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获取 ChatGPT LLM 响应任务结果 ​

本接口使用 GET 方法，通过以下路径获取指定 ChatGPT LLM 响应任务的结果：

/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/$id

本接口用于查询已提交任务的结构化响应。使用标准方式提交的任务最长可能需要 72 小时完成。若任务在此时间仍未完成，系统会将标记为失败，并退还约 ¥0.072 / 任务的预扣费用。账户余额为负数时，即使任务已成功完成，也不会返回任务结果。

请求地址 ​

text
GET https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/$id

认证方式 ​

请求头需携带 Bearer Token：

http
Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY
Content-Type: application/json

计费说明 ​

  • 费用在提交任务时收取。
  • 任务提交后的 30 天，可重复查询任务结果。
  • 标准方式提交的任务最长可能需要 72 小时完成。
  • 示例中的 cost 字段以人民币为单位展示。
  • 实扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求参数 ​

任务标识通过 URL 路径传递。

参数类型填说明
idstring是任务唯一标识，采用 UUID 格式。任务提交成功后获得，可在 30 天随时用于查询结果。

请求示例 ​

curl ​

bash
curl --location --request GET \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/02031608-0696-0110-0000-a81d0414edbe" \
  --header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json"

PHP ​

php
<?php

/**
 * 方法：GET
 * 接口：
 * https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/$id
 */

$taskId = '07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b';

$ch = curl_init(
    'https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/' . $taskId
);

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY',
        'Content-Type: application/json',
    ],
]);

$response = curl_exec($ch);

if ($response === false) {
    throw new RuntimeException(curl_error($ch));
}

curl_close($ch);

$result = json_decode($response, true);
print_r($result);

TypeScript ​

typescript
import axios from "axios";

const taskId = "02231934-2604-0066-2000-570459f04879";

axios.get(
  `https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_responses/task_get/${taskId}`,
  {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
  }
)
.then((response) => {
  // 处理接口返回结果
  console.log(response.data);
})
.catch((error) => {
  console.error("请求失败：", error.response?.data || error.message);
});

Python ​

python
import requests

task_id = "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b"

url = (
    "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/"
    f"chat_gpt/llm_responses/task_get/{task_id}"
)

response = requests.get(
    url,
    headers={
        "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
        "Content-Type": "application/json",
    },
)

response.raise_for_status()
result = response.json()
print(result)

C# ​

csharp
using System;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Threading.Tasks;

public class AiOptimization
{
    private static readonly HttpClient HttpClient = new HttpClient();

    public static async Task GetChatGptLlmResponseTask()
    {
        var taskId = "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b";

        using var request = new HttpRequestMessage(
            HttpMethod.Get,
            "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/" +
            $"chat_gpt/llm_responses/task_get/{taskId}"
        );

        request.Headers.Authorization =
            new AuthenticationHeaderValue("Bearer", "smt_live_YOUR_KEY");

        using var response = await HttpClient.SendAsync(request);
        var content = await response.Content.ReadAsStringAsync();

        Console.WriteLine(content);
    }
}

返回结构 ​

接口返回 JSON 对象 tasks 数组。

顶层字段 ​

字段类型说明
versionstring当前 API 版本。
status_codeinteger接口级状态码。成功通常为 20000。
status_messagestring接口级状态说明。
timestring接口执行耗时，单位为秒。
costfloat平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。
tasks_countintegertasks 数组中的任务数量。
tasks_errorintegertasks 数组中返回错误的任务数量。
tasksarray任务结果数组。

tasks 数组字段 ​

字段类型说明
idstring任务唯一标识，UUID 格式。
status_codeinteger任务状态码，通常在 10000 至 60000 范围。
status_messagestring任务状态说明。
timestring任务执行耗时，单位为秒。
costfloat平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。
result_countintegerresult 数组中的数量。
patharray请求路径信息。
dataobject提交任务时使用的请求参数。
resultarray任务处理结果数组。

result 数组字段 ​

字段类型说明
model_namestring实使用的 AI 模型名称。
input_tokensinteger处理的 Token 总数。
output_tokensintegerAI 响应生成的 Token 总数。
reasoning_tokensinteger用于生成推理的 Token 数量。
web_searchboolean是否使用了网页搜索。
money_spentfloatAI 模型 Token 消耗费用，单位为人民币。
datetimestring接收到结果的时间，UTC 格式：yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00。
itemsarrayAI 结构化响应项目数组。
fan_out_queriesarray扩展查询数组，由主查询派生出的搜索词。

items 数组字段 ​

items 用于承载 AI 返回的结构化，常见 reasoning 和 message。

reasoning ​

推理模型可能返回的推理。该在支持推理的模型中可用，且不保证每次都会返回。

字段类型说明
typestring素类型，固定为 reasoning。
sectionsarray推理链分段数组。

sections 中的字段：

字段类型说明
typestring分段类型，通常为 summary_text。
textstring推理链分段文本，用于概括模型的推理过程。

message ​

AI 返回的消息。

字段类型说明
typestring素类型，固定为 message。
sectionsarray消息分段数组。

sections 中的字段：

字段类型说明
typestring类型，通常为 text。
textstringAI 生成的文本。
annotationsarray / null生成响应时引用的来源信息。未启用网页搜索时为 null。即使 web_search 为 true，如果未找到网页，数组也可能为空。

annotations 中的字段：

字段类型说明
titlestring引用来源的域名或标题。
urlstring引用来源 URL。
start_indexinteger标注在响应文本中的起始索引。
end_indexinteger标注在响应文本中的结束索引。
textstring被标注的引用文本。

返回示例 ​

json
{
  "version": "0.1.20260717",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "4.8468 sec.",
  "cost": 0.2133,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "02031608-0696-0110-0000-a81d0414edbe",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "4.8121 sec.",
      "cost": 0.2133,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "chat_gpt",
        "llm_responses",
        "task_get"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "llm_responses",
        "se": "chat_gpt",
        "system_message": "以商务会议的方式进行沟通",
        "message_chain": [],
        "temperature": 0.3,
        "top_p": 0.5,
        "web_search_country_iso_code": "FR",
        "web_search_city": "Paris",
        "model_name": "gpt-4.1-mini",
        "web_search": true,
        "user_prompt": "分析当前法国主题园行业的市场性"
      },
      "result": [
        {
          "model_name": "gpt-4.1-mini",
          "input_tokens": 42,
          "output_tokens": 318,
          "reasoning_tokens": 0,
          "web_search": true,
          "money_spent": 0.1412,
          "datetime": "2026-07-17 12:57:46 +00:00",
          "items": [
            {
              "type": "message",
              "sections": [
                {
                  "type": "text",
                  "text": "法国主题园行业仍备较强的市场性和增长潜力。",
                  "annotations": []
                }
              ]
            }
          ],
          "fan_out_queries": []
        }
      ]
    }
  ]
}

状态码与异常处理 ​

请根据顶层 status_code 和任务级 status_code 判断请求及任务是否成功。建议客户端针对以下实现异常处理：

  • HTTP 请求失败；
  • 顶层 status_code 表示接口错误；
  • 任务仍在处理中；
  • 任务处理时限并被标记为失败；
  • 账户余额不足或为负数；
  • tasks_error 大于 0；
  • result 为空或 result_count 为 0。

完整状态码和错误信息请参考本平台错误码文档。

实用场景 ​

  • 查询异步生成的 SEO分析结果：获取指定 AI 模型对、行业或主题的结构化回答，用于选题和搜索意图研究。
  • 读取带网页搜索的竞品调研结果：提取 AI 响应及来源标注，核验竞品信息和市场判断依据。
  • 监控批量任务完成状态：按任务 ID 定时轮询结果，支持大规模或市场问题的异步分析。
  • 统计 AI Token 与任务成本：结合 input_tokens、output_tokens、money_spent 和 cost，核算不同模型及不同提示词的使用成本。
  • 提取扩展搜索查询：利用 fan_out_queries 分析 AI 为回答主问题生成的搜索方向，扩展 SEO 和覆盖范围。

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