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按任务 ID 获取 Claude LLM 响应结果 ​

本接口使用 GET 方法，通过以下路径获取指定任务的 Claude LLM 响应结果：

/v3/ai_optimization/claude/llm_responses/task_get/$id

Claude LLM Responses 接口可根据任务提交时的参数，返回指定 Claude 模型生成的结构化响应。

使用标准方法提交的任务最长可能需要 72 小时完成。如果任务在此时间未完成，将被标记为失败，并退还约 ¥0.0720 的任务预扣费用。若账户余额为负数，即使任务已成功完成，也可能无法获取结果。

请求信息 ​

请求方法 ​

GET

请求地址 ​

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

$id 为任务唯一标识符。

路径参数 ​

参数类型说明
idstring任务唯一标识符，采用 UUID 格式。任务提交成功后获得，可在 30 天随时用于查询任务结果。

计费说明 ​

  • 获取任务结果本身不额外收费。
  • 任务提交时计费，提交成功后可在接下来的 30 天查询结果。
  • 标准方法任务的预扣费用参考价约为 ¥0.0720 / 次。
  • 实扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。
  • 响应中的 cost 和 money_spent 字段可能平台模型计费口径返回，人民币扣费请以响应头为准。

响应结构 ​

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组。

顶层字段 ​

字段类型说明
versionstring当前 API 版本。
status_codeintegerAPI 整体状态码。完整状态码列表请参考错误码文档。
status_messagestringAPI 整体状态说明。
timestring请求执行耗时，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 任务字段 ​

字段类型说明
idstring任务唯一标识符，UUID 格式。
status_codeinteger当前任务状态码，通常为 10000 至 60000 范围的整数。
status_messagestring当前任务状态说明。
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任务生成的结果数组。

result 结果字段 ​

字段类型说明
model_namestring使用的 AI 模型名称。
input_tokensintegerToken 数量，即处理的 Token 总数。
output_tokensinteger输出 Token 数量，即 AI 响应生成的 Token 总数。
reasoning_tokensinteger推理 Token 数量，即用于生成推理的 Token 总数。
web_searchboolean是否使用了联网搜索。
money_spentfloatAI Token 消耗成本。
datetimestring获取结果的日期和时间，使用 UTC 格式：yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00。示例：2019-11-15 12:57:46 +00:00。
itemsarray响应项数组，结构化 AI 响应数据。
fan_out_queriesarray扩展查询数组。根据主查询生成的搜索查询，用于帮助模型生成更完整的回答。

items 响应项 ​

reasoning ​

推理对象在支持推理能力的模型中提供，且不保证每次返回。

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

sections 中的字段：

字段类型说明
typestring固定为 summary_text。
textstring推理链分段文本，用于概述模型的推理过程。

message ​

AI 消息对象。

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

sections 中的字段：

字段类型说明
typestring固定为 text。
textstringAI 生成的文本。
annotationsarray / null生成响应时引用的来源信息。如果请求中未将 web_search 设置为 true，则为 null。即使启用了联网搜索，也可能返回空数组，因为模型可能未找到网页信息。

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 / null引用标注的起始索引。目前通常为 null。
end_indexinteger / null引用标注的结束索引。目前通常为 null。
textstring / null被标注的引用文本。目前通常为 null。

请求示例 ​

cURL ​

bash
task_id="02031608-0696-0110-0000-a81d0414edbe"

curl --location --request GET \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/claude/llm_responses/task_get/${task_id}" \
  --header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json"

PHP ​

php
<?php

$taskId = '07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b';
$url = 'https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/claude/llm_responses/task_get/' . $taskId;

$ch = curl_init($url);

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPGET => 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/claude/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"claude/llm_responses/task_get/{task_id}"
)

headers = {
    "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()

    result = response.json()
    print(result)
except requests.RequestException as error:
    print(f"请求失败：{error}")

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 GetClaudeLlmResponseAsync()
    {
        var taskId = "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b";

        var url =
            "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/" +
            $"claude/llm_responses/task_get/{taskId}";

        using var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Get, url);
        request.Headers.Authorization =
            new AuthenticationHeaderValue("Bearer", "smt_live_YOUR_KEY");

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

        if (response.IsSuccessStatusCode)
        {
            // 处理 JSON 结果
            Console.WriteLine(content);
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"请求失败：{response.StatusCode}");
            Console.WriteLine(content);
        }
    }
}

响应示例 ​

json
{
  "version": "0.1.20250724",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "0.0849 sec.",
  "cost": 0,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "02031608-0696-0110-0000-a81d0414edbe",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "0.0821 sec.",
      "cost": 0,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "claude",
        "llm_responses",
        "task_get"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "llm_responses",
        "se": "claude",
        "system_message": "communicate as if we are in a business meeting",
        "message_chain": [],
        "max_output_tokens": 1024,
        "temperature": 0.3,
        "top_p": 0.5,
        "web_search_country_iso_code": "FR",
        "model_name": "claude-sonnet-4-0",
        "web_search": true,
        "user_prompt": "provide information on how relevant the amusement park business is in France now"
      },
      "result": [
        {
          "model_name": "claude-sonnet-4-0",
          "input_tokens": 128,
          "output_tokens": 1024,
          "reasoning_tokens": 0,
          "web_search": true,
          "money_spent": 0,
          "datetime": "2025-07-24 12:57:46 +00:00",
          "items": [
            {
              "type": "message",
              "sections": [
                {
                  "type": "text",
                  "text": "法国主题乐园行业仍较强的市场性和增长潜力。",
                  "annotations": null
                }
              ]
            }
          ],
          "fan_out_queries": []
        }
      ]
    }
  ]
}

当 status_code 为 20000 时，通常表示请求成功。建议在业务系统中同时检查顶层状态码和任务级 status_code，并针对时、任务失败、余额不足及异常状态建立相应的重试和错误处理机制。

实用场景 ​

  • 查询已完成的 Claude 市场研究任务，获取结构化行业分析结果，支持 SEO 市场评估和策略制定。
  • 读取启用联网搜索的 AI 响应及来源标注，核验搜索结果引用，提升竞品研究和行业报告的数据可信度。
  • 统计、输出和推理 Token 数量，评估不同提示词与模型的消耗，优化 AI生产成本。
  • 轮询标准方法任务的处理状态，在异步任务完成后自动获取结果，支持批量生成 SEO简报、洞察和竞品摘要。
  • 分析 fan_out_queries 扩展查询，了解模型围绕主问题展开的搜索方向，完善用户搜索意图和主题覆盖分析。

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