非同期タスク

AIHubMix は 3 種類のタスク API を提供しています。画像には /ai/v1/images、動画には /ai/v1/videos、統一タスクレコードには /ai/v1/tasks を使用します。

画像生成はデフォルトで同期実行され、async: true を渡すと非同期で実行されます。
動画生成は常に非同期です。
画像と動画の詳細 API では、メディアタスクの最新ステータスを取得できます。
/ai/v1/tasks は、画像、動画、LLM タスクを統一的に参照できる読み取り専用ビューです。

Doubao Seedance の動画で実在人物の素材を参照する場合は、Doubao 実在人物の素材利用ガイドに従って本人による確認と素材の準備を完了してから、動画タスクを作成してください。

動画チュートリアル：非同期タスク

非同期タスクの仕組み全体を解説し、非同期画像生成を例に一連の呼び出し手順を紹介します。

コンソールで非同期タスクを有効にする

/ai/v1 メディアタスク API を使用する前に、現在のアカウントで非同期タスク機能を有効にしてください。

非同期タスク機能が有効になっていない場合、画像および動画タスクの作成リクエストは 403 async_not_enabled を返します。

クイックスタート

次の例では、wan2.6-t2v を使用して動画を作成します。このモデルは duration と size を受け付けます。使用できるフィールドはモデルによって異なります。

# 1. 動画タスクを作成し、レスポンスの id を保存
curl -X POST https://aihubmix.com/ai/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.6-t2v",
    "prompt": "A cat playing jazz on a piano, warm lighting, cinematic shot",
    "duration": 5,
    "size": "1280x720"
  }'

# 2. 15 秒ごとにメディア詳細を照会
curl https://aihubmix.com/ai/v1/videos/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

# 3. completed になったら動画をダウンロード
curl https://aihubmix.com/ai/v1/videos/{task_id}/content \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  --output result.mp4

{
  "id": "task_01K0ABCDEF",
  "object": "video",
  "model": "wan2.6-t2v",
  "status": "in_progress",
  "output": [],
  "error": null,
  "created_at": 1784707200,
  "completed_at": null,
  "expires_at": null
}

3 種類の API をどのように使い分けるか

用途	メソッド	パス	動作
画像を生成	POST	`/ai/v1/images/generations`	デフォルトは同期。`async: true` で非同期に変更可能
画像の詳細を照会	GET	`/ai/v1/images/{id}`	画像タスクのステータスを返す。実行中のタスクは照会時にステータスが更新される場合がある
画像一覧を照会	GET	`/ai/v1/images`	画像タスクのスナップショットを返す
指定した画像をダウンロード	GET	`/ai/v1/images/{id}/content/{result_id}`	複数画像タスクの指定結果をダウンロード
動画を作成	POST	`/ai/v1/videos`	常に非同期
動画の詳細を照会	GET	`/ai/v1/videos/{id}`	動画タスクのステータスを返す。実行中のタスクは照会時にステータスが更新される場合がある
動画一覧を照会	GET	`/ai/v1/videos`	動画タスクのスナップショットを返す
動画をダウンロード	GET	`/ai/v1/videos/{id}/content`	タスクのメイン動画結果をダウンロード
非同期メディアモデル一覧を取得	GET	`/api/v1/models?type={type}&schema_checked=true`	リクエスト Schema がある画像生成または動画生成モデルを返す
モデルのリクエスト Schema を取得	GET	`/call/schema/models/{model}/endpoints`	画像生成または動画生成のエンドポイントと JSON Schema を返す
統一タスク一覧を照会	GET	`/ai/v1/tasks`	画像、動画、LLM タスクを読み取り専用で照会
統一タスクの詳細を照会	GET	`/ai/v1/tasks/{id}`	照会時点の読み取り専用タスクスナップショットを返す
統一タスクの結果を取得	GET	`/ai/v1/tasks/{id}/content`	単一の成果物をダウンロード、または LLM アーカイブを読み取る
指定した統一タスクの結果を取得	GET	`/ai/v1/tasks/{id}/content/{result_id}`	複数成果物タスクの指定結果をダウンロード

Base URL は https://aihubmix.com、認証方式は Bearer Token です。

Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY

モデル一覧とモデル Schema の API は公開ディスカバリー API のため、Bearer Token は不要です。その他の API では認証が必要です。

/ai/v1/tasks には作成 API がありません。画像と動画は、それぞれのメディア生成 API から作成する必要があります。LLM リカバリータスクは、クライアントの中断後にプラットフォームによって自動保存されます。

メディア API と統一タスク API の違い

メディア詳細 API と統一タスク API は同じタスク最上位フィールドを返しますが、output の項目と照会動作が異なります。

比較項目	メディア詳細 `/images/{id}`、`/videos/{id}`	統一タスク詳細 `/tasks/{id}`
タスク種別	画像または動画	画像、動画、または LLM
照会動作	実行中のタスクは照会時にステータスが更新される場合がある	照会時点の読み取り専用タスクスナップショットを返す
メディア出力フィールド	`index`、`type`、`content_url`、`b64_json`	`index`、`result_id`、`type`、`content_type`、`content_url`
LLM 出力フィールド	該当なし	`index`、`type=response`、`content_type`、`content_url`、`truncated`
アクセス範囲	現在のアカウントで作成した該当メディアタスク	現在の Bearer Token で作成したタスク

したがって、メディア生成のステータスをポーリングする場合は画像または動画の詳細 API を使用します。タスクをまとめて絞り込む、結果のメタデータを読み取る、または LLM レスポンスを復元する場合は /ai/v1/tasks を使用します。

非同期メディアモデルを見つけて Schema を取得する方法

ディスカバリーは 2 段階です。まず、公開モデルカタログから非同期 API に対応する画像生成または動画生成モデルを取得します。次に、モデルの model_id を使って、そのエンドポイントのリクエスト Schema を取得します。

非同期 API 対応モデルの一覧を取得する

モデルカタログは Playground と同じデータソースを使用します。画像生成モデルには type=image_generation、動画生成モデルには type=video を指定します。schema_checked=true を追加すると、リクエスト Schema が公開され、確認済みのモデルだけが返されます。

# 画像生成モデル
curl "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=image_generation&schema_checked=true&sort_by=order"

# 動画生成モデル
curl "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=video&schema_checked=true&sort_by=order"

どちらも同じ API を使用します。現在、type フィルターは 1 つの値を受け付けるため、モデルタイプごとにリクエストしてください。レスポンスの形は {success, message, data} です。非同期メディア連携に関連する data のフィールドは次のとおりです。

フィールド	説明
`data[].model_id`	生成リクエストと後続の Schema リクエストで使用するモデル ID
`data[].model_name`	モデルの表示名
`data[].types`	カンマ区切りのモデルタイプ。`image_generation` と `llm` の両方を含む場合がある
`data[].input_modalities`	カンマ区切りの入力モダリティ
`data[].schema_checked`	`true` の場合、リクエスト Schema が公開され確認済み

{
  "success": true,
  "message": "",
  "data": [
    {
      "model_id": "qwen-image-2.0",
      "model_name": "Qwen Image 2.0",
      "types": "image_generation",
      "input_modalities": "text,image",
      "schema_checked": true
    }
  ]
}

1 つのモデルのリクエスト Schema を取得する

対応するフィールド、列挙値、数値範囲はモデルごとに異なります。画像または動画のリクエストを送信する前に、次の公開 API で対象モデルの利用可能なエンドポイントとリクエスト JSON Schema を取得してください。

# 画像生成モデル
curl "https://aihubmix.com/call/schema/models/qwen-image-2.0/endpoints"

# 動画生成モデル
curl "https://aihubmix.com/call/schema/models/wan2.6-t2v/endpoints"

レスポンスの modality は image または video です。endpoints 配列の各項目が、利用可能な呼び出しプロトコルを示します。

フィールド	説明
`default_endpoint`	モデルのデフォルトエンドポイント識別子
`endpoints[].endpoint`	エンドポイント識別子
`endpoints[].method`	`POST` などの HTTP メソッド
`endpoints[].path`	実際のリクエストパス
`endpoints[].content_types`	エンドポイントが受け付けるコンテンツタイプ
`endpoints[].lifecycle`	同期または非同期モード、ポーリングパス、ステータス値
`endpoints[].request.schema`	必須フィールドと値の制約を含む、そのモデルとエンドポイントの完全な JSON Schema

同じモデルで /ai/v1 エンドポイントと OpenAI 互換の /v1 エンドポイントが返される場合があります。OpenAI 互換エンドポイントは最新モデルにまだ対応していない可能性があるため、/ai/v1 エンドポイントを優先してください。非同期タスク API では、path が /ai/v1/images/generations または /ai/v1/videos の項目を選び、その request.schema を使用してください。endpoints 配列内の位置には依存しないでください。次のコマンドで、各非同期タスクエンドポイントのリクエスト Schema を直接抽出できます。

# 画像生成
curl -s "https://aihubmix.com/call/schema/models/qwen-image-2.0/endpoints" \
  | jq '.endpoints[] | select(.path == "/ai/v1/images/generations") | .request.schema'

# 動画生成
curl -s "https://aihubmix.com/call/schema/models/wan2.6-t2v/endpoints" \
  | jq '.endpoints[] | select(.path == "/ai/v1/videos") | .request.schema'

モデルが存在しない、または公開可能なエンドポイントがない場合は 404 model_not_found が返されます。エンドポイントデータを一時的に取得できない場合は 500 endpoints_unavailable が返されます。

どのモデルとフィールドに対応しているか

画像と動画のプロトコルには、モデル間で共通する標準フィールドが定義されています。ただし、各モデルでは実際の能力に応じて、使用できるフィールド、列挙値、数値範囲が限定されます。呼び出す前に、モデル Schema API から対象モデルの現在の制約を取得してください。例：

wan2.6-t2v は duration、size、seed に対応しますが、resolution、aspect_ratio、frame_images、input_references、generate_audio は受け付けません。
qwen-image-2.0 は n、size、seed、negative_prompt、image、images に対応しますが、aspect_ratio と mask は受け付けません。

標準フィールドが定義されていても、すべてのモデルが全フィールドに対応するわけではありません。現在のモデルが対応していないフィールドを渡すと、パラメータエラーが返されます。

LLM 中断リカバリー対応モデル

現在、次のモデルに対応しています。

gpt-5.6-sol
gpt-5.5-pro
gpt-5.4-pro
gpt-5.2-pro
claude-fable-5
claude-opus-5

対応範囲は変更される場合があるため、このページの一覧を基準にしてください。中断リカバリーを使用するには、現在のアカウントで非同期タスク機能が有効になっている必要もあります。いずれかの条件を満たさない場合でも、元の LLM リクエストは通常どおり実行されますが、クライアント切断後のリカバリータスクは保存されません。

画像タスクを作成する方法

同期画像

async を省略するか false に設定すると、API は生成が完了するまで待機し、タスクオブジェクトを返します。

curl -X POST https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2.0",
    "prompt": "A flower shop with delicate windows, warm sunlight streaming in",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "url"
  }'

同期画像タスクもタスクレコードとして保存されます。クライアント接続が中断した場合や作成レスポンスを失った場合は、GET /ai/v1/images で該当タスクを検索できます。

非同期画像

async をブール値 true に設定すると、API はすぐにタスクオブジェクトを返し、生成処理はバックグラウンドで続行されます。

curl -X POST https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2.0",
    "prompt": "A flower shop with delicate windows, warm sunlight streaming in",
    "n": 2,
    "size": "1024x1024",
    "async": true
  }'

非同期画像タスクは GET /ai/v1/images/{id} で照会します。完了後は、各 output 項目の content_url を直接リクエストしてください。この URL には、該当画像の result_id が含まれています。

画像リクエストの async はブール値でなければなりません。webhook_url と webhook_events_filter は async: true と組み合わせた場合にのみ使用できます。

画像の標準フィールド

フィールド	型	必須	説明
`model`	string	はい	モデル名
`prompt`	string	はい	画像の説明。空にはできない
`n`	integer/null	いいえ	画像数。最小値は `1`、デフォルトは `1`
`size`	string/null	いいえ	`{width}x{height}`。例：`1024x1024`
`aspect_ratio`	string/null	いいえ	アスペクト比。`size` とのいずれか一方を指定
`seed`	integer/null	いいえ	乱数シード
`negative_prompt`	string/null	いいえ	ネガティブプロンプト
`image`	string/object	いいえ	1 枚の入力画像。URL、Data URI、Base64、または `{url}` オブジェクトを指定可能
`images`	array/null	いいえ	複数の入力画像
`mask`	string/object	いいえ	画像編集用マスク
`output_format`	string/null	いいえ	`png`、`jpeg`、または `webp`。デフォルトは `png`
`response_format`	string/null	いいえ	`url` または `b64_json`。デフォルトは `url`
`async`	boolean	いいえ	`true` に設定すると非同期で実行
`webhook_url`	string	いいえ	HTTPS コールバック URL。最大 512 文字
`webhook_events_filter`	string[]	いいえ	`completed`、`failed`、`cancelled` の空でないサブセット
`extra`	object/null	いいえ	モデル固有の拡張パラメータ

動画タスクを作成する方法

動画リクエストは常に非同期であり、Prefer: wait を使用して同期待機に変更することはできません。標準プロトコルでは、整数の duration で秒数を指定します。

curl -X POST https://aihubmix.com/ai/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.6-t2v",
    "prompt": "Ocean waves crashing on rocky cliffs at sunset",
    "duration": 5,
    "size": "1280x720"
  }'

動画の標準フィールド

フィールド	型	必須	説明
`model`	string	はい	モデル名
`prompt`	string	はい	動画の説明。空にはできない
`duration`	integer/null	いいえ	動画の長さ（秒）。具体的な範囲はモデルによって異なる
`aspect_ratio`	string/null	いいえ	アスペクト比。プロトコルのデフォルト値は `16:9`
`resolution`	string/null	いいえ	`480p`、`720p`、`1080p`、`1K`、`2K`、または `4K`
`size`	string/null	いいえ	`{width}x{height}`。`resolution` と `aspect_ratio` の代わりに指定可能
`seed`	integer/null	いいえ	乱数シード
`input_references`	array/null	いいえ	画像、動画、または音声の参照素材
`frame_images`	array/null	いいえ	最初または最後のフレーム画像
`generate_audio`	boolean/null	いいえ	音声トラックを生成するかどうか
`webhook_url`	string	いいえ	HTTPS コールバック URL。最大 512 文字
`webhook_events_filter`	string[]	いいえ	`completed`、`failed`、`cancelled` の空でないサブセット
`extra`	object/null	いいえ	モデル固有の拡張パラメータ

input_references 項目の構造：

{
  "type": "image_url",
  "url": "https://example.com/reference.png"
}

type には image_url、video_url、audio_url のいずれかを指定できます。 frame_images 項目の構造：

{
  "frame_type": "first_frame",
  "image_url": {
    "url": "https://example.com/first-frame.png"
  }
}

frame_type には first_frame または last_frame を指定できます。

メディアタスクオブジェクト

画像と動画の専用 API は、次の構造を返します。

{
  "id": "task_01K0ABCDEF",
  "object": "video",
  "model": "wan2.6-t2v",
  "status": "completed",
  "output": [
    {
      "index": 0,
      "type": "file",
      "b64_json": null,
      "content_url": "https://aihubmix.com/ai/v1/videos/task_01K0ABCDEF/content"
    }
  ],
  "error": null,
  "created_at": 1784707200,
  "completed_at": 1784707320,
  "expires_at": null
}

フィールド	型	説明
`id`	string	プラットフォームのタスク ID
`object`	string	`image` または `video`
`model`	string	モデル名
`status`	string	現在のタスクステータス
`output`	array	生成済みの結果。結果がまだない場合は空配列
`error`	object/null	失敗情報。`code`、`message`、`upstream_detail` を含む場合がある
`created_at`	integer	作成時刻（Unix 秒）
`completed_at`	integer/null	最終ステータスになった時刻（Unix 秒）
`expires_at`	null	メディア専用 API では現在 `null` を返す

メディアの output 項目：

フィールド	型	説明
`index`	integer	結果の順番。`0` から始まる
`type`	string	現在は `file`
`content_url`	string/null	結果のダウンロード URL
`b64_json`	string/null	Base64 エンコードされた画像結果

ステータスの説明

ステータス	終了済みか	説明
`pending`	いいえ	プラットフォームがタスクを受け付け、実行を待っている
`in_progress`	いいえ	タスクを実行中
`completed`	はい	タスクが完了し、`output` を読み取り可能
`failed`	はい	タスクが失敗。理由は `error` を参照
`cancelled`	はい	タスクがキャンセルされた

クライアントは、ステータスが completed、failed、cancelled のいずれかになるまで、15 秒ごとに照会できます。15 秒はクライアント側の推奨ポーリング間隔であり、サーバープロトコルの制限ではありません。

メディアタスクを照会する方法

メディア詳細の照会

# 画像
curl https://aihubmix.com/ai/v1/images/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

# 動画
curl https://aihubmix.com/ai/v1/videos/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

メディア詳細 API は更新後のタスクステータスを返す場合があるため、メディアのポーリングには該当する画像または動画の詳細 API を使用してください。

メディア一覧の照会

作成レスポンスを失った場合は、該当するメディア一覧からタスク ID を取得できます。

curl "https://aihubmix.com/ai/v1/videos?limit=20&order=desc" \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

パラメータ	型	デフォルト値	説明
`after`	string	-	ページングカーソル。前ページの `next_after` を使用
`limit`	integer	`20`	1 ページあたりの件数。最大 `100`
`order`	string	`desc`	`asc` を渡すと昇順、それ以外の値は `desc` として処理

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "task_01K0ABCDEF",
      "object": "video",
      "model": "wan2.6-t2v",
      "status": "in_progress",
      "output": [],
      "error": null,
      "created_at": 1784707200,
      "completed_at": null,
      "expires_at": null
    }
  ],
  "has_more": true,
  "next_after": "task_01K0ABCDEF"
}

メディア一覧は照会時点のタスクスナップショットを返し、タスクステータスを能動的に更新することはありません。

統一タスク API を使用する方法

統一タスク API では、次の条件で絞り込めます。

curl "https://aihubmix.com/ai/v1/tasks?object=video&status=in_progress&limit=20&order=desc" \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

パラメータ	型	デフォルト値	説明
`object`	string	-	`llm`、`image`、または `video`
`status`	string	-	`pending`、`in_progress`、`completed`、`failed`、または `cancelled`
`model`	string	-	モデル名で完全一致検索
`after`	string	-	ページングカーソル
`limit`	integer	`20`	`1` から `100` の範囲
`order`	string	`desc`	`asc` または `desc`

統一タスクの詳細：

curl https://aihubmix.com/ai/v1/tasks/{task_id} \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

メディアタスクの統一 output 項目：

{
  "index": 0,
  "result_id": "result_01K0XYZ",
  "type": "file",
  "content_type": "video/mp4",
  "content_url": "https://aihubmix.com/ai/v1/tasks/task_01K0ABCDEF/content"
}

単一成果物の場合は /ai/v1/tasks/{id}/content を直接リクエストします。複数成果物のタスクでは /ai/v1/tasks/{id}/content/{result_id} をリクエストする必要があり、結果 ID を指定しない場合は 400 result_id_required が返されます。

統一タスクの一覧、詳細、コンテンツ API は、タスク作成時の Bearer Token ごとに分離されています。同じアカウントの別の API Key からは、このタスクを読み取れません。

メディア結果をダウンロードする方法

画像のダウンロード

画像の完了後、メディアタスクオブジェクトの output[].content_url を項目ごとにリクエストします。

curl "{content_url}" \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  --output result.png

画像メディアのダウンロードパスは /ai/v1/images/{id}/content/{result_id} です。メディアタスクオブジェクトでは result_id が個別に公開されないため、クライアントは content_url をそのまま使用できます。 b64_json が空でない場合は、このフィールドを直接 Base64 デコードできます。

動画のダウンロード

curl https://aihubmix.com/ai/v1/videos/{task_id}/content \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  --output result.mp4

結果には有効期限があり、ダウンロード回数が制限される場合があります。期限切れの場合は 410 artifact_expired、ダウンロード回数の上限を超えた場合は 429 too_many_downloads が返されます。

Webhook を使用する方法

非同期画像と動画は、タスク単位の Webhook に対応しています。

curl -X POST https://aihubmix.com/ai/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "wan2.6-t2v",
    "prompt": "A tranquil garden at sunrise",
    "duration": 5,
    "size": "1280x720",
    "webhook_url": "https://example.com/webhooks/aihubmix",
    "webhook_events_filter": ["completed", "failed"]
  }'

webhook_url は最大 512 文字で、ローカルホスト、プライベートネットワーク、その他の制限対象アドレスを指定することはできません。webhook_events_filter を省略すると、プラットフォームは completed、failed、cancelled を配信します。明示的に渡す場合、配列は空にできず、重複も許可されません。また、webhook_url と一緒に使用する必要があります。リクエストで webhook_url を渡さなかった場合、非同期画像と動画ではアカウントに設定されたデフォルトのコールバック URL が使用されます。アカウントのデフォルト URL が無効な場合は無視され、タスクの作成は妨げられません。

コールバックリクエスト

{
  "event_id": "evt_01K0ABCDEF",
  "event_type": "completed",
  "created_at": "2026-08-12T12:00:00Z",
  "data": {
    "task_id": "task_01K0ABCDEF",
    "status": "completed",
    "model": "wan2.6-t2v",
    "results": [
      {
        "url": "https://aihubmix.com/ai/v1/tasks/task_01K0ABCDEF/content"
      }
    ]
  }
}

フィールド	説明
`event_id`	コールバックイベント ID。重複排除に使用
`event_type`	`completed`、`failed`、または `cancelled`
`created_at`	RFC 3339 形式のイベント時刻
`data.task_id`	プラットフォームのタスク ID
`data.status`	現在の最終ステータス
`data.model`	モデル名
`data.results[].url`	完了時に返される場合がある結果のダウンロード URL
`data.error`	失敗時に返される場合があるエラー情報

results は結果がアーカイブ済みの場合にのみ含まれ、ダウンロードには引き続き Bearer Token が必要です。

リトライと重複排除

プラットフォームは少なくとも 1 回の配信を行うため、同じイベントが複数回届く場合があります。

HTTP 2xx は受信成功を示します。
HTTP 5xx、ネットワークエラー、タイムアウトの場合は再試行します。
HTTP 3xx と 4xx の場合は再試行しません。
配信は最大 6 回で、再試行間隔は順に 1、4、16、64、256 秒です。

受信側は event_id を保存し、同じイベントを再度受信した場合はそのまま 2xx を返してください。

タスク単位の Webhook 自体には、独立した署名キーが含まれません。署名検証が必要な場合は、アカウント単位の Webhook サブスクリプションを設定し、結果の確認手段としてタスク詳細の照会も維持してください。

LLM 中断リカバリーの仕組み

LLM 中断リカバリーは、クライアント接続が切断された後の最終レスポンスを取得するための機能です。リクエスト方式、ストリーミング動作、レスポンス形式は変わらず、リクエスト開始時にタスク ID が事前に返されることもありません。次の条件をすべて満たす必要があります。

条件	説明
アカウントで非同期タスク機能が有効	AIHubMix コンソールで現在のアカウントに対して有効にする
モデルが中断リカバリーに対応	現在のモデルが LLM 中断リカバリー対応モデルの一覧に含まれている
API が対応	Chat Completions、Anthropic Messages、Responses API、または Gemini `generateContent` / `streamGenerateContent`
クライアントが中断	クライアントによるキャンセル、ネットワーク切断、または呼び出し元によるリクエストのキャンセル

プラットフォームは、レスポンスが完全に配信されず、かつクライアントがすでに切断されたことを検出した場合にのみリカバリータスクを作成し、最終的な JSON または SSE を保存します。正常に完了し、クライアントへ完全に配信された LLM リクエストではリカバリータスクは作成されません。 LLM のレスポンスヘッダーには X-Aihubmix-Request-Id が含まれます。コンソールで該当リクエストを特定できるよう、クライアントはこの値をできるだけ早く保存してください。公開タスク API は現在、リクエスト ID による絞り込みに対応していません。モデルと作成時刻を使って、最近の LLM タスクを照会できます。

curl "https://aihubmix.com/ai/v1/tasks?object=llm&model={model}&order=desc&limit=20" \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

curl https://aihubmix.com/ai/v1/tasks/{task_id}/content \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY"

LLM タスクの統一 output 項目には、type=response、content_type、content_url、truncated が含まれます。GET /ai/v1/tasks/{id}/content は、保存された元の JSON または SSE を返します。

LLM 中断リカバリータスクは現在、タスク単位の Webhook を送信しません。クライアントが中断してもプラットフォームでのリクエスト処理は停止せず、その呼び出しには元の API のルールに従って料金が発生します。

エラーレスポンスとエラーコード

本節は /ai/v1/images/*、/ai/v1/videos/*、および /ai/v1/tasks/* のうち object=image または object=video のメディアタスクに適用されます。クライアントは、 HTTP 非 2xx レスポンスと、HTTP 200 で返される status=failed のタスク終端状態の両方を処理する必要があります。

{
  "error": {
    "message": "Task not found.",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "task_not_found",
    "tid": "req_01K0ABCDEF"
  }
}

HTTP 5xx エラーのフィードバックを送信

リクエストが HTTP 5xx を返した場合にのみ、error.tid を添えてフィードバックを送信してください。

HTTP 非 2xx エラー

invalid_request と schema_violation の行に記載されているのはフォールバック message です。サービスが具体的なフィールドまたはパラメータ制約を特定できる場合は、動的な message を返します。クライアントは message の固定一致に依存せず、code でエラー種別を判定してください。

HTTP	`code`	`message`	説明
400	`invalid_request`	`Invalid request. Check the request body and parameters.`（フォールバックテンプレート。実際の message は動的になる場合があります）	共通リクエストボディ、フィールドの型、またはリストパラメータが不正。この code の message は固定値ではなく、フィールドを特定できる場合は、より具体的な動的 message が返される
400	`model_not_found`	`The requested model is not available. Check the model name and your account access.`	モデルが存在しない、利用できない、または現在のアカウントにアクセス権がない
400	`schema_violation`	`Invalid request: one or more parameters are invalid.`（フォールバックテンプレート。実際の message は動的になる場合があります）	リクエストが現在のモデルのパラメータ Schema に適合しない。この code の message は固定値ではなく、フィールドまたは制約を特定できる場合は、フィールド単位の動的 message が返される
400	`capability_not_supported`	`The requested parameters are not supported for this model.`	現在のモデルが、リクエストされたフィールド、個数、またはパラメータ上限をサポートしていない
400	`media_form_unsupported`	動的なメディア message（下記参照）	画像、動画、参照画像、または先頭・末尾フレームの形式、データ、URL、サイズを処理できない
400	`result_id_required`	`This task has multiple results. Specify result_id.`	タスクに複数の結果があるが、ダウンロード時に `result_id` が指定されていない
400	`upstream_rejected`	`Upstream service rejected the request.`	モデルプロバイダーが作成リクエストを拒否した
401	`authentication_failed`	`Authentication failed: invalid or missing API key.`	API Key が指定されていない、または無効
402	`insufficient_quota`	`Insufficient quota.`	AIHubMix アカウントの利用可能なクォータが不足している
403	`permission_denied`	`You do not have permission to access this resource.`	現在のアカウント、API Key、またはアクセス元に、このリソースを使用する権限がない
403	`async_not_enabled`	`Asynchronous tasks are not enabled. Please go to <console-url>/async-tasks to activate.`	現在のアカウントで非同期タスク機能が有効になっていない。コンソール URL はリクエスト先サイトに応じて生成される
404	`task_not_found`	`Task not found.`	タスクが存在しない、ページングカーソルが無効、または現在のアカウントに表示権限がない
404	`result_not_found`	`Result not found.`	結果が存在しない、準備ができていない、結果 ID が一致しない、または現在のアカウントにダウンロード権限がない
410	`artifact_expired`	`The result has expired.`	結果が保存期間を超過している
413	`request_too_large`	`Request body is too large. Reduce the request size and try again.`	リクエストボディ全体が 32 MiB を超えている
413	`image_too_large`	`Image is too large. Reduce the image size and try again.`	画像 API でデコードされた 1 枚の画像がモデルの処理上限を超えている
422	`image_not_generated`	`The expected image was not generated.`	モデルプロバイダーはリクエストを完了したが、提供可能な画像を返さなかった
429	`rate_limited`	`Too many requests. Please slow down and retry.`	AIHubMix が現在のアカウントまたは API Key をレート制限している
429	`upstream_rate_limited`	`Upstream service is rate limiting. Please retry later.`	モデルプロバイダーがレート制限エラーを返した
429	`too_many_downloads`	`Download limit exceeded for this result.`	1 つの結果がダウンロード回数の上限に達した
500	`internal_error`	`Internal error. Please retry.`	呼び出し元では修正できない内部エラーがサービスで発生した
502	`upstream_unreachable`	`Upstream service is temporarily unavailable. Please retry.`	モデルプロバイダーに接続できない、またはレスポンスを最後まで読み取れない
502	`upstream_bad_response`	`Upstream service returned an invalid response.`	モデルプロバイダーがプラットフォームで処理できないレスポンスを返した
502	`upstream_error`	`Upstream service is temporarily unavailable. Please retry.`	モデルプロバイダーがサービスエラーを返した
503	`model_unavailable`	`The requested model is temporarily unavailable.`	選択したモデルが一時的に利用できない
503	`service_unavailable`	`Service is temporarily unavailable. Please retry.`	照会、ダウンロード、または結果サービスが一時的に利用できない
504	`sync_timeout`	`Generation timed out. Please retry.`	同期生成が待機時間内に完了しなかった

media_form_unsupported の message は、確認できた原因に応じて生成されます。一般的なテンプレートは次のとおりです。

シナリオ	`message`
サポートされていない形式	`Unsupported <media-kind> format: <detected-format>. Supported formats for this model: <allowed-formats>.`
無効な画像または動画データ	`The <media-kind> data is invalid. Provide a valid <media-kind>.`
メディア種別を特定できない場合の無効なデータ	`The media data is invalid. Provide valid media data.`
アクセスできないメディア URL	`The <media-kind> URL could not be accessed. Make sure it is publicly accessible and returns a valid <media-kind>.`
メディアをデコードできない	`Unable to process the <media-kind>. Check that the <media-kind> data or URL is valid and supported.`
画像以外のタスクでメディアが上限を超えている	`The <media-kind> is too large. Reduce the <media-kind> size and try again.`
具体的な原因を安全に特定できない	`Unable to process the media. Check that the media data or URL is valid and supported.`

たとえば、モデルが PNG、JPEG、WebP、HEIC、HEIF を許可している場合、GIF 画像には次の message が返されます。

Unsupported image format: GIF. Supported formats for this model: PNG, JPEG, WebP, HEIC, and HEIF.

HTTP 200 + Task `status=failed`

照会リクエストが成功しても、生成が成功したとは限りません。タスクが failed の場合、タスクオブジェクトの error.code と error.message から失敗理由を読み取ります。

{
  "id": "task_01K0ABCDEF",
  "status": "failed",
  "error": {
    "code": "media_form_unsupported",
    "message": "Unsupported image format: GIF. Supported formats for this model: PNG, JPEG, WebP, HEIC, and HEIF."
  }
}

Task `code`	`message`	説明
`media_form_unsupported`	動的なメディア message（上記と同じ）	非同期タスクのメディア形式、データ、URL、デコード、またはサイズのエラー
`image_too_large`	`Image is too large. Reduce the image size and try again.`	非同期画像タスクの入力画像が上限を超えている
`image_not_generated`	`The expected image was not generated.`	モデルプロバイダーが提供可能な画像を返さなかった
`upstream_rejected`	`Upstream service rejected the request.`	モデルプロバイダーが作成リクエストを拒否した
`upstream_rate_limited`	`Upstream service is rate limiting. Please retry later.`	モデルプロバイダーがレート制限エラーを返した
`upstream_unreachable`	`Upstream service is temporarily unavailable. Please retry.`	タスク作成時にモデルプロバイダーへ接続できない、またはレスポンスを最後まで読み取れなかった
`upstream_bad_response`	`Upstream service returned an invalid response.`	モデルプロバイダーのレスポンスを処理できなかった
`upstream_error`	`Upstream service is temporarily unavailable. Please retry.`	モデルプロバイダーによるタスクの作成または実行が失敗した
`upstream_empty_output`	`The upstream service completed without producing a usable result. Please retry.`	モデルプロバイダーはタスクを完了したが、提供可能な結果を生成しなかった
`output_policy_violation`	`Generated content was rejected by the content policy.`	生成コンテンツがコンテンツ安全ポリシーに適合しなかった
`sync_timeout`	`Generation timed out. Please retry.`	生成結果の待機がタイムアウトした
`internal_error`	`Internal error. Please retry.`	非同期タスクの処理中に内部エラーが発生した

完全な動画の例

import os
import time

import requests

base_url = "https://aihubmix.com"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['AIHUBMIX_API_KEY']}",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = requests.post(
    f"{base_url}/ai/v1/videos",
    headers=headers,
    json={
        "model": "wan2.6-t2v",
        "prompt": "A cat playing jazz on a piano",
        "duration": 5,
        "size": "1280x720",
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task = response.json()

while task["status"] not in {"completed", "failed", "cancelled"}:
    time.sleep(15)
    response = requests.get(
        f"{base_url}/ai/v1/videos/{task['id']}",
        headers=headers,
        timeout=30,
    )
    response.raise_for_status()
    task = response.json()

if task["status"] == "completed":
    result = requests.get(
        f"{base_url}/ai/v1/videos/{task['id']}/content",
        headers=headers,
        timeout=120,
    )
    result.raise_for_status()
    with open("result.mp4", "wb") as file:
        file.write(result.content)
else:
    raise RuntimeError(task.get("error") or task["status"])

import { writeFile } from "node:fs/promises";

const baseUrl = "https://aihubmix.com";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.AIHUBMIX_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const created = await fetch(`${baseUrl}/ai/v1/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "wan2.6-t2v",
    prompt: "A cat playing jazz on a piano",
    duration: 5,
    size: "1280x720",
  }),
});
if (!created.ok) throw new Error(await created.text());
let task = await created.json();

const finished = new Set(["completed", "failed", "cancelled"]);
while (!finished.has(task.status)) {
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 15_000));
  const polled = await fetch(`${baseUrl}/ai/v1/videos/${task.id}`, { headers });
  if (!polled.ok) throw new Error(await polled.text());
  task = await polled.json();
}

if (task.status === "completed") {
  const result = await fetch(`${baseUrl}/ai/v1/videos/${task.id}/content`, {
    headers,
  });
  if (!result.ok) throw new Error(await result.text());
  await writeFile("result.mp4", Buffer.from(await result.arrayBuffer()));
} else {
  throw new Error(JSON.stringify(task.error ?? task.status));
}

よくある質問

メディアタスクは /ai/v1/tasks/{id} とメディア詳細 API のどちらで照会すればよいですか？ 生成ステータスをポーリングする場合は、メディア詳細 API を使用してください。画像は /ai/v1/images/{id}、動画は /ai/v1/videos/{id} で照会します。/ai/v1/tasks/{id} は読み取り専用のスナップショットを返します。 動画リクエストで seconds を使用するとパラメータエラーになるのはなぜですか？ /ai/v1/videos の標準プロトコルでは、秒単位の整数 duration を使用します。具体的に指定できる値は、対象モデルが対応するパラメータによって異なります。 一部の動画モデルで resolution がパラメータエラーになるのはなぜですか？ 標準動画プロトコルには resolution と size が含まれていますが、モデルごとに使用できるフィールドが限定されます。たとえば、wan2.6-t2v は size を使用し、resolution は受け付けません。 作成レスポンスを失った場合、メディアタスクをどのように取得できますか？ 画像の場合は GET /ai/v1/images、動画の場合は GET /ai/v1/videos をリクエストしてください。一覧 API は after、limit、order のページングパラメータに対応しています。 2 種類の詳細 API で output フィールドが異なるのはなぜですか？ メディア詳細 API は、直接ダウンロードするための簡略化されたフィールドを提供します。統一タスク API は result_id と content_type を追加で提供し、LLM アーカイブ用に truncated も提供します。 Webhook が届かない場合はどうすればよいですか？ コールバック URL がインターネットからアクセス可能で、速やかに 2xx を返すことを確認してから、メディア詳細 API で最終ステータスを照会してください。

更新日：2026-08-12

動画チュートリアル：非同期タスク

コンソールで非同期タスクを有効にする

​クイックスタート

​3 種類の API をどのように使い分けるか

​メディア API と統一タスク API の違い

​非同期メディアモデルを見つけて Schema を取得する方法

​非同期 API 対応モデルの一覧を取得する

​1 つのモデルのリクエスト Schema を取得する

​どのモデルとフィールドに対応しているか

​LLM 中断リカバリー対応モデル

​画像タスクを作成する方法

​同期画像

​非同期画像

​画像の標準フィールド

​動画タスクを作成する方法

​動画の標準フィールド

​メディアタスクオブジェクト

​ステータスの説明

​メディアタスクを照会する方法

​メディア詳細の照会

​メディア一覧の照会

​統一タスク API を使用する方法

​メディア結果をダウンロードする方法

​画像のダウンロード

​動画のダウンロード

​Webhook を使用する方法

​コールバックリクエスト

​リトライと重複排除

​LLM 中断リカバリーの仕組み

​エラーレスポンスとエラーコード

HTTP 5xx エラーのフィードバックを送信

​HTTP 非 2xx エラー

​HTTP 200 + Task status=failed

​完全な動画の例

​よくある質問

クイックスタート

3 種類の API をどのように使い分けるか

メディア API と統一タスク API の違い

非同期メディアモデルを見つけて Schema を取得する方法

非同期 API 対応モデルの一覧を取得する

1 つのモデルのリクエスト Schema を取得する

どのモデルとフィールドに対応しているか

LLM 中断リカバリー対応モデル

画像タスクを作成する方法

同期画像

非同期画像

画像の標準フィールド

動画タスクを作成する方法

動画の標準フィールド

メディアタスクオブジェクト

ステータスの説明

メディアタスクを照会する方法

メディア詳細の照会

メディア一覧の照会

統一タスク API を使用する方法

メディア結果をダウンロードする方法

画像のダウンロード

動画のダウンロード

Webhook を使用する方法

コールバックリクエスト

リトライと重複排除

LLM 中断リカバリーの仕組み

エラーレスポンスとエラーコード

HTTP 非 2xx エラー

HTTP 200 + Task `status=failed`

完全な動画の例

よくある質問