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

Processus de demande

Pour utiliser l’API Veo Tasks, vous devez d’abord vous rendre sur la page de demande Veo Videos Generation API pour demander le service correspondant, puis copier l’ID de tâche de l’API Veo Videos Generation, comme indiqué sur l’image :

Enfin, accédez à la page de l’API Tasks Veo Tasks API pour demander le service correspondant. Une fois sur la page, cliquez sur le bouton « Acquire », comme indiqué sur l’image : Page de demande 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 vous être connecté ou inscrit, vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Lors de votre première demande, un quota gratuit sera offert, vous permettant d’utiliser cette API gratuitement.

Exemple de demande

L’API Veo Tasks peut être utilisée pour interroger les résultats de l’API Veo Videos Generation. Pour savoir comment utiliser l’API Veo Videos Generation, veuillez consulter le document Veo Videos Generation API. Prenons un exemple avec un ID de tâche retourné par le service Veo Videos Generation. Supposons que nous ayons un ID de tâche : 1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed, nous allons maintenant démontrer comment procéder en passant cet ID de tâche.

Exemple de tâche

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

Request Headers comprend :
  • accept : spécifie que la réponse doit être au format JSON, ici rempli avec application/json.
  • authorization : la clé d’API pour appeler l’API, que vous pouvez sélectionner directement après la demande.
Request Body comprend :
  • id : l’ID de la tâche téléchargée.
  • action : la manière d’opérer sur la tâche.
Configurez comme indiqué sur l’image 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 indiqué sur l’image :

Voici quelques exemples de code :

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/veo/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
    "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": "68834c16550a4144a5112589",
  "id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
  "api_id": "52a0fa83-3c78-4793-b45a-c1a5c869ae46",
  "application_id": "b7341df0-3a87-40ef-8f3c-a7dda97816a2",
  "created_at": 1753435158.509,
  "credential_id": "1f64eaaa-eff0-4f18-bfc2-8c5b1e7949ae",
  "request": {
    "callback_url": "https://webhook.site/aed5cd28-f8aa-4dca-9480-8ec9b42137dc",
    "action": "text2video",
    "model": "veo2",
    "prompt": "Tasse à café en céramique blanche sur un comptoir en marbre brillant avec la lumière du matin venant de la fenêtre. La caméra tourne lentement à 360 degrés autour de la tasse, s'arrêtant brièvement au niveau de la poignée."
  },
  "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
  "type": "videos",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
    "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
    "data": [
      {
        "id": "2f43ceed37944b4d836e1a1899dad0a1",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/veo/1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed.mp4",
        "created_at": "2025-07-25 17:19:20",
        "complete_at": "2025-07-25 17:21:45",
        "state": "succeeded"
      }
    ]
  }
}
Le résultat de la réponse contient plusieurs champs, le champ request est le corps de la requête 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 vidéo générée, utilisé pour identifier de manière unique cette tâche de génération vidéo.
  • request, informations de demande dans la tâche vidéo.
  • response, informations de réponse dans la tâche vidéo.

Opération de requête en lot

Ceci est destiné à interroger les détails des tâches vidéo pour plusieurs ID de tâche. Contrairement à ce qui précède, il faut sélectionner l’action comme retrieve_batch. Request Body comprend :
  • ids : tableau des ID de tâches téléchargées.
  • action : la manière d’opérer sur la tâche.
Configurez comme indiqué sur l’image 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 indiqué sur l’image :

Voici quelques exemples de code :

Exemple de réponse

Après une demande réussie, l’API renverra les détails spécifiques de toutes les tâches vidéo en lot. Par exemple :
{
  "items": [
    {
      "_id": "68834c16550a4144a5112589",
      "id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
      "api_id": "52a0fa83-3c78-4793-b45a-c1a5c869ae46",
      "application_id": "b7341df0-3a87-40ef-8f3c-a7dda97816a2",
      "created_at": 1753435158.509,
      "credential_id": "1f64eaaa-eff0-4f18-bfc2-8c5b1e7949ae",
      "request": {
        "callback_url": "https://webhook.site/aed5cd28-f8aa-4dca-9480-8ec9b42137dc",
        "action": "text2video",
        "model": "veo2",
        "prompt": "Tasse à café en céramique blanche sur un comptoir en marbre brillant avec la lumière du matin venant de la fenêtre. La caméra tourne lentement à 360 degrés autour de la tasse, s'arrêtant brièvement au niveau de la poignée."
      },
      "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
        "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
        "data": [
          {
            "id": "2f43ceed37944b4d836e1a1899dad0a1",
            "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/veo/1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed.mp4",
            "created_at": "2025-07-25 17:19:20",
            "complete_at": "2025-07-25 17:21:45",
            "state": "succeeded"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "_id": "68834c16550a4144a5112589",
      "id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
      "api_id": "52a0fa83-3c78-4793-b45a-c1a5c869ae46",
      "application_id": "b7341df0-3a87-40ef-8f3c-a7dda97816a2",
      "created_at": 1753435158.509,
      "credential_id": "1f64eaaa-eff0-4f18-bfc2-8c5b1e7949ae",
      "request": {
        "callback_url": "https://webhook.site/aed5cd28-f8aa-4dca-9480-8ec9b42137dc",
        "action": "text2video",
        "model": "veo2",
        "prompt": "Tasse à café en céramique blanche sur un comptoir en marbre brillant avec la lumière du matin venant de la fenêtre. La caméra tourne lentement à 360 degrés autour de la tasse, s'arrêtant brièvement au niveau de la poignée."
      },
      "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed",
        "trace_id": "d1d53c04-58c5-4c40-bb63-f00188540e56",
        "data": [
          {
            "id": "2f43ceed37944b4d836e1a1899dad0a1",
            "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/veo/1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed.mp4",
            "created_at": "2025-07-25 17:19:20",
            "complete_at": "2025-07-25 17:21:45",
            "state": "succeeded"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "count": 2
}
Retourne les résultats, il y a plusieurs champs, où items contient les détails spécifiques des tâches vidéo en lot, chaque tâche vidéo a des informations spécifiques identiques aux champs de la requête précédente pour une tâche unique, les informations des champs sont les suivantes.
  • items, toutes les informations détaillées des tâches vidéo en lot. C’est un tableau, chaque élément du tableau a le même format que le résultat de la requête pour une tâche unique.
  • count, le nombre de tâches vidéo dans cette requête en lot.

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/veo/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed","1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed"],
  "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 Veo 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.