Gemini API 视频分析接口文档
📌 接口地址
https://www.dmxapi.cn/v1beta/models/{model}:generateContent💻 Python 示例代码
python
"""
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视频分析脚本 - DMXAPI Gemini API 视频内容分析工具
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功能说明:
使用 DMXAPI Gemini API 对视频文件进行智能内容分析
支持将视频文件编码为 Base64 格式并发送给 AI 模型进行分析
作者: DMXAPI团队
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import base64
import json
import requests
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# 配置参数
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model = "gemini-2.5-flash" # AI 模型名称，支持视频分析
API_URL = f"https://www.dmxapi.cn/v1beta/models/{model}:generateContent"
API_KEY = "sk-*****************************************" # 请替换为您自己的 DMXAPI 密钥
VIDEO_PATH = "test/example.mp4" # 视频文件路径
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# 视频编码函数
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def encode_video_to_base64(video_path):
"""
将视频文件编码为 Base64 字符串
参数:
video_path (str): 视频文件的路径
返回:
str: Base64 编码的视频数据字符串，失败返回 None
说明:
Base64 编码是将二进制数据转换为 ASCII 字符串的编码方式，
这样可以通过 HTTP 请求安全地传输视频数据。
"""
try:
# 以二进制模式打开视频文件
with open(video_path, "rb") as video_file:
# 读取文件内容
video_bytes = video_file.read()
# 将字节数据编码为 Base64 字符串
base64_string = base64.b64encode(video_bytes).decode("utf-8")
return base64_string
except Exception as e:
# 捕获所有可能的异常（文件不存在、权限问题等）
print(f"❌ 视频编码错误: {e}")
return None
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# 视频分析主函数
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def analyze_video():
"""
发送视频分析请求到 Gemini API
执行流程:
1. 检查 API 密钥是否存在
2. 将视频文件编码为 Base64 格式
3. 构建 API 请求数据
4. 发送 POST 请求到 Gemini API
5. 解析并显示分析结果
"""
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# 步骤 1: 检查 DMXAPI 密钥
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if not API_KEY:
print("❌ 错误: 请设置 API 密钥")
return
# ----------------------------------------
# 步骤 2: 编码视频文件
# ----------------------------------------
print("📹 正在编码视频文件...")
video_data = encode_video_to_base64(VIDEO_PATH)
if not video_data:
print("❌ 视频编码失败，程序终止")
return
# ----------------------------------------
# 步骤 3: 构建 HTTP 请求
# ----------------------------------------
# 设置请求头
headers = {"Content-Type": "application/json"}
# 构建请求负载 (按照 DMXAPI Gemini API 格式要求)
payload = {
"contents": [{
"role": "user", # 角色: 用户
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "video/mp4", # 文件类型
"data": video_data # Base64 编码的视频数据
}
},
{
"text": "视频文件里都显示了哪些内容？" # 分析提示词
}
]
}]
}
# ----------------------------------------
# 步骤 4: 发送 API 请求
# ----------------------------------------
try:
print("🚀 正在发送请求到 Gemini API...")
# 发送 POST 请求
response = requests.post(
API_URL,
headers=headers,
params={"key": API_KEY},
json=payload
)
# 检查 HTTP 状态码
response.raise_for_status()
# ----------------------------------------
# 步骤 5: 解析响应结果
# ----------------------------------------
result = response.json()
# 提取并显示分析结果
if "candidates" in result and len(result["candidates"]) > 0:
candidate = result["candidates"][0]
if "content" in candidate and "parts" in candidate["content"]:
# 提取 AI 生成的文本内容
text_content = candidate["content"]["parts"][0].get("text", "")
# 显示分析结果
print("\n" + "=" * 50)
print("📊 视频分析结果")
print("=" * 50)
print(text_content)
# 显示 API 使用统计
print("\n" + "=" * 50)
print("📈 使用统计")
print("=" * 50)
if "usageMetadata" in result:
usage = result["usageMetadata"]
print(f"总 Token 数: {usage.get('totalTokenCount', 0)}")
print(f"提示 Token 数: {usage.get('promptTokenCount', 0)}")
print(f"回复 Token 数: {usage.get('candidatesTokenCount', 0)}")
else:
print("⚠️ 响应格式异常，无法提取文本内容")
else:
print("⚠️ 未获得有效的分析结果")
# 调试选项: 显示完整的 API 响应（可选）
# print("\n" + "=" * 50)
# print("🔍 完整响应")
# print("=" * 50)
# print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
except requests.exceptions.RequestException as e:
# 捕获所有 requests 相关的异常
print(f"\n❌ 请求失败: {e}")
# 显示详细的错误信息
if hasattr(e, 'response') and e.response:
print(f"状态码: {e.response.status_code}")
print(f"响应: {e.response.text}")
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# 程序入口
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if __name__ == "__main__":
"""
主程序入口
当脚本直接运行时执行视频分析
(防止模块被导入时自动执行)
"""
print("=" * 50)
print("🎬 Gemini 视频分析工具启动")
print("=" * 50 )
analyze_video()
print("=" * 50)
print("✅ 分析完成")
print("=" * 50 )✅ 返回示例
json
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🎬 Gemini 视频分析工具启动
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📹 正在编码视频文件...
🚀 正在发送请求到 Gemini API...
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📊 视频分析结果
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这段视频的开头显示了一只白色的鸟在黑暗的背景中飞翔。它很快变成了蓝色背景中的一只鸟，俯冲到蓝色背景中的水面上。这只鸟潜入水中，露出了水下正在迁徙的一大群鱼。随后，一群白色的鸟潜入水中，露出了另一大群鱼。在这之后，一群海豚在捕食 那些鱼。这又引发了一群鲨鱼吃鱼。最后，在视频的结尾，一条鲸鱼从水里跳出来。
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📈 使用统计
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总 Token 数: 13391
提示 Token 数: 13285
回复 Token 数: 106
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✅ 分析完成
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