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Die Hauptfunktion der Luma Tasks API besteht darin, den Status der Ausführung eines Tasks abzufragen, indem die Task-ID eingegeben wird, die durch die Luma Videos Generation API generiert wurde. Dieses Dokument wird die Integrationsanleitung der Luma Tasks API detailliert beschreiben, um Ihnen zu helfen, diese API einfach zu integrieren und ihre leistungsstarken Funktionen voll auszuschöpfen. Mit der Luma Tasks API können Sie den Status der Ausführung von Tasks der Luma Videos Generation API einfach abfragen.

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Antragsprozess

Um die Luma Tasks API zu nutzen, müssen Sie zunächst auf die Anmeldeseite Luma Videos Generation API gehen und den entsprechenden Service beantragen, dann kopieren Sie die Task-ID der Luma Videos Generation API, wie im Bild gezeigt: Gehen Sie schließlich zur Tasks API-Seite Luma Tasks API, um den entsprechenden Service zu beantragen. Klicken Sie nach dem Betreten der Seite auf die Schaltfläche „Acquire“, wie im Bild gezeigt: Anmeldeseite Wenn Sie noch nicht angemeldet oder registriert sind, werden Sie automatisch zur Anmeldeseite weitergeleitet, um sich zu registrieren und anzumelden. Nach der Anmeldung werden Sie automatisch zur aktuellen Seite zurückgeleitet. Bei der ersten Beantragung gibt es ein kostenloses Kontingent, mit dem Sie diese API kostenlos nutzen können.

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Anfragebeispiel

Die Luma Tasks API kann verwendet werden, um die Ergebnisse der Luma Videos Generation API abzufragen. Informationen zur Verwendung der Luma Videos Generation API finden Sie im Dokument Luma Videos Generation API. Wir nehmen eine von der Luma Videos Generation API zurückgegebene Task-ID als Beispiel und demonstrieren, wie man diese API verwendet. Angenommen, wir haben eine Task-ID: 50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151, im Folgenden zeigen wir, wie man durch Eingabe einer Task-ID vorgeht.

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Task-Beispielbild

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Anfrageheader und Anfragekörper festlegen

Request Headers umfassen:
  • accept: Gibt an, dass die Antwort im JSON-Format empfangen werden soll, hier eingetragen als application/json.
  • authorization: Der Schlüssel zum Aufrufen der API, nach der Beantragung kann dieser direkt ausgewählt werden.
Request Body umfasst:
  • id: Die hochgeladene Task-ID.
  • action: Die Art der Operation auf der Task.
Einstellung wie im folgenden Bild gezeigt:

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Codebeispiel

Es kann festgestellt werden, dass auf der rechten Seite der Seite bereits automatisch Code in verschiedenen Sprachen generiert wurde, wie im Bild gezeigt:

Einige Codebeispiele sind wie folgt:

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/luma/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
  "action": "retrieve"
}'

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Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
    "action": "retrieve"
}

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

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Antwortbeispiel

Nach erfolgreicher Anfrage gibt die API die Detailinformationen zu diesem Video-Task zurück. Zum Beispiel: 
{
  "_id": "66d297a3550a4144a5a5db42",
  "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
  "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
  "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
  "created_at": 1725077411.961,
  "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
  "request": {
    "action": "generate",
    "prompt": "Astronauten fliegen vom Weltraum zum Vulkan"
  },
  "trace_id": "0b7c1c1a-045c-4145-a434-609cba88f0a9",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
    "video_id": "4b088fc8-2bbc-4706-80a6-a0fb118adc1a",
    "prompt": "Astronauten fliegen vom Weltraum zum Vulkan",
    "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
    "video_height": 752,
    "video_width": 1360,
    "state": "completed",
    "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
    "thumbnail_width": 1360,
    "thumbnail_height": 752
  },
  "finished_at": 1725077566.241
}
Die Rückgabe enthält mehrere Felder, das Feld request ist der request body, der beim Starten der Task gesendet wurde, während das Feld response die Antwort des Tasks nach dessen Abschluss darstellt, deren Ergebnis mit der Anfrage und Rückgabe der Luma Videos Generation API übereinstimmt. Die Feldbeschreibung ist wie folgt.
  • id, die ID des generierten Video-Tasks, die zur eindeutigen Identifizierung dieses Video-Generierungs-Tasks verwendet wird.
  • video_id, die eindeutige Kennung des Videos in diesem Video-Task, die bei der nächsten Erweiterung des Videos übergeben werden muss.
  • request, die Anfrageinformationen im Video-Task.
  • response, die Rückgabeinformationen im Video-Task.

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Batch-Abfrageoperation

Dies ist eine Abfrage der Details mehrerer Task-IDs, im Gegensatz zu oben muss die Aktion auf retrieve_batch gesetzt werden. Request Body umfasst:
  • ids: Ein Array der hochgeladenen Task-IDs.
  • action: Die Art der Operation auf der Task.
Einstellung wie im folgenden Bild gezeigt:

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Codebeispiel

Es kann festgestellt werden, dass auf der rechten Seite der Seite bereits automatisch Code in verschiedenen Sprachen generiert wurde, wie im Bild gezeigt:

Einige Codebeispiele sind wie folgt:

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Antwortbeispiel

Nach erfolgreicher Anfrage gibt die API die spezifischen Detailinformationen zu allen Batch-Video-Tasks zurück. Zum Beispiel: 
{
  "items": [
    {
      "_id": "66d297a3550a4144a5a5db42",
      "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
      "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
      "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
      "created_at": 1725077411.961,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generieren",
        "prompt": "Astronauten shuttlen vom Weltraum zum Vulkan"
      },
      "trace_id": "0b7c1c1a-045c-4145-a434-609cba88f0a9",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
        "video_id": "4b088fc8-2bbc-4706-80a6-a0fb118adc1a",
        "prompt": "Astronauten shuttlen vom Weltraum zum Vulkan",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
        "video_height": 752,
        "video_width": 1360,
        "state": "abgeschlossen",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      },
      "finished_at": 1725077566.241
    },
    {
      "_id": "66d29ed3550a4144a5a6c089",
      "id": "76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b",
      "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
      "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
      "created_at": 1725079250.921,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generieren",
        "prompt": "la la la"
      },
      "trace_id": "338f1616-741d-40b6-8d62-c025434024c6",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b",
        "video_id": "5a638d6a-7481-4c5e-8843-36c9d1b5bcd5",
        "prompt": "la la la",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.mp4",
        "video_height": 752,
        "video_width": 1360,
        "state": "abgeschlossen",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      },
      "finished_at": 1725079406.71
    }
  ],
  "count": 2
}

​
CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/luma/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151","76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

​
Python

import requests

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

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

payload = {
    "ids": ["50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151","76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b"],
    "action": "retrieve_batch"
}

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

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Fehlerbehandlung

Bei der Verwendung der API, wenn ein Fehler auftritt, gibt die API den entsprechenden Fehlercode und die Informationen 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: Unbefugt, ungültiger oder fehlender Autorisierungstoken.
  • 429 too_many_requests: Zu viele Anfragen, Sie haben das Limit überschritten.
  • 500 api_error: Interner Serverfehler, etwas ist auf dem Server schiefgelaufen.

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Fehlerantwort Beispiel

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

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Fazit

Durch dieses Dokument haben Sie gelernt, wie Sie die Luma Tasks API verwenden, um die spezifischen Detailinformationen zu einzelnen oder mehreren Videoaufgaben abzufragen. Wir hoffen, dass dieses Dokument Ihnen hilft, die API besser zu integrieren und zu nutzen. Bei Fragen wenden Sie sich bitte jederzeit an unser technisches Support-Team.