API-integration

Video Caption API för QA-säker automatisering av undertexter i hög volym

Automatisera bildtextgenerering med explicita jobbtillstånd, språkkontroller och produktionssäkra retries för team som levererar stora volymer kortformat.

Problem

I stor skala fallerar undertextsoperationer ofta på QA och konsekvens: manuella tidkontroller, språkmissmatch och upprepade revideringar blir en dold flaskhals i produktionen.

Resultat med Ssemble

Ssemble möjliggör deterministisk bildtextsbearbetning med tydliga kontrakt för status/fel så att teknikteam kan automatisera rutinmässig QA och eskalera endast verkliga gränsfall.

Grunder för implementation

Bas-URL: https://aiclipping.ssemble.com/api/v1

Integrationsarkitektur (ingest → bearbeta → poll/webhook → publicera)

1) Ingest

Lagra käll-URL/fil-URL plus bildtextskonfigurationsfält (language, captionLanguage, templateId, preferredLength).

2) Bearbeta

Anropa POST /shorts/create med bildtextsparametrar och spara requestId + correlation id.

3) Poll / Webhook

Kontrollera GET /shorts/:id/status (eller list-endpoint) i kontrollerad takt tills terminalt tillstånd.

4) Publicera

Hämta färdiga resurser, kör automatiserade QA-kontroller av undertexter och lämna över till publiceringskön.

Exempel på endpoints

POST /shorts/create— Skapa textad short med språk-/mallalternativ
GET /shorts/:id/status— Spåra bearbetningssteg och failureReason
GET /shorts— Batchövervaka jobb utan overhead per anrop och jobb

Vägledning för autentisering

Använd endast server-side X-API-Key. Håll separata nycklar för staging och produktion för att minska rotationsrisk och miljökoppling.

Rate limits och retries

Undvik täta pollingloopar. Använd batch-statuskontroller, cacha stabila resultat och vid 429 följ reset/retryAfter före backoff-retries.

Exempel på request

POST /shorts/create
{
  "url": "https://www.youtube.com/watch?v=abc123",
  "start": 0,
  "end": 540,
  "language": "en",
  "captionLanguage": "en",
  "templateId": "660b8531aedb346bbe26eb43",
  "preferredLength": "under60sec",
  "layout": "auto"
}

Exempel på response

200 OK
{
  "data": {
    "requestId": "665a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e",
    "status": "processing",
    "creditsUsed": 1,
    "estimatedCompletionTime": "2026-03-10T06:05:00.000Z"
  }
}

Exempel på felscenario

400 Bad Request
{
  "error": {
    "code": "invalid_request",
    "message": "Invalid captionLanguage code",
    "details": { "captionLanguage": "xx" }
  }
}

Versionshantering

Fäst endpoint-versioner och validera request-scheman i CI för att fånga integrationsdrift före produktionsrelease.

Support

För misslyckade jobb, behåll hash av request-payload + requestId + error.details så att team kan skilja dåliga inputs från pipeline-incidenter.

Snabbstart

Skapa SSEMBLE_API_KEY i dashboarden och lagra i backend-runtime.
Skicka en minimal POST /shorts/create-payload med källa + tidsangivelse + språk.
Polla GET /shorts/:id/status var 10:e sekund tills completed/failed/cancelled.
Hämta output från GET /shorts/:id och kör QA-assertioner för undertexter.
Lägg till begränsade retries för tillfälliga 429/5xx och dirigera uttömda jobb till DLQ.

Börja med dokumentation för bildtexts-endpoint

Starta integration

1) Autentiseringskonfiguration

Säker nyckelhantering och autentiseringsfel

2) Create-endpoint

Fält i request-body och validering

3) Felkoder

Taxonomi för retry-bara och terminala fel

4) Exempel

Integrationssnuttar för cURL/JavaScript/Python

Arbetsflöde i 3 steg

Fånga källmedia och bildtextsinställningar (språk/mall/önskad längd) i din kömodell.
Skicka create-requests, övervaka statusövergångar och dirigera terminala tillstånd automatiskt.
Publicera färdig output efter automatiserade kontroller av undertexters läsbarhet och policy.

Varför team väljer Ssemble

Utformat för team där undertextskonsekvens påverkar varumärkeskvalitet och tittarretention.
Stöder tillståndsdriven QA-dirigering istället för manuell inkorgssortering.
Skalar över flera varumärken genom att externalisera stil-/språkpolicy i ditt integrationslager.

Nästa steg

Öppna snabbstart för caption API Se prissättning Utvecklardokumentation

Vanliga frågor

Vad orsakar oftast fel i bildtextspipelinen?

Vanliga orsaker är ogiltiga tidsfönster, otillgängliga käll-URL:er och ogiltiga språk-/mallvärden. Validera dessa innan du köar.

Ska vi polla varje jobb individuellt i stor skala?

Endast vid låg volym. Vid högre volym minskar aggregerad statusövervakning API-belastningen och förbättrar tillförlitligheten.

Hur gör vi retries säkra?

Gör endast retry på tillfälliga tillstånd (429/5xx/timeouts) och använd request-fingeravtryck för att förhindra dubbelbearbetning.

Är slutförandetider fasta?

Nej. Slutförande kan variera med källans längd, köförhållanden och alternativ. Behandla ETA som vägledande.

Kan vi framtvinga undertextsstilar per klient?

Ja. Håll stil-/mallmappningar i ditt konfigurationslager och injicera per tenant vid skapandet av requesten.

Vilka produktionslarm är viktigast?

Övervaka felfrekvens per error code, köålder och antal fastnade bearbetningar för att upptäcka incidenter tidigt.