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# TwelveLabs Pegasus 1.2
<a name="model-parameters-pegasus"></a>

TwelveLabs Pegasus 1.2 模型具备全面的视频理解与分析能力，能够分析视频内容，并生成关于视频的文本描述、见解及问题解答。

使用此信息对带有 InvokeModel、 InvokeModelWithResponseStream （流式传输）操作的 TwelveLabs 模型进行推理调用。
+ 提供商 – TwelveLabs
+ 类别 – 视频理解、内容分析
+ 模型 ID – `twelvelabs.pegasus-1-2-v1:0`
+ 输入模态 – 视频
+ 输出模态 – 文本
+ 最大视频大小 – 时长 1 小时的视频（文件大小 < 2 GB）

## TwelveLabs Pegasus 1.2 请求参数
<a name="model-parameters-pegasus-request"></a>

下表描述了 TwelveLabs Pegasus 1.2 模型的输入参数：


**TwelveLabs Pegasus 1.2 请求参数**  

| 字段 | 类型 | 必需 | 描述 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| inputPrompt | 字符串 | 是 | 用于分析视频的提示。最大值：2000 个词元。 | 
| temperature | double | 否 | 模型的温度。控制输出的随机性。默认值：0.2，最小值：0，最大值：1。 | 
| responseFormat | 对象 | 否 | 可让用户指定结构化输出格式。目前仅支持 json\$1schema。 | 
| mediaSource | 对象 | 是 | 描述媒体源。必须提供 base64String 或 s3Location。 | 
| mediaSource.base64String | 字符串 | 否 | 视频的 Base64 编码字节字符串。最大值：25MB。 | 
| mediaSource.s3Location.uri | 字符串 | 否 | 可用于下载视频的 S3 URI。最大值：时长 1 小时的视频（文件大小 < 2 GB）。 | 
| mediaSource.s3Location.bucketOwner | 字符串 | 否 | 存储桶拥有者的 AWS 账户 ID。 | 
| maxOutputTokens | 整数 | 否 | 要生成的最大词元数。最大值：4096。 | 

## TwelveLabs Pegasus 1.2 响应字段
<a name="model-parameters-pegasus-response"></a>

下表描述了 TwelveLabs Pegasus 1.2 模型的输出字段：


**TwelveLabs Pegasus 1.2 响应字段**  

| 字段 | Type | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| message | 字符串 | 包含模型对视频的分析结果的输出消息。 | 
| finishReason | 字符串 | 描述输出终止原因的停止原因。有效值：stop（API 返回完整补全结果，未触发任何限制）、length（生成内容超出 max\$1tokens 限制）。 | 

## TwelveLabs Pegasus 1.2 请求和响应
<a name="model-parameters-pegasus-examples"></a>

以下示例展示了如何将 TwelveLabs Pegasus 1.2 模型与不同的输入源结合使用。

------
#### [ Request ]

以下示例展示了 TwelveLabs Pegasus 1.2 模型的请求格式。

**使用 base64 编码的视频：**

```
{
  "inputPrompt": "tell me about the video",
  "mediaSource": {
      "base64String": "<BASE64 STRING OF VIDEO FILE>"
  },
  "temperature": 0
}
```

**使用 S3 存储的视频：**

```
{
    "inputPrompt": "Tell me about this video",
    "mediaSource": {
        "s3Location": {
            "uri": "s3://path-to-video-object-in-s3",
            "bucketOwner": "bucket-owner-account-id"
        }
    },
    "temperature": 0
}
```

**使用结构化输出格式：**

```
{
    "inputPrompt": "Analyze this video and provide a structured summary",
    "mediaSource": {
        "s3Location": {
            "uri": "s3://path-to-video-object-in-s3",
            "bucketOwner": "bucket-owner-account-id"
        }
    },
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 2048,
    "responseFormat": {
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "video_analysis",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "summary": {"type": "string"},
                    "key_scenes": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
                    "duration": {"type": "string"}
                },
                "required": ["summary", "key_scenes"]
            }
        }
    }
}
```

------
#### [ Response ]

以下示例展示了来自 TwelveLabs Pegasus 1.2 模型的响应格式。

**标准响应：**

```
{
  "message": "This video shows a person walking through a park during sunset. The scene includes trees, a walking path, and golden lighting from the setting sun. The person appears to be enjoying a peaceful evening stroll.",
  "finishReason": "stop"
}
```

**带结构化输出的响应：**

```
{
  "message": "{\"summary\": \"A peaceful evening walk through a park at sunset\", \"key_scenes\": [\"Person entering the park\", \"Walking along tree-lined path\", \"Sunset lighting through trees\", \"Person sitting on bench\"], \"duration\": \"Approximately 2 minutes\"}",
  "finishReason": "stop"
}
```

**达到最大词元数时的响应：**

```
{
  "message": "This video contains multiple scenes showing various activities. The first scene shows...",
  "finishReason": "length"
}
```

------