Intégration et utilisation de l'API SeeDance Tasks

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

Processus de demande

Pour utiliser l’API SeeDance Video Generation, commencez par obtenir votre jeton 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 pour vous inviter à vous inscrire et à vous connecter, après quoi vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Un seul jeton 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 sur le tableau de bord.

📘 Documentation complète : API SeeDance Video Generation →

Exemple de demande

L’API SeeDance Tasks peut être utilisée pour interroger les résultats de l’API SeeDance Video Generation. Pour savoir comment utiliser l’API SeeDance Video Generation, veuillez consulter la documentation API SeeDance Video Generation. Prenons un exemple avec un ID de tâche retourné par le service API SeeDance Video Generation. Supposons que nous ayons un ID de tâche : 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0, nous allons maintenant démontrer comment passer 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 comme 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 indiqué dans l’image ci-dessous :

Exemple de code

Vous pouvez voir 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/seedance/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "a6e0d456-189b-4c78-9232-2fe72166ab39",
  "action": "retrieve"
}'

Exemple de réponse

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

{
    "_id": "69480c5cff2676299c7b351d",
    "id": "9462ca25-468b-45a5-9e75-6f516dedcc80",
    "api_id": "44e45d2b-8754-4a93-b793-c63271335f6f",
    "application_id": "1456a4bf-e2f4-4247-9b2d-fb49effc6eca",
    "created_at": 1766329436.091,
    "started_at": 1766329436.151,
    "finished_at": 1766329518.051,
    "elapsed": 81.9,
    "credential_id": "3e20b461-f750-48d3-a1f7-3aea48d15d77",
    "request": {
        "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528",
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": "Plusieurs plans. Un détective entre dans une pièce faiblement éclairée. Il examine les indices sur la table, prenant un objet sur la table. La caméra se tourne vers lui alors qu'il réfléchit. --ratio 16:9"
            }
        ],
        "callback_url": "dummy"
    },
    "trace_id": "24b1b09c-5649-4290-98db-eab23e5efcac",
    "type": "videos",
    "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
    "response": {
        "success": true,
        "task_id": "9462ca25-468b-45a5-9e75-6f516dedcc80",
        "trace_id": "24b1b09c-5649-4290-98db-eab23e5efcac",
        "data": {
            "task_id": "cgt-20251221230356-sxgt7",
            "status": "succeeded",
            "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/seedance/d1c2e49e-d854-4a2e-b0c0-88e520f82e2e.mp4",
            "last_frame_url": null,
            "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528"
        }
    }
}

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. Les champs sont décrits comme suit.

id, l’ID de la tâche générée, utilisé pour identifier de manière unique cette tâche générée.
request, les informations de demande dans la tâche.
response, les informations de réponse dans la tâche.
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 pour interroger les détails de plusieurs ID de tâches, contrairement à ce qui précède, il faut sélectionner l’action comme retrieve_batch. Request Body inclut :

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

Configuration comme indiqué dans l’image ci-dessous :

Exemple de code

Vous pouvez voir 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 en masse. Par exemple :

{
    "items": [
        {
            "_id": "69480c5cff2676299c7b351d",
            "id": "9462ca25-468b-45a5-9e75-6f516dedcc80",
            "api_id": "44e45d2b-8754-4a93-b793-c63271335f6f",
            "application_id": "1456a4bf-e2f4-4247-9b2d-fb49effc6eca",
            "created_at": 1766329436.091,
            "started_at": 1766329436.151,
            "finished_at": 1766329518.051,
            "elapsed": 81.9,
            "credential_id": "3e20b461-f750-48d3-a1f7-3aea48d15d77",
            "request": {
                "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "Plusieurs plans. Un détective entre dans une pièce faiblement éclairée. Il examine les indices sur la table, prenant un objet sur la table. La caméra se tourne vers lui alors qu'il réfléchit. --ratio 16:9"
                    }
                ],
                "callback_url": "dummy"
            },
            "trace_id": "24b1b09c-5649-4290-98db-eab23e5efcac",
            "type": "videos",
            "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
            "response": {
                "success": true,
                "task_id": "9462ca25-468b-45a5-9e75-6f516dedcc80",
                "trace_id": "24b1b09c-5649-4290-98db-eab23e5efcac",
                "data": {
                    "task_id": "cgt-20251221230356-sxgt7",
                    "status": "succeeded",
                    "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/seedance/d1c2e49e-d854-4a2e-b0c0-88e520f82e2e.mp4",
                    "last_frame_url": null,
                    "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528"
                }
            }
        },
        {
            "_id": "69480e0dff2676299c7cb98b",
            "id": "d9e576bd-ca14-4c6f-a541-f4734e941dbe",
            "api_id": "44e45d2b-8754-4a93-b793-c63271335f6f",
            "application_id": "1456a4bf-e2f4-4247-9b2d-fb49effc6eca",
            "created_at": 1766329436.091,
            "started_at": 1766329436.151,
            "finished_at": 1766329518.051,
            "elapsed": 81.9,
            "credential_id": "3e20b461-f750-48d3-a1f7-3aea48d15d77",
            "request": {
                "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "Plusieurs plans. Un détective entre dans une pièce faiblement éclairée. Il examine les indices sur la table, prenant un objet sur la table. La caméra se tourne vers lui alors qu'il réfléchit. --ratio 16:9"
                    }
                ],
                "callback_url": "dummy"
            },
            "trace_id": "e3da01aa-5026-4653-8d07-c68c4fcf466a",
            "type": "videos",
            "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
            "response": {
                "success": true,
                "task_id": "d9e576bd-ca14-4c6f-a541-f4734e941dbe",
                "trace_id": "e3da01aa-5026-4653-8d07-c68c4fcf466a",
                "data": {
                    "task_id": "cgt-20251221231109-cnkhp",
                    "status": "succeeded",
                    "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/seedance/eb99ba03-178c-4616-8d19-e625fee2e884.mp4",
                    "last_frame_url": null,
                    "model": "doubao-seedance-1-0-pro-250528"
                }
            }
        }
    ],
    "count": 2
}

Retourne les résultats, il y a plusieurs champs, où items contient les détails spécifiques des tâches en lot, chaque tâche ayant des informations spécifiques identiques aux champs de la requête d’une seule tâche ci-dessus.

items, tous les détails spécifiques des tâches en lot. C’est un tableau, chaque élément du tableau ayant le même format que le résultat de la requête d’une seule tâche ci-dessus.
count, le nombre de tâches dans cette requête de lot.

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/seedance/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["9462ca25-468b-45a5-9e75-6f516dedcc80","d9e576bd-ca14-4c6f-a541-f4734e941dbe"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

Gestion des erreurs

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 SeeDance Tasks pour interroger les détails spécifiques d’une tâche 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 SeeDance 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

Exemple de réponse

Opération de requête en masse

Exemple de code

Exemple de réponse

CURL

Gestion des erreurs

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

​Exemple de réponse

​Opération de requête en masse

​Exemple de code

​Exemple de réponse

​CURL

​Gestion des erreurs

​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

Exemple de réponse

Opération de requête en masse

Exemple de code

Exemple de réponse

CURL

Gestion des erreurs

Exemple de réponse d’erreur

Conclusion