，逼真物理效果。」
• 使用參考：一律以 @assetN 作前綴。
• 鏡頭語言：「手持跟拍、拉焦、平滑環繞。」
• 音訊線索：「同步剪切至低音下壓（bass drop），清晰對話並唇形同步。」
• 長度控制：明確指定「8 秒片段，5 個鏡頭」。

專業提示：先在供應商的 Playground 測試（CometAPI 提供一鍵測試）。

對比表：Seedance 2.0 與頂級競品（2026）

Seedance 2.0 在原生音訊與多模態控制方面勝出。

真實世界使用場景

• Marketing：具備同步旁白的產品示範。
• Social Media：由音樂節奏驅動剪輯的爆紅短影片。
• Film Pre-vis：由分鏡到影片，角色一致性良好。
• Education：具備唇形同步旁白的動畫解說。

CometAPI 使用者表示，透過在同一程式碼庫中切換 Seedance 2.0 與互補模型，迭代速度提升 40%。

最佳實務、擴展與錯誤處理

• 導入指數退避的輪詢策略。
• 在重試時使用冪等性金鑰。
• 透過 CometAPI 儀表板監控使用量。
• 部分等級提供水印移除。
• 遵守內容審核（不得違法/欺騙內容）。

Python 錯誤處理片段：

try:
    video_url = generate_seedance_video(...)
except requests.exceptions.HTTPError as e:
    if e.response.status_code == 429:
        print("速率限制 — 退避後重試")

常見問題疑難排解

• 任務卡在佇列：檢查供應商狀態；改用快速等級。
• 一致性不佳：以 @ 語法加入更多參考圖片。
• 音訊不同步：在提示中明確描述節奏。
• 成本過高：測試期間改用快速預覽模型。

結論與下一步

Seedance 2.0 API 在可控性與原生音訊的 AI 影片生成方面邁出一大步。搭配上述程式碼範例與 CometAPI.com 的統一平台，你可在 30 分鐘內開始打造生產級影片工作流程。

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