Integracja i użycie API Luma Tasks

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

Proces aplikacji

Aby korzystać z API Luma 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; w przypadku niewystarczającego limitu możesz doładować saldo ogólne w konsoli.

📘 Pełna dokumentacja: Luma Videos Generation API →

Przykład zapytania

API Luma Tasks może być używane do zapytań o wyniki API Luma Videos Generation. Aby dowiedzieć się, jak korzystać z API Luma Videos Generation, zapoznaj się z dokumentem Luma Videos Generation API. Posłużymy się przykładem ID zadania zwróconego przez usługę API Luma Videos Generation, aby pokazać, jak używać tego API. Załóżmy, że mamy ID zadania: 50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151, 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 są pokazane 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/luma/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
  "action": "retrieve"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
    "action": "retrieve"
}

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

Przykład odpowiedzi

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

{
  "_id": "66d297a3550a4144a5a5db42",
  "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
  "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
  "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
  "created_at": 1725077411.961,
  "started_at": 1725077412.021,
  "finished_at": 1725077566.241,
  "elapsed": 154.22,
  "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
  "request": {
    "action": "generate",
    "prompt": "Astronauts shuttle from space to volcano"
  },
  "trace_id": "0b7c1c1a-045c-4145-a434-609cba88f0a9",
  "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
  "response": {
    "success": true,
    "task_id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
    "video_id": "4b088fc8-2bbc-4706-80a6-a0fb118adc1a",
    "prompt": "Astronauts shuttle from space to volcano",
    "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
    "video_height": 752,
    "video_width": 1360,
    "state": "completed",
    "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
    "thumbnail_width": 1360,
    "thumbnail_height": 752
  }
}

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, którego wyniki są zgodne z żądaniami i odpowiedziami API Luma Videos Generation. Opis pól jest następujący.

id, ID zadania wideo, które zostało wygenerowane, służy do unikalnej identyfikacji tego zadania generowania wideo.
video_id, unikalny identyfikator wideo w tym zadaniu, który należy przekazać przy kolejnych operacjach rozszerzających 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, gdy zadanie nie jest zakończone.
elapsed, czas wykonania zadania, jednostka to sekundy (liczba zmiennoprzecinkowa, z dokładnością do 3 miejsc po przecinku). To pole nie jest zwracane, gdy zadanie nie jest zakończone.

Operacje zapytań zbiorczych

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 są pokazane 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 wideo w partii. Na przykład:

{
  "items": [
    {
      "_id": "66d297a3550a4144a5a5db42",
      "id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
      "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
      "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
      "created_at": 1725077411.961,
      "started_at": 1725077412.021,
      "finished_at": 1725077566.241,
      "elapsed": 154.22,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generate",
        "prompt": "Astronauci przelatują z kosmosu do wulkanu"
      },
      "trace_id": "0b7c1c1a-045c-4145-a434-609cba88f0a9",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151",
        "video_id": "4b088fc8-2bbc-4706-80a6-a0fb118adc1a",
        "prompt": "Astronauci przelatują z kosmosu do wulkanu",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
        "video_height": 752,
        "video_width": 1360,
        "state": "completed",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      }
    },
    {
      "_id": "66d29ed3550a4144a5a6c089",
      "id": "76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b",
      "api_id": "94fc9028-5a9f-4875-aae4-38463bd30ac5",
      "application_id": "06484a45-9d04-498a-98a7-67086dee8166",
      "created_at": 1725079250.921,
      "started_at": 1725079250.981,
      "finished_at": 1725079406.71,
      "elapsed": 155.729,
      "credential_id": "e6a879e5-a7c0-4f7b-9d6f-f9a837421a50",
      "request": {
        "action": "generate",
        "prompt": "la la la"
      },
      "trace_id": "338f1616-741d-40b6-8d62-c025434024c6",
      "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf",
      "response": {
        "success": true,
        "task_id": "76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b",
        "video_id": "5a638d6a-7481-4c5e-8843-36c9d1b5bcd5",
        "prompt": "la la la",
        "video_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.mp4",
        "video_height": 752,
        "video_width": 1360,
        "state": "completed",
        "thumbnail_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.jpg",
        "thumbnail_width": 1360,
        "thumbnail_height": 752
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/luma/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "ids": ["50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151","76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b"],
  "action": "retrieve_batch"
}'

Python

import requests

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

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

payload = {
    "ids": ["50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151","76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b"],
    "action": "retrieve_batch"
}

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

Błędy

W przypadku wystąpienia błędu podczas wywoływania API, 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 szybkości.
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 Luma Tasks do zapytań o szczegółowe informacje o pojedynczych lub zbiorczych zadaniach wideo. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Wam lepiej zintegrować się 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 Luma Tasks

Proces aplikacji

Przykład zapytania

Przykład zadania

Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zapytań zbiorczych

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Python

Błędy

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski

​Proces aplikacji

​Przykład zapytania

​Przykład zadania

​Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

​Przykład kodu

​CURL

​Python

​Przykład odpowiedzi

​Operacje zapytań zbiorczych

​Przykład kodu

​Przykład odpowiedzi

​CURL

​Python

​Błędy

​Przykład odpowiedzi błędu

​Wnioski

Proces aplikacji

Przykład zapytania

Przykład zadania

Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania

Przykład kodu

CURL

Python

Przykład odpowiedzi

Operacje zapytań zbiorczych

Przykład kodu

Przykład odpowiedzi

CURL

Python

Błędy

Przykład odpowiedzi błędu

Wnioski