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Veo Tasks API의 주요 기능은 Veo Videos Generation API에서 생성된 작업 ID를 입력하여 해당 작업의 실행 상태를 조회하는 것입니다. 본 문서는 Veo Tasks API의 연동 설명을 자세히 소개하여, 여러분이 쉽게 통합하고 이 API의 강력한 기능을 충분히 활용할 수 있도록 돕습니다. Veo Tasks API를 통해 Veo Videos Generation API의 작업 실행 상태를 쉽게 조회할 수 있습니다.

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신청 절차

Veo Tasks API를 사용하려면 먼저 신청 페이지 Veo Videos Generation API에서 해당 서비스를 신청한 후, Veo Videos Generation API의 작업 ID를 복사합니다. 아래 그림과 같이:

마지막으로 Tasks API 페이지 Veo Tasks API에서 해당 서비스를 신청하고, 페이지에 들어가면 「Acquire」 버튼을 클릭합니다. 아래 그림과 같이: 신청 페이지 로그인이나 등록이 되어 있지 않으면 자동으로 로그인 페이지로 이동하여 등록 및 로그인을 요청합니다. 로그인 및 등록 후에는 자동으로 현재 페이지로 돌아옵니다. 첫 신청 시 무료 사용량이 제공되어, 해당 API를 무료로 사용할 수 있습니다.

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요청 예시

Veo Tasks API는 Veo Videos Generation API의 결과를 조회하는 데 사용할 수 있습니다. Veo Videos Generation API를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 문서 Veo Videos Generation API를 참조하십시오. Veo Videos Generation API 서비스에서 반환된 작업 ID를 예로 들어, 이 API를 사용하는 방법을 시연합니다. 가정해 보겠습니다. 작업 ID가 1ebe4f2b-59ba-4385-a4ea-0ce8a3fe12ed라고 할 때, 다음과 같이 작업 ID를 전달하여 사용합니다.

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작업 예시 그림

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요청 헤더 및 요청 본문 설정

Request Headers에는 다음이 포함됩니다:
  • accept: JSON 형식의 응답 결과를 수신하도록 지정하며, 여기서는 application/json으로 입력합니다.
  • authorization: API 호출에 필요한 키로, 신청 후 직접 드롭다운에서 선택할 수 있습니다.
Request Body에는 다음이 포함됩니다:
  • id: 업로드한 작업 ID.
  • action: 작업의 조작 방식.
아래 그림과 같이 설정합니다:

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코드 예시

페이지 오른쪽에서 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다:

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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"
}'

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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)

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응답 예시

요청이 성공하면 API는 이 비디오 작업의 세부 정보를 반환합니다. 예를 들어: 
{
  "_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": "White ceramic coffee mug on glossy marble countertop with morning window light. Camera slowly rotates 360 degrees around the mug, pausing briefly at the handle."
  },
  "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"
      }
    ]
  }
}
반환 결과에는 여러 필드가 있으며, request 필드는 작업을 시작할 때의 request body를 나타내고, response 필드는 작업 완료 후 반환된 response body를 나타냅니다. 필드 설명은 다음과 같습니다.
  • id: 이 비디오 작업을 생성한 ID로, 이번 비디오 생성 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
  • request: 비디오 작업의 요청 정보를 조회합니다.
  • response: 비디오 작업의 반환 정보를 조회합니다.

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배치 조회 작업

이는 여러 작업 ID에 대해 비디오 작업 세부 정보를 조회하는 것으로, 위와 다른 점은 action을 retrieve_batch로 선택해야 한다는 것입니다. Request Body에는 다음이 포함됩니다:
  • ids: 업로드한 작업 ID 배열.
  • action: 작업의 조작 방식.
아래 그림과 같이 설정합니다:

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코드 예시

페이지 오른쪽에서 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다:

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응답 예시

요청이 성공하면 API는 이번 모든 배치 비디오 작업의 구체적인 세부 정보를 반환합니다. 예를 들어: 
{
  "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": "광택이 나는 대리석 조리대 위에 있는 흰색 세라믹 커피 머그와 아침 창문 빛. 카메라가 머그 주위를 360도 천천히 회전하며 손잡이에서 잠시 멈춥니다."
      },
      "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": "광택이 나는 대리석 조리대 위에 있는 흰색 세라믹 커피 머그와 아침 창문 빛. 카메라가 머그 주위를 360도 천천히 회전하며 손잡이에서 잠시 멈춥니다."
      },
      "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
}
반환 결과는 여러 필드를 포함하고 있으며, 그 중 items는 배치 비디오 작업의 구체적인 세부 정보 정보를 포함하고 있습니다. 각 비디오 작업의 구체적인 정보는 위의 필드와 동일하며, 필드 정보는 다음과 같습니다.
  • items, 배치 비디오 작업의 모든 구체적인 세부 정보 정보. 그것은 배열이며, 각 배열의 요소는 위에서 단일 작업의 반환 결과 형식과 동일합니다.
  • count, 이곳에서 배치 쿼리 비디오 작업의 개수입니다.

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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"
}'

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오류 처리

API를 호출할 때 오류가 발생하면, API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들어:
  • 400 token_mismatched : 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수로 인한 것일 수 있습니다.
  • 400 api_not_implemented : 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수로 인한 것일 수 있습니다.
  • 401 invalid_token : 인증되지 않음, 잘못되었거나 누락된 인증 토큰.
  • 429 too_many_requests : 너무 많은 요청, 비율 제한을 초과했습니다.
  • 500 api_error : 내부 서버 오류, 서버에서 문제가 발생했습니다.

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오류 응답 예시

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

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결론

이 문서를 통해 Veo Tasks API를 사용하여 단일 또는 배치 비디오 작업의 모든 구체적인 세부 정보 정보를 쿼리하는 방법을 이해하셨습니다. 이 문서가 API를 더 잘 연결하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 질문이 있으시면 언제든지 기술 지원 팀에 문의해 주십시오.