Integracja i korzystanie z Kling Tasks API

Główną funkcją Kling Tasks API jest sprawdzanie statusu wykonania zadania poprzez wprowadzenie ID zadania wygenerowanego przez Kling Videos Generation API. Ten dokument szczegółowo przedstawi opis integracji Kling Tasks API, pomagając Ci łatwo zintegrować i w pełni wykorzystać potężne funkcje tego API. Za pomocą Kling Tasks API możesz łatwo realizować sprawdzanie statusu wykonania zadań Kling Videos Generation API.

Proces składania wniosku

Aby korzystać z Kling Videos Generation API, najpierw przejdź do konsoli Ace Data Cloud, aby uzyskać swój API Token i zachować go na później.

Jeśli nie jesteś jeszcze zalogowany lub zarejestrowany, nastąpi automatyczne przekierowanie na stronę logowania, która zaprosi Cię do rejestracji i logowania, a po zakończeniu automatycznie powrócisz na bieżącą stronę. Jeden API Token umożliwia wywoływanie wszystkich usług platformy, bez konieczności osobnego składania wniosku dla każdej usługi. Przy pierwszym wniosku zostanie przyznany darmowy limit, który umożliwia bezpłatne wypróbowanie; gdy limit jest niewystarczający, możesz doładować uniwersalne saldo w konsoli.

📘 Pełna dokumentacja: Kling Videos Generation API →

Przykład żądania

Kling Tasks API może być używane do sprawdzania wyników Kling Videos Generation API. Informacje o tym, jak korzystać z Kling Videos Generation API, znajdziesz w dokumentacji Kling Videos Generation API . Jako przykład weźmiemy jedno ID zadania zwrócone przez usługę Kling Videos Generation API, aby zademonstrować, jak korzystać z tego API. Załóżmy, że mamy ID zadania: 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0, następnie zademonstrujemy, jak poprzez przekazanie ID zadania.

Przykładowy obraz zadania

Ustawianie nagłówków żądania i treści żądania

Request Headers obejmuje:

accept: określa odbieranie wyników odpowiedzi w formacie JSON, tutaj należy wpisać application/json.
authorization: klucz do wywołania API, po złożeniu wniosku można go bezpośrednio wybrać z listy rozwijanej.

Request Body obejmuje:

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

Ustawienia są pokazane na poniższym obrazku:

Przykład kodu

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

Część przykładów kodu jest następująca:

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 wysłaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o zadaniu wideo tutaj. 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": "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.",
    "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://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.mp4",
    "duration": "5.1",
    "state": "succeed",
    "task_id": "20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0"
  }
}

Zwrócony wynik zawiera łącznie wiele pól, pole request jest request body podczas uruchamiania zadania, natomiast pole response jest response body zwróconym po zakończeniu zadania. Opis pól jest następujący.

id, ID wygenerowanego zadania wideo, używane do jednoznacznej identyfikacji tego zadania generowania wideo.
request, informacje o żądaniu w zapytaniu o zadanie wideo.
response, informacje zwrotne w zapytaniu o zadanie wideo.
created_at, czas utworzenia zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, zmiennoprzecinkowy).
started_at, czas rozpoczęcia wykonywania zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, zmiennoprzecinkowy).
finished_at, czas zakończenia zadania, znacznik czasu Unix (sekundy, zmiennoprzecinkowy). To pole nie jest zwracane, gdy zadanie nie zostało ukończone.
elapsed, czas wykonania zadania, w sekundach (zmiennoprzecinkowy, z zachowaniem 3 miejsc po przecinku). To pole nie jest zwracane, gdy zadanie nie zostało ukończone.

Operacja zapytania wsadowego

Jest to zapytanie o szczegóły zadań wideo dla wielu ID zadań, różnica w stosunku do powyższego polega na konieczności wybrania action jako retrieve_batch Request Body obejmuje:

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

Ustawienia są pokazane na poniższym obrazku:

Przykład kodu

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

Część przykładów kodu jest następująca:

Przykład odpowiedzi

Po pomyślnym wysłaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o wszystkich wsadowych zadaniach wideo tym razem. 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": "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.",
        "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://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.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": "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": "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://cdn.acedata.cloud/assets/examples/gemini/04a043bd-6b23-4b4e-945c-ce48158c3eee-3a89912507c7.mp4",
        "duration": "5.1",
        "state": "succeed",
        "task_id": "e3a575aa-a4bd-49c8-9b12-cde38d5462e0"
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

Wynik zwracany zawiera wiele pól, z których items obejmuje szczegółowe informacje o zadaniach wsadowych wideo, a szczegółowe informacje o każdym zadaniu wideo są takie same jak pola opisane powyżej. Informacje o polach są następujące.

items, wszystkie szczegółowe informacje o zadaniach wsadowych wideo. Jest to tablica, a format każdego elementu tablicy jest taki sam jak format wyniku zwracanego przy zapytaniu o pojedyncze zadanie opisanym powyżej.
count, liczba zadań wideo w tym zapytaniu wsadowym.

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"
}'

Obsługa błędów

Podczas wywoływania API, jeśli wystąpi błąd, API zwróci odpowiedni kod błędu i komunikat. Na przykład:

400 token_mismatched：Nieprawidłowe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
400 api_not_implemented：Nieprawidłowe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
401 invalid_token：Brak autoryzacji, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacyjny.
429 too_many_requests：Zbyt wiele żądań, przekroczono limit częstotliwości.
500 api_error：Wewnętrzny błąd serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

Przykład odpowiedzi błędu

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

Wnioski

Dzięki temu dokumentowi dowiedziałeś się już, jak używać Kling Tasks API do wyszukiwania wszystkich szczegółowych informacji o pojedynczym lub wsadowych zadaniach wideo. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Ci lepiej zintegrować i używać 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

Coding

Więcej przewodników

Integracja i korzystanie z Kling Tasks API

Proces składania wniosku

Przykład żądania

Przykładowy obraz zadania

Ustawianie nagłówków żądania i treści żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacja zapytania wsadowego

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Obsługa błędów

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski

​Proces składania wniosku

​Przykład żądania

​Przykładowy obraz zadania

​Ustawianie nagłówków żądania i treści żądania

​Przykład kodu

​CURL

​Python

​Przykład odpowiedzi

​Operacja zapytania wsadowego

​Przykład kodu

​Przykład odpowiedzi

​CURL

​Obsługa błędów

​Przykład odpowiedzi błędu

​Wnioski

Proces składania wniosku

Przykład żądania

Przykładowy obraz zadania

Ustawianie nagłówków żądania i treści żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacja zapytania wsadowego

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Obsługa błędów

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski