Flux Tasks API 연동 및 사용

Flux Tasks API의 주요 기능은 Flux Images Generation API 또는 Flux Videos API가 반환한 플랫폼 작업 ID를 입력하여 해당 작업의 실행 상태를 조회하는 것입니다. 본 문서는 Flux Tasks API의 연동 안내를 자세히 소개하여, 귀하가 이 API의 강력한 기능을 손쉽게 통합하고 충분히 활용할 수 있도록 돕습니다. Flux Tasks API를 통해 Flux Images Generation API의 작업 실행 상태를 쉽게 조회할 수 있습니다. 동영상 제출 및 폴링의 전체 예시는 Flux Videos API 통합 가이드를 참조하십시오. 기존 작업 조회에는 생성 비용이 별도로 부과되지 않습니다.

신청 절차

Flux Images Generation API를 사용하려면 먼저 Ace Data Cloud 콘솔에서 API Token을 발급받아 예비용으로 보관하십시오.

아직 로그인하거나 등록하지 않은 경우, 자동으로 로그인 페이지로 이동하여 등록 및 로그인을 안내하며, 완료 후 현재 페이지로 자동으로 돌아옵니다. 하나의 API Token으로 플랫폼의 모든 서비스를 호출할 수 있으며, 각 서비스마다 별도로 신청할 필요가 없습니다. 최초 신청 시 무료 크레딧이 제공되어 무료로 체험할 수 있으며, 크레딧이 부족할 경우 콘솔에서 공용 잔액을 충전할 수 있습니다.

📘 전체 문서: Flux Images Generation API →

요청 예시

Flux Tasks API는 Flux Images Generation API의 결과를 조회하는 데 사용할 수 있습니다. Flux Images Generation API 사용 방법은 문서 Flux Images Generation API 를 참조하십시오. Flux Images Generation API 서비스가 반환한 작업 ID 하나를 예로 들어, 이 API를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다. 작업 ID가 2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a라고 가정하고, 이어서 하나의 작업 ID를 전달하는 방법을 보여드리겠습니다.

작업 예시 이미지

요청 헤더 및 요청 본문 설정

Request Headers는 다음을 포함합니다:

accept: JSON 형식의 응답 결과 수신을 지정하며, 여기서는 application/json으로 입력합니다.
authorization: API 호출 키이며, 신청 후 직접 드롭다운에서 선택할 수 있습니다.

Request Body는 다음을 포함합니다:

id: 업로드한 작업 ID입니다.
action: 작업에 대한 작업 방식입니다.

설정은 아래 그림과 같습니다:

코드 예시

페이지 오른쪽에 이미 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있으며, 그림과 같습니다:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다:

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/flux/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2",
    "action": "retrieve"
}

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

응답 예시

요청이 성공하면 API는 여기의 이미지 작업에 대한 상세 정보를 반환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

{
  "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62",
  "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
  "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
  "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
  "created_at": 1736304669.779,
  "started_at": 1736304669.839,
  "finished_at": 1736304679.439,
  "elapsed": 9.6,
  "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
  "request": {
    "action": "generate",
    "size": "1024x1024",
    "prompt": "a white siamese cat"
  },
  "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
    "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
    "data": [
      {
        "prompt": "a white siamese cat",
        "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
        "seed": 281520112,
        "timings": {
          "inference": 3.193
        }
      }
    ]
  }
}

반환 결과에는 여러 필드가 있으며, request 필드는 작업 시작 시의 request body이고, response 필드는 작업 완료 후 반환되는 response body입니다. 필드 설명은 다음과 같습니다.

id: 이 이미지 작업을 생성한 ID로, 이번 이미지 생성 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
request: 이미지 작업 조회의 요청 정보입니다.
response: 이미지 작업 조회의 반환 정보입니다.
created_at: 작업 생성 시간이며, Unix 타임스탬프(초, 부동 소수점)입니다.
started_at: 작업 실행 시작 시간이며, Unix 타임스탬프(초, 부동 소수점)입니다.
finished_at: 작업 완료 시간이며, Unix 타임스탬프(초, 부동 소수점)입니다. 작업이 완료되지 않은 경우 이 필드는 반환되지 않습니다.
elapsed: 작업 실행 소요 시간이며, 단위는 초(부동 소수점, 소수점 이하 3자리 유지)입니다. 작업이 완료되지 않은 경우 이 필드는 반환되지 않습니다.

일괄 조회 작업

이는 여러 작업 ID에 대해 이미지 작업 상세 정보를 조회하는 것이며, 위와 다른 점은 action을 retrieve_batch로 선택해야 한다는 것입니다. Request Body는 다음을 포함합니다:

ids: 업로드한 작업 ID 배열입니다.
action: 작업에 대한 작업 방식입니다.

설정은 아래 그림과 같습니다:

코드 예시

페이지 오른쪽에 이미 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있으며, 그림과 같습니다:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다:

응답 예시

요청이 성공하면 API는 이번 모든 일괄 이미지 작업의 구체적인 상세 정보를 반환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

{
  "items": [
    {
      "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62",
      "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
      "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
      "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
      "created_at": 1736304669.779,
      "started_at": 1736304669.839,
      "finished_at": 1736304679.439,
      "elapsed": 9.6,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "a white siamese cat"
      },
      "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a",
        "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19",
        "data": [
          {
            "prompt": "a white siamese cat",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
            "seed": 281520112,
            "timings": {
              "inference": 3.193
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      "_id": "677de950550a4144a5f52963",
      "id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a",
      "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7",
      "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2",
      "created_at": 1736304976.278,
      "started_at": 1736304976.338,
      "finished_at": 1736304985.938,
      "elapsed": 9.6,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "a white siamese cat"
      },
      "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a",
        "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31",
        "data": [
          {
            "prompt": "a white siamese cat",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
            "seed": 1437672535,
            "timings": {
              "inference": 3.175
            }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

반환 결과에는 여러 필드가 있으며, 그중 items는 일괄 이미지 작업의 구체적인 상세 정보를 포함합니다. 각 이미지 작업의 구체적인 정보는 위의 필드와 같으며, 필드 정보는 다음과 같습니다.

items, 일괄 이미지 작업의 모든 구체적인 상세 정보입니다. 배열이며, 배열의 각 요소는 위에서 단일 작업을 조회할 때의 반환 결과 형식과 같습니다.
count, 여기서 일괄 조회하는 이미지 작업의 개수입니다.

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/flux/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"],
    "action": "retrieve_batch"
}

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

오류 처리

API를 호출할 때 오류가 발생하면 API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

400 token_mismatched: 잘못된 요청이며, 매개변수가 누락되었거나 유효하지 않기 때문일 수 있습니다.
400 api_not_implemented: 잘못된 요청이며, 매개변수가 누락되었거나 유효하지 않기 때문일 수 있습니다.
401 invalid_token: 권한이 없으며, 인증 토큰이 유효하지 않거나 누락되었습니다.
429 too_many_requests: 요청이 너무 많으며, 속도 제한을 초과했습니다.
500 api_error: 내부 서버 오류이며, 서버에서 문제가 발생했습니다.

오류 응답 예시

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

결론

이 문서를 통해 FLux Tasks API를 사용하여 단일 또는 일괄 이미지 작업의 모든 구체적인 상세 정보를 조회하는 방법을 이미 이해하셨습니다. 이 문서가 해당 API를 더 잘 연동하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든지 기술 지원 팀에 문의해 주세요.

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Flux Tasks API 연동 및 사용

신청 절차

요청 예시

작업 예시 이미지

요청 헤더 및 요청 본문 설정

코드 예시

CURL

Python

응답 예시

일괄 조회 작업

코드 예시

응답 예시

CURL

Python

오류 처리

오류 응답 예시

결론

​신청 절차

​요청 예시

​작업 예시 이미지

​요청 헤더 및 요청 본문 설정

​코드 예시

​CURL

​Python

​응답 예시

​일괄 조회 작업

​코드 예시

​응답 예시

​CURL

​Python

​오류 처리

​오류 응답 예시

​결론

신청 절차

요청 예시

작업 예시 이미지

요청 헤더 및 요청 본문 설정

코드 예시

CURL

Python

응답 예시

일괄 조회 작업

코드 예시

응답 예시

CURL

Python

오류 처리

오류 응답 예시

결론