Integración y uso de Kling Tasks API

La función principal de Kling Tasks API es consultar el estado de ejecución de una tarea introduciendo el ID de tarea generado por Kling Videos Generation API. Este documento presentará en detalle las instrucciones de integración de Kling Tasks API, ayudándole a integrar fácilmente y aprovechar plenamente las potentes funciones de esta API. A través de Kling Tasks API, puede consultar fácilmente el estado de ejecución de las tareas de Kling Videos Generation API.

Proceso de solicitud

Para utilizar Kling Videos Generation API, primero obtenga su API Token en la consola de Ace Data Cloud y guárdelo como respaldo.

Si aún no ha iniciado sesión o no se ha registrado, será redirigido automáticamente a la página de inicio de sesión para invitarle a registrarse e iniciar sesión; una vez completado, regresará automáticamente a la página actual. Un API Token puede invocar todos los servicios de la plataforma, sin necesidad de solicitar uno por separado para cada servicio. La primera solicitud incluirá crédito gratuito para una experiencia sin costo; cuando el crédito sea insuficiente, puede recargar saldo común en la consola.

📘 Documentación completa: Kling Videos Generation API →

Ejemplo de solicitud

Kling Tasks API se puede utilizar para consultar los resultados de Kling Videos Generation API. Para saber cómo utilizar Kling Videos Generation API, consulte la documentación Kling Videos Generation API 。 Tomamos como ejemplo uno de los ID de tarea devueltos por el servicio Kling Videos Generation API para demostrar cómo utilizar esta API. Supongamos que tenemos un ID de tarea: 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0; a continuación se demuestra cómo hacerlo pasando un ID de tarea.

Imagen de ejemplo de tarea

Configurar los encabezados y el cuerpo de la solicitud

Request Headers incluyen:

accept: especifica que se reciban resultados de respuesta en formato JSON; aquí se completa como application/json.
authorization: la clave para invocar la API; después de solicitarla, se puede seleccionar directamente desde el menú desplegable.

Request Body incluye:

id: el ID de la tarea cargada.
action: el modo de operación sobre la tarea.

La configuración se muestra en la siguiente imagen:

Ejemplo de código

Se puede observar que en la parte derecha de la página ya se ha generado automáticamente código en varios lenguajes, como se muestra en la imagen:

Algunos ejemplos de código son los siguientes:

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/kling/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
    "action": "retrieve"
}

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

Ejemplo de respuesta

Después de que la solicitud se realice correctamente, la API devolverá la información detallada de la tarea de video correspondiente. Por ejemplo:

{
  "_id": "67c5163f550a4144a5b68698",
  "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
  "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
  "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
  "created_at": 1740969535.333,
  "started_at": 1740969535.393,
  "finished_at": 1740969852.463,
  "elapsed": 317.07,
  "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
  "request": {
    "action": "text2video",
    "model": "kling-v1",
    "prompt": "White ceramic coffee mug on glossy marble countertop with morning window light. Camera slowly rotates 360 degrees around the mug, pausing briefly at the handle.",
    "callback_url": "https://webhook.site/624b2c78-6dbd-4618-9d2b-b32eade6d8c3"
  },
  "trace_id": "0a907f69-4ae2-4a08-b34c-ee15c1c47077",
  "type": "videos",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "job_id": "CjJzzGfBfqcAAAAAAKdVMQ",
  "response": {
    "success": true,
    "video_id": "030bb06d-98d4-4044-9042-0aa0822e8c8c",
    "video_url": "https://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.mp4",
    "duration": "5.1",
    "state": "succeed",
    "task_id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"
  }
}

El resultado devuelto contiene múltiples campos. El campo request es el request body al iniciar la tarea, mientras que el campo response es el response body devuelto después de que la tarea se complete. La descripción de los campos es la siguiente.

id: el ID que genera esta tarea de video, utilizado para identificar de forma única esta tarea de generación de video.
request: la información de solicitud en la consulta de la tarea de video.
response: la información devuelta en la consulta de la tarea de video.
created_at: hora de creación de la tarea, marca de tiempo Unix (segundos, punto flotante).
started_at: hora en la que la tarea comienza a ejecutarse, marca de tiempo Unix (segundos, punto flotante).
finished_at: hora de finalización de la tarea, marca de tiempo Unix (segundos, punto flotante). Este campo no se devuelve cuando la tarea no se ha completado.
elapsed: tiempo de ejecución de la tarea, en segundos (punto flotante, conservando 3 decimales). Este campo no se devuelve cuando la tarea no se ha completado.

Operación de consulta por lotes

Esto sirve para consultar los detalles de las tareas de video de varios ID de tarea. A diferencia de lo anterior, es necesario seleccionar action como retrieve_batch. Request Body incluye:

ids: el arreglo de ID de tareas cargadas.
action: el modo de operación sobre las tareas.

La configuración se muestra en la siguiente imagen:

Ejemplo de código

Se puede observar que en la parte derecha de la página ya se ha generado automáticamente código en varios lenguajes, como se muestra en la imagen:

Algunos ejemplos de código son los siguientes:

Ejemplo de respuesta

Después de que la solicitud se realice correctamente, la API devolverá la información detallada específica de todas las tareas de video por lotes de esta vez. Por ejemplo:

{
  "items": [
    {
      "_id": "67c5163f550a4144a5b68698",
      "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
      "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
      "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
      "created_at": 1740969535.333,
      "started_at": 1740969535.393,
      "finished_at": 1740969852.463,
      "elapsed": 317.07,
      "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
      "request": {
        "action": "text2video",
        "model": "kling-v1",
        "prompt": "White ceramic coffee mug on glossy marble countertop with morning window light. Camera slowly rotates 360 degrees around the mug, pausing briefly at the handle.",
        "callback_url": "https://webhook.site/624b2c78-6dbd-4618-9d2b-b32eade6d8c3"
      },
      "trace_id": "0a907f69-4ae2-4a08-b34c-ee15c1c47077",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "job_id": "CjJzzGfBfqcAAAAAAKdVMQ",
      "response": {
        "success": true,
        "video_id": "030bb06d-98d4-4044-9042-0aa0822e8c8c",
        "video_url": "https://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.mp4",
        "duration": "5.1",
        "state": "succeed",
        "task_id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"
      }
    },
    {
      "_id": "67c51415550a4144a5b442a5",
      "id": "e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0",
      "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
      "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
      "created_at": 1740968981.619,
      "started_at": 1740968981.679,
      "finished_at": 1740969297.937,
      "elapsed": 316.258,
      "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
      "request": {
        "action": "text2video",
        "model": "kling-v1",
        "prompt": "White ceramic coffee mug on glossy marble countertop with morning window light. Camera slowly rotates 360 degrees around the mug, pausing briefly at the handle."
      },
      "trace_id": "4f32ba2d-8846-4ea9-9253-997ec0b2e052",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "job_id": "Cjil4mfBfs0AAAAAAKbMQQ",
      "response": {
        "success": true,
        "video_id": "af9a1af0-9aa0-4638-81c1-d41d6143c508",
        "video_url": "https://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.mp4",
        "duration": "5.1",
        "state": "succeed",
        "task_id": "e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0"
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

El resultado devuelto tiene múltiples campos, entre los cuales items contiene la información detallada específica de las tareas de video por lotes. La información específica de cada tarea de video es igual a los campos anteriores, y la información de los campos es la siguiente.

items, toda la información detallada específica de las tareas de video por lotes. Es un arreglo, y cada elemento del arreglo tiene el mismo formato que el resultado devuelto al consultar una sola tarea anteriormente.
count, la cantidad de tareas de video consultadas por lotes en este caso.

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/kling/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0","20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

Manejo de errores

Al llamar a la API, si encuentra un error, la API devolverá el código de error y la información correspondientes. Por ejemplo:

400 token_mismatched: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o no válidos.
400 api_not_implemented: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o no válidos.
401 invalid_token: No autorizado, token de autorización no válido o faltante.
429 too_many_requests: Demasiadas solicitudes, ha superado el límite de frecuencia.
500 api_error: Error interno del servidor, algo salió mal en el servidor.

Ejemplo de respuesta de error

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

Conclusión

A través de este documento, ya ha comprendido cómo utilizar la API de Kling Tasks para consultar toda la información detallada específica de tareas de video individuales o por lotes. Esperamos que este documento pueda ayudarle a integrar y utilizar mejor esta API. Si tiene alguna pregunta, no dude en contactar a nuestro equipo de soporte técnico.

Primeros pasos

Chat de IA

Imagen de IA

Video de IA

Audio de IA

Web y datos

CAPTCHA

Identidad

Coding

Más guías

Integración y uso de Kling Tasks API

Proceso de solicitud

Ejemplo de solicitud

Imagen de ejemplo de tarea

Configurar los encabezados y el cuerpo de la solicitud

Ejemplo de código

CURL

Python

Ejemplo de respuesta

Operación de consulta por lotes

Ejemplo de código

Ejemplo de respuesta

CURL

Manejo de errores

Ejemplo de respuesta de error

Conclusión

​Proceso de solicitud

​Ejemplo de solicitud

​Imagen de ejemplo de tarea

​Configurar los encabezados y el cuerpo de la solicitud

​Ejemplo de código

​CURL

​Python

​Ejemplo de respuesta

​Operación de consulta por lotes

​Ejemplo de código

​Ejemplo de respuesta

​CURL

​Manejo de errores

​Ejemplo de respuesta de error

​Conclusión

Proceso de solicitud

Ejemplo de solicitud

Imagen de ejemplo de tarea

Configurar los encabezados y el cuerpo de la solicitud

Ejemplo de código

CURL

Python

Ejemplo de respuesta

Operación de consulta por lotes

Ejemplo de código

Ejemplo de respuesta

CURL

Manejo de errores

Ejemplo de respuesta de error

Conclusión