> ## 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.
# Integracja i użycie API Luma Tasks
> Luma Video Generation 集成指南 - XHuoAPI
Główną funkcją API Luma Tasks jest umożliwienie zapytania o status wykonania zadania poprzez wprowadzenie ID zadania wygenerowanego przez API Luma Videos Generation.
Dokument ten szczegółowo opisuje integrację z API Luma Tasks, aby pomóc Ci łatwo zintegrować i w pełni wykorzystać potężne możliwości tego API. Dzięki API Luma Tasks możesz łatwo sprawdzić status wykonania zadań API Luma Videos Generation.
## Proces aplikacji
Aby korzystać z API Luma Tasks, należy najpierw przejść do strony aplikacji [Luma Videos Generation API](https://api.xhuoapi.ai/documents/5bd3597d-1ff8-44ad-a580-b66b48393e7f) i złożyć wniosek o odpowiednią usługę, a następnie skopiować ID zadania API Luma Videos Generation, jak pokazano na obrazku:
Na koniec przejdź do strony API Tasks [Luma Tasks API](https://api.xhuoapi.ai/documents/7d32369c-4ead-4364-a4c5-652bc768b3ff) i złożyć wniosek o odpowiednią usługę, po wejściu na stronę kliknij przycisk „Acquire”, jak pokazano na obrazku:
Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na [stronę logowania](https://api.xhuoapi.ai), aby zarejestrować się i zalogować, po zalogowaniu lub rejestracji automatycznie wrócisz na bieżącą stronę.
Podczas pierwszej aplikacji otrzymasz darmowy limit, który pozwala na bezpłatne korzystanie z tego API.
## Przykład żądania
API Luma Tasks może być używane do zapytania o wyniki API Luma Videos Generation. Aby dowiedzieć się, jak korzystać z API Luma Videos Generation, zapoznaj się z dokumentem [Luma Videos Generation API](https://api.xhuoapi.ai/documents/16bb0108-1f09-45b3-97ac-16a668750a8c).
Weźmy jako przykład ID zadania zwrócone przez usługę API Luma Videos Generation i pokażmy, jak używać tego API. Załóżmy, że mamy ID zadania: 50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151, a następnie pokażemy, jak to zrobić, przekazując ID zadania.
### Przykład zadania
### Ustawienia nagłówków żądania i ciała żądania
**Nagłówki żądania** obejmują:
* `accept`: określa, że oczekiwany jest wynik w formacie JSON, tutaj wpisz `application/json`.
* `authorization`: klucz do wywołania API, po złożeniu wniosku można go bezpośrednio wybrać z rozwijanej listy.
**Ciało żądania** obejmuje:
* `id`: przesłane ID zadania.
* `action`: sposób operacji na zadaniu.
Ustawienia są pokazane na poniższym obrazku:
### Przykład kodu
Można zauważyć, że po prawej stronie strony automatycznie wygenerowano kod w różnych językach, jak pokazano na obrazku:
Przykłady kodu są następujące:
#### CURL
```bash theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/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
```python theme={null}
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/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)
```
### Przykład odpowiedzi
Po pomyślnym wykonaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o zadaniu wideo. Na przykład:
```json theme={null}
{
"_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.xhuoapi.ai/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
"video_height": 752,
"video_width": 1360,
"state": "completed",
"thumbnail_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.jpg",
"thumbnail_width": 1360,
"thumbnail_height": 752
},
"finished_at": 1725077566.241
}
```
Zwracany wynik zawiera wiele pól, pole request to ciało żądania, które zostało wysłane podczas inicjowania zadania, a pole response to ciało odpowiedzi zwrócone po zakończeniu zadania, którego wyniki są zgodne z żądaniami i odpowiedziami API Luma Videos Generation. Opis pól jest następujący.
* `id`, ID zadania wideo, które zostało wygenerowane, służy do unikalnej identyfikacji tego zadania generowania wideo.
* `video_id`, unikalny identyfikator wideo w zapytaniu o to zadanie wideo, który należy przekazać przy kolejnych operacjach rozszerzania wideo.
* `request`, informacje o żądaniu w zadaniu wideo.
* `response`, informacje o odpowiedzi w zadaniu wideo.
## Operacje zbiorcze
To jest zapytanie o szczegóły zadań wideo dla wielu ID zadań, w przeciwieństwie do powyższego, należy wybrać akcję jako retrieve\_batch.
**Ciało żądania** obejmuje:
* `ids`: tablica przesłanych ID zadań.
* `action`: sposób operacji na zadaniu.
Ustawienia są pokazane na poniższym obrazku:
### Przykład kodu
Można zauważyć, że po prawej stronie strony automatycznie wygenerowano kod w różnych językach, jak pokazano na obrazku:
Przykłady kodu są następujące:
### Przykład odpowiedzi
Po pomyślnym wykonaniu żądania API zwróci szczegółowe informacje o wszystkich zadaniach wideo w partii. Na przykład:
```json theme={null}
{
"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": "Astronauci przelatują z kosmosu do wulkanu"
},
"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": "Astronauci przelatują z kosmosu do wulkanu",
"video_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/luma/50fc6182-fa86-4c7d-ac12-2fa27ec2f151.mp4",
"video_height": 752,
"video_width": 1360,
"state": "completed",
"thumbnail_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/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.xhuoapi.ai/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.mp4",
"video_height": 752,
"video_width": 1360,
"state": "completed",
"thumbnail_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/luma/76a05f61-68ad-4c1a-838f-a00cd08cf65b.jpg",
"thumbnail_width": 1360,
"thumbnail_height": 752
},
"finished_at": 1725079406.71
}
],
"count": 2
}
```
#### CURL
```bash theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/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
```python theme={null}
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/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)
```
## Obsługa błędów
W przypadku wywołania API, jeśli wystąpią błędy, API zwróci odpowiedni kod błędu i informacje. Na przykład:
* `400 token_mismatched`：Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
* `400 api_not_implemented`：Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
* `401 invalid_token`：Nieautoryzowany, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacyjny.
* `429 too_many_requests`：Zbyt wiele żądań, przekroczono limit szybkości.
* `500 api_error`：Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.
### Przykład odpowiedzi błędu
```json theme={null}
{
"success": false,
"error": {
"code": "api_error",
"message": "pobieranie nie powiodło się"
},
"trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
```
## Wnioski
Dzięki temu dokumentowi zrozumieliście, jak używać API Luma Tasks do zapytań o szczegółowe informacje o pojedynczych lub zbiorczych zadaniach wideo. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Wam lepiej zintegrować się i korzystać z tego API. W razie jakichkolwiek pytań, prosimy o kontakt z naszym zespołem wsparcia technicznego.