Перейти к основному содержанию
Основная функция Flux Tasks API заключается в том, чтобы запрашивать статус выполнения задачи, используя ID задачи, сгенерированный Flux Images Generation API. В этом документе подробно описывается интеграция Flux Tasks API, чтобы помочь вам легко интегрировать и в полной мере использовать мощные функции этого API. С помощью Flux Tasks API вы можете легко запрашивать статус выполнения задач Flux Images Generation API.

Процесс подачи заявки

Чтобы использовать Flux Tasks API, сначала необходимо перейти на страницу заявки Flux Images Generation API и подать заявку на соответствующую услугу, затем скопировать ID задачи Flux Images Generation API, как показано на рисунке:

Наконец, перейдите на страницу Flux Tasks API Flux Tasks API и подайте заявку на соответствующую услугу, после входа на страницу нажмите кнопку «Acquire», как показано на рисунке. Страница заявки Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вы будете автоматически перенаправлены на страницу входа, где вас пригласят зарегистрироваться и войти в систему. После регистрации и входа вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. При первой подаче заявки предоставляется бесплатный лимит, который позволяет бесплатно использовать этот API.

Пример запроса

Flux Tasks API можно использовать для запроса результатов Flux Images Generation API. Для получения информации о том, как использовать Flux Images Generation API, пожалуйста, обратитесь к документации Flux Images Generation API. Мы возьмем в качестве примера ID задачи, возвращенный службой Flux Images Generation API, и продемонстрируем, как использовать этот API. Предположим, у нас есть ID задачи: 2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a, далее мы покажем, как передать этот ID задачи.

Пример задачи

Установка заголовков запроса и тела запроса

Request Headers включает:
  • accept: указывает на прием ответа в формате JSON, здесь указывается application/json.
  • authorization: ключ для вызова API, который можно выбрать из выпадающего списка после подачи заявки.
Request Body включает:
  • id: загруженный ID задачи.
  • action: способ выполнения операции над задачей.
Настройка, как показано на рисунке:

Пример кода

Можно заметить, что на правой стороне страницы автоматически сгенерирован код на различных языках, как показано на рисунке:

Некоторые примеры кода приведены ниже:

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)

Пример ответа

После успешного запроса API вернет информацию о деталях задачи изображения. Например:
{
  "_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,
  "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://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57d9ff7c-5a00-409e-9dcc-90f35b38d16e_0.png",
        "seed": 281520112,
        "timings": {
          "inference": 3.193
        }
      }
    ]
  }
}
Возвращаемый результат содержит несколько полей, поле request — это тело запроса, отправленного для создания задачи, в то время как поле response — это тело ответа, возвращенное после завершения задачи. Описание полей следующее.
  • id: ID задачи, создающей это изображение, используется для уникальной идентификации этой задачи по созданию изображения.
  • request: информация о запросе в задаче изображения.
  • response: информация о возвращаемом ответе в задаче изображения.

Пакетный запрос

Это запрос для получения деталей изображений по нескольким ID задач, в отличие от предыдущего, здесь необходимо выбрать action как retrieve_batch. Request Body включает:
  • ids: массив загруженных ID задач.
  • action: способ выполнения операции над задачей.
Настройка, как показано на рисунке:

Пример кода

Можно заметить, что на правой стороне страницы автоматически сгенерирован код на различных языках, как показано на рисунке:

Некоторые примеры кода приведены ниже:

Пример ответа

После успешного запроса API вернет конкретную информацию о всех пакетных задачах изображений. Например:
{
  "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,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "белый сиамский кот"
      },
      "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": "белый сиамский кот",
            "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57d9ff7c-5a00-409e-9dcc-90f35b38d16e_0.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,
      "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de",
      "request": {
        "action": "generate",
        "size": "1024x1024",
        "prompt": "белый сиамский кот"
      },
      "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": "белый сиамский кот",
            "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57b5c7e5-3436-466d-86ed-583ede4a3d7c_0.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)

Ошибка обработки

При вызове API, если возникнет ошибка, API вернет соответствующий код ошибки и информацию. Например:
  • 400 token_mismatched:Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 400 api_not_implemented:Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 401 invalid_token:Неавторизован, недействительный или отсутствующий токен авторизации.
  • 429 too_many_requests:Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
  • 500 api_error:Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.

Пример ответа об ошибке

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

Заключение

С помощью этого документа вы узнали, как использовать API FLux Tasks для запроса всех конкретных деталей о единичных или пакетных задачах изображений. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать этот API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.