Integracja i użycie API Kling Tasks

Główną funkcją API Kling Tasks jest umożliwienie zapytania o status wykonania zadania poprzez wprowadzenie ID zadania wygenerowanego przez API Kling Videos Generation. Dokument ten szczegółowo opisuje instrukcje integracji API Kling Tasks, aby pomóc Ci łatwo zintegrować i w pełni wykorzystać potężne możliwości tego API. Dzięki API Kling Tasks możesz łatwo realizować zapytania o status wykonania zadań API Kling Videos Generation.

Proces aplikacji

Aby korzystać z API Kling Videos 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: Kling Videos Generation API →

Przykład żądania

API Kling Tasks może być używane do zapytań o wyniki API Kling Videos Generation. Aby dowiedzieć się, jak korzystać z API Kling Videos Generation, zapoznaj się z dokumentem Kling Videos Generation API. Posłużymy się przykładem ID zadania zwróconego przez usługę API Kling Videos Generation. Załóżmy, że mamy ID zadania: 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0, a następnie pokażemy, jak to zrobić, przekazując ID zadania.

Przykład zadania

Ustawienie 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 są na poniższym obrazku:

Przykład kodu

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

Niektóre przykłady kodu są następujące:

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/kling/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
    "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 wideo. Na przykład:

{
  "_id": "67c5163f550a4144a5b68698",
  "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
  "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
  "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
  "created_at": 1740969535.333,
  "started_at": 1740969535.393,
  "finished_at": 1740969852.463,
  "elapsed": 317.07,
  "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
  "request": {
    "action": "text2video",
    "model": "kling-v1",
    "prompt": "Biały ceramiczny kubek do kawy na błyszczącej marmurowej blacie z porannym światłem z okna. Kamera powoli obraca się o 360 stopni wokół kubka, zatrzymując się na chwilę przy uchwycie.",
    "callback_url": "https://webhook.site/624b2c78-6dbd-4618-9d2b-b32eade6d8c3"
  },
  "trace_id": "0a907f69-4ae2-4a08-b34c-ee15c1c47077",
  "type": "videos",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "job_id": "CjJzzGfBfqcAAAAAAKdVMQ",
  "response": {
    "success": true,
    "video_id": "030bb06d-98d4-4044-9042-0aa0822e8c8c",
    "video_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee.mp4",
    "duration": "5.1",
    "state": "succeed",
    "task_id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"
  }
}

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 wideo, które zostało wygenerowane, służy do unikalnej identyfikacji tego zadania generowania wideo.
request, informacje o żądaniu w zadaniu wideo.
response, informacje o odpowiedzi w zadaniu wideo.
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, jeśli zadanie nie zostało zakończone.
elapsed, czas wykonania zadania, jednostka to sekundy (liczba zmiennoprzecinkowa, z dokładnością do 3 miejsc po przecinku). To pole nie jest zwracane, jeśli zadanie nie zostało zakończone.

Operacje zbiorcze

To jest zapytanie o szczegóły zadań wideo 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 są na poniższym obrazku:

Przykład kodu

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

Niektóre przykłady kodu są następujące:

Przykład odpowiedzi

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

{
  "items": [
    {
      "_id": "67c5163f550a4144a5b68698",
      "id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0",
      "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
      "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
      "created_at": 1740969535.333,
      "started_at": 1740969535.393,
      "finished_at": 1740969852.463,
      "elapsed": 317.07,
      "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
      "request": {
        "action": "text2video",
        "model": "kling-v1",
        "prompt": "Biała ceramiczna filiżanka do kawy na błyszczącej marmurowej blacie z porannym światłem wpadającym przez okno. Kamera powoli obraca się o 360 stopni wokół filiżanki, zatrzymując się na chwilę przy uchwycie.",
        "callback_url": "https://webhook.site/624b2c78-6dbd-4618-9d2b-b32eade6d8c3"
      },
      "trace_id": "0a907f69-4ae2-4a08-b34c-ee15c1c47077",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "job_id": "CjJzzGfBfqcAAAAAAKdVMQ",
      "response": {
        "success": true,
        "video_id": "030bb06d-98d4-4044-9042-0aa0822e8c8c",
        "video_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee.mp4",
        "duration": "5.1",
        "state": "succeed",
        "task_id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"
      }
    },
    {
      "_id": "67c51415550a4144a5b442a5",
      "id": "e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0",
      "api_id": "29187cb2-1acb-43b8-baf5-3f3f709292eb",
      "application_id": "f35762fe-e8a4-4613-bb70-e5c1be4f9fc2",
      "created_at": 1740968981.619,
      "started_at": 1740968981.679,
      "finished_at": 1740969297.937,
      "elapsed": 316.258,
      "credential_id": "ce81345f-7e2a-4871-b539-aefb5f725220",
      "request": {
        "action": "text2video",
        "model": "kling-v1",
        "prompt": "Biała ceramiczna filiżanka do kawy na błyszczącej marmurowej blacie z porannym światłem wpadającym przez okno. Kamera powoli obraca się o 360 stopni wokół filiżanki, zatrzymując się na chwilę przy uchwycie."
      },
      "trace_id": "4f32ba2d-8846-4ea9-9253-997ec0b2e052",
      "type": "videos",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "job_id": "Cjil4mfBfs0AAAAAAKbMQQ",
      "response": {
        "success": true,
        "video_id": "af9a1af0-9aa0-4638-81c1-d41d6143c508",
        "video_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee.mp4",
        "duration": "5.1",
        "state": "succeed",
        "task_id": "e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0"
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

返回结果一共有多个字段，其中items是包含了批量视频任务的具体详情信息，每个视频任务的具体信息与上文的字段一样，字段信息如下。

items，批量视频任务的所有具体详情信息。 To jest tablica, każdy element tablicy ma taki sam format jak wynik zapytania pojedynczego zadania.
count，此处批量查询视频任务的个数。

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/kling/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0","20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

错误处理

在调用 API 时，如果遇到错误，API 会返回相应的错误代码和信息。例如：

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, przekroczyłeś limit szybkości.
500 api_error：Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

错误响应示例

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

结论

通过本文档，您已经了解了如何使用 Kling Tasks API 进行查询单个或批量视频任务的所有具体详情信息。 Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Ci 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 Kling Tasks

Proces aplikacji

Przykład żądania

Przykład zadania

Ustawienie nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zbiorcze

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

错误处理

错误响应示例

结论

​Proces aplikacji

​Przykład żądania

​Przykład zadania

​Ustawienie nagłówków żądania i ciała żądania

​Przykład kodu

​CURL

​Python

​Przykład odpowiedzi

​Operacje zbiorcze

​Przykład kodu

​Przykład odpowiedzi

​CURL

​错误处理

​错误响应示例

​结论

Proces aplikacji

Przykład żądania

Przykład zadania

Ustawienie nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zbiorcze

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

错误处理

错误响应示例

结论