Warum funktioniert mein ffmpeg-Code lokal, aber nicht auf Vercel?

Lokal liegt das ffmpeg-Binary auf deiner Maschine, und es gibt weder Bundle- noch Timeout-Limits. Auf Vercel deckeln Serverless-Functions auf Node das entpackte Bundle bei 250 MB (ffmpeg samt Codecs passt da nicht rein), und lange Encodings laufen ins Function-Timeout. An deinem Code ist nichts falsch – die Runtime kann ffmpeg schlicht nicht ausführen. Fotovid erledigt das Encoding außerhalb der Plattform und gibt dir eine URL zurück.

Kann ich ffmpeg stattdessen in der Edge Runtime von Vercel laufen lassen?

Nein. Die Edge Runtime hat keine Node-APIs und kein child_process – ein ffmpeg-Binary lässt sich dort überhaupt nicht starten. Sie umgeht das 250-MB-Problem nur, indem sie native Binaries generell unmöglich macht. Aus einer Edge-Function die Fotovid-HTTP-API aufzurufen, klappt dagegen problemlos – das ist nur ein fetch.

Sprengt ein langes Video-Encoding das Timeout meiner Vercel-Function?

Wenn du ffmpeg in der Function ausführst: ja. Hobby deckelt die Ausführung bei 10 Sekunden, Pro ist konfigurierbar, aber ebenfalls begrenzt – und echte Encodings dauern länger. Mit Fotovid setzt deine Function nur einen HTTP-Request ab und ist fertig; das Encoding läuft bei Fotovid, deine Function ist also schnell durch.

Wie sehen Request und Response bei Fotovid aus?

Jeder synchrone Endpoint nimmt denselben Envelope entgegen: { source_url, params }. Beim Wasserzeichen-Call kommen Parameter wie type, watermark_image_url oder text, position, opacity und scale dazu. Die Antwort ist flaches JSON mit id, type, einer von Fotovid gehosteten url und expires_at. Von der Ergebnisdatei legst du dir selbst eine Kopie an.

Warum nicht einfach Cloudinary oder Transloadit nutzen?

Das sind komplette Medienplattformen – Asset-Manager, Dashboards, eine ganze Pipeline, auf die du dich einlässt. Fotovid ist nur der eine ffmpeg-Call, den deine Vercel-Function allein nicht hinbekommt: ein einzelner Endpoint, nutzungsbasiert abgerechnet, ohne Plattform, auf die du migrieren, und ohne SDK, das du lernen musst.

Nutzungsbasierte Credits: Für 1 $ bekommst du 100 Credits, und die meisten Operationen kosten je 1 Credit. Du startest mit einem kostenlosen API-Schlüssel und kannst deine Vercel-Function anbinden und testen, bevor du irgendetwas ausgibst.

ffmpeg auf Vercel

ffmpeg auf Vercel scheitert beim Deploy – ein API-Call nicht.

Lokal lief alles, beim Deploy war Schluss. Das liegt nicht an deinem Code, sondern an der Runtime. Lass deine Vercel-Function stattdessen Fotovid aufrufen: Du schickst eine Quell-URL, Fotovid gibt die fertige Mediendatei zurück.

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// app/api/watermark/route.ts
import { NextResponse } from "next/server";

export async function POST(req: Request) {
  const { videoUrl, logoUrl } = await req.json();

  const res = await fetch("https://api.fotovid.co/v1/video/watermark", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FOTOVID_API_KEY!}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      source_url: videoUrl,
      params: { type: "image", watermark_image_url: logoUrl, position: "bottom-right" },
    }),
  });

  const { url } = await res.json();
  return NextResponse.json({ url });
}

Warum ffmpeg auf Vercel scheitert

Vercel ist ein hervorragender Ort für deine App – und ein denkbar schlechter für ffmpeg. Serverless-Functions auf Node deckeln das entpackte Bundle bei 250 MB, und ffmpeg samt Codecs sprengt dieses Limit, bevor auch nur eine Zeile deines eigenen Codes mitzählt. Wechselst du auf die Edge Runtime, um dem Größenlimit zu entkommen, fällt child_process komplett weg – ein Binary lässt sich dort gar nicht erst starten. Und selbst wenn ein Build durchrutscht: Das Function-Timeout (10 s bei Hobby, auf Pro nach oben begrenzt) bricht jedes ernsthafte Encoding mittendrin ab. Genau deshalb laufen ffmpeg-static und fluent-ffmpeg lokal sauber durch und scheitern beim Deploy.

250-MB-Limit für entpackte Functions: ffmpeg samt Codecs passt in kein Serverless-Bundle auf Node
Die Edge Runtime hat keine Node-APIs und kein child_process – du kannst kein Binary starten
Function-Timeouts (10 s bei Hobby, begrenzt bei Pro) brechen lange Encodings mittendrin ab
ffmpeg-static und fluent-ffmpeg laufen lokal und scheitern in dem Moment, in dem du deployst

Wie Teams versuchen, ffmpeg auf Vercel zu betreiben

Vor Fotovid gab es diese Optionen – und jede davon ist Arbeit, die du dir lieber sparst.

Option	What it costs you	Verdict
ffmpeg in deine Vercel-Function bundeln	Sprengt das 250-MB-Limit der Function; Edge hat kein child_process
Container oder VM selbst hosten	Dauerkosten plus Patching, Scaling und Monitoring
Job-Queue + Worker betreiben	Neue Infrastruktur: Queue, Worker, Retries, Dead-Letter-Handling
Im Browser transkodieren (WASM)	Langsam, speicherhungrig und stürzt auf Mobilgeräten ab
Die Fotovid-API aufrufen	Ein HTTPS-Request; nichts zu betreiben, zu paketieren oder zu skalieren

How it works

Dein erster Call in drei Schritten

1
Kostenlosen API-Schlüssel holen
Registriere dich und leg einen Schlüssel an – ganz ohne Kreditkarte. Du bekommst ein Token in der Form p6_<key_id>:<secret>, das du als Bearer-Authorization-Header mitschickst. Hinterleg es in den Environment Variables deines Vercel-Projekts, damit deine Function es zur Laufzeit lesen kann.
2
Dein Video per POST an den Wasserzeichen-Endpoint schicken
Ruf aus deiner Vercel-Function POST /v1/video/watermark unter https://api.fotovid.co auf – mit dem Standard-Envelope: eine source_url, die auf dein Ausgangsvideo zeigt, plus ein params-Objekt, das das Overlay beschreibt (Bild- oder Text-Wasserzeichen, Position, Deckkraft und Skalierung). Kein Binary, kein Bundle, kein Encoding in deiner Function. Fotovid erledigt die ffmpeg-Arbeit auf eigener Infrastruktur – dein Function-Timeout spielt damit keine Rolle mehr.
3
Die gehostete URL aus der Antwort nutzen
Die Antwort kommt als flaches JSON zurück – mit einer id, einem type, einer von Fotovid gehosteten url zum fertigen Video und einem expires_at. Sichere dir eine eigene Kopie der Datei oder gib die URL direkt an dein Frontend weiter. Derselbe Envelope gilt für den Rest der API: trim, extract-audio, extract-cover, probe und mehr.

Häufige Fragen

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