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CI / ai-gates (push) Successful in 33s
按用户拍板的四点定型 Java↔Python 的 JSON 契约。 **① 字段命名 snake_case**（与对客户端的 camelCase 契约不同，有意为之）：本服务是 Python，snake_case 使 JSON 与领域 dataclass 字段逐一对应、无需转换层；Java 侧只需 在这一个 Feign 客户端上配置命名策略。用 camelCase 反而要在两端都加转换。 **② 两类失败分开**，判别字段是 `error.kind` 而非 HTTP 状态码： - `service`（Java↔Python）：unauthenticated / invalid_request / task_not_found / provider_unavailable / internal_error。属我方 bug 或配置问题。 - `provider`（Python↔服务商）：非 2xx + 完整分类（retry / user_facing / provider_code / message），字段与 Failure 一致，故 Java 侧可复用同一段处置 逻辑，不必为「提交时被限流」和「任务失败于限流」写两套分支。 - **任务失败是第三类，走 200 + state=failed + failure**：查询一个失败的任务， HTTP 调用本身是成功的。做成非 2xx 会让「查不到任务」与「任务失败了」难以区分。 **③ 像素对照表已实现**——此处需更正一个理解：该表**不需要查询任何东西、也不依赖 存储方案**。它是纯静态数据（官方文档「不同宽高比对应的宽高像素值」一节），厂商 查询响应已返回 ratio 与 resolution，查表即可，无需下载产物或解码。故 widthPx/heightPx 在 AI 视频产物上可零成本填真值（ADR-023 §11）。 实现上一个关键观察：**2.5 与 2.0 的 24 格里只有两格不同**（480p 的 16:9 与 9:16），其余完全一致。故写成「共享表 + 两格覆盖」，而非抄两份 24 行——后者每次 改动要改两处，迟早只改一处。另 4k 六格仅 2.0 有。 查不到时返回 None 而不猜（ratio=adaptive、未知模型族、该模型不支持的组合三种 情形）：一个错的尺寸会让客户端按错误比例渲染，且看不出是错的。 连带给 SeedanceTask 补解析响应里的 model 字段——同一适配器实例可能同时处理两个 模型族的任务，按响应里的实际模型定族才对。 **④ 路径参数用服务商任务 ID**，并在契约里写明原因：本服务不持有状态，唯一能用来 问服务商的就是这个 ID；用 job_id 就得存一份映射，「无状态」不再成立，且会多出 一个「Java 有 ID 但查不到任何东西」的中间态。你指出的那点完全对——submit 会阻塞 一次到服务商的短往返才能拿到 ID，但服务商的提交接口本身是异步的（只入队即返回）， 所以这一跳很快。契约里也如实登记了那个**无法消除的窗口**：该调用超时时 Java 拿 不到 ID 而服务商可能已创建任务，无幂等键可用，只能由 max_attempts 兜住。 测试 123 → 127：旧的「像素刻意留空」断言已作废，换成断言真实换算，并覆盖两族 差异的那两格、4k 仅 2.0、adaptive 与未知模型族的留空回退。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
86 lines
3.6 KiB
Python
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3.6 KiB
Python
"""`resolution` × `ratio` → 像素宽高的对照表。
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**这是纯静态数据，不需要查询任何东西、也不依赖存储方案。** 厂商的查询接口会返回
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`ratio` 与 `resolution`（但不返回像素值），查本表即可换算——无需下载产物、无需
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探测文件。数值逐格取自官方文档「不同宽高比对应的宽高像素值」一节。
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有了它，`widthPx`/`heightPx` 在 AI 视频产物上就能填真实值，而不必等到把文件
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下载下来解码——这也正是 ADR-023 §11 所说「AI 输出路径不需要解码」的落地方式。
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**实现上的一个关键观察**：Seedance 2.5 与 2.0 系列的 24 格里**只有两格不同**
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（480p 的 `16:9` 与 `9:16`），其余完全一致。故实现为「共享表 + 两格覆盖」，
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而不是抄两份 24 行——后者每次改动都要改两处，迟早只改一处。
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"""
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from __future__ import annotations
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from .capabilities import SEEDANCE_2_0, SEEDANCE_2_5, ModelLimits
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#: (resolution, ratio) → (width, height)。两个模型族共用的 22 格。
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_SHARED: dict[tuple[str, str], tuple[int, int]] = {
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("480p", "4:3"): (752, 560),
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("480p", "1:1"): (640, 640),
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("480p", "3:4"): (560, 752),
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("480p", "21:9"): (992, 432),
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("720p", "16:9"): (1280, 720),
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("720p", "4:3"): (1112, 834),
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("720p", "1:1"): (960, 960),
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("720p", "3:4"): (834, 1112),
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("720p", "9:16"): (720, 1280),
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("720p", "21:9"): (1470, 630),
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("1080p", "16:9"): (1920, 1080),
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("1080p", "4:3"): (1664, 1248),
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("1080p", "1:1"): (1440, 1440),
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("1080p", "3:4"): (1248, 1664),
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("1080p", "9:16"): (1080, 1920),
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("1080p", "21:9"): (2206, 946),
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}
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#: 2.5 与 2.0 系列**唯一**不同的两格：480p 的 16:9 与 9:16。
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_OVERRIDES_2_5: dict[tuple[str, str], tuple[int, int]] = {
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("480p", "16:9"): (854, 480),
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("480p", "9:16"): (480, 854),
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}
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_OVERRIDES_2_0: dict[tuple[str, str], tuple[int, int]] = {
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("480p", "16:9"): (864, 496),
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("480p", "9:16"): (496, 864),
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# 4k 仅 2.0 系列支持。
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("4k", "16:9"): (3840, 2160),
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("4k", "4:3"): (3326, 2494),
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("4k", "1:1"): (2880, 2880),
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("4k", "3:4"): (2494, 3326),
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("4k", "9:16"): (2160, 3840),
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("4k", "21:9"): (4398, 1886),
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}
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_BY_FAMILY: dict[int, dict[tuple[str, str], tuple[int, int]]] = {
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id(SEEDANCE_2_5): {**_SHARED, **_OVERRIDES_2_5},
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id(SEEDANCE_2_0): {**_SHARED, **_OVERRIDES_2_0},
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}
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def pixels_for(
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limits: ModelLimits | None, resolution: str | None, ratio: str | None
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) -> tuple[int | None, int | None]:
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"""查像素宽高；查不到返回 `(None, None)`。
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查不到的三种情形都**返回 None 而不猜**——一个错的尺寸比留空更糟，它会让
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客户端按错误的比例渲染，而且看不出是错的：
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1. **`ratio` 为 `adaptive`**：厂商在图生视频时自动适配首帧图片的比例。查询
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响应是否把它解析成具体比例、抑或原样返回 `adaptive`，文档未明确说明；
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原样返回时本表无从查起。
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2. **未知模型族**：能力表放行了未知模型（见 `capabilities.py`），但像素值
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无法凭空推断。
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3. **该模型不支持的组合**：如 2.5 的 4k——本不该发生（提交前已预校验），
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出现即说明厂商行为与文档不符，留空并让上层看到缺值。
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"""
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if limits is None or not resolution or not ratio:
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return (None, None)
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table = _BY_FAMILY.get(id(limits))
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if table is None:
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return (None, None)
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found = table.get((resolution, ratio))
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return found if found else (None, None)
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