Luma Tasks API Integration und Nutzung

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.

Antragsprozess

Um die Luma Videos Generation API zu nutzen, müssen Sie zunächst Ihr API-Token im Ace Data Cloud Dashboard abrufen und für zukünftige Verwendung aufbewahren.

Wenn Sie noch nicht angemeldet oder registriert sind, werden Sie automatisch zur Anmeldeseite weitergeleitet, wo Sie sich registrieren und anmelden können. Nach Abschluss werden Sie automatisch zur aktuellen Seite zurückgeleitet. Ein API-Token reicht aus, um auf alle Dienste der Plattform zuzugreifen, es ist nicht erforderlich, für jeden Dienst separat zu beantragen. Bei der ersten Beantragung erhalten Sie ein kostenloses Kontingent zur kostenlosen Nutzung; wenn das Kontingent erschöpft ist, können Sie im Dashboard Ihr Guthaben aufladen.

📘 Vollständige Dokumentation: Luma Videos Generation API →

Anfragebeispiel

Die Luma Tasks API kann verwendet werden, um die Ergebnisse der Luma Videos Generation API abzufragen. Informationen zur Nutzung der Luma Videos Generation API finden Sie in der Dokumentation Luma Videos Generation API. Wir nehmen als Beispiel eine von der Luma Videos Generation API zurückgegebene Task-ID 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.

Beispielbild der Aufgabe

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 zur API, der nach der Beantragung direkt ausgewählt werden kann.

Request Body umfasst:

id: Die hochgeladene Task-ID.
action: Die Art der Operation auf der Task.

Einstellung wie im folgenden Bild gezeigt:

Codebeispiel

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

Einige Codebeispiele sind wie folgt:

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"
}'

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)

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,
  "started_at": 1725077412.021,
  "finished_at": 1725077566.241,
  "elapsed": 154.22,
  "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
  "request": {
    "action": "generate",
    "prompt": "Astronauten fliegen vom Weltraum zu einem 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 zu einem 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
  }
}

Die Rückgabe enthält mehrere Felder, das request-Feld ist der request body, der beim Starten der Aufgabe gesendet wurde, während das response-Feld der response body ist, der nach Abschluss der Aufgabe zurückgegeben wird, dessen Ergebnis mit der Anfrage und Rückgabe der Luma Videos Generation API übereinstimmt. Die Feldbeschreibung ist wie folgt.

id, die ID dieser Video-Task, die zur eindeutigen Identifizierung dieser Videoerzeugungsaufgabe dient.
video_id, die eindeutige Kennung des Videos in dieser abgefragten Video-Task, die bei der nächsten Erweiterung des Videos übergeben werden muss.
request, die Anfrageinformationen in der Video-Task.
response, die Rückgabeinformationen in der Video-Task.
created_at, die Erstellungszeit der Aufgabe, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Fließkomma).
started_at, die Startzeit der Ausführung der Aufgabe, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Fließkomma).
finished_at, die Abschlusszeit der Aufgabe, Unix-Zeitstempel (Sekunden, Fließkomma). Dieses Feld wird nicht zurückgegeben, wenn die Aufgabe nicht abgeschlossen ist.
elapsed, die Ausführungszeit der Aufgabe, gemessen in Sekunden (Fließkomma, auf 3 Dezimalstellen gerundet). Dieses Feld wird nicht zurückgegeben, wenn die Aufgabe nicht abgeschlossen ist.

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: Array der hochgeladenen Task-IDs.
action: Die Art der Operation auf der Task.

Einstellung wie im folgenden Bild gezeigt:

Codebeispiel

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

Einige Codebeispiele sind wie folgt:

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,
      "started_at": 1725077412.021,
      "finished_at": 1725077566.241,
      "elapsed": 154.22,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generate",
        "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": "completed",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      }
    },
    {
      "_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,
      "started_at": 1725079250.981,
      "finished_at": 1725079406.71,
      "elapsed": 155.729,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generate",
        "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": "completed",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      }
    }
  ],
  "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)

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 schiefgegangen.

Fehlerantwort Beispiel

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

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.

Erste Schritte

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Erweitert

Coding

Luma Tasks API Integration und Nutzung

Antragsprozess

Anfragebeispiel

Beispielbild der Aufgabe

Anfrageheader und Anfragekörper festlegen

Codebeispiel

CURL

Python

Antwortbeispiel

Batch-Abfrageoperation

Codebeispiel

Antwortbeispiel

CURL

Python

Fehlerbehandlung

Fehlerantwort Beispiel

Fazit

​Antragsprozess

​Anfragebeispiel

​Beispielbild der Aufgabe

​Anfrageheader und Anfragekörper festlegen

​Codebeispiel

​CURL

​Python

​Antwortbeispiel

​Batch-Abfrageoperation

​Codebeispiel

​Antwortbeispiel

​CURL

​Python

​Fehlerbehandlung

​Fehlerantwort Beispiel

​Fazit

Antragsprozess

Anfragebeispiel

Beispielbild der Aufgabe

Anfrageheader und Anfragekörper festlegen

Codebeispiel

CURL

Python

Antwortbeispiel

Batch-Abfrageoperation

Codebeispiel

Antwortbeispiel

CURL

Python

Fehlerbehandlung

Fehlerantwort Beispiel

Fazit