> ## 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. # Integração e Uso da API Flux Tasks > Flux Image Generation 集成指南 - XHuoAPI A principal função da API Flux Tasks é consultar o status de execução de tarefas através do ID da tarefa gerado pela API Flux Images Generation. Este documento irá detalhar as instruções de integração da API Flux Tasks, ajudando você a integrar facilmente e aproveitar ao máximo o poderoso recurso dessa API. Com a API Flux Tasks, você pode consultar facilmente o status de execução das tarefas da API Flux Images Generation. ## Processo de Solicitação Para usar a API Flux Tasks, você precisa primeiro ir à página de solicitação [Flux Images Generation API](https://api.xhuoapi.ai/documents/6b9197c5-7a3f-4878-a43f-7f94e7e66394) para solicitar o serviço correspondente e, em seguida, copiar o ID da tarefa da API Flux Images Generation, como mostrado na imagem:

Por fim, acesse a página da API Flux Tasks [Flux Tasks API](https://api.xhuoapi.ai/documents/39b38bbe-60f3-40da-b2b6-5ce1e091852b) para solicitar o serviço correspondente. Após acessar a página, clique no botão "Acquire", como mostrado na imagem. ![Página de Solicitação](https://cdn.xhuoapi.ai/rci31i.png) Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a [página de login](https://api.xhuoapi.ai), convidando você a se registrar e fazer login. Após o registro e login, você será redirecionado automaticamente de volta para a página atual. Na primeira solicitação, haverá um crédito gratuito disponível, permitindo que você use a API gratuitamente. ## Exemplo de Solicitação A API Flux Tasks pode ser usada para consultar os resultados da API Flux Images Generation. Para saber como usar a API Flux Images Generation, consulte o documento [Flux Images Generation API](https://api.xhuoapi.ai/documents/flux-images-integration). Usaremos um exemplo de ID de tarefa retornado pelo serviço da API Flux Images Generation. Suponha que temos um ID de tarefa: 2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a, a seguir, demonstraremos como passar um ID de tarefa. ### Exemplo de Tarefa

### Configurando Cabeçalhos e Corpo da Solicitação **Cabeçalhos da Solicitação** incluem: * `accept`: especifica que a resposta deve ser no formato JSON, preenchido como `application/json`. * `authorization`: a chave para chamar a API, que pode ser selecionada diretamente após a solicitação. **Corpo da Solicitação** inclui: * `id`: o ID da tarefa enviada. * `action`: a forma de operação sobre a tarefa. Configuração conforme mostrado na imagem abaixo:

### Exemplo de Código Pode-se notar que, no lado direito da página, já foram gerados automaticamente códigos em várias linguagens, como mostrado na imagem:

Alguns exemplos de código são os seguintes: #### CURL ```bash theme={null} curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/flux/tasks' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2", "action": "retrieve" }' ``` #### Python ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/flux/tasks" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "id": "2c454ff3-4f8f-47f0-8147-acb29a84d1c2", "action": "retrieve" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ### Exemplo de Resposta Após uma solicitação bem-sucedida, a API retornará as informações detalhadas da tarefa de imagem. Por exemplo: ```json theme={null} { "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62", "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a", "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7", "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2", "created_at": 1736304669.779, "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de", "request": { "action": "generate", "size": "1024x1024", "prompt": "a white siamese cat" }, "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19", "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf", "response": { "success": true, "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a", "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19", "data": [ { "prompt": "a white siamese cat", "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57d9ff7c-5a00-409e-9dcc-90f35b38d16e_0.png", "seed": 281520112, "timings": { "inference": 3.193 } } ] } } ``` O resultado retornado contém vários campos, o campo request é o corpo da solicitação quando a tarefa foi iniciada, enquanto o campo response é o corpo da resposta retornada após a conclusão da tarefa. A descrição dos campos é a seguinte. * `id`, o ID da tarefa de geração da imagem, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de geração de imagem. * `request`, informações da solicitação na tarefa de imagem. * `response`, informações da resposta na tarefa de imagem. ## Operação de Consulta em Lote Esta operação é para consultar os detalhes das tarefas de imagem para vários IDs de tarefa. Ao contrário do anterior, é necessário selecionar a ação como retrieve\_batch. **Corpo da Solicitação** inclui: * `ids`: um array de IDs de tarefa enviados. * `action`: a forma de operação sobre a tarefa. Configuração conforme mostrado na imagem abaixo:

### Exemplo de Código Pode-se notar que, no lado direito da página, já foram gerados automaticamente códigos em várias linguagens, como mostrado na imagem:

Alguns exemplos de código são os seguintes: ### Exemplo de Resposta Após uma solicitação bem-sucedida, a API retornará as informações detalhadas de todas as tarefas de imagem em lote. Por exemplo: ```json theme={null} { "items": [ { "_id": "677de81d550a4144a5f4cf62", "id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a", "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7", "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2", "created_at": 1736304669.779, "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de", "request": { "action": "generate", "size": "1024x1024", "prompt": "um gato siamês branco" }, "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19", "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf", "response": { "success": true, "task_id": "2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a", "trace_id": "6624929c-bb80-40c0-81e8-d96af8405d19", "data": [ { "prompt": "um gato siamês branco", "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57d9ff7c-5a00-409e-9dcc-90f35b38d16e_0.png", "seed": 281520112, "timings": { "inference": 3.193 } } ] } }, { "_id": "677de950550a4144a5f52963", "id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a", "api_id": "deefc5d7-7f22-43e9-929e-f2b6afee60b7", "application_id": "001c2f84-2a4a-4c4d-ba3f-8a89f43b5be2", "created_at": 1736304976.278, "credential_id": "b00bddd3-140f-4343-a9a2-affb312b60de", "request": { "action": "generate", "size": "1024x1024", "prompt": "um gato siamês branco" }, "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31", "user_id": "ad7afe47-cea9-4cda-980f-2ad8810e51cf", "response": { "success": true, "task_id": "72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a", "trace_id": "1dca4b49-d31d-42e6-83d9-7f0c56f62d31", "data": [ { "prompt": "um gato siamês branco", "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/57b5c7e5-3436-466d-86ed-583ede4a3d7c_0.png", "seed": 1437672535, "timings": { "inference": 3.175 } } ] } } ], "count": 2 } ``` #### CURL ```bash theme={null} curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/flux/tasks' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"], "action": "retrieve_batch" }' ``` #### Python ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/flux/tasks" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "ids": ["2db0168c-2373-4367-8d9a-9dc778802e8a","72bdd69d-290d-4710-a6d4-60c78968865a"], "action": "retrieve_batch" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ## Erro de tratamento Ao chamar a API, se encontrar um erro, a API retornará o respectivo código de erro e informação. Por exemplo: * `400 token_mismatched`: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos. * `400 api_not_implemented`: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos. * `401 invalid_token`: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente. * `429 too_many_requests`: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa. * `500 api_error`: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor. ### Exemplo de resposta de erro ```json theme={null} { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "a busca falhou" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" } ``` ## Conclusão Através deste documento, você já entendeu como usar a API FLux Tasks para consultar informações detalhadas sobre tarefas de imagem individuais ou em lote. Esperamos que este documento possa ajudá-lo a integrar e usar melhor essa API. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.