Integracja i użycie API Flux Tasks

Główną funkcją API Flux Tasks jest możliwość sprawdzania statusu wykonania zadań za pomocą ID zadań generowanych przez API Flux Images Generation. Dokument ten szczegółowo opisuje integrację z API Flux Tasks, aby pomóc Ci łatwo zintegrować i w pełni wykorzystać potężne możliwości tego API. Dzięki API Flux Tasks możesz łatwo sprawdzić status wykonania zadań API Flux Images Generation.

Proces aplikacji

Aby korzystać z API Flux Images Generation, najpierw przejdź do konsoli Ace Data Cloud, aby uzyskać swój token API, który należy zachować na przyszłość.

Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na stronę logowania, aby zarejestrować się i zalogować, a po zakończeniu zostaniesz automatycznie przekierowany z powrotem na bieżącą stronę. Jeden token API wystarczy do wywołania wszystkich usług platformy, nie ma potrzeby składania osobnych wniosków dla każdej usługi. Przy pierwszym wniosku otrzymasz darmowy limit, aby móc go przetestować; gdy limit się wyczerpie, możesz doładować saldo ogólne w konsoli.

📘 Pełna dokumentacja: Flux Images Generation API →

Przykład żądania

API Flux Tasks można wykorzystać do sprawdzania wyników API Flux Images Generation. Aby dowiedzieć się, jak korzystać z API Flux Images Generation, zapoznaj się z dokumentem Flux Images Generation API. Posłużymy się przykładem ID zadania zwróconego przez usługę API Flux Images Generation, aby pokazać, jak korzystać z tego API. Załóżmy, że mamy ID zadania: 2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a, a następnie pokażemy, jak to zrobić, przekazując ID zadania.

Przykład zadania

Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

Nagłówki żądania obejmują:

accept: określa, że oczekiwany jest wynik odpowiedzi w formacie JSON, tutaj wpisz application/json.
authorization: klucz do wywołania API, po złożeniu wniosku można go bezpośrednio wybrać z rozwijanej listy.

Ciało żądania obejmuje:

id: przesłane ID zadania.
action: sposób operacji na zadaniu.

Ustawienia przedstawione na poniższym obrazku:

Przykład kodu

Można zauważyć, że po prawej stronie strony automatycznie wygenerowano kod w różnych językach, jak pokazano na obrazku:

Przykłady kodu są następujące:

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)

Przykład odpowiedzi

Po pomyślnym wykonaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o zadaniu obrazka. Na przykład:

{
  "_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
        }
      }
    ]
  }
}

Zwracany wynik zawiera wiele pól, pole request to ciało żądania, które zostało wysłane podczas inicjowania zadania, a pole response to ciało odpowiedzi zwrócone po zakończeniu zadania. Opis pól jest następujący.

id, ID zadania generującego ten obraz, używane do unikalnej identyfikacji tego zadania generowania obrazu.
request, informacje o żądaniu w zadaniu obrazka.
response, informacje o odpowiedzi w zadaniu obrazka.
created_at, czas utworzenia zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, liczba zmiennoprzecinkowa).
started_at, czas rozpoczęcia wykonania zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, liczba zmiennoprzecinkowa).
finished_at, czas zakończenia zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, liczba zmiennoprzecinkowa). To pole nie jest zwracane, gdy zadanie nie jest zakończone.
elapsed, czas wykonania zadania, wyrażony w sekundach (liczba zmiennoprzecinkowa, z dokładnością do 3 miejsc po przecinku). To pole nie jest zwracane, gdy zadanie nie jest zakończone.

Operacje zbiorcze

To jest zapytanie o szczegóły zadań obrazków dla wielu ID zadań, w przeciwieństwie do powyższego, należy wybrać akcję jako retrieve_batch. Ciało żądania obejmuje:

ids: tablica przesłanych ID zadań.
action: sposób operacji na zadaniu.

Ustawienia przedstawione na poniższym obrazku:

Przykład kodu

Można zauważyć, że po prawej stronie strony automatycznie wygenerowano kod w różnych językach, jak pokazano na obrazku:

Przykłady kodu są następujące:

Przykład odpowiedzi

Po pomyślnym wykonaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o wszystkich zadaniach obrazków w partii. Na przykład:

{
  "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": "biały kot syjamski"
      },
      "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": "biały kot syjamski",
            "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": "biały kot syjamski"
      },
      "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": "biały kot syjamski",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png",
            "seed": 1437672535,
            "timings": {
              "inference": 3.175
            }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

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)

Błędy

W przypadku wywołania API, jeśli wystąpią błędy, API zwróci odpowiedni kod błędu i informacje. Na przykład:

400 token_mismatched：Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
400 api_not_implemented：Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
401 invalid_token：Nieautoryzowany, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacyjny.
429 too_many_requests：Zbyt wiele żądań, przekroczono limit.
500 api_error：Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

Przykład odpowiedzi błędu

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "pobieranie nie powiodło się"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Wnioski

Dzięki temu dokumentowi zrozumieliście, jak używać API FLux Tasks do zapytań o szczegółowe informacje o pojedynczych lub zbiorczych zadaniach obrazów. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Wam lepiej zintegrować i korzystać z tego API. W razie jakichkolwiek pytań, prosimy o kontakt z naszym zespołem wsparcia technicznego.

Getting Started

Czat AI

Obraz AI

Wideo AI

Audio AI

Sieć i dane

CAPTCHA

Tożsamość

Proxy

Advanced

Coding

Integracja i użycie API Flux Tasks

Proces aplikacji

Przykład żądania

Przykład zadania

Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zbiorcze

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Python

Błędy

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski

​Proces aplikacji

​Przykład żądania

​Przykład zadania

​Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

​Przykład kodu

​CURL

​Python

​Przykład odpowiedzi

​Operacje zbiorcze

​Przykład kodu

​Przykład odpowiedzi

​CURL

​Python

​Błędy

​Przykład odpowiedzi błędu

​Wnioski

Proces aplikacji

Przykład żądania

Przykład zadania

Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zbiorcze

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Python

Błędy

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski