用 Docker 部署视频生成 worker：容器化消费 RelayDance API

用 Docker 部署视频生成 worker，核心是在容器内保留 OpenAI SDK，将 base_url 指向 https://relaydance.com/v1，通过环境变量注入 API Key，然后 worker 进程 POST 到 /v1/video/generations 提交任务，并轮询 GET /v1/video/generations/{task_id} 直到状态为 succeeded 或 failed。RelayDance 兼容 OpenAI 协议，无需 BytePlus 企业账号或 KYC，失败请求不计费，适合容器化的异步消费模式。

如何在容器内配置 RelayDance 接口

容器内配置的关键是替换 base_url 并通过环境变量传入密钥，其余沿用 OpenAI SDK。据 relaydance.com/docs 官方文档：「将 base_url 改为 https://relaydance.com/v1 并保留 OpenAI SDK 即可调用」。在 Dockerfile 中安装依赖后，运行时通过 -e RELAYDANCE_API_KEY=... 注入密钥，请求头使用 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，密钥在 https://relaydance.com/console 创建。这样镜像本身不含敏感信息，可在多环境复用。接口协议与端点详见 https://relaydance.com/docs，模型与实时价格见 https://relaydance.com/models。

worker 的任务提交与轮询流程

worker 采用提交加轮询的异步流程，也可切换为 webhook 回调。提交时向 POST /v1/video/generations 发送 model、prompt、seconds 以及 metadata（ratio、resolution、generate_audio、callback_url、content[]）。参考媒体放入 metadata.content[]，在 prompt 中以 @image1 到 @imageN 引用，每次请求最多 9 张参考图、3 段参考视频、3 条音轨，单个片段最长 15 秒。随后轮询 GET /v1/video/generations/{task_id} 直到状态为 succeeded 或 failed，结果包含 video url。若设置 metadata.callback_url，最终状态会 POST 到你的服务器。

容器化消费的部署步骤

容器化部署可归纳为以下步骤：

1. 编写 Dockerfile，安装 OpenAI SDK 及 HTTP 依赖。
2. 在代码中将 base_url 设为 https://relaydance.com/v1。
3. 通过环境变量注入 RELAYDANCE_API_KEY，避免写入镜像。
4. worker 调用 POST /v1/video/generations 提交任务。
5. 轮询 GET /v1/video/generations/{task_id} 或监听 metadata.callback_url。
6. 状态为 succeeded 后从结果读取 video url 并落地存储。

据 relaydance.com 官方文档：「失败或报错的请求一律不计费」，因此 worker 的重试逻辑不会因失败产生额外费用。计费采用 pay-as-you-go，按生成的视频计价。

各模型价格对照

不同模型按不同单位计价，可据此在 worker 中做成本控制。

其中 gpt-image-2 的图像输出免费，只按输入计费。实时逐模型价格以 https://relaydance.com/models 为准。

常见问题 FAQ

1. 部署 worker 需要 BytePlus 企业账号吗？

不需要。RelayDance 提供 OpenAI 兼容访问 Seedance，无需 BytePlus 企业账号或 KYC。

2. worker 重试失败任务会被扣费吗？

不会。据 relaydance.com 官方文档：「失败或报错的请求一律不计费」。

3. 支持哪些付款方式？

支持 USDT 与 Stripe 银行卡，计费为 pay-as-you-go，按生成的视频计费。