最近我在整理 AI 图片和 AI 视频生成的接入方案。我的目标不是做一个复杂框架，而是先把最小可用链路跑通：拿到 Key、配置 SDK、提交生成任务、拿到结果。

这篇记录一下我用 Genvis AI 做的一次接入测试。它的一个特点是 OpenAI SDK 兼容，中文控制台也比较顺手，国内开发者用微信/支付宝充值会方便一些。

GitHub 示例项目：

https://github.com/jimmyliu758-star/genvis-ai-sdk-examples

一、准备工作

需要准备：

• Node.js 环境
• 一个 API Key
• OpenAI SDK
• 一个能保存环境变量的本地项目

安装依赖：

npm install openai dotenv

环境变量示例：

GENVIS_API_KEY=你的_API_Key

二、初始化客户端

如果你之前用过 OpenAI SDK，这一步基本没有学习成本：

import "dotenv/config";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.GENVIS_API_KEY,
  baseURL: "https://genvis.xyz/v1",
});

我比较喜欢这种方式，因为业务代码不用跟某一个模型强绑定。前期验证模型时，改配置比改代码舒服很多。

三、图片生成场景

图片生成适合先做三个小测试：

• 产品图或商品展示图
• 文章封面图
• 应用内占位图或活动图

工程上建议把这些信息都记录下来：

• 使用的模型
• prompt
• 图片尺寸
• 生成耗时
• 失败原因

这样后面比较不同模型效果时，不会只靠肉眼记忆。

四、视频生成场景

视频生成要重点注意任务状态。不要把它当成普通同步接口。

推荐流程：

1. 提交视频生成任务。
2. 保存任务 ID。
3. 后端轮询任务状态。
4. 成功后保存视频地址。
5. 失败或超时时给用户明确提示。

如果要给真实用户使用，还需要加队列、额度和内容合规检查。

五、我这次测试下来的感受

比较适合的场景：

• 想快速做 AI 图片/视频 Demo。
• 项目已经在用 OpenAI SDK。
• 团队成员主要是中文用户。
• 希望用一个入口先验证多种模型。
• 不想一开始就处理太多海外支付和控制台问题。

不建议直接忽略的点：

• API Key 一定不要暴露在前端。
• 图片/视频生成要考虑失败率和超时。
• 生产环境要记录日志。
• 用户生成内容要加自己的规则限制。

六、示例项目

我把最小示例放到了 GitHub：

https://github.com/jimmyliu758-star/genvis-ai-sdk-examples

里面会继续补充图片生成、视频生成、错误处理和常见参数说明。感兴趣可以先 clone 下来跑一下，再按自己的业务场景改。