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    • Pythonリクエストリクエストストリーミング出力デモ
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    • タスクの作成 recraft-ai/recraft-v3-svg
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    • タスクの作成 flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro
    • タスクの作成 lucataco/remove-bg
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    • タスクの作成 black-forest-labs/flux-fill-pro
    • タスクの作成 google/imagen-4-fast
    • タスクの作成 google/imagen-4-ultra
    • タスクの作成 google/imagen-4
    • タスクの作成 prunaai/vace-14b
    • タスクの作成 bytedance/seedream-4
  • Fal-aiアグリゲーションプラットフォーム
    • チュートリアルにアクセスする
    • farai-veo3 ビデオ生成
      • /fal-ai/veo3
      • /fal-ai/veo3/fast/image-to-video
      • /fal-ai/veo3/fast
      • /fal-ai/veo3/requests/{request_id}
      • /fal-ai/veo3/image-to-video
    • リクエスト結果の取得
    • /fal-ai/flux-1/dev
    • /fal-ai/flux-1/dev/image-to-image
    • /fal-ai/flux-1/dev/redux
    • /fal-ai/flux-1/schnell/redux
    • /fal-ai/flux-pro/kontext
    • /fal-ai/flux-pro/kontext/text-to-image
    • /fal-ai/flux-pro/kontext/max
    • /fal-ai/flux-pro/kontext/max/multi
    • /fal-ai/wan/v2.2-a14b/image-to-image
    • /fal-ai/bytedance/seedream/v4/text-to-image
    • /fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit
    • /fal-ai/vidu/reference-to-image
    • /fal-ai/imagen4/preview
    • /fal-ai/qwen-image-edit-lora
    • /fal-ai/qwen-image-edit-plus
    • /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/text-to-video
    • /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/image-to-video
    • /fal-ai/flux-lora
    • /fal-ai/flux-lora/image-to-image
    • /fal-ai/flux-lora/inpainting
    • /fal-ai/kling-video/v2.5-turbo/pro/text-to-video
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    • Cherry Studio 構成チュートリアル
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  1. 各種プラグイン/ソフトウェアの使い方チュートリアル

ボタン入力からURL取得までのワークフローをシンプルに構成

Kouzi VIP の場合は、ワークフローを直接ダウンロードしてインポートできます。

https://wwaod.lanzn.com/b011lwl8ij
パスワード:3qnp

sora2 を例に、テキスト入力、画像アップロードから最終的にURLを取得するまでのシンプルな循環ワークフロー(全体像は以下)

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677735722402.png

1. 開始

プロンプトの単語と画像に基づいて、インターフェイスで必要なパラメーターに従って、新しい入力変数を追加します。さらにパラメータを入力する必要がある場合は、パラメータを追加することもできます。
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_1767773636845.png

2. リクエストモデル (新しい http ノード)

ドキュメントに従って http リクエストを構成する
1.最初の赤いボックスの位置でリクエストメソッドとURLを設定します。
2. 2 番目の赤いボックスはリクエスト ヘッダーを構成します
3. 3番目にリクエストボディを設定します。ドキュメント内の対応するリクエスト本文に従って形式を選択してください。この例ではjsonを使用しています。先頭にマークが付いているパラメータは、前の入力から取得されたパラメータです。エディターで直接「{}」を入力することで選択できます。
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677740268061.png

3. リクエスト結果を処理し、taskId (新しいコードノード) を取得します。

図にあるように、変数値は入力時に前回の出力本体を直接取得します。
コードを使用して本文を解析し、ID を取得します (この例では、コードは JavaScript です。コードは次のとおりです)。
「」
async 関数 main({ params }: Args): Promise<出力> {
// 1. params.input から本文文字列を取得します。
// 注: これは、params.input が HTTP 応答オブジェクト全体であることを前提としています。
const bodyStr = params.input;

// 2. 文字列形式の本文を JSON オブジェクトに解析します
// body の値は文字列 "{"id":...}" であるため、JSON.parse が必要です
taskId = "" にします。
{を試してください
const bodyObj = JSON.parse(bodyStr);
タスクID = bodyObj.id;
} キャッチ (e) {
// 解析失敗による実行時エラーの発生を防ぐ
console.log("JSON 解析に失敗しました:", e);
}

// 3. 出力オブジェクトを構築し、taskId を返します。
定数 = {
"タスクID": タスクID
};

retを返します。
}
「」
最終出力位置の変数名は、コード内の ret のパラメータ名と一致している必要があります。
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677742429398.png

4. URLを取得するためのリクエストクエリインターフェースのループ(新しいループノード)

1. ループの設定(この例では判定条件によりループから抜け出す無限ループを使用しています) 必要に応じて設定してください

中間変数は、前のコード ノードによって出力された taskId です。
URLとステータスが出力される
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677745518897.png

2. ループ内に http ノード要求クエリ タスクを追加します。

パラメーターのリクエスト本文は、ドキュメントで使用されるモデルのクエリ タスクに基づいています。
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677753812075.png

3. URL とタスクのステータスを取得するための新しいコード ノードを追加します。

図に示すように、入力は次のようなクエリ タスクの出力本体コードです。

「」
async 関数 main({ params }: Args): Promise<出力> {
// 1. params.input から本文文字列を取得します。
const bodyStr = params.input;

// 2. 文字列形式の本文を JSON オブジェクトに解析します
URL = "";
ステータス = "";
{を試してください
const bodyObj = JSON.parse(bodyStr);
URL = bodyObj.video_url;
ステータス = bodyObj.status;
} キャッチ (e) {
// 解析失敗による実行時エラーの発生を防ぐ
console.log("JSON 解析に失敗しました:", e);
}

// 3. 出力オブジェクトを構築し、taskId を返します。
定数 = {
"url": URL、
「ステータス」: ステータス
};

retを返します。
}
「」
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677755174326.png

4. クエリが URL を取得したかどうかを判定するための新しい判定ノードを追加します

この例では、判定ノードは 2 つの分岐を設定します。最初の分岐は、前のコード ノードによって出力された URL を取得して、それが空かどうかを判断することです。
2 番目の分岐は、ステータスが失敗かどうかを判断することです。

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677757634138.png

5判定結果に基づいて実行

新しいノードを追加してループを終了します。判定ノードの1回目の判定が成功、または2回目の判定が成功するとループが終了します。
新しいタイマー ノードと連続ループ ノードを追加します。判定ノードの判定が両方とも否定的だった場合、タイマーが先に実行されます(同時リクエスト数によるリクエスト失敗を防ぐため、1500msに設定することを推奨します)。タイマーが経過すると、接続はループし続けます。

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677758794115.png

  1. ループから得られた結果を処理します (新しいコード ノードを追加します)。
    ループ後に得られる結果は配列なので、最終的な出力結果を得るためにのみ処理する必要があります(コードは次のとおりです)。
    入力はループ出力の結果です

「」
async 関数 main({ params }: Args): Promise<出力> {

// 入力を取得する
const urls = params.urls;
const status = params.statuss;

// 3. 出力オブジェクトを構築し、taskId を返します。
定数 = {
"url": URL[urls?.length -1],
"ステータス": ステータス[ステータス?.長さ -1]
};

retを返します。
}
「」
出力は処理された URL とステータスです
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677761996893.png

6. URL にビデオ生成が成功したか失敗したかを決定する値があるかどうかを確認します。

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677764885854.png

7. 最終的な出力結果

図のように成功、失敗の結果を出力して終了します。必要に応じて出力テキストを変数に変更したり、出力結果を出力用のエンドノードに配置したりできます。
エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677765862529.png

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677765941365.png

##8. 効果を実感する

エンタープライズ WeChat スクリーンショット_17677770925315.png

修改于 2026-01-22 11:37:32
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