Intégration et utilisation de l'API Luma Tasks

La principale fonctionnalité de l’API Luma Tasks est de permettre la consultation de l’état d’exécution d’une tâche en entrant l’ID de tâche généré par l’API Luma Videos Generation. Ce document détaillera les instructions d’intégration de l’API Luma Tasks, vous aidant à intégrer facilement et à tirer pleinement parti de la puissance de cette API. Grâce à l’API Luma Tasks, vous pouvez facilement interroger l’état d’exécution des tâches de l’API Luma Videos Generation.

Processus de demande

Pour utiliser l’API Luma Videos Generation, commencez par obtenir votre token API sur le tableau de bord Ace Data Cloud pour le garder en réserve.

Si vous n’êtes pas encore connecté ou inscrit, vous serez automatiquement redirigé vers la page de connexion vous invitant à vous inscrire et à vous connecter, après quoi vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Un token API suffit pour appeler tous les services de la plateforme, sans avoir besoin de demander séparément pour chaque service. La première demande vous donnera un quota gratuit pour une expérience sans frais ; lorsque le quota est insuffisant, vous pouvez recharger le solde général dans le tableau de bord.

📘 Documentation complète : API Luma Videos Generation →

Exemple de demande

L’API Luma Tasks peut être utilisée pour interroger les résultats de l’API Luma Videos Generation. Pour savoir comment utiliser l’API Luma Videos Generation, veuillez consulter la documentation API Luma Videos Generation. Prenons un exemple avec un ID de tâche retourné par le service Luma Videos Generation, pour démontrer comment utiliser cette API. Supposons que nous ayons un ID de tâche : 50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151, nous allons maintenant démontrer comment procéder en passant cet ID de tâche.

Exemple de tâche

Configuration des en-têtes de demande et du corps de la demande

Request Headers inclut :

accept : spécifie que la réponse doit être au format JSON, ici rempli avec application/json.
authorization : la clé pour appeler l’API, que vous pouvez sélectionner directement après la demande.

Request Body inclut :

id : l’ID de la tâche téléchargée.
action : la manière d’opérer sur la tâche.

Configuration comme illustré ci-dessous :

Exemple de code

Vous pouvez constater que divers langages de code ont déjà été générés automatiquement sur le côté droit de la page, comme illustré :

Voici quelques exemples de code :

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)

Exemple de réponse

Après une demande réussie, l’API renverra les détails de la tâche vidéo ici. Par exemple :

{
  "_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": "Astronauts shuttle from space to volcano"
  },
  "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": "Astronauts shuttle from space to volcano",
    "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
  }
}

Le résultat de la réponse contient plusieurs champs, le champ request est le corps de la demande lors de l’initiation de la tâche, tandis que le champ response est le corps de la réponse retourné après l’achèvement de la tâche, dont les résultats sont cohérents avec ceux de l’API Luma Videos Generation. Les champs sont décrits comme suit.

id, l’ID de la tâche vidéo générée, utilisé pour identifier de manière unique cette tâche de génération vidéo.
video_id, l’identifiant unique de la vidéo dans la tâche vidéo consultée, nécessaire pour toute opération d’extension sur la vidéo à l’avenir.
request, les informations de demande dans la tâche vidéo.
response, les informations de réponse dans la tâche vidéo.
created_at, l’heure de création de la tâche, horodatage Unix (secondes, flottant).
started_at, l’heure de début d’exécution de la tâche, horodatage Unix (secondes, flottant).
finished_at, l’heure de fin de la tâche, horodatage Unix (secondes, flottant). Ce champ n’est pas retourné si la tâche n’est pas terminée.
elapsed, le temps d’exécution de la tâche, en secondes (flottant, avec 3 décimales). Ce champ n’est pas retourné si la tâche n’est pas terminée.

Opération de requête en masse

Ceci est destiné à interroger les détails des tâches vidéo pour plusieurs ID de tâche, contrairement à ce qui précède, l’action doit être sélectionnée comme retrieve_batch. Request Body inclut :

ids : tableau des ID de tâche téléchargés.
action : la manière d’opérer sur la tâche.

Configuration comme illustré ci-dessous :

Exemple de code

Vous pouvez constater que divers langages de code ont déjà été générés automatiquement sur le côté droit de la page, comme illustré :

Voici quelques exemples de code :

Exemple de réponse

Après une demande réussie, l’API renverra les détails spécifiques de toutes les tâches vidéo en masse. Par exemple :

{
  "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": "générer",
        "prompt": "Des astronautes se déplacent de l'espace au volcan"
      },
      "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": "Des astronautes se déplacent de l'espace au volcan",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
        "video_height": 752,
        "video_width": 1360,
        "state": "terminé",
        "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": "générer",
        "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": "terminé",
        "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": "récupérer_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": "récupérer_batch"
}

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

Erreur de traitement

Lors de l’appel de l’API, si une erreur se produit, l’API renverra le code d’erreur et les informations correspondantes. Par exemple :

400 token_mismatched : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
400 api_not_implemented : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
401 invalid_token : Non autorisé, jeton d’autorisation invalide ou manquant.
429 too_many_requests : Trop de requêtes, vous avez dépassé la limite de taux.
500 api_error : Erreur interne du serveur, quelque chose s’est mal passé sur le serveur.

Exemple de réponse d’erreur

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "échec de la récupération"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Conclusion

Grâce à ce document, vous avez compris comment utiliser l’API Luma Tasks pour interroger les détails spécifiques d’une tâche vidéo unique ou en lot. Nous espérons que ce document vous aidera à mieux intégrer et utiliser cette API. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à contacter notre équipe de support technique.

Démarrage

Chat IA

Image IA

Vidéo IA

Audio IA

Web & Données

CAPTCHA

Identité

Proxy

Avancé

Coding

Intégration et utilisation de l'API Luma Tasks

Processus de demande

Exemple de demande

Exemple de tâche

Configuration des en-têtes de demande et du corps de la demande

Exemple de code

CURL

Python

Exemple de réponse

Opération de requête en masse

Exemple de code

Exemple de réponse

CURL

Python

Erreur de traitement

Exemple de réponse d’erreur

Conclusion

​Processus de demande

​Exemple de demande

​Exemple de tâche

​Configuration des en-têtes de demande et du corps de la demande

​Exemple de code

​CURL

​Python

​Exemple de réponse

​Opération de requête en masse

​Exemple de code

​Exemple de réponse

​CURL

​Python

​Erreur de traitement

​Exemple de réponse d’erreur

​Conclusion

Processus de demande

Exemple de demande

Exemple de tâche

Configuration des en-têtes de demande et du corps de la demande

Exemple de code

CURL

Python

Exemple de réponse

Opération de requête en masse

Exemple de code

Exemple de réponse

CURL

Python

Erreur de traitement

Exemple de réponse d’erreur

Conclusion