使用 Sora 模型生成视频并保存到指定路径（异步任务模式）。

通过 api.tu-zi.com 官方格式接口调用 Sora 视频生成模型。 采用任务提交 → 轮询状态 → 下载视频的异步流程。

⚠️ 重要提示：

• 视频生成时间较长，通常需要 2-10 分钟，请耐心等待

• 建议提示词详细且具体，包含场景、动作、风格等元素

• 支持中文和英文提示词

• 采用异步轮询机制，每 10 秒检查一次任务状态

Args: prompt: 视频生成提示词，描述越详细越好 output_path: 输出视频文件路径（.mp4） orientation: 视频方向，'portrait'（竖屏）或 'landscape'（横屏） model: Sora 模型名称，默认 'sora-2'（最新版本） ctx: MCP 上下文，用于日志记录

Returns: 包含生成结果的字典： - status: "ok" 或 "error" - output_path: 保存的视频文件路径（绝对路径） - file_size_bytes: 文件大小（字节） - prompt: 使用的提示词 - orientation: 视频方向 - model: 使用的模型名称 - task_id: 任务 ID - video_url: 视频下载 URL - size: 视频尺寸规格（如 "small"） - seconds: 视频时长（秒） - created_at: 创建时间戳 - message: 错误信息（失败时）

Examples: >>> # 生成竖屏视频（使用默认 sora-2 模型） >>> result = await generate_video( ... prompt="一只可爱的橘猫在阳光下缓慢行走", ... output_path="videos/cat_walking.mp4" ... )

>>> # 生成横屏视频（使用默认 sora-2）
>>> result = await generate_video(
...     prompt="科幻城市夜景，霓虹灯闪烁，赛博朋克风格",
...     output_path="videos/cyberpunk_city.mp4",
...     orientation="landscape"
... )

>>> # 使用 sora-2-pro 模型生成高质量视频
>>> result = await generate_video(
...     prompt="电影级别的森林晨雾场景，阳光穿透树叶，细腻光影变化",
...     output_path="videos/forest_cinematic.mp4",
...     model="sora-2-pro",
...     orientation="landscape"
... )