异步与批量

异步任务

大多数视频模型都是异步任务：服务端返回 generateId，CLI 默认轮询到完成。可以这样覆盖：

# 提交后立即返回 { generateId, status: "pending" }
dlazy veo-3.1 --firstFrame hero.png --prompt "..." --no-wait

# 等待已存在的任务
dlazy status gen_abc123 --wait --tool veo-3.1

# 单次状态检查（不等待）
dlazy status gen_abc123

--timeout <seconds> 控制轮询超时（默认 1800）。给 status 加上 --tool <cli_name> 后，结果会用该工具的 outputSchema 解析；不带则回退为普通 JSON output。

批量扇出

所有生成型工具（image / video / audio / text / auto）都支持 --batch <n>。CLI 会用同一组输入并行跑 N 次，把所有 outputs 合并到一个信封：

# 一次拿到 4 张图（并行）—— outputs[0..3]
dlazy gpt-image-2 --prompt "雨夜霓虹猫" --batch 4

# 配合管道引用，把每一张喂给同一个视频生成
dlazy gpt-image-2 --prompt "..." --batch 4 \
  | dlazy veo-3.1 --firstFrame @0.url --prompt "推近"

usage.creditsCost / tokenIn / tokenOut会跨子任务求和；durationMs 取并行墙钟时间（最大值）。配合 --no-wait 时，每个子任务的 task 信息会作为 JSON output 输出，下游可以依次读到全部 generateId。

辅助型 tool 工具不支持 --batch，传了会被解析层拒绝。