Muse Video API 怎么调用：Meta 官方未开放，视频生成走哪条路

截至 2026 年 11 月 2 日，Meta 没有对外开放 Muse 视频生成 API。Muse Video 在 7 月 7 日发布时只是"预告"，Meta 的原话是即将面向创作者和 Meta AI 推出，没有给日期；开发者能调用的 Meta Model API 里，Muse Spark、Muse Wonder 输出文本，Muse Image 输出图片，没有一个模型能输出视频，而且这套 API 不对中国大陆、香港和澳门开放。

所以想把 Muse 视频接进自己的程序，眼下只有两条非官方的路：一是用 useapi.net 自动化你自己的 Muse 账号，前提是账号在美国、加拿大、日本或新加坡注册，另付 $15/月；二是调用 LaoZhang API 的 muse-video 模型，用 POST /v1/videos 提交任务、轮询状态、下载 MP4，每条 $0.30，720p，自带声音。只想手动做几条，在 Muse 开放的国家直接用 Muse 应用就行；如果你要 1080p、2K 或参考视频，Muse 给不了，直接换一个有正式 API 的视频模型。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

下面的调用步骤按 LaoZhang API 文档写成。2026 年 11 月 1 日发出的几次测试请求里，故意写错的参数都按文档返回 HTTP 400 且没有扣费，但合法请求在那半个小时里一直返回 HTTP 500，没有拿到成片，所以文中的成片规格和耗时引用的是 LaoZhang API 运营方 10 月 30 日上线前自己的测试。

Meta 有没有官方的 Muse Video API：截至 11 月 2 日没有

Meta 目前没有可以生成视频的公开 API。Meta Model API 的模型列表在 2026 年 11 月 2 日写着六条模型线：Muse Wonder、Muse Spark、Muse Image、Muse Voice Transcribe 和 SAM 托管在 Model API 上，Muse Glimmer 是开放权重模型。按输出类型看，Wonder 和 Spark 输出文本，Muse Image 输出图片，Voice Transcribe 输出文字稿，SAM 输出分割结果；视频只出现在输入一侧，也就是 Spark、Wonder 能"看懂"视频，SAM 能分割视频，没有任何模型把视频作为输出。

Muse Video 本身还停在预告阶段。Meta 在 7 月 7 日的 Muse Image 与 Muse Video 发布文章里用的词是"发布 Muse Image、预告 Muse Video"，说它与 Muse Image 共用同一个预训练底座、带原生音频，并写明 "Muse Video is coming soon to creators and Meta AI"。这句话里既没有开发者，也没有日期，文章也没有给出 API、价格、时长或分辨率。Meta 自己承认的短板是音画同步和快速运动的物理准确性。至于官方 API 什么时候出，截至 11 月 2 日没有任何公开时间表。

搜 "Muse API" 容易混淆，是因为"Muse"同时指三样东西：Muse Video 这个视频模型；Muse 这个消费级智能体应用（muse.ai，9 月 8 日先在美国上线）；以及 Meta Model API 里以 Muse 命名的文本和图片模型。能拿到 API 密钥的只有第三样，而它不生成视频。另外，Meta 的地理使用政策（10 月 12 日更新版）把中国大陆、香港、澳门、俄罗斯等列为限制地区，就算以后 Model API 加了视频模型，在这些地方也不能直接用。

名字里带 Muse Video 的 musevideos.io、musevideo.ai 等网站不是 Meta 的产品，卖的是按积分计费的网页生成器，没有公开的 Muse 视频 API 文档；musevideo.ai 自己的说法是 "Meta Muse Video-style"，它们背后实际调用的是什么模型无从核实。

在国内能直接用 Muse 应用生成视频吗：只在美加日新开放

不能。截至 2026 年 10 月 31 日，Muse 应用只在美国（9 月 8 日）、加拿大（9 月 18 日）、日本（10 月 23 日）和新加坡（10 月 27 日）开放，中国大陆、香港和台湾都没有上线。Meta 没有公布一张完整的国家清单，帮助中心只说 Muse "还没有在所有地区推出"；新加坡的开放见 Meta 新加坡上线公告，其他日期来自第三方追踪页 aiagentslibrary.com 的统计。所以在国内遇到"Muse 无法生成视频"，多数情况是所在地区根本没开放。

在开放地区用 Muse 应用生成视频也有上限。Muse 有免费档，Meta 的订阅说明列出 Power $20/月（每周 5 亿 Muse token）和 Maximum $100/月（每周 30 亿 Muse token），但没有公布一条视频消耗多少 token，也没有公布免费档的额度，使用者须年满 18 岁。useapi.net 的文档还提到，Muse 有一个按过去 24 小时计算的视频上限，账号碰到后，它会让这个账号暂停接视频任务一小时；这个上限的具体数字 Meta 没有公开。

有没有免费的 Muse 视频 API？没有。唯一免费的是开放地区 Muse 应用的免费档，而且只能手动生成；其他视频 API 的免费试用情况见免费 AI 视频 API：官方没有免费档，还能怎么试。

想用代码批量生成 Muse 视频：四条路线怎么选

先看你在哪里、手上有没有开放国家注册的 Muse 账号，再看要不要写代码和要不要 1080p。不在美国、加拿大、日本、新加坡，也没有在那里注册的 Muse 账号，前两条路都走不通，能用的只剩按条计费的 muse-video 或者换模型；需要 1080p 以上或参考视频，就只能换模型。下表按截至 2026 年 11 月 2 日的公开信息整理。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

useapi.net 是第三方服务，不是 Meta 提供的接口。按它的 Muse API 文档，它替你保持 Muse 账号登录，再把应用里的生成功能包装成 REST API；分辨率、时长和模型都由 Muse 应用决定，你只能在提示词里指定画幅和台词。它自己测试时一条视频要 60 到 140 秒；在免费档上，一条视频大约用掉一周额度的 2% 到 3%，按这个比例，只生成视频的话一周大约够 33 到 50 条。$15/月包含它的全部服务，每个服务可连 3 个账号，每多 3 个账号加 $10/月。这条路线等于用你的消费级账号自动操作，Meta 并不提供这种接入方式，也没有为它做任何承诺。

LaoZhang API 的 muse-video 是 10 月 30 日上线的独立接入线路，文档写明 Meta 官方 API 暂无视频生成模型，这条线路单独定价；它不需要 Meta 或 Muse 账号，所以和 Muse 应用开放了哪些国家无关，适合没有开放国家账号、又要批量调用的情况。后面几节都是这条路线的具体用法。

需要 1080p 时用 Seedance 或 Wan，需要 2K、参考视频或参考音频时用 MiniMax H3，这是 LaoZhang API 截至 10 月 31 日的视频模型对照给出的建议；在这个平台上 Seedance 和 Wan 分别要用 SeeDance2、Wan 分组的令牌，和 Muse 用的 default 不同。几款模型在时长、音频和参考输入上的差别，见 Wan 3.0、MiniMax H3、Seedance 2.5 怎么选：先看交付约束。

用 muse-video 生成第一条视频：建令牌、提交、轮询、下载

muse-video 是异步接口：提交后几秒内拿到任务 id，之后自己轮询，完成时下载 MP4。整个过程只有四步，字段与 LaoZhang API 的 Muse 视频生成文档一致。

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1. 在 LaoZhang API 的令牌管理里新建一个令牌，分组选 default，计费模式选"按量优先"或"按次计费"；只选"按量计费"的令牌调不了 muse-video。不需要 Meta 账号。视频单独用一个令牌，之后在调用日志里按任务对账会方便很多。
2. 向 POST /v1/videos 提交任务，至少带 model 和 prompt。seconds 不传时 muse-video 默认生成 10 秒；画幅用 aspect_ratio，也可以用 size 直接写像素，例如 720x1280。返回里有任务 id 和 "status": "queued"，先把 id 存下来。
3. 每 15 秒请求一次 GET /v1/videos/{id}，status 会从 queued 变成 in_progress，progress 是大致百分比。只要还是这两个状态就继续查，最多查 30 分钟。
4. status 变成 completed 后，从 video_url 下载 MP4。下载这个链接不需要 Authorization 头，链接保留 7 天，过期就下载不到了，所以完成后尽快存到自己的存储里。也可以带令牌请求 GET /v1/videos/{id}/content，直接拿到 MP4 文件。

用 curl 走一遍（解析 JSON 用到 jq，macOS 上可以 brew install jq）：

export LAOZHANG_API_KEY="你的 LaoZhang API 令牌"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai"

# 第 2 步：提交任务，保存返回的 id
curl -s -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "muse-video",
    "prompt": "清晨的海边灯塔，海浪拍打礁石，几只海鸥从镜头前飞过，镜头缓慢推进，电影感光影，能听到海浪声和海鸥的叫声",
    "seconds": "10",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }' | tee muse-create.json

export VIDEO_ID=$(jq -r '.id' muse-create.json)

# 第 3 步：查询状态，每 15 秒一次
curl -s "$BASE_URL/v1/videos/$VIDEO_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY"

# 第 4 步：completed 之后下载 MP4
curl -L -o muse-video.mp4 "$(curl -s "$BASE_URL/v1/videos/$VIDEO_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" | jq -r '.video_url')"

放进批量流程时，用 Python 把轮询和失败处理写在一起（需要 pip install requests）：

import os
import time

import requests

BASE_URL = "https://api.laozhang.ai"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"}

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/videos",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": "muse-video",
        "prompt": "清晨的海边灯塔，海浪拍打礁石，几只海鸥从镜头前飞过，镜头缓慢推进，电影感光影，能听到海浪声和海鸥的叫声",
        "seconds": "10",
        "aspect_ratio": "16:9",
    },
    timeout=120,
)
data = resp.json()
if resp.status_code >= 400 or "id" not in data:
    # 400 是参数错误，没有建任务、不扣费；没有 id 的 500 也说明任务没建成
    raise SystemExit(f"创建失败 HTTP {resp.status_code}: {resp.text}")

video_id = data["id"]
print("任务 id:", video_id)  # 存下来：超时后用同一个 id 继续查，不要重新提交

deadline = time.time() + 30 * 60
while True:
    video = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/videos/{video_id}", headers=HEADERS, timeout=60).json()
    if video["status"] == "completed":
        break
    if video["status"] == "failed":
        raise SystemExit(f"任务失败（费用已退回）：{video['error']['message']}")
    if time.time() > deadline:
        raise SystemExit(f"{video_id} 还在生成，稍后用同一个 id 再查")
    time.sleep(15)

with open("muse-video.mp4", "wb") as f:
    f.write(requests.get(video["video_url"], timeout=300).content)
print("已保存 muse-video.mp4，时长", video["seconds"], "秒")

如果你原来的代码调的是 Sora 2 的 /v1/videos，迁到 Muse 只要改 model，把 seconds 换成 5、8 或 10，上传首帧仍然用 multipart 的 input_reference 字段；Sora 2 停服后的作品导出和其他替代接口，见 Sora 2 API 已停服：作品怎么导出，替代接口怎么选。

图生视频、首尾帧和续写：同一个接口多传几个字段

图生视频不用换接口，在同一个 POST /v1/videos 里多传图片字段即可。image 指定第一帧，last_frame 指定最后一帧，图片可以是公网链接，也可以是 data:image/...;base64, 形式的 data URL；上传本地文件时用 multipart，首帧字段名是 input_reference，这时不要再设 Content-Type: application/json，每张图不超过 10 MB。LaoZhang API 运营方 10 月 30 日的测试里，用 image 加 last_frame 生成的 8 秒视频，开头和结尾的画面接近两张输入图，但不是逐像素一致。

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reference_images 是另一种用法：传 1 到 4 张图，模型把其中的主体和风格带进视频，但不会把任何一张当作首帧。传 5 张会直接被拒（报错见后面的错误表）。上面那次测试只验证过 2 张参考图的情况，4 张是接口校验允许的上限。

续写已有视频只能用 muse-video-20s 和 muse-video-30s，在 video_url 里给一个公网可下载的 https MP4，原视频不超过 10 秒；20s 模型在原视频后面接 10 秒，30s 模型接 20 秒。成片包含原视频，所以 5 秒的原视频用 muse-video-20s 续写，得到的是 15 秒，这一点运营方的测试也验证过。LaoZhang API 返回的 video_url 本身可以直接拿来当续写的原视频。

# 本地图片做首帧，生成 5 秒竖屏（multipart，不设 JSON 的 Content-Type）
curl -s -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -F model=muse-video \
  -F prompt="小猫眨了眨眼，打了个哈欠" \
  -F seconds=5 \
  -F aspect_ratio=9:16 \
  -F input_reference=@./cat.jpg

# 在一条不超过 10 秒的 MP4 后面续写 10 秒
curl -s -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "muse-video-20s",
    "prompt": "小船驶入晨雾，太阳从海面升起",
    "video_url": "https://example.com/boat-5s.mp4"
  }'

Muse 这条线路不接受参考视频和参考音频，续写用的 video_url 是要接在前面的原片，不是风格参考；需要按参考视频或参考音频生成，就要换前面提到的 MiniMax H3。

Muse 视频输出什么规格：720p、24 fps、自带声音

muse-video 系列只有 720p 一档，帧率固定 24 fps，每条都带音轨。不同画幅的输出尺寸是：16:9 输出 1280×720，9:16 输出 720×1280，1:1 输出 960×960，4:3 输出 1088×816，3:4 输出 816×1088。LaoZhang API 运营方在 10 月 30 日上线前，用 muse-video 按每种画幅各生成 5 秒，用 ffprobe 量到的就是这五个尺寸，全部 24 fps，带 AAC 音轨；同一批测试里传 resolution: "1080p" 和 fps: 30，请求能通过，但输出仍是 720p、24 fps。

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声音由提示词决定，内容是配乐和音效，接口里没有关掉它的选项。不需要声音就在下载后去掉音轨，例如用 ffmpeg -i muse-video.mp4 -an -c:v copy muse-silent.mp4，画面不重新编码。

等待时间按运营方的同一批测试：5 到 10 秒的视频大约 1.5 到 2.5 分钟，20 秒大约 3 到 4 分钟，30 秒最长约 11 分钟；其中两条 10 秒、16:9 的灯塔文生视频，一条约 103 秒完成，另一条约 395 秒。文档的说法是 10 秒以内的视频通常 2 到 3 分钟，繁忙时会超过 5 分钟。所以批量任务的超时不要按"几十秒"设，按文档的 30 分钟轮询上限来写更稳妥。

muse-video 多少钱：一条 $0.30，一分钟成片 $1.60 起

muse-video 按条收费，同一个模型里选 5、8 还是 10 秒、选什么画幅、带不带图片都是同一个价，所以 10 秒最划算。下表是 LaoZhang API 截至 2026 年 11 月 2 日公开价格表里的报价，每秒成本是每条价格除以成片秒数。

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拼一分钟成片，用 6 条 10 秒是 6 × $0.30 = $1.80，用 3 条 20 秒是 3 × $0.55 = $1.65，用 2 条 30 秒是 2 × $0.80 = $1.60。续写比一次生成贵：先做 10 秒（$0.30）再用 muse-video-20s 续 10 秒（$0.55），20 秒总共 $0.85，而一次生成 20 秒只要 $0.55，所以续写只在你必须接着某个已有镜头往下拍时才划算。

这些都是一次就成的价格。失败的任务会全额退回，但对成片不满意而重新提交，每次都按新任务收费，实际成本是单价乘以你需要的尝试次数。截至 10 月 31 日，在同一平台上，5 秒短片用 MiniMax H3 768P 是 $0.25，比 Muse 的 $0.30 低；到 10 秒时 H3 是 $0.50，Muse 仍是 $0.30。文档里提到的 vip、svip 分组在公开价格表里没有列出，按 default 分组的价格算即可。

useapi.net 那条路线算不出每条视频的确切成本，因为 Meta 没有公布一条视频消耗多少 Muse token；固定支出是 useapi.net 的 $15/月，加上你自己的 Muse 订阅。全市场视频 API 的每秒价格区间，见 AI 视频生成要多少钱：每秒价格、订阅与成片成本。

哪些错误不扣钱：400 和失败任务不扣，重提要另付

muse-video 在任务创建时扣费，所以判断要不要重提，先看任务到底建成没有。提交时就被拒的参数错误不扣费，任务失败会全额退回；最容易多花钱的是本地请求超时后又提交一次，因为原任务很可能还在跑，重提等于再买一条。

2026 年 11 月 1 日 23:37（UTC），用一个 default 分组、按次计费的令牌向 LaoZhang API 发了三个故意写错的请求：给 muse-video 传 seconds: "12"、在 muse-video 上传 video_url、传 5 张 reference_images。三个请求都在约 1 秒内返回 HTTP 400，报错原文就是表中第一行那三句，type 为 invalid_request_error，账户总用量前后没有变化。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

同一天从 23:37 到 11 月 2 日 00:07（UTC），又用两个不同的令牌（一个按次计费，一个按量优先）提交合法的文生视频请求，其中一次原样照搬文档里的灯塔示例，每次都在约 1.2 秒内返回 HTTP 500 和 {"error":{"code":"task_protocol_error","message":"Task protocol request failed","type":"new_api_error"}}，没有任务 id，用量同样没有变化。这是线路一侧的故障，不是请求写错了；因为没有建成任务，过后重新提交不会重复扣费。这几次请求没有拿到成片，前面的输出规格和耗时都来自运营方 10 月 30 日的测试。遇到同样的 500 时，先确认响应里没有 id，再在调用日志里看有没有扣费记录。

Muse 视频生成的其他问题

Muse 视频的提示词要写什么？

画面里发生什么和听起来是什么都要写进去。LaoZhang API 的文档说 prompt 要写画面里发生什么、听起来是什么，最长 20,000 个字符，全部会被使用；useapi.net 的文档也提到，在 Muse 应用里画幅和人物台词都是写在提示词里指定的。Meta 在 7 月的发布文章里承认音画同步和快速运动的物理准确性仍是短板，所以带对白口型、高速追逐这类镜头，更容易出问题，慢推镜头、风景空镜相对稳妥。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

seed、style、camera_motion、negative_prompt 有用吗？

可以传，但别指望它们精确生效。截至 2026 年 11 月 2 日，LaoZhang API 会把这几个字段转发给模型，运营方 10 月 30 日的测试没能确认它们的效果；style、camera_motion、negative_prompt 只能当作生成提示，例如 cinematic、zoom_in，seed 也不能保证同一请求生成同样的视频。需要固定构图时，首帧图片在那次测试里是确实生效的做法，首尾帧也能让开头和结尾接近输入图。