> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://wand.tencentpoc.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Content Understanding

> 대모델 기반 영상/오디오 콘텐츠 이해 API Reference

대모델로 영상의 시각 콘텐츠를 이해하거나 오디오를 분석합니다. 영상 이해, 음성 인식, 두 클립 비교 분석을 지원하며, 프롬프트로 분석 초점과 출력 형식을 제어합니다.

## 요청 방법

| 항목         | 값                                       |
| ---------- | --------------------------------------- |
| API Action | `ProcessMedia`                          |
| 엔드포인트      | `mps.tencentcloudapi.com`               |
| API 버전     | `2019-06-12`                            |
| 인증         | TC3-HMAC-SHA256 (SecretId/SecretKey 서명) |
| 요청 방식      | HTTP POST, JSON                         |

비동기 태스크입니다. 호출 즉시 `TaskId`가 발급되며, 결과는 `DescribeTaskDetail`로 조회하거나 `TaskNotifyConfig`로 완료 콜백을 받을 수 있습니다.

## 요청 파라미터

| 파라미터                             | 타입      | 필수 여부 | 예시                                                                                                               | 설명                                   |
| -------------------------------- | ------- | ----- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------ |
| InputInfo                        | Object  | 필수    | `{"Type":"COS","CosInputInfo":{"Bucket":"mybucket-125xxx","Region":"ap-guangzhou","Object":"/input/video.mp4"}}` | 입력 미디어 정보. `Type`은 `URL` 또는 `COS`    |
| AiAnalysisTask.Definition        | Integer | 필수    | `33`                                                                                                             | AI 분석 태스크 템플릿 ID. 프리셋 영상 이해 템플릿 `33` |
| AiAnalysisTask.ExtendedParameter | String  | 필수    | `{"mvc":{"mode":"video","prompt":"이 영상의 주요 내용을 분석해 주세요"}}`                                                       | 이해 설정(JSON 문자열). 아래 mvc 표 참조         |
| TaskNotifyConfig.NotifyUrl       | String  | 선택    | `https://example.com/callback`                                                                                   | 태스크 완료 콜백 URL. NotifyType은 `URL`     |

ExtendedParameter의 `mvc` 객체 필드는 다음과 같습니다.

| 파라미터             | 타입     | 필수 여부 | 예시                                | 설명                                                                  |
| ---------------- | ------ | ----- | --------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| mode             | String | 필수    | `video`                           | 이해 모드. `video`(영상 시각 콘텐츠 이해, 기본) / `audio`(오디오만 처리, 영상에서 오디오 자동 추출) |
| prompt           | String | 필수    | `이 영상의 주요 내용, 장면, 핵심 정보를 분석해 주세요` | 대모델 프롬프트. 분석 초점과 출력 형식을 결정                                          |
| extendData.N.url | String | 선택    | `https://example.com/user.mp4`    | 비교 분석용 두 번째 클립 URL. 최대 1개                                           |

## 응답 파라미터

| 파라미터      | 타입     | 필수 여부 | 예시                                                     | 설명                    |
| --------- | ------ | ----- | ------------------------------------------------------ | --------------------- |
| TaskId    | String | 항상    | `2600011633-WorkflowTask-80108cc3380155d98b2e3573a48a` | 발급된 태스크 ID. 결과 조회에 사용 |
| RequestId | String | 항상    | `3c140219-cfe9-470e-b241-907877d6fb03`                 | 요청 식별자                |

## 호출 예시

```python theme={null}
import json
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.mps.v20190612 import mps_client, models

cred = credential.Credential("<SecretId>", "<SecretKey>")
http_profile = HttpProfile()
http_profile.endpoint = "mps.tencentcloudapi.com"
client = mps_client.MpsClient(cred, "ap-guangzhou", ClientProfile(httpProfile=http_profile))

# 영상 콘텐츠 이해 (mode=video)
params = {
    "InputInfo": {
        "Type": "URL",
        "UrlInputInfo": {"Url": "https://example.com/video.mp4"}
    },
    "AiAnalysisTask": {
        "Definition": 33,
        "ExtendedParameter": json.dumps({
            "mvc": {
                "mode": "video",
                "prompt": "Analyze the main content, scenes, and key information of this video"
            }
        }, ensure_ascii=False)
    }
}

req = models.ProcessMediaRequest()
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.ProcessMedia(req)
print(resp.to_json_string())
```

```python theme={null}
# 두 오디오 클립 비교 분석 (mode=audio + extendData)
params["AiAnalysisTask"] = {
    "Definition": 33,
    "ExtendedParameter": json.dumps({
        "mvc": {
            "mode": "audio",
            "prompt": "Compare these two audio clips, analyze the differences, and provide a professional evaluation",
            "extendData": [{"url": "https://example.com/user.mp4"}]
        }
    }, ensure_ascii=False)
}
params["InputInfo"] = {
    "Type": "URL",
    "UrlInputInfo": {"Url": "https://example.com/standard.mp4"}
}
```

## 응답 예시

```json theme={null}
{
  "TaskId": "2600011633-WorkflowTask-80108cc3380155d98b2e3573a48a",
  "RequestId": "3c140219-cfe9-470e-b241-907877d6fb03"
}
```

## 주의사항

<Warning>
  `mode`와 `prompt`는 모두 필수입니다. `prompt`를 생략하면 대모델의 분석 초점이 정해지지 않아 결과가 비어 있을 수 있습니다.
</Warning>

<Note>
  `mode`를 `audio`로 지정하면 영상 입력에서 오디오가 자동 추출됩니다. 비교 분석은 `extendData`에 두 번째 클립 URL을 1개까지 추가할 수 있습니다. 분석 결과 텍스트는 태스크 완료 후 [Task Query](/mps/task-query)의 `DescribeTaskDetail` 응답에서 확인합니다.
</Note>