优化故事版生成

core/backend/apps/ai/video_digest.py

@@ -3,8 +3,9 @@
 链路:ffmpeg 抽帧(均匀采样) → 帧内联进多模态 messages → 走现有文本模型路由 → 纯文本分镜稿。
 
 两个「本来以为要新建、其实已经有」的前提:
-  1. **读图能力**:默认脚本模型(YunQi gemini-3.1-pro)本身是多模态的,OpenAI 兼容的
-     ``content: [{type:"text"},{type:"image_url"}]`` 直接透传即可,不需要新 provider、新模型、新 key。
+  1. **读图能力**:拆视频是多模态(帧图 + 文本)。默认语言模型现在可能是纯文本豆包,
+     **不能再用 get_default_model(TEXT)**。固定钉 Gemini 3.1 Pro 官转
+     (``gemini-3.1-pro-preview``,展示名带「官转」优先)。
   2. **ffmpeg**:第 5 阶段导出早就依赖它,已装进后端镜像(见 Dockerfile)。
 
 **没有音轨**:帧里读不到口播,只能读画面上的字幕。这是刻意取舍——接语音转写要另开火山 ASR 服务、
@@ -198,6 +199,59 @@ def validate_digest_text(text: str) -> str:
     return cleaned
 
 
+# 拆视频必须会看图。默认文本模型现在常是纯文本豆包,传帧图会直接失败。
+# 钉 Gemini 3.1 Pro;展示名带「官转」的优先(中转站官方 Gemini 通道)。
+DIGEST_VISION_MODEL_NAME = "gemini-3.1-pro-preview"
+
+
+def resolve_digest_model_config():
+    """视频提炼用的多模态文本模型:Gemini 3.1 Pro 官转。找不到不回落默认语言模型。"""
+    from apps.ai.models import ModelConfig
+
+    qs = (
+        ModelConfig.objects.select_related("provider")
+        .filter(
+            capability=ModelConfig.Capability.TEXT,
+            status=ModelConfig.Status.ACTIVE,
+            provider__status="active",
+        )
+    )
+
+    def _blob(model) -> str:
+        return " ".join(
+            filter(
+                None,
+                [
+                    model.name,
+                    model.display_name,
+                    getattr(model.provider, "name", ""),
+                    getattr(model.provider, "display_name", ""),
+                ],
+            )
+        )
+
+    ranked = []
+    for model in qs:
+        blob = _blob(model)
+        name_hit = "gemini-3.1" in model.name.lower() or "gemini-3.1" in (model.display_name or "").lower()
+        label_hit = "gemini 3.1" in (model.display_name or "").lower()
+        if not (name_hit or label_hit or model.name == DIGEST_VISION_MODEL_NAME):
+            continue
+        # 官转 > 精确模型名 > 其它 Gemini 3.1
+        score = 0
+        if "官转" in blob:
+            score += 100
+        if model.name == DIGEST_VISION_MODEL_NAME:
+            score += 20
+        if getattr(model.provider, "name", "") == "yunqi_gemini":
+            score += 5
+        ranked.append((score, model.created_at, model))
+    if not ranked:
+        return None
+    ranked.sort(key=lambda item: (-item[0], item[1]))
+    return ranked[0][2]
+
+
 # --------------------------------------------------------------------------- #
 # 入口:一次真实的计费调用
 # --------------------------------------------------------------------------- #
@@ -206,15 +260,15 @@ def digest_project_video(*, project, user, upload) -> dict:
     from django.db import transaction
     from django.utils import timezone
 
-    from apps.ai.models import AITask, ModelConfig
-    from apps.ai.services import create_ai_task, execute_routed_text_request, get_default_model
+    from apps.ai.models import AITask
+    from apps.ai.services import create_ai_task, execute_routed_text_request
     from apps.billing.services.ledger import charge_reserved_credit
 
     frames, duration = frames_from_upload(upload)
 
-    model_config = get_default_model(ModelConfig.Capability.TEXT)
+    model_config = resolve_digest_model_config()
     if model_config is None:
-        raise VideoDigestError("暂时没有可用的模型,请联系管理员")
+        raise VideoDigestError("视频提炼需要 Gemini 3.1 Pro(会看图),当前没有启用,请联系管理员")
 
     product = getattr(project, "product", None)
     messages = build_digest_messages(