Интеграция и использование Kling Tasks API

Основная функция Kling Tasks API — запрашивать статус выполнения задачи путём ввода ID задачи, сгенерированного Kling Videos Generation API. В этом документе будет подробно представлено описание интеграции Kling Tasks API, что поможет вам легко интегрировать и в полной мере использовать мощные возможности этого API. С помощью Kling Tasks API вы можете легко реализовать запрос статуса выполнения задач Kling Videos Generation API.

Процесс подачи заявки

Чтобы использовать Kling Videos Generation API, сначала получите ваш API Token в консоли Ace Data Cloud и сохраните его для дальнейшего использования.

Если вы ещё не вошли в систему или не зарегистрированы, вы будете автоматически перенаправлены на страницу входа, где вам будет предложено зарегистрироваться и войти, после завершения вы автоматически вернётесь на текущую страницу. Один API Token позволяет вызывать все сервисы платформы, без необходимости подавать отдельную заявку для каждого сервиса. При первой заявке предоставляется бесплатный лимит, позволяющий бесплатно попробовать сервис; при недостатке лимита вы можете пополнить универсальный баланс в консоли.

📘 Полная документация: Kling Videos Generation API →

Пример запроса

Kling Tasks API может использоваться для запроса результатов Kling Videos Generation API. О том, как использовать Kling Videos Generation API, см. документацию Kling Videos Generation API . Мы возьмём в качестве примера один ID задачи, возвращённый сервисом Kling Videos Generation API, чтобы продемонстрировать, как использовать этот API. Предположим, у нас есть ID задачи: 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0, далее продемонстрируем, как посредством передачи одного ID задачи.

Изображение примера задачи

Настройка заголовков и тела запроса

Заголовки запроса включают:

accept: указывает получение результатов ответа в формате JSON, здесь указывается application/json.
authorization: ключ для вызова API, после подачи заявки его можно выбрать непосредственно из выпадающего списка.

Тело запроса включает:

id: ID загруженной задачи.
action: способ операции с задачей.

Настройка показана на рисунке ниже:

Примеры кода

Можно увидеть, что в правой части страницы уже автоматически сгенерирован код на различных языках, как показано на рисунке:

Некоторые примеры кода приведены ниже:

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)

Пример ответа

После успешного запроса API вернёт подробную информацию о данной задаче видео. Например:

{
  "_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"
  }
}

Результат возврата содержит несколько полей, поле request — это request body при запуске задачи, а поле response — это response body, возвращаемое после завершения задачи. Описание полей приведено ниже.

id — ID, генерирующий данную задачу видео, используется для уникальной идентификации данной задачи генерации видео.
request — информация запроса в задаче запроса видео.
response — информация ответа в задаче запроса видео.
created_at — время создания задачи, временная метка Unix (секунды, с плавающей точкой).
started_at — время начала выполнения задачи, временная метка Unix (секунды, с плавающей точкой).
finished_at — время завершения задачи, временная метка Unix (секунды, с плавающей точкой). Это поле не возвращается, если задача не завершена.
elapsed — время выполнения задачи, в секундах (с плавающей точкой, сохраняется 3 знака после запятой). Это поле не возвращается, если задача не завершена.

Операция пакетного запроса

Это предназначено для запроса подробностей задач видео по нескольким ID задач, отличие от вышеуказанного заключается в том, что необходимо выбрать action как retrieve_batch. Тело запроса включает:

ids: массив ID загруженных задач.
action: способ операции с задачей.

Настройка показана на рисунке ниже:

Примеры кода

Некоторые примеры кода приведены ниже:

Пример ответа

После успешного запроса API вернёт конкретную подробную информацию обо всех пакетных задачах видео в этот раз. Например:

{
  "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": "Белая керамическая кофейная кружка на глянцевой мраморной столешнице при утреннем свете из окна. Камера медленно вращается на 360 градусов вокруг кружки, ненадолго останавливаясь у ручки.",
        "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": "Белая керамическая кофейная кружка на глянцевой мраморной столешнице при утреннем свете из окна. Камера медленно вращается на 360 градусов вокруг кружки, ненадолго останавливаясь у ручки."
      },
      "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
}

Возвращаемый результат содержит несколько полей, среди которых items содержит подробную информацию о пакетных задачах по созданию видео, конкретная информация о каждой видеозадаче совпадает с полями выше, а информация о полях приведена ниже.

items — вся подробная информация о пакетных задачах по созданию видео. Это массив, каждый элемент которого имеет тот же формат, что и результат, возвращаемый выше при запросе одной задачи.
count — количество видеозадач в данном пакетном запросе.

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"
}'

Обработка ошибок

При вызове API, если возникает ошибка, API возвращает соответствующий код ошибки и сообщение. Например:

400 token_mismatched: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недопустимых параметров.
400 api_not_implemented: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недопустимых параметров.
401 invalid_token: Не авторизован, недопустимый или отсутствующий токен авторизации.
429 too_many_requests: Слишком много запросов, вы превысили ограничение частоты запросов.
500 api_error: Внутренняя ошибка сервера, на сервере что-то пошло не так.

Пример ответа с ошибкой

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

Заключение

С помощью этого документа вы уже узнали, как использовать Kling Tasks API для запроса всей подробной информации об одиночных или пакетных задачах по созданию видео. Надеемся, этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать данный API. Если у вас возникнут какие-либо вопросы, пожалуйста, в любое время свяжитесь с нашей командой технической поддержки.

Начало работы

AI Чат

AI Изображение

AI Видео

AI Аудио

Веб и данные

CAPTCHA

Идентичность

Coding

Другие руководства

Интеграция и использование Kling Tasks API

Процесс подачи заявки

Пример запроса

Изображение примера задачи

Настройка заголовков и тела запроса

Примеры кода

CURL

Python

Пример ответа

Операция пакетного запроса

Примеры кода

Пример ответа

CURL

Обработка ошибок

Пример ответа с ошибкой

Заключение

​Процесс подачи заявки

​Пример запроса

​Изображение примера задачи

​Настройка заголовков и тела запроса

​Примеры кода

​CURL

​Python

​Пример ответа

​Операция пакетного запроса

​Примеры кода

​Пример ответа

​CURL

​Обработка ошибок

​Пример ответа с ошибкой

​Заключение

Процесс подачи заявки

Пример запроса

Изображение примера задачи

Настройка заголовков и тела запроса

Примеры кода

CURL

Python

Пример ответа

Операция пакетного запроса

Примеры кода

Пример ответа

CURL

Обработка ошибок

Пример ответа с ошибкой

Заключение