Veo 3.1 API国内调用完全指南：稳定便宜的接入方案

Veo 3.1 API概述

Veo 3.1是Google DeepMind在2025年10月15日发布的最新AI视频生成模型，通过Gemini API提供开发者访问。

核心功能

文本生成视频：输入文本描述，生成最长60秒的高质量视频，分辨率支持720p和1080p。

图像生成视频：上传图片作为起始帧，AI根据描述生成后续视频内容。适合产品展示、动画制作等场景。

参考图像引导：最多上传3张参考图像，确保生成的视频中角色、物体或场景保持一致性。这对于系列视频制作非常有价值。

原生音频生成：Veo 3.1相比Veo 3的最大提升，自动生成与视频内容匹配的音效和背景音，包括对话、环境音、音乐等。

视频扩展：对已生成的视频进行延长，可以将8秒视频扩展到60秒甚至更长。

Veo 3.1的应用场景

短视频内容创作：为抖音、快手、YouTube Shorts等平台批量生成短视频内容。输入脚本文案，自动生成带音效的视频，大幅提升内容生产效率。

广告与营销：快速生成产品演示视频、品牌宣传片。通过参考图像功能，可以使用真实产品图片生成动态展示视频。

教育与培训：将文字教材转化为视频课程。例如输入"展示Python列表排序的过程"，Veo 3.1可以生成可视化动画。

游戏与动画：为独立游戏开发者提供快速原型工具，生成角色动作、场景转换等素材。

电商展示：将静态产品图转化为360度展示视频，提升商品详情页的吸引力。

与竞品的对比

Veo 3.1在时长、音频质量和价格方面都有明显优势，是当前最具性价比的AI视频生成方案。

技术规格对比

访问方式

官方提供多种访问渠道：

Gemini API：适合开发者集成到应用中，需要API Key

Vertex AI：适合企业用户，提供更强的治理、IAM和统一计费

Google AI Studio：网页界面，适合测试和快速原型

Flow工具：创意工具，面向非技术用户

但对于国内开发者，这些官方渠道都面临访问问题。

国内调用的3大挑战

国内开发者在使用Veo 3.1 API时，面临三个核心挑战：

挑战1：Google Cloud服务被墙

Google Cloud和Gemini API在中国大陆无法直接访问。开发者需要科学上网才能：

• 访问Google AI Studio获取API Key
• 调用Gemini API端点（generativelanguage.googleapis.com）
• 查看官方文档和社区支持

但科学上网带来新的问题：

• 延迟高：通过VPN访问Google Cloud，延迟通常200-500ms，严重影响用户体验
• 不稳定：VPN连接随时可能中断，导致API调用失败
• 合规风险：企业使用科学上网存在合规问题

被墙的具体表现

当你尝试从国内直接访问Gemini API时，会遇到以下错误：

DNS解析失败：

Error: getaddrinfo ENOTFOUND generativelanguage.googleapis.com

这是因为Google域名在中国DNS系统中无法正确解析。

连接超时： 即使通过修改hosts文件获得IP地址，TCP连接也会超时：

Error: connect ETIMEDOUT

这是网络层面的封锁，数据包无法到达Google服务器。

SNI阻断： 部分地区即使使用加密代理，也会因为SNI（Server Name Indication）特征被识别并阻断。

这些技术限制意味着，没有稳定的科学上网方案，根本无法使用官方Gemini API。而即使有VPN，高延迟和不稳定性也让生产环境应用无法接受。

延迟对比：直接访问Google Cloud平均延迟200-500ms，而国内CDN优化的API服务延迟可降至20-50ms，提升10倍。

挑战2：官方价格较高

根据Google官方定价，Veo 3.1的价格与Veo 3相同：

标准定价：$0.75/秒视频输出（包含音频）

成本计算：

• 10秒视频：$7.5
• 30秒视频：$22.5
• 60秒视频：$45

对于需要批量生成视频的场景（如短视频平台、广告制作），这个成本会快速累积。一个日均生成100个30秒视频的应用，月成本高达$67,500（约￥486,000）。

成本累积的真实案例

案例：短视频自动化平台

某内容创作平台使用Veo 3.1 API自动生成短视频：

• 日均生成量：500个视频
• 平均时长：15秒
• 官方定价：$0.75/秒 × 15秒 = $11.25/个
• 日成本：$5,625
• 月成本（30天）：$168,750（约￥1,215,000）

这对于创业公司是不可承受的成本。即使使用第三方平台$0.40/秒的价格，月成本仍需$90,000（约￥648,000）。

案例：电商产品视频生成

某跨境电商使用Veo 3.1为产品生成展示视频：

• 商品数量：2000个SKU
• 每个商品1个10秒视频
• 官方成本：2000 × 10秒 × $0.75 = $15,000（一次性）
• 如果每月更新20%商品：月成本$3,000

虽然一次性成本可接受，但持续的月度更新成本也不低。

这些案例说明：对于企业应用，选择价格更优的API方案是必然需求。

挑战3：第三方平台稳定性不保证

虽然市场上有CometAPI、KIE AI等第三方平台提供Veo 3.1访问，价格也更便宜（$0.40/秒），但存在问题：

不确定性：这些平台不是Google官方授权，可能随时停止服务（类似WildCard虚拟卡的停运）

稳定性风险：作为中转服务，如果平台自身服务器故障或被Google限制，开发者的应用会直接受影响

技术支持不足：出现问题时，很难获得及时的中文技术支持

对于生产环境应用，这种不确定性是无法接受的。

4种访问方案完整对比

让我们客观对比国内开发者可用的所有Veo 3.1 API访问方案：

对比结论：对于国内开发者，核心需求是"能访问"、"够稳定"、"价格合理"。官方虽然最稳定但被墙且贵，第三方平台虽然便宜但仍需科学上网。专业的国内API中转服务成为最优选择。

方案1：官方Gemini API（稳定但难访问）

优势：

• Google官方服务，稳定性最高
• 功能完整，第一时间支持新特性
• 文档齐全，社区活跃

劣势：

• 中国大陆无法直接访问，必须科学上网
• 价格$0.75/秒，行业中偏贵
• 需要Google Cloud账户和国际信用卡

适用场景：已有稳定科学上网方案的个人开发者，对成本不敏感。

方案2：第三方API平台（便宜但不稳定）

典型平台：CometAPI、KIE AI等

优势：

• 价格便宜（$0.40/秒，节省47%）
• 统一接口访问多个AI模型
• 简化认证流程

劣势：

• 仍需科学上网（部分平台）
• 非Google官方授权，服务稳定性不保证
• 出现问题时技术支持有限

适用场景：预算紧张、可接受一定风险的个人项目。

方案3：laozhang.ai（推荐：国内生产环境）⭐

对于需要在生产环境稳定调用Veo 3.1 API的国内开发者，laozhang.ai提供专业的API中转服务。

核心优势：

国内直连访问：无需科学上网，国内服务器直接调用，延迟降至20ms（vs Google Cloud的200-500ms）。

99.9% SLA保障：多节点智能路由架构，单节点故障自动切换，确保API高可用性。

价格优势：相比Google官方$0.75/秒有明显优惠（具体价格可咨询获取），适合批量调用场景。

支付便利：支持支付宝/微信支付，无需国际信用卡，财务流程简化。

中文技术支持：专业技术团队提供中文支持，问题响应时间<24小时。

API兼容：完全兼容Gemini API标准，无需修改现有代码，只需更换endpoint和API Key。

适用场景：

• 生产环境应用（短视频平台、广告生成、内容创作工具）
• 对稳定性和延迟有严格要求的项目
• 需要批量调用降低成本的企业

技术架构：

用户应用
   ↓
laozhang.ai智能路由层（国内）
   ↓ (优化链路)
Google Gemini API（海外）
   ↓
Veo 3.1模型

通过在国内部署智能路由节点，laozhang.ai实现了：

• 请求就近处理，降低延迟
• 多节点容错，提升可用性
• 流量优化，降低带宽成本

方案4：Replicate等平台（国际化方案）

Replicate：提供Veo 3.1模型托管，按使用量计费

优势：

• 支持多种AI模型，统一账户管理
• 按秒计费，成本可控

劣势：

• 需要科学上网
• 延迟较高
• 价格浮动，不够透明

适用场景：国际化应用，用户主要在海外。

方案选择决策树

根据你的具体情况快速选择：

问题1：你的应用是否需要生产级稳定性？

• 是（企业应用、SaaS服务） → 优先选择有SLA保障的方案
• 否（个人项目、原型测试） → 可接受第三方平台

问题2：你是否有稳定的科学上网方案？

• 有（企业专线VPN） → 可考虑官方或Replicate
• 无 → 必须选择国内可直连的方案

问题3：你的预算有多紧张？

• 充足（不在意10-20%价格差异） → 官方Gemini API
• 紧张（需要节省成本） → 寻找有价格优势的方案

问题4：你需要中文技术支持吗？

• 需要 → 选择提供中文服务的平台
• 不需要 → 英文文档和社区即可

基于这些问题，国内开发者的典型选择路径：

• 生产环境 + 无VPN + 需要稳定 → 专业API中转服务
• 个人项目 + 有VPN + 接受风险 → 第三方平台
• 国际团队 + 预算充足 + 不在国内部署 → 官方Gemini API

laozhang.ai技术方案详解

多节点智能路由架构

laozhang.ai采用分布式多节点架构，确保Veo 3.1 API调用的高可用性：

节点部署：

• 国内边缘节点：北京、上海、深圳（负责接收用户请求）
• 海外中转节点：香港、新加坡、美国西海岸（负责连接Google API）
• 智能路由层：根据节点健康状态和负载自动选择最优路径

容错机制：

• 健康检查：每30秒检测节点状态
• 自动故障转移：节点故障时5秒内切换到备用节点
• 请求重试：失败请求自动重试最多3次
• 熔断保护：连续失败超过阈值时暂停该节点

性能优势数据

性能提升：通过laozhang.ai调用Veo 3.1 API，相比直接访问Google Cloud，延迟降低90%（200ms → 20ms），可用性提升至99.9% SLA保障，适合生产环境高并发场景。

接入示例代码

以下是使用laozhang.ai调用Veo 3.1 API的Python示例：

hljs python
import requests
import json

# laozhang.ai API配置
API_KEY = "your_laozhang_api_key"
ENDPOINT = "https://api.laozhang.ai/v1/veo"

def generate_video(prompt, duration=10):
    """
    生成视频

    Args:
        prompt: 视频描述文本
        duration: 视频时长（秒），最大60

    Returns:
        视频URL或错误信息
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "model": "veo-3.1",
        "prompt": prompt,
        "duration": duration,
        "resolution": "1080p",
        "enable_audio": True
    }

    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return result["video_url"]
    else:
        return f"Error: {response.status_code} - {response.text}"

# 使用示例
video_url = generate_video(
    prompt="一只猫在花园里追逐蝴蝶，阳光明媚，慢动作拍摄",
    duration=15
)
print(f"生成视频: {video_url}")

参数配置详解

resolution（分辨率）：

• 720p：标准清晰度，成本较低
• 1080p：高清，推荐用于最终输出

duration（时长）：

• 最小：5秒
• 最大：60秒
• 扩展模式：可超过60秒

enable_audio（音频）：

• true：生成原生音频（推荐）
• false：仅视频（成本略低）

reference_images（参考图像）：

• 最多3张图片URL
• 用于保持角色/物体一致性

技术接入指南

步骤1：获取API Key

访问laozhang.ai注册账户：

1. 使用邮箱或手机号注册
2. 完成实名认证（可选，企业用户需要）
3. 在控制台创建API Key
4. 充值账户（支持支付宝/微信）

步骤2：测试基础调用

使用以下代码测试API连通性：

hljs python
import requests

url = "https://api.laozhang.ai/v1/veo"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "veo-3.1",
    "prompt": "测试视频：一朵红色玫瑰缓缓绽放",
    "duration": 5
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

预期响应：

hljs json
{
  "id": "gen_abc123",
  "status": "processing",
  "video_url": null,
  "estimated_time": 180
}

步骤3：轮询获取结果

视频生成通常需要2-5分钟，通过Job ID轮询状态：

hljs python
import time

def wait_for_video(job_id, timeout=300):
    """轮询视频生成状态"""
    start_time = time.time()

    while time.time() - start_time < timeout:
        response = requests.get(
            f"https://api.laozhang.ai/v1/veo/jobs/{job_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
        )

        result = response.json()

        if result["status"] == "completed":
            return result["video_url"]
        elif result["status"] == "failed":
            raise Exception(f"生成失败: {result['error']}")

        time.sleep(10)  # 每10秒查询一次

    raise Exception("超时：视频生成时间超过5分钟")

步骤4：高级功能使用

参考图像示例：

使用参考图像可以确保系列视频中角色或物体的一致性。这对于品牌视频制作特别有价值：

hljs python
data = {
    "model": "veo-3.1",
    "prompt": "这个角色在森林中漫步，阳光透过树叶洒下",
    "duration": 15,
    "reference_images": [
        "https://example.com/character_front.jpg",   # 正面形象
        "https://example.com/character_side.jpg",    # 侧面形象
        "https://example.com/character_back.jpg"     # 背面形象
    ],
    "resolution": "1080p",
    "enable_audio": True
}

关键要点：

• 参考图像应该从不同角度展示同一角色/物体
• 图片格式支持：JPG、PNG、WEBP
• 单张图片大小限制：10MB
• 总共最多3张

视频扩展示例：

视频扩展功能可以在已生成视频基础上延长时长，比重新生成更高效：

hljs python
data = {
    "model": "veo-3.1",
    "mode": "extend",
    "source_video_url": "https://example.com/original_8s_video.mp4",
    "extend_duration": 22,  # 扩展22秒，总计30秒
    "prompt": "继续之前的动作，镜头缓缓拉远，展示整个场景",
    "maintain_consistency": True  # 保持前后风格一致
}

扩展策略：

• 8秒基础视频 + 扩展22秒 = 30秒总长
• 成本：8秒生成 + 22秒扩展，通常比直接生成30秒便宜10-15%
• 质量：扩展部分与原视频风格一致，无明显断层

步骤5：高级参数调优

aspect_ratio（画面比例）：

hljs python
{
    "aspect_ratio": "16:9",  # 横屏，适合YouTube
    # 或 "9:16"  # 竖屏，适合抖音/快手
    # 或 "1:1"   # 方形，适合Instagram
}

frame_rate（帧率）：

hljs python
{
    "frame_rate": 24,  # 电影感
    # 或 30  # 流畅自然
    # 或 60  # 超流畅（成本更高）
}

style_preset（风格预设）：

hljs python
{
    "style_preset": "cinematic",  # 电影感
    # 或 "realistic"  # 写实
    # 或 "anime"      # 动画风
    # 或 "documentary"  # 纪录片
}

错误处理最佳实践

hljs python
def robust_generate(prompt, max_retries=3):
    """带重试机制的视频生成"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data, timeout=30)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                # 速率限制，等待后重试
                time.sleep(60)
                continue
            elif response.status_code >= 500:
                # 服务器错误，重试
                time.sleep(10)
                continue
            else:
                # 客户端错误，不重试
                raise Exception(f"API错误: {response.status_code}")

        except requests.Timeout:
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(5)
                continue
            raise

    raise Exception(f"重试{max_retries}次后仍失败")

成本优化策略

视频时长优化

Veo 3.1按秒计费，合理控制视频时长可以显著降低成本：

优化建议：

• 如果视频用于社交媒体（抖音、快手），10-15秒是最佳时长
• 避免生成60秒视频后再剪辑，直接生成目标时长
• 使用视频扩展功能比重新生成更划算

分辨率选择策略

720p vs 1080p的成本差异：

720p：适合移动端观看，文件更小，生成更快 1080p：适合桌面端和高质量输出，成本可能高20-30%

建议：根据最终展示平台选择。如果80%用户在手机观看，720p完全够用。

批量生成优化

如果需要大量生成视频：

策略1：批量提交

• 一次提交10-50个生成任务
• 并行处理，缩短总时间
• 专业API服务通常支持批量提交，单次可提交最多50-100个任务

策略2：使用缓存

• 对于相似prompt，缓存已生成的视频
• 避免重复生成相同内容
• 预计可节省30-50%成本

策略3：错误重试控制

• 设置合理的重试次数（推荐3次）
• 避免无限重试导致成本失控
• 记录失败原因，优化prompt

Prompt优化降低成本

精简的prompt可以提升生成成功率，减少失败重试：

低效prompt示例：

生成一个视频，内容是一个人在城市街道上走路，背景是高楼大厦，天气晴朗，有很多车辆和行人，镜头从远处推进，最后特写人物表情，要有电影感的配乐...（200字）

优化后prompt：

城市街道，上班族快步行走，镜头从全景推至特写，白天，繁忙氛围

效果：

• 字数减少75%（200字 → 50字）
• 生成成功率提升（AI更容易理解简洁指令）
• 生成时间缩短10-15%

Prompt优化原则：

1. 简洁明确：每个元素用1-3个词描述
2. 视觉优先：重点描述画面，音频AI会自动匹配
3. 避免抽象概念："希望、梦想、感动"等难以视觉化
4. 使用电影术语："特写、全景、推镜、摇镜"等专业词汇

批量生成的并发控制

对于需要批量生成的场景，合理的并发控制可以平衡速度和成本：

hljs python
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def batch_generate(prompts, max_concurrent=10):
    """
    批量生成视频，控制并发数

    Args:
        prompts: 提示词列表
        max_concurrent: 最大并发数
    """
    semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

    async def generate_with_limit(prompt):
        async with semaphore:
            return await generate_video_async(prompt)

    tasks = [generate_with_limit(p) for p in prompts]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

    return results

# 使用示例：批量生成100个视频，并发数10
prompts = [f"场景{i}的视频描述" for i in range(100)]
videos = asyncio.run(batch_generate(prompts, max_concurrent=10))

并发数建议：

• 个人账户：5-10并发
• 企业账户：20-50并发
• 定制方案：可协商100+并发

过高的并发可能触发速率限制，过低则影响批量生成效率。

质量与成本的平衡

不同应用场景对视频质量的要求不同，可以通过降低质量参数来节省成本：

优化技巧：

• 移动端为主 → 720p够用
• 不需要慢动作 → 24fps或30fps
• 控制时长在15秒以内 → 大多数场景足够

通过这些优化，相同应用可以将成本降低40-60%。

成本优化：通过合理的时长控制、分辨率选择和批量优化，可将Veo 3.1 API的使用成本降低40-60%。对于月均生成10,000个10秒视频的应用，优化后可从$75,000降至$30,000-45,000。

常见问题解答

Q1：生成失败如何处理？

常见失败原因和解决方案：

Prompt违反内容政策：

• 错误信息："Content policy violation"
• 解决：检查prompt是否包含暴力、色情、政治敏感内容
• 建议：使用更中性的描述

参考图像格式不支持：

• 错误信息："Invalid image format"
• 解决：确保图片是JPG/PNG/WEBP格式
• 建议：图片大小控制在5MB以内，10MB为上限

账户余额不足：

• 错误信息："Insufficient credits"
• 解决：充值账户或升级到按需计费
• 建议：设置余额预警阈值

服务器临时过载：

• 错误信息："Server overloaded, please retry"
• 解决：等待5-10分钟后重试
• 建议：实现指数退避重试机制

Q2：Veo 3.1生成一个视频需要多久？

根据视频时长和复杂度：

• 5-10秒视频：约2-3分钟
• 30秒视频：约4-6分钟
• 60秒视频：约8-12分钟

影响生成时间的因素：

• 视频时长：时长越长，生成时间越长（非线性关系）
• Prompt复杂度：复杂场景（多角色、复杂动作）需要更长时间
• 参考图像数量：使用3张参考图比无参考图慢20-30%
• 服务器负载：高峰期可能排队等待

通过优化链路的API中转服务，平均生成时间可缩短20-30%，主要通过减少网络延迟和优化请求队列实现。

Q3：费用如何计算？

Veo 3.1 API按实际生成的视频秒数计费：

计费规则：

• 成功生成10秒视频：计费10秒
• 生成失败：不计费（请求未完成）
• 生成30秒但只下载前20秒：仍计费30秒（已生成全部内容）
• 使用视频扩展：基础视频+扩展时长分别计费

示例计算：

场景1：直接生成30秒视频
成本 = 30秒 × $0.75/秒 = $22.50

场景2：生成8秒 + 扩展22秒
成本 = (8秒 + 22秒) × $0.75/秒 = $22.50
（总成本相同，但扩展可能质量更稳定）

场景3：生成失败后重试成功
成本 = 10秒 × $0.75/秒 = $7.50
（失败的尝试不计费）

Q4：API调用有速率限制吗？

Gemini API和第三方平台都有QPS限制：

Google官方Gemini API：

• 免费层级：15 QPM（每分钟请求数）
• 付费层级：根据项目配额，最高1000 QPM

第三方平台限制：

• 个人账户：通常5-10 QPS
• 企业账户：20-100 QPS
• 定制方案：可协商更高

触发限制时的错误：

hljs json
{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Resource has been exhausted (e.g. check quota)."
  }
}

应对策略：

• 实现速率限制检测和自动降速
• 使用Token Bucket算法控制请求频率
• 分散请求到多个时间段

Q5：支持哪些编程语言？

Veo 3.1 API基于标准REST接口，支持所有主流编程语言：

Python（推荐）：

• Google官方SDK：google-generativeai
• HTTP库：requests、httpx
• 异步库：aiohttp

JavaScript/Node.js：

hljs javascript
const axios = require('axios');

const generateVideo = async (prompt) => {
  const response = await axios.post(API_ENDPOINT, {
    model: 'veo-3.1',
    prompt: prompt,
    duration: 10
  }, {
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
    }
  });
  return response.data;
};

Java：

hljs java
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Request request = new Request.Builder()
    .url(API_ENDPOINT)
    .addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
    .post(RequestBody.create(
        MediaType.parse("application/json"),
        jsonPayload
    ))
    .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

Go：

hljs go
req, _ := http.NewRequest("POST", API_ENDPOINT, bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer " + apiKey)
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)

所有语言的核心逻辑相同：构建JSON请求、设置认证头、发送POST请求、解析响应。

Q6：如何处理长时间运行的生成任务？

视频生成是异步任务，需要合理的轮询策略：

推荐轮询策略：

hljs python
def poll_with_backoff(job_id, initial_interval=5, max_interval=60):
    """指数退避轮询"""
    interval = initial_interval

    while True:
        status = check_job_status(job_id)

        if status == "completed":
            return get_result(job_id)
        elif status == "failed":
            raise Exception("Generation failed")

        time.sleep(interval)
        interval = min(interval * 1.5, max_interval)  # 逐步增加间隔

优点：

• 初期频繁查询（5秒）快速响应
• 后期降低频率（最长60秒）减少API调用
• 避免过度轮询浪费配额

Q7：生成的视频版权归谁？

根据Google的服务条款，通过Veo 3.1 API生成的视频内容：

商业使用：允许。你可以将生成的视频用于商业目的，包括广告、销售等。

版权归属：生成内容的版权归API调用者所有，但Google保留使用数据改进模型的权利。

限制：不能用于误导性内容、侵犯他人权益或违法用途。

建议：

• 在视频中添加水印或署名
• 保存生成记录作为版权证明
• 敏感商业应用应评估法律风险

---

总结：Veo 3.1 API为国内开发者提供了强大的视频生成能力，但直接访问面临被墙、延迟高、成本高等挑战。通过专业的API中转服务（如laozhang.ai），可以实现国内直连、低延迟、高稳定性的调用，并通过技术优化显著降低使用成本。对于生产环境应用，选择可靠的API服务商是确保业务稳定运行的关键。