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POST
/
v1
/
tasks
提交任务
curl --request POST \
  --url https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "callback_url": "<string>",
  "extra": {}
}
'
import requests

url = "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "callback_url": "<string>",
    "extra": {}
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)
const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    callback_url: '<string>',
    extra: {}
  })
};

fetch('https://www.qingbo.dev/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));
package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://www.qingbo.dev/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"callback_url\": \"<string>\",\n  \"extra\": {}\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}
HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://www.qingbo.dev/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"callback_url\": \"<string>\",\n  \"extra\": {}\n}")
  .asString();
{
  "pre_consumed_cost": 123
}
提交图像、视频或音频生成任务，立即返回 task_id。

​
请求参数

​
model
string
必填
模型名称，如 "veo3", "gpt-4o-image", "sora2"
​
action
string
默认值:"generate"
操作类型：generate, edit, upscale, variation, blend
​
prompt
string
生成描述文本
​
callback_url
string
任务完成时的 Webhook 回调地址
​
extra
object
模型特定参数的透传字段，直接传递给上游模型
更多参数请参考 图像生成概述 或 视频生成概述。

​
响应

{
  "task_id": "task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K",
  "model": "veo3",
  "action": "generate",
  "status": "queued",
  "created_at": 1720000000,
  "progress": 0,
  "pre_consumed_cost": 5500
}
​
pre_consumed_cost
integer
提交时预扣的额度（quota）。任务完成后以查询接口返回的 cost 为准结算： 成功 = 实际扣费；失败/取消 = 自动全额退款（cost: 0）。

​
请求内等待（Prefer: wait）

不想自己轮询时，加 Prefer: wait=N 请求头（N ≤ 60 秒）即可在一次调用里等待结果：
  • 窗口内完成 → 直接返回终态完整结果（含 result 与 cost）
  • 超窗未完成 → 返回当前状态 + pre_consumed_cost，继续用 GET /v1/tasks/{task_id} 轮询
curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Prefer: wait=60" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-4o-image", "prompt": "A tiny blue circle"}'
适合图像生成等较快完成的任务、原型开发和测试。视频等长耗时任务建议轮询或 Webhook。

​
幂等提交（Idempotency-Key）

带 Idempotency-Key: <唯一字符串> 请求头提交时，24 小时内同一 key 的重复请求会 直接复用首次创建的任务（同一 task_id，不重复扣费）。适合网络重试场景。

​
示例

curl -X POST https://www.qingbo.dev/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo3",
    "action": "generate",
    "prompt": "A cat walking on the beach at sunset",
    "duration": 5
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://www.qingbo.dev/v1/tasks",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    json={
        "model": "veo3",
        "action": "generate",
        "prompt": "A cat walking on the beach at sunset",
        "duration": 5
    }
)

task_id = response.json()["task_id"]