Інтеграція та використання Kling Tasks API

Основна функція Kling Tasks API полягає в запиті статусу виконання завдання шляхом введення ID завдання, згенерованого Kling Videos Generation API. У цьому документі буде детально представлено інструкції з інтеграції Kling Tasks API, щоб допомогти вам легко інтегрувати та повністю використати потужні можливості цього API. За допомогою Kling Tasks API ви можете легко реалізувати запит статусу виконання завдань Kling Videos Generation API.

Процес подання заявки

Щоб використовувати Kling Videos Generation API, спочатку перейдіть до консолі Ace Data Cloud, щоб отримати ваш API Token і залишити його про запас.

Якщо ви ще не увійшли в систему або не зареєструвалися, вас буде автоматично перенаправлено на сторінку входу із запрошенням зареєструватися та увійти, після завершення ви автоматично повернетеся на поточну сторінку. Один API Token може викликати всі сервіси платформи, немає потреби подавати заявку окремо для кожного сервісу. Під час першого подання заявки буде надано безкоштовний ліміт, доступний для безкоштовного тестування; коли ліміту недостатньо, ви можете поповнити загальний баланс у консолі.

📘 Повна документація: Kling Videos Generation API →

Приклад запиту

Kling Tasks API можна використовувати для запиту результатів Kling Videos Generation API. Щодо того, як використовувати Kling Videos Generation API, зверніться до документації Kling Videos Generation API 。 Ми візьмемо як приклад один ID завдання, повернений сервісом Kling Videos Generation API, щоб продемонструвати, як використовувати цей API. Припустімо, що ми маємо ID завдання: 20068983-0cc9-4c6a-aeb6-9c6a3c668be0, далі продемонструємо, як через передавання одного ID завдання.

Зображення прикладу завдання

Налаштування заголовків запиту та тіла запиту

Request Headers включають:

accept: вказує на отримання результату відповіді у форматі JSON, тут заповнюється як application/json.
authorization: ключ для виклику API, після подання заявки його можна безпосередньо вибрати зі спадного списку.

Request Body включає:

id: ID завантаженого завдання.
action: спосіб операції із завданням.

Налаштування показано на зображенні нижче:

Приклад коду

Можна побачити, що праворуч на сторінці вже автоматично згенеровано код різними мовами, як показано на зображенні:

Деякі приклади коду наведено нижче:

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)

Приклад відповіді

Після успішного запиту API поверне детальну інформацію про це відеозавдання. Наприклад:

{
  "_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"
  }
}

У результаті, що повертається, загалом є кілька полів, поле request — це request body під час ініціювання завдання, водночас поле response — це response body, повернене після завершення завдання. Опис полів наведено нижче.

id, ID створеного відеозавдання, використовується для унікальної ідентифікації цього завдання зі створення відео.
request, інформація запиту у відеозавданні.
response, інформація відповіді у відеозавданні.
created_at, час створення завдання, Unix timestamp (секунди, з плаваючою комою).
started_at, час початку виконання завдання, Unix timestamp (секунди, з плаваючою комою).
finished_at, час завершення завдання, Unix timestamp (секунди, з плаваючою комою). Це поле не повертається, коли завдання не завершено.
elapsed, тривалість виконання завдання, у секундах (з плаваючою комою, збережено 3 знаки після коми). Це поле не повертається, коли завдання не завершено.

Операція пакетного запиту

Це призначено для запиту детальної інформації про відеозавдання за кількома ID завдань, відмінність від наведеного вище полягає в тому, що потрібно вибрати action як retrieve_batch Request Body включає:

ids: масив ID завантажених завдань.
action: спосіб операції із завданням.

Налаштування показано на зображенні нижче:

Приклад коду

Деякі приклади коду наведено нижче:

Приклад відповіді

Після успішного запиту API поверне конкретну детальну інформацію про всі пакетні відеозавдання цього разу. Наприклад:

{
  "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
}

Результат, що повертається, загалом містить кілька полів, серед яких items містить детальну інформацію про пакетні відеозавдання, конкретна інформація кожного відеозавдання така сама, як поля вище, інформація про поля наведена нижче.

items — уся детальна інформація про пакетні відеозавдання. Це масив, елементи якого мають такий самий формат, як результат, що повертається під час запиту одного завдання вище.
count — кількість відеозавдань, запитаних пакетно тут.

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"
}'

Обробка помилок

Під час виклику API, якщо виникає помилка, API поверне відповідний код помилки та інформацію. Наприклад:

400 token_mismatched：Неправильний запит, можливо через відсутні або недійсні параметри.
400 api_not_implemented：Неправильний запит, можливо через відсутні або недійсні параметри.
401 invalid_token：Неавторизовано, недійсний або відсутній токен авторизації.
429 too_many_requests：Забагато запитів, ви перевищили обмеження частоти.
500 api_error：Внутрішня помилка сервера, щось пішло не так на сервері.

Приклад відповіді з помилкою

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

Висновок

Завдяки цьому документу ви вже дізналися, як використовувати Kling Tasks API для запиту всієї детальної інформації про одне або пакетні відеозавдання. Сподіваємося, цей документ допоможе вам краще інтегрувати та використовувати цей API. Якщо у вас виникнуть будь-які запитання, будь ласка, зв’яжіться з нашою командою технічної підтримки в будь-який час.

Getting Started

AI Чат

AI Зображення

AI Відео

AI Аудіо

Веб і дані

CAPTCHA

Ідентичність

Coding

Інші посібники

Інтеграція та використання Kling Tasks API

Процес подання заявки

Приклад запиту

Зображення прикладу завдання

Налаштування заголовків запиту та тіла запиту

Приклад коду

CURL

Python

Приклад відповіді

Операція пакетного запиту

Приклад коду

Приклад відповіді

CURL

Обробка помилок

Приклад відповіді з помилкою

Висновок

​Процес подання заявки

​Приклад запиту

​Зображення прикладу завдання

​Налаштування заголовків запиту та тіла запиту

​Приклад коду

​CURL

​Python

​Приклад відповіді

​Операція пакетного запиту

​Приклад коду

​Приклад відповіді

​CURL

​Обробка помилок

​Приклад відповіді з помилкою

​Висновок

Процес подання заявки

Приклад запиту

Зображення прикладу завдання

Налаштування заголовків запиту та тіла запиту

Приклад коду

CURL

Python

Приклад відповіді

Операція пакетного запиту

Приклад коду

Приклад відповіді

CURL

Обробка помилок

Приклад відповіді з помилкою

Висновок