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Sora Tasks API の主な機能は、Sora Videos Generation API によって生成されたタスクIDを入力することで、そのタスクの実行状況を照会することです。 この文書では、Sora Tasks API の接続説明を詳しく紹介し、簡単に統合し、この API の強力な機能を十分に活用できるようにします。Sora Tasks API を使用することで、Sora Videos Generation API のタスク実行状況を簡単に照会できます。

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申請プロセス

Sora Tasks API を使用するには、まず申請ページ Sora Videos Generation API にアクセスして、該当するサービスを申請し、その後、Sora Videos Generation API のタスクIDをコピーします。以下の図のように：

最後に、Tasks API ページ Sora Tasks API にアクセスして、該当するサービスを申請します。ページに入ったら、「Acquire」ボタンをクリックします。以下の図のように： 申請ページ まだログインまたは登録していない場合は、自動的にログインページにリダイレクトされ、登録とログインを促されます。ログインまたは登録後は、自動的に現在のページに戻ります。 初回申請時には無料のクレジットが付与され、この API を無料で使用できます。

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リクエスト例

Sora Tasks API は、Sora Videos Generation API の結果を照会するために使用できます。Sora Videos Generation API の使用方法については、文書 Sora Videos Generation API を参照してください。 Sora Videos Generation API サービスから返されたタスクIDを例に、どのようにこの API を使用するかを示します。タスクID：b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea があると仮定し、次にタスクIDを渡す方法を示します。

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タスク例図

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リクエストヘッダーとリクエストボディの設定

Request Headers には以下が含まれます：
  • accept：JSON形式のレスポンス結果を受け取ることを指定します。ここには application/json を記入します。
  • authorization：APIを呼び出すためのキーで、申請後に直接ドロップダウンから選択できます。
Request Body には以下が含まれます：
  • id：アップロードされたタスクID。
  • action：タスクの操作方法。
以下の図のように設定します：

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コード例

ページの右側には、さまざまな言語のコードが自動生成されていることがわかります。以下の図のように：

一部のコード例は以下の通りです：

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/sora/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
  "action": "retrieve"
}'

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Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
    "action": "retrieve"
}

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

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レスポンス例

リクエストが成功すると、API はこのビデオタスクの詳細情報を返します。例えば： 
{
  "_id": "68e914aa550a4144a5788305",
  "id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
  "api_id": "54aed96c-0346-4227-8c99-9780247a7ffd",
  "application_id": "f10c04c2-2273-4463-bd3f-593d71b75ac8",
  "created_at": 1760105642.045,
  "credential_id": "4e6e181d-f320-4874-8d80-fc2253b40b7e",
  "request": {
    "size": "large",
    "duration": 15,
    "orientation": "landscape",
    "prompt": "cat running on the river",
    "model": "sora-2",
    "image_urls": [
      "https://cdn.acedata.cloud/11wfp4.png"
    ],
    "callback_url": "https://webhook.site/eb238c4f-da3b-47a5-a922-a93aa5405daa"
  },
  "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
  "type": "videos",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
    "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
    "data": [
      {
        "id": "sora-2:task_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5",
        "video_url": "https://filesystem.site/gptimage/vg-assets/assets%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5_genid_b8e2e5d1-a579-49ca-a21c-cb3869685cce_25_10_10_14_15_147334%2Fvideos%2F00000%2Fsrc.mp4?st=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&se=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sks=b&skt=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&ske=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skoid=aa5ddad1-c91a-4f0a-9aca-e20682cc8969&skv=2019-02-02&sv=2018-11-09&sr=b&sp=r&spr=https%2Chttp&sig=p4aMqXqkP%2FI1IhOVGCB9JL8vUUvfNBBF12ESpKhKXOk%3D&az=oaivgprodscus",
        "state": "succeeded"
      }
    ]
  }
}
返された結果には複数のフィールドがあり、request フィールドはタスクを開始したときの request body です。また、response フィールドはタスク完了後に返される response body です。フィールドの説明は以下の通りです。
  • id：このビデオタスクを生成するための ID で、今回のビデオ生成タスクを一意に識別します。
  • request：ビデオタスク内のリクエスト情報を照会します。
  • response：ビデオタスク内の返却情報を照会します。

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バッチ照会操作

これは複数のタスクIDに対してビデオタスクの詳細を照会するもので、上記とは異なり、action を retrieve_batch に設定する必要があります。 Request Body には以下が含まれます：
  • ids：アップロードされたタスクIDの配列。
  • action：タスクの操作方法。
以下の図のように設定します：

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コード例

ページの右側には、さまざまな言語のコードが自動生成されていることがわかります。以下の画像のように：

一部のコード例は以下の通りです：

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応答例

リクエストが成功すると、APIはすべてのバッチビデオタスクの具体的な詳細情報を返します。例えば： 
{
  "items": [
    {
      "_id": "68e914aa550a4144a5788305",
      "id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
      "api_id": "54aed96c-0346-4227-8c99-9780247a7ffd",
      "application_id": "f10c04c2-2273-4463-bd3f-593d71b75ac8",
      "created_at": 1760105642.045,
      "credential_id": "4e6e181d-f320-4874-8d80-fc2253b40b7e",
      "request": {
        "size": "large",
        "duration": 15,
        "orientation": "landscape",
        "prompt": "cat running on the river",
        "model": "sora-2",
        "image_urls": [
          "https://cdn.acedata.cloud/11wfp4.png"
        ],
        "callback_url": "https://webhook.site/eb238c4f-da3b-47a5-a922-a93aa5405daa"
      },
      "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
        "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
        "data": [
          {
            "id": "sora-2:task_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5",
            "video_url": "https://filesystem.site/gptimage/vg-assets/assets%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5_genid_b8e2e5d1-a579-49ca-a21c-cb3869685cce_25_10_10_14_15_147334%2Fvideos%2F00000%2Fsrc.mp4?st=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&se=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sks=b&skt=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&ske=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skoid=aa5ddad1-c91a-4f0a-9aca-e20682cc8969&skv=2019-02-02&sv=2018-11-09&sr=b&sp=r&spr=https%2Chttp&sig=p4aMqXqkP%2FI1IhOVGCB9JL8vUUvfNBBF12ESpKhKXOk%3D&az=oaivgprodscus",
            "state": "succeeded"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "_id": "68e914aa550a4144a5788305",
      "id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
      "api_id": "54aed96c-0346-4227-8c99-9780247a7ffd",
      "application_id": "f10c04c2-2273-4463-bd3f-593d71b75ac8",
      "created_at": 1760105642.045,
      "credential_id": "4e6e181d-f320-4874-8d80-fc2253b40b7e",
      "request": {
        "size": "large",
        "duration": 15,
        "orientation": "landscape",
        "prompt": "cat running on the river",
        "model": "sora-2",
        "image_urls": [
          "https://cdn.acedata.cloud/11wfp4.png"
        ],
        "callback_url": "https://webhook.site/eb238c4f-da3b-47a5-a922-a93aa5405daa"
      },
      "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea",
        "trace_id": "fb751e1e-4705-49ea-9fd4-5024b7865ea2",
        "data": [
          {
            "id": "sora-2:task_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5",
            "video_url": "https://filesystem.site/gptimage/vg-assets/assets%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5%2Ftask_01k777hjrbfrgs2060q5zvf2a5_genid_b8e2e5d1-a579-49ca-a21c-cb3869685cce_25_10_10_14_15_147334%2Fvideos%2F00000%2Fsrc.mp4?st=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&se=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sks=b&skt=2025-10-10T12%3A38%3A49Z&ske=2025-10-16T13%3A38%3A49Z&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skoid=aa5ddad1-c91a-4f0a-9aca-e20682cc8969&skv=2019-02-02&sv=2018-11-09&sr=b&sp=r&spr=https%2Chttp&sig=p4aMqXqkP%2FI1IhOVGCB9JL8vUUvfNBBF12ESpKhKXOk%3D&az=oaivgprodscus",
            "state": "succeeded"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "count": 2
}
返された結果には複数のフィールドがあり、その中でitemsはバッチビデオタスクの具体的な詳細情報を含んでいます。各ビデオタスクの具体的な情報は上記のフィールドと同じです。フィールド情報は以下の通りです。
  • items、バッチビデオタスクのすべての具体的な詳細情報。これは配列であり、各配列の要素は上記の単一タスクの返却結果の形式と同じです。
  • count、ここでのバッチクエリビデオタスクの数。

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/sora/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea","b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

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Python

import requests

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

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

payload = {
    "ids": ["b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea","b8976e18-32dc-4718-9ed8-1ea090fcb6ea"],
    "action": "retrieve_batch"
}

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

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エラーハンドリング

APIを呼び出す際にエラーが発生した場合、APIは対応するエラーコードとメッセージを返します。例えば：
  • 400 token_mismatched：不正なリクエスト、パラメータが不足しているか無効である可能性があります。
  • 400 api_not_implemented：不正なリクエスト、パラメータが不足しているか無効である可能性があります。
  • 401 invalid_token：未承認、無効または不足している認証トークン。
  • 429 too_many_requests：リクエストが多すぎます、レート制限を超えました。
  • 500 api_error：内部サーバーエラー、サーバーで何かがうまくいきませんでした。

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エラー応答の例

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

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結論

本ドキュメントを通じて、Sora Tasks APIを使用して単一またはバッチのビデオタスクを照会するための具体的な詳細情報を理解しました。このドキュメントがAPIの接続と使用に役立つことを願っています。ご不明な点がございましたら、いつでも技術サポートチームにお問い合わせください。