Omni 实验媒体策略
了解实验分支的媒体预处理、推理与上传解耦，以及最小策略配置。
官方将本功能明确标为仅在 omni 实验分支可用，配置不承诺向后兼容。以下是该实验文档的机制说明，不能据此假定已安装的稳定版支持相同字段。
媒体策略在图片、音频、视频送入模型前执行：识别资源、匹配策略、生成暂存产物、按内容入库，最后附上降质说明投递。它用于控制体积、时长与上下文成本，不会让稀疏关键帧等同于看过完整视频。
最小图片策略
{
"omni": {
"enabled": true,
"processing": {
"fixedPolicies": {
"large-image": {
"mediaTypes": ["image"],
"when": [">", ["field", "resource.width"], 3000],
"toolName": "omni_downsample_image",
"arguments": {"maxDimension": 1568, "quality": 75}
}
}
}
}
}将其合并到项目或用户 settings.json。匹配宽度超过 3000px 的图像时，生成最大边 1568px、quality 75 的产物；这些数值是示例策略的选择，不能理解为全部媒体自动采用的阈值。
fixedPolicies 默认空，不运行可选预处理；最终媒体超出传输限制时仍有强制传输守卫。无效策略、未知键或不相容组合会在启动时报 OmniPolicyConfigError，不会悄悄忽略。
推理与上传分开配置
实验功能仍使用 DashScope 临时上传通道；推理可以使用 DashScope 兼容模式，也可以接独立部署的 OpenAI 兼容 Omni 模型。
{
"omni": {
"enabled": true,
"delivery": {
"upload": {
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"apiKeyEnv": "DASHSCOPE_API_KEY",
"model": "qwen3.5-omni-plus"
}
}
}
}这三个字段要同时设置，apiKeyEnv 保存环境变量名，实际变量需在启动前有值。该模型名和端点来自实验文档示例，实际可用性以提供商当前支持为准。
上传 endpoint、key、model 用于 getPolicy、文件上传与上传缓存；推理仍用模型配置里的 endpoint 和 key，两套凭据不交叉发送。三项都不设时，沿用当前推理配置上传，因此要求它本身是带静态 API key 的 DashScope 兼容配置。
先判断证据范围
每个有损结果附带媒体降质说明，文本替代附媒体转写说明，无法投递则以媒体省略占位。模型会收到渐进理解指引：只对已有证据下结论，必要时用开放的裁剪、转写或抽帧工具补证据。
官方电影案例展示了全文转写、稀疏帧和开头片段的组合，不构成任意影片都能零遗漏分析的保证。ASR 可能误识别，静态帧之间的动态信息需要再取片段验证；缓存命中也不能保证后续模型请求免费。