模特库标签分页与全能创作收口：藏长视频、选择器分页

角色库导入打标签并支持筛选；模特库与全能创作角色/商品选择改为每页 20 条分页。临时限制成片 ≤60 秒，过滤对话里的超长时长选项，并收拢本地全能创作与后台用户相关修复。

core/backend/apps/ai/providers/volcano.py

@@ -107,7 +107,13 @@ class VolcanoArkProvider:
             stream=True,
             timeout=timeout,
         ) as response:
-            response.raise_for_status()
+            if response.status_code >= 400:
+                # 光有状态码定位不了问题:ARK 的参数校验原因只在响应体里(例如某个
+                # 字段不被该模型支持)。带上正文再抛,否则每次都只能靠猜。
+                detail = (response.text or "").strip()[:600]
+                raise requests.HTTPError(
+                    f"{response.status_code} from {endpoint}: {detail}", response=response
+                )
             # SSE 响应常不带 charset,requests 会按 latin-1 解码 → 中文乱码。强制 UTF-8。
             response.encoding = "utf-8"
             for raw in response.iter_lines(decode_unicode=True):
@@ -123,6 +129,11 @@ class VolcanoArkProvider:
                 choices = chunk.get("choices") or []
                 if not choices:
                     continue
+                # finish_reason=length 说明输出撞到 max_tokens 被截断。调用方必须能区分
+                # 「模型没写」和「写了但被砍掉」,否则坏 JSON 只会被当成模型偷懒反复重试。
+                finish = choices[0].get("finish_reason")
+                if finish:
+                    yield {"type": "finish", "reason": str(finish)}
                 delta = choices[0].get("delta") or {}
                 # 推理模型(豆包 seed-pro / 部分中转 o系/gemini)思考阶段只发 reasoning_content,
                 # 不发 content。必须单独转发,否则整个思考期(可达几十秒~分钟)前端零输出 = 假死。
@@ -226,7 +237,14 @@ class VolcanoArkProvider:
             "generate_audio": generate_audio,
         }
         if seed is not None and seed != -1:
-            body["seed"] = seed
+            # Seedance 2.5 r2v 硬上限是 int32 正数(2147483647)。文档写 2^32-1，但 r2v 实际更严；
+            # 超一点整条 InvalidParameter。这里兜住所有上游构造路径。
+            try:
+                clamped = int(seed) & 2147483647
+            except (TypeError, ValueError):
+                clamped = None
+            if clamped:
+                body["seed"] = clamped
         if search_mode == "smart":
             body["tools"] = [{"type": "web_search"}]
         response = requests.post(