Glint-VL 企业级视觉语言模型 · v1

Glint-VL 多媒体理解 API

通过 OpenAI 兼容接口分析图片或视频，支持同步响应、SSE 流式输出。适用于内容审核、事件检索、OCR 与过程分析等场景。

OpenAI 兼容图片与视频JSON · SSEBearer 鉴权

概览

Glint-VL-Video-8B 是一款企业级视觉语言模型，能够统一理解图像、视频与空间信息。API 采用 OpenAI 兼容格式，可通过自然语言分析远程图片或视频，并返回可直接用于业务流程的文本结果。

GET /v1/models 和 POST /v1/chat/completions 均使用 OpenAI 标准 Bearer 鉴权。媒体分析支持完整 JSON 响应和 SSE 流式响应。

快速开始

先查询可用模型：

BASH

curl https://maas.ve2s.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY"

使用 Glint-VL-Video-8B 分析一段视频：

BASH

curl -X POST https://maas.ve2s.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Glint-VL-Video-8B",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "video_url",
          "video_url": {
            "url": "https://example.com/video.mp4"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "总结视频中的主要事件和人物行为"
        }
      ]
    }],
    "stream": false
  }'

鉴权

两个接口均按照 OpenAI 标准使用 Bearer API Key。请把服务提供方分配的 Key 放入 Authorization 请求头：

HTTP

Authorization: Bearer <GLINT_API_KEY>
Content-Type: application/json

示例代码使用环境变量 GLINT_API_KEY，不要把 Key 提交到公开代码仓库或写入前端页面。

基础地址

TEXT

https://maas.ve2s.ai/v1

本文使用 https://maas.ve2s.ai/v1 作为示例。实际调用时，请替换为服务提供方分配的 API 基础地址。

模型列表接口

获取媒体分析接口支持的模型。

GET/v1/models

请求

无需请求体，但需要 Bearer API Key：

BASH

curl https://maas.ve2s.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY"

成功响应

响应采用 OpenAI Models API 格式：

JSON

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "Glint-VL-Video-8B",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "glint"
    },
    {
      "id": "Glint-VL-SE-8B",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "glint"
    }
  ]
}

模型 ID	支持的媒体
`Glint-VL-Video-8B`	图片、视频
`Glint-VL-SE-8B`	图片

返回的 data[].id 可直接作为 POST /v1/chat/completions 请求中的 model 参数。

媒体分析接口

分析图片或视频并支持连续追问。

POST/v1/chat/completions

用途

请求和返回体兼容 OpenAI Chat Completions 格式。首轮请求分析指定媒体；后续可通过 conversation_id 复用服务端会话，也可以由调用方在完整 messages 中维护无状态对话历史。

请求参数

Content-Type: application/json

参数	类型	必填	默认值	说明
`model`	`string`	是	—	`Glint-VL-SE-8B` 仅支持图片；`Glint-VL-Video-8B` 支持图片和视频。
`messages`	`array`	是	—	OpenAI Chat Completions 风格的消息数组。
`messages[].content[].image_url`	`object`	图片首轮是	—	`url` 支持完整 http/https 图片 URL 或 Base64 Data URL。
`messages[].content[].video_url`	`object`	视频首轮是	—	`url` 必须是完整 http/https 视频 URL。
`messages[].content[].text`	`string`	否	—	首轮分析要求或后续追问。
`conversation_id`	`string`	否	—	使用首轮响应中的不透明会话 ID 复用服务端会话；追问时无需再次发送媒体 URL。
`stream`	`boolean`	否	`false`	`true` 时返回 OpenAI Chat Completions 风格 SSE。

请求示例

分析图片

Glint-VL-SE-8B 只支持图片；Glint-VL-Video-8B 也可以使用相同的 image_url 结构：

BASH

curl -X POST https://maas.ve2s.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Glint-VL-SE-8B",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://example.com/image.jpg"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "详细描述图片并提取文字"
        }
      ]
    }],
    "stream": false
  }'

继续追问

使用首轮响应中的 conversation_id 继续追问，无需再次发送媒体。model 应与该会话使用的模型保持一致：

BASH

curl -X POST https://maas.ve2s.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Glint-VL-Video-8B",
    "conversation_id": "conv_xxxxxxxx",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": "穿红衣服的人后来去了哪里？"
    }],
    "stream": false
  }'

完全遵循 OpenAI Chat Completions 的无状态方式时，可以不传 conversation_id，在 messages 中依次重传首轮 user、首轮 assistant 和最新 user 消息。

流式请求

流式请求使用 curl -N 禁用客户端缓冲：

BASH

curl -N -X POST https://maas.ve2s.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLINT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Glint-VL-Video-8B",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [{
        "type": "video_url",
        "video_url": {
          "url": "https://example.com/video.mp4"
        }
      }]
    }],
    "stream": true
  }'

成功响应

stream=false 时返回完整的 Chat Completion：

JSON

{
  "id": "chatcmpl-xxxxxxxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1784736000,
  "model": "Glint-VL-Video-8B",
  "conversation_id": "conv_xxxxxxxx",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "媒体分析结果",
        "refusal": null,
        "annotations": []
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

字段说明

字段	类型	说明
`id`	`string`	本次 Chat Completion 的唯一标识。
`object`	`string`	非流式响应固定为 `chat.completion`。
`created`	`number`	响应创建时间戳。
`model`	`string`	本次请求使用的公开模型 ID。
`conversation_id`	`string`	可用于后续追问的不透明会话 ID。
`choices[0].message.content`	`string`	非流式媒体分析正文。
`choices[0].finish_reason`	`string`	正常完成时为 `stop`。

SSE 响应

stream=true 时响应类型为 text/event-stream，正文通过 choices[0].delta.content 分段返回，最后发送 data: [DONE]：

TEXT

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1784736000,"model":"Glint-VL-Video-8B","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1784736000,"model":"Glint-VL-Video-8B","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"媒体分析结果…"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-xxxxxxxx","object":"chat.completion.chunk","created":1784736000,"model":"Glint-VL-Video-8B","choices":[{"index":0,"delta":{},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

错误响应

错误体使用 OpenAI 风格：

JSON

{
  "error": {
    "message": "错误描述",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "model",
    "code": "invalid_model"
  }
}

HTTP	`error.code`	触发条件
`401`	`invalid_api_key`	API Key 缺失或错误。
`400`	`model_required` / `invalid_model` / `unsupported_model`	`model` 缺失、格式错误或不是受支持模型。
`400`	`messages_required` / `invalid_request`	`messages` 缺失或结构错误。
`400`	`media_url_required` / `invalid_image_url` / `invalid_video_url`	首轮缺少媒体，或 URL / Data URL 非法。
`400`	`model_media_mismatch`	`Glint-VL-SE-8B` 收到了 `video_url`。
`400`	`invalid_conversation_id` / `follow_up_message_required`	`conversation_id` 格式错误或缺少追问。
`404`	`conversation_not_found`	会话不存在或不属于媒体分析会话。
`409`	`conversation_busy`	同一会话的上一轮仍在处理中。
`500`	`server_error`	服务端执行媒体分析失败。
`503`	`service_unavailable`	媒体分析服务暂时不可用。
`504`	`request_timeout`	同步等待超时。

注意事项

接口不接受 multipart 文件上传和本地文件路径；图片使用 image_url，视频使用 video_url。
图片支持 http/https URL 和 Base64 Data URL；视频只支持 http/https URL。
整个 JSON 请求体上限为 10 MB；Glint-VL-SE-8B 的远程图片下载上限为 20 MB。
Glint-VL-SE-8B 只允许 image_url；Glint-VL-Video-8B 允许 image_url 或 video_url。
messages[].role 支持 developer、system、user 和 assistant；媒体内容块只能出现在 user 消息中。
每条 user 消息最多包含一个 image_url 或 video_url；文本内容合计最长为 100,000 个字符。
使用 conversation_id 上传新媒体时，应把新媒体和本轮问题放在最后一条 user 消息中。
非流式正文位于 choices[0].message.content；流式正文位于 choices[0].delta.content。
服务端最长等待 12 分钟；流式请求在分析期间每 15 秒发送 SSE 心跳注释。
流式部署需要关闭反向代理响应缓冲；客户端中途断开不会取消后台分析。

SDK 示例

以下示例均使用 Glint-VL-Video-8B 分析视频。请先把 API Key 写入环境变量 GLINT_API_KEY：

PYTHON

import os

import requests

payload = {
    "model": "Glint-VL-Video-8B",
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video_url",
                "video_url": {"url": "https://example.com/video.mp4"},
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "总结视频中的主要事件和人物行为",
            },
        ],
    }],
    "stream": False,
}

response = requests.post(
    "https://maas.ve2s.ai/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['GLINT_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=720,
)
response.raise_for_status()

data = response.json()
print(data["choices"][0]["message"]["content"])
print("conversation_id:", data["conversation_id"])

常见问题

支持哪些模型和媒体类型？

Glint-VL-SE-8B 仅支持图片，Glint-VL-Video-8B 支持图片和视频。图片可使用 http/https URL 或 Base64 Data URL；视频必须使用 http/https URL。

接口需要 Token 吗？

需要。GET /v1/models 和 POST /v1/chat/completions 均使用 Authorization: Bearer <GLINT_API_KEY>。Key 由服务提供方分配。

如何查询可用模型？

调用 GET /v1/models。响应中的 data[].id 可直接用于媒体分析请求的 model 参数。

接口支持同步和流式响应吗？

支持。stream=false 返回完整 Chat Completion；stream=true 返回 SSE，内容位于 choices[0].delta.content，并以 data: [DONE] 结束。

可以直接上传文件或传本地路径吗？

不可以。接口不接受 multipart 文件或本地路径；图片使用 image_url，视频使用 video_url。