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Luma Tasks API 的对接和使用

作者 发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 6.4k 阅读时长 ≈ 6 分钟

Luma Tasks API 的主要功能是通过输入 Luma Videos Generation API 生成的任务ID来查询该任务的执行情况。

本文档将详细介绍 Luma Tasks API 的对接说明，帮助您轻松集成并充分利用该 API 的强大功能。通过 Luma Tasks API ，您可以轻松实现查询 Luma Videos Generation API 的任务执行情况。

申请流程

要使用 Luma Tasks API，需要先到 申请页面 Luma Videos Generation API申请相应的服务，然后复制 Luma Videos Generation API 的任务ID，如图所示：

最后进入Tasks API页面 Luma Tasks API 申请相应的服务，进入页面之后，点击「Acquire」按钮，如图所示：

申请页面

如果您尚未登录或注册，会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录，登录注册之后会自动返回当前页面。

首次申请时会有免费额度赠送，可以免费使用该 API。

请求示例

Luma Tasks API 可以用于查询 Luma Videos Generation API 的结果。关于怎样使用 Luma Videos Generation API，请参考文档 Luma Videos Generation API。

我们以 Luma Videos Generation API 服务返回的任务ID一个为例，演示如何使用该 API。假设我们有一个任务ID：50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151，接下来演示如何通过传入一个任务ID来。

任务示例图

设置请求头和请求体

Request Headers 包括：

  • accept：指定接收 JSON 格式的响应结果，这里填写为 application/json。
  • authorization：调用 API 的密钥，申请之后可以直接下拉选择。

Request Body 包括：

  • id：上传的任务ID。
  • action：对任务的操作方式。

设置如下图所示：

代码示例

可以发现，在页面右侧已经自动生成了各种语言的代码，如图所示：

部分代码示例如下：

CURL

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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

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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)

响应示例

请求成功后，API 将返回此处视频任务的详情信息。例如：

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{
  "_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,
  "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
  },
  "finished_at": 1725077566.241
}

返回结果一共有多个字段，request 字段就是发起任务时的 request body，同时response 字段是任务完成后返回的response body，其结果和 Luma Videos Generation API 的请求和返回一致。字段介绍如下。

  • id，生成此视频任务的 ID，用于唯一标识此次视频生成任务。
  • video_id，此处查询的视频任务中视频的唯一标识，在下次需要对视频进行扩展操作时需要传此参数。
  • request，查询视频任务中的请求信息。
  • response，查询视频任务中的返回信息。

批量查询操作

这是是针对多个任务ID来进行查询视频任务详情，与上面不同的是需要将action选中为retrieve_batch

Request Body 包括：

  • ids：上传的任务ID数组。
  • action：对任务的操作方式。

设置如下图所示：

代码示例

可以发现，在页面右侧已经自动生成了各种语言的代码，如图所示：

部分代码示例如下：

CURL

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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

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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)

响应示例

请求成功后，API 将返回此次所有批量视频任务的具体详情信息。例如：

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{
  "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,
      "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
      },
      "finished_at": 1725077566.241
    },
    {
      "_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,
      "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
      },
      "finished_at": 1725079406.71
    }
  ],
  "count": 2
}

返回结果一共有多个字段，其中items是包含了批量视频任务的具体详情信息，每个视频任务的具体信息与上文的字段一样，字段信息如下。

  • items，批量视频任务的所有具体详情信息。它是一个数组，每个数组的元素和上文查询单个任务的返回结果格式是一样的。
  • count，此处批量查询视频任务的个数。

错误处理

在调用 API 时，如果遇到错误，API 会返回相应的错误代码和信息。例如：

  • 400 token_mismatched：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 400 api_not_implemented：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 401 invalid_token：Unauthorized, invalid or missing authorization token.
  • 429 too_many_requests：Too many requests, you have exceeded the rate limit.
  • 500 api_error：Internal server error, something went wrong on the server.

错误响应示例

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

结论

通过本文档，您已经了解了如何使用 Luma Tasks API 进行查询单个或批量视频任务的所有具体详情信息。希望本文档能帮助您更好地对接和使用该 API。如有任何问题，请随时联系我们的技术支持团队。

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