Integration und Nutzung der Flux Tasks API

Die Hauptfunktion der Flux Tasks API besteht darin, den Ausführungsstatus der Aufgabe durch Eingabe der von der Flux Images Generation API oder Flux Videos API zurückgegebenen Plattform-Aufgaben-ID abzufragen. Dieses Dokument stellt die Integrationshinweise für die Flux Tasks API ausführlich vor und hilft Ihnen, diese API einfach zu integrieren und ihre leistungsstarken Funktionen voll auszuschöpfen. Über die Flux Tasks API können Sie einfach den Aufgabenausführungsstatus der Flux Images Generation API abfragen. Ein vollständiges Beispiel für die Videoübermittlung und das Polling finden Sie im Flux Videos API Integrationsleitfaden. Für die Abfrage bestehender Aufgaben fallen keine zusätzlichen Generierungskosten an.

Antragsverfahren

Um die Flux Images Generation API zu verwenden, rufen Sie zunächst in der Ace Data Cloud Konsole Ihren API-Token ab und bewahren Sie ihn als Reserve auf.

Wenn Sie noch nicht angemeldet oder registriert sind, werden Sie automatisch zur Anmeldeseite weitergeleitet, um sich zu registrieren und anzumelden. Nach Abschluss kehren Sie automatisch zur aktuellen Seite zurück. Ein API-Token kann alle Plattformdienste aufrufen, ohne dass für jeden Dienst ein separater Antrag erforderlich ist. Beim ersten Antrag erhalten Sie ein kostenloses Guthaben und können es kostenlos testen; bei unzureichendem Guthaben können Sie in der Konsole das allgemeine Guthaben aufladen.

📘 Vollständige Dokumentation: Flux Images Generation API →

Anfragebeispiel

Die Flux Tasks API kann verwendet werden, um die Ergebnisse der Flux Images Generation API abzufragen. Informationen zur Verwendung der Flux Images Generation API finden Sie in der Dokumentation Flux Images Generation API . Wir nehmen eine von der Flux Images Generation API zurückgegebene Aufgaben-ID als Beispiel und demonstrieren, wie diese API verwendet wird. Angenommen, wir haben eine Aufgaben-ID: 2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a, im Folgenden wird demonstriert, wie durch Übergabe einer Aufgaben-ID.

Beispielbild der Aufgabe

Anfrage-Header und Anfrage-Body festlegen

Request Headers umfassen:

accept: Gibt an, dass die Antwortergebnisse im JSON-Format empfangen werden, hier wird application/json eingetragen.
authorization: Der Schlüssel zum Aufrufen der API, nach dem Antrag kann er direkt über das Dropdown ausgewählt werden.

Request Body umfasst:

id: Die hochgeladene Aufgaben-ID.
action: Die Operationsmethode für die Aufgabe.

Die Einstellungen sind in der folgenden Abbildung dargestellt:

Codebeispiel

Es ist zu erkennen, dass auf der rechten Seite der Seite bereits automatisch Code in verschiedenen Sprachen generiert wurde, wie in der Abbildung dargestellt:

Einige Codebeispiele lauten wie folgt:

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/flux/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/flux/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2",
    "action": "retrieve"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Antwortbeispiel

Nach erfolgreicher Anfrage gibt die API die Detailinformationen der Bildaufgabe hier zurück. Zum Beispiel:

{
  "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62",
  "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
  "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
  "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
  "created_at": 1736304669.779,
  "started_at": 1736304669.839,
  "finished_at": 1736304679.439,
  "elapsed": 9.6,
  "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
  "request": {
    "action": "generate",
    "size": "1024x1024",
    "prompt": "a white siamese cat"
  },
  "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
    "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
    "data": [
      {
        "prompt": "a white siamese cat",
        "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
        "seed": 281520112,
        "timings": {
          "inference": 3.193
        }
      }
    ]
  }
}

Das zurückgegebene Ergebnis enthält insgesamt mehrere Felder. Das Feld request ist der Request Body beim Starten der Aufgabe, während das Feld response der nach Abschluss der Aufgabe zurückgegebene Response Body ist. Die Feldbeschreibungen lauten wie folgt.

id, die ID zur Generierung dieser Bildaufgabe, dient zur eindeutigen Kennzeichnung dieser Bildgenerierungsaufgabe.
request, die Anfrageinformationen in der abgefragten Bildaufgabe.
response, die Rückgabeinformationen in der abgefragten Bildaufgabe.
created_at, Erstellungszeit der Aufgabe, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Gleitkommazahl).
started_at, Startzeit der Aufgabenausführung, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Gleitkommazahl).
finished_at, Abschlusszeit der Aufgabe, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Gleitkommazahl). Wenn die Aufgabe nicht abgeschlossen ist, wird dieses Feld nicht zurückgegeben.
elapsed, Ausführungsdauer der Aufgabe, in Sekunden (Gleitkommazahl, auf 3 Dezimalstellen genau). Wenn die Aufgabe nicht abgeschlossen ist, wird dieses Feld nicht zurückgegeben.

Batch-Abfrageoperation

Dies dient zur Abfrage der Detailinformationen von Bildaufgaben für mehrere Aufgaben-IDs. Der Unterschied zu oben besteht darin, dass action als retrieve_batch ausgewählt werden muss. Request Body umfasst:

ids: Das hochgeladene Aufgaben-ID-Array.
action: Die Operationsmethode für die Aufgabe.

Die Einstellungen sind in der folgenden Abbildung dargestellt:

Codebeispiel

Es ist zu erkennen, dass auf der rechten Seite der Seite bereits automatisch Code in verschiedenen Sprachen generiert wurde, wie in der Abbildung dargestellt:

Einige Codebeispiele lauten wie folgt:

Antwortbeispiel

Nach erfolgreicher Anfrage gibt die API die konkreten Detailinformationen aller Bildaufgaben dieses Batches zurück. Zum Beispiel:

{
  "items": [
    {
      "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62",
      "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
      "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
      "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
      "created_at": 1736304669.779,
      "started_at": 1736304669.839,
      "finished_at": 1736304679.439,
      "elapsed": 9.6,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "a white siamese cat"
      },
      "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
        "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
        "data": [
          {
            "prompt": "a white siamese cat",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
            "seed": 281520112,
            "timings": {
              "inference": 3.193
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      "_id": "677de950550a4144a5f52963",
      "id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a",
      "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
      "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
      "created_at": 1736304976.278,
      "started_at": 1736304976.338,
      "finished_at": 1736304985.938,
      "elapsed": 9.6,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "a white siamese cat"
      },
      "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a",
        "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31",
        "data": [
          {
            "prompt": "a white siamese cat",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
            "seed": 1437672535,
            "timings": {
              "inference": 3.175
            }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

Das zurückgegebene Ergebnis enthält mehrere Felder, wobei items die detaillierten Informationen zu den Bildaufgaben im Stapel enthält. Die detaillierten Informationen zu jeder Bildaufgabe sind dieselben wie die Felder oben, und die Feldinformationen lauten wie folgt.

items, alle detaillierten Informationen zu den Bildaufgaben im Stapel. Es ist ein Array, und jedes Element des Arrays hat dasselbe Format wie das Rückgabeergebnis der obenstehenden Abfrage einer einzelnen Aufgabe.
count, die Anzahl der hier im Stapel abgefragten Bildaufgaben.

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/flux/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/flux/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"],
    "action": "retrieve_batch"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Fehlerbehandlung

Wenn bei der API-Aufrufung ein Fehler auftritt, gibt die API den entsprechenden Fehlercode und die entsprechende Information zurück. Zum Beispiel:

400 token_mismatched: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
400 api_not_implemented: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
401 invalid_token: Nicht autorisiert, ungültiges oder fehlendes Autorisierungstoken.
429 too_many_requests: Zu viele Anfragen, Sie haben die Ratenbegrenzung überschritten.
500 api_error: Interner Serverfehler, auf dem Server ist etwas schiefgelaufen.

Beispiel einer Fehlerantwort

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Fazit

Durch dieses Dokument haben Sie bereits verstanden, wie Sie die FLux Tasks API verwenden können, um alle detaillierten Informationen zu einzelnen oder stapelweise abgefragten Bildaufgaben abzurufen. Wir hoffen, dass dieses Dokument Ihnen helfen kann, diese API besser anzubinden und zu verwenden. Bei Fragen kontaktieren Sie bitte jederzeit unser technisches Supportteam.

Erste Schritte

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Weitere Anleitungen

Integration und Nutzung der Flux Tasks API

Antragsverfahren

Anfragebeispiel

Beispielbild der Aufgabe

Anfrage-Header und Anfrage-Body festlegen

Codebeispiel

CURL

Python

Antwortbeispiel

Batch-Abfrageoperation

Codebeispiel

Antwortbeispiel

CURL

Python

Fehlerbehandlung

Beispiel einer Fehlerantwort

Fazit

​Antragsverfahren

​Anfragebeispiel

​Beispielbild der Aufgabe

​Anfrage-Header und Anfrage-Body festlegen

​Codebeispiel

​CURL

​Python

​Antwortbeispiel

​Batch-Abfrageoperation

​Codebeispiel

​Antwortbeispiel

​CURL

​Python

​Fehlerbehandlung

​Beispiel einer Fehlerantwort

​Fazit

Antragsverfahren

Anfragebeispiel

Beispielbild der Aufgabe

Anfrage-Header und Anfrage-Body festlegen

Codebeispiel

CURL

Python

Antwortbeispiel

Batch-Abfrageoperation

Codebeispiel

Antwortbeispiel

CURL

Python

Fehlerbehandlung

Beispiel einer Fehlerantwort

Fazit