> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.xhuoapi.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Midjourney Tasks API의 연동 및 사용 > Midjourney generation 集成指南 - XHuoAPI Midjourney Tasks API의 주요 기능은 Midjourney Imagine API 또는 Midjourney Describe API로 생성된 작업 ID를 입력하여 해당 작업의 실행 상태를 조회하는 것입니다. 본 문서는 Midjourney Tasks API의 연동 설명을 자세히 소개하여, 여러분이 이 API의 강력한 기능을 쉽게 통합하고 활용할 수 있도록 돕습니다. Midjourney Tasks API를 통해 Midjourney Imagine API 또는 Midjourney Describe API의 작업 실행 상태를 쉽게 조회할 수 있습니다. ## 신청 절차 Midjourney Tasks API를 사용하려면 먼저 신청 페이지 [Midjourney Imagine API](https://api.xhuoapi.ai/documents/e52c028d-897a-4d51-b110-60fccbe6118d)에서 해당 서비스를 신청한 후, Imagine API의 작업 ID를 복사합니다. 아래 그림과 같이:

마지막으로 Tasks API 페이지 [Midjourney Tasks API](https://api.xhuoapi.ai/documents/58ea7cc1-c685-40c3-a619-f29f9ac5d8f4)에서 해당 서비스를 신청하고, 페이지에 들어가면 「Acquire」 버튼을 클릭합니다. 아래 그림과 같이: ![신청 페이지](https://cdn.xhuoapi.ai/rci31i.png) 로그인 또는 등록이 되어 있지 않으면 자동으로 [로그인 페이지](https://api.xhuoapi.ai)로 이동하여 등록 및 로그인을 요청합니다. 로그인 및 등록 후에는 자동으로 현재 페이지로 돌아옵니다. 첫 신청 시 무료 사용량이 제공되어, 해당 API를 무료로 사용할 수 있습니다. ## 요청 예시 Midjourney Tasks API는 Midjourney Imagine API와 Midjourney Describe API 두 개의 API 결과를 조회하는 데 사용할 수 있습니다. Midjourney Imagine API 사용 방법에 대한 자세한 내용은 문서 [Midjourney Imagine API](https://api.xhuoapi.ai/documents/b0e32002-2707-41cc-b103-a15b1f1efdc1)를 참조하십시오. Midjourney Describe 사용 방법에 대한 내용은 [Midjourney Describe API](https://api.xhuoapi.ai/documents/d2a04242-507c-4a49-a17a-01bc382c5756)를 참조하십시오. Midjourney Imagine API 서비스에서 반환된 작업 ID를 예로 들어, 해당 API를 사용하는 방법을 시연합니다. 가정해 보겠습니다. 작업 ID가 7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434인 경우, 다음과 같이 작업 ID를 전달하여 사용합니다. ### 작업 예시 이미지

### 요청 헤더 및 요청 본문 설정 **Request Headers**에는 다음이 포함됩니다: * `accept`: JSON 형식의 응답 결과를 수신하도록 지정하며, 여기서는 `application/json`으로 입력합니다. * `authorization`: API 호출에 필요한 키로, 신청 후 직접 드롭다운에서 선택할 수 있습니다. **Request Body**에는 다음이 포함됩니다: * `id`: 업로드된 작업 ID. * `ids`: 배치 조회 시의 작업 ID 배열. * `action`: 작업의 조작 방식으로, `retrieve`(단일 조회)와 `retrieve_batch`(배치 조회)를 지원합니다. 아래 그림과 같이 설정합니다:

### 코드 예시 페이지 오른쪽에는 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다: #### CURL ```bash theme={null} curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/tasks' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "action": "retrieve" }' ``` #### Python ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/tasks" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "action": "retrieve" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ### 응답 예시 요청이 성공하면 API는 이곳 이미지 작업의 세부 정보를 반환합니다. 예를 들어: ```json theme={null} { "_id": "668aae3f550a4144a540803b", "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4", "created_at": 1720364607.967, "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975", "request": { "mode": "fast", "prompt": "A cat sitting on a table", "action": "generate" }, "type": "imagine", "hold": false, "image_id": "1259525319472185344", "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f", "response": { "image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "raw_image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "image_id": "1259525319472185344", "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "success": true, "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f", "hold": false }, "duration": 29.437000036239624, "finished_at": 1720364637.404 } ``` 반환 결과는 여러 필드로 구성되어 있으며, request 필드는 작업을 시작할 때의 request body를 나타내고, response 필드는 작업 완료 후 반환된 response body입니다. type이 imagine인 경우, 그 결과는 Midjourney Imagine API의 요청 및 반환과 일치하며, type이 describe인 경우, 그 결과는 Midjourney Describe API의 요청 및 반환과 일치합니다. 필드 설명은 다음과 같습니다. * `id`: 이 이미지를 생성하는 작업의 ID로, 이번 이미지 생성 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. * `type`: type이 imagine이면 Midjourney Imagine API의 결과를 나타내고, type이 describe이면 Midjourney Describe API의 결과를 나타냅니다. * `job_id`: 이번 조회 이미지 작업의 ID로, 이번 조회 이미지 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. * `image_id`: 이곳에서 조회하는 이미지 작업의 고유 식별자로, 다음 번에 이미지를 변환 작업을 수행할 때 이 매개변수를 전달해야 합니다. * `request`: 이미지 작업의 요청 정보를 조회합니다. * `response`: 이미지 작업의 반환 정보를 조회합니다. ## 배치 조회 작업 이는 여러 작업 ID에 대해 이미지 작업 세부 정보를 조회하는 것으로, 위와 다른 점은 action을 retrieve\_batch로 선택해야 한다는 것입니다. **Request Body**에는 다음이 포함됩니다: * `ids`: 업로드된 작업 ID 배열. * `action`: 작업의 조작 방식. 아래 그림과 같이 설정합니다:

### 코드 예시 페이지 오른쪽에 다양한 언어의 코드가 자동으로 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같습니다:

일부 코드 예시는 다음과 같습니다: ### 응답 예시 요청이 성공하면, API는 모든 배치 이미지 작업의 구체적인 세부 정보를 반환합니다. 예를 들어: ```json theme={null} { "items": [ { "_id": "668aae3f550a4144a540803b", "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4", "created_at": 1720364607.967, "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975", "request": { "mode": "fast", "prompt": "A cat sitting on a table", "action": "generate" }, "type": "imagine", "hold": false, "image_id": "1259525319472185344", "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f", "response": { "image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "raw_image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "image_id": "1259525319472185344", "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434", "success": true, "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f", "hold": false }, "duration": 29.437000036239624, "finished_at": 1720364637.404 }, { "_id": "668b41d6550a4144a551d996", "id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7", "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4", "created_at": 1720402390.341, "credential_id": "6fd3e1d5-4bd6-47e8-8872-fab89a183b53", "request": { "mode": "fast", "prompt": "A beautiful girl", "action": "generate" }, "type": "imagine", "hold": false, "image_id": "1259683790612070400", "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12", "response": { "image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png?imageMogr2/thumbnail/!50p", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "raw_image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "image_id": "1259683790612070400", "task_id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7", "success": true, "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12", "hold": false }, "duration": 29.471999883651733, "finished_at": 1720402419.813 } ], "count": 2 } ``` 반환 결과에는 여러 필드가 있으며, 그 중 `items`는 배치 이미지 작업의 구체적인 세부 정보를 포함하고 있습니다. 각 이미지 작업의 구체적인 정보는 위의 필드와 동일하며, 필드 정보는 다음과 같습니다. * `items`, 배치 이미지 작업의 모든 구체적인 세부 정보. 이는 배열이며, 각 배열의 요소는 위에서 단일 작업의 반환 결과 형식과 동일합니다. * `count`, 여기서 배치 쿼리 이미지 작업의 개수입니다. #### CURL ```bash theme={null} curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/tasks' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "action": "retrieve_batch", "id": "", "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"] }' ``` #### Python ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/tasks" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "action": "retrieve_batch", "id": "", "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ## 오류 처리 API를 호출할 때 오류가 발생하면, API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들어: * `400 token_mismatched`: 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다. * `400 api_not_implemented`: 잘못된 요청, 누락되었거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다. * `401 invalid_token`: 인증되지 않음, 잘못되었거나 누락된 인증 토큰입니다. * `429 too_many_requests`: 너무 많은 요청, 비율 제한을 초과했습니다. * `500 api_error`: 내부 서버 오류, 서버에서 문제가 발생했습니다. ### 오류 응답 예시 ``` { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "fetch failed" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" } ``` ## 결론 이 문서를 통해 Midjourney Tasks API를 사용하여 단일 또는 배치 이미지 작업의 모든 구체적인 세부 정보를 조회하는 방법을 이해하셨습니다. 이 문서가 API를 더 잘 연결하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 질문이 있으시면 언제든지 기술 지원 팀에 문의해 주십시오.