获取 Claude LLM Responses 任务结果

通过本接口，可根据任务 id 获取指定 Claude 模型生成的结构化响应结果。

标准模式提交的任务最长可能需要 72 小时完成。如果在该时限仍未完成，任务会被标记为失败，预扣的 USD 0.01 将退回。按换算口径，参考价约 ¥0.1600 / 次预扣。 另请注意：如果账户余额为负，即使任务执行成功，也无法获取结果。

接口地址

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

计费说明

本接口不会因重复获取结果而重复收费。费用只在创建任务时扣除，任务结果可在30 天获取。 扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

路径参数

字段	类型	说明
id	string	任务唯一标识，UUID 格式。任务创建后可在 30 天 随时使用该 id 获取结果。

返回结构

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组，每个任务对象对应一个获取结果。

顶层字段

字段	类型	说明
version	string	当前 API 版本。
status_code	integer	通用状态码。完整错误码可参考 /v3/appendix/errors。建议对异常状态进行统一处理。
status_message	string	通用状态信息。
time	string	执行耗时，单位秒。
cost	float	本次请求总成本，单位 USD。
tasks_count	integer	tasks 数组中的任务数量。
tasks_error	integer	tasks 数组中返回错误的任务数量。
tasks	array	任务结果数组。

tasks 数组字段

字段	类型	说明
id	string	任务唯一标识，UUID 格式。
status_code	integer	任务状态码，范围通常为 10000-60000。完整列表参考 /v3/appendix/errors。
status_message	string	任务状态说明。
time	string	任务执行耗时，单位秒。
cost	float	任务成本，单位 USD。基础任务价格与 money_spent。
result_count	integer	result 数组中的数量。
path	array	请求路径。
data	object	与创建任务时 POST 请求中传的参数一致。
result	array	返回结果数组。

result 数组字段

字段	类型	说明
model_name	string	实使用的 AI 模型名称。
input_tokens	integer	token 数，总处理量。
output_tokens	integer	输出 token 数，表示模型生成的 token 总量。
reasoning_tokens	integer	推理 token 数，用于生成 reasoning。
web_search	boolean	是否启用了联网搜索。
money_spent	float	AI token 实消耗成本，单位 USD。该费用由第三方模型提供方产生。
datetime	string	结果生成时间，UTC 格式：yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00。例如：2019-11-15 12:57:46 +00:00
items	array	响应数组，结构化 AI 输出。
fan_out_queries	array	扩展查询数组，表示系统围绕主问题派生出的检索词。

items结构

items 中通常 reasoning 和 message 两类。

reasoning 对象

在支持推理的模型中返回，不保证一定出现。

字段	类型	说明
type	string	固定为 reasoning。
sections	array	推理链分段数组。

reasoning.sections 字段

字段	类型	说明
type	string	固定为 summary_text。
text	string	推理链摘要文本，用于概括模型思考过程。

message 对象

字段	类型	说明
type	string	固定为 message。
sections	array	AI 响应分段。

message.sections 字段

字段	类型	说明
type	string	固定为 text。
text	string	AI 生成的文本。
annotations	array	生成时引用的来源列表；如果 web_search=false，该字段为 null。即使 web_search=true，如果未检索到可引用结果，也可能返回空。

annotations 字段

字段	类型	说明
title	string	引用来源的域名或标题。
url	string	引用来源链接。

请求示例

cURL

# 将 task_id 替换为创建任务后返回的任务 ID
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"

Python

import requests

task_id = "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b"
url = f"https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/claude/llm_responses/task_get/{task_id}"

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

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json)
# 可在此处理任务结果

TypeScript

import axios from "axios";

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

axios({
 method: "get",
 url: `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) => {
 console.log(response.data);
 // 可在此处理任务结果
 })
 .catch((error) => {
 console.error(error);
 });

响应示例

{
 "version": "0.1.20250724",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "0.0849 sec.",
 "cost": 0,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "id": "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "0.0211 sec.",
 "cost": 0,
 "result_count": 1,
 "path": [
 "v3",
 "ai_optimization",
 "claude",
 "llm_responses",
 "task_get",
 "07211938-0696-0613-0000-674a0f948d6b"
 ],
 "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": 0,
 "output_tokens": 0,
 "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": "## Leading Market Players",
 "annotations": null
 },
 {
 "type": "text",
 "text": "2,842,000 visitors in 2024, establishing a new record",
 "annotations": [
 {
 "title": "example.com",
 "url": "https://example.com/source-1"
 }
 ]
 },
 {
 "type": "text",
 "text": "The global amusement parks market size was estimated at USD 102.67 billion in 2024 and is projected to reach USD 149.32 billion by 2030.",
 "annotations": [
 {
 "title": "example.org",
 "url": "https://example.org/report"
 }
 ]
 }
 ]
 }
 ],
 "fan_out_queries": [
 "France amusement park market size",
 "French theme park attendance 2024"
 ]
 }
 ]
 }
 ]
}

状态码与错误处理

• 顶层 status_code 表示整个请求的处理状态。
• tasks[].status_code 表示单个任务的处理状态。
• 建议同时校验这两个字段，“请求成功但任务失败”被误判为成功。
• 完整状态码与错误说明请参考 /v3/appendix/errors。

常见处理建议：

1. 顶层 status_code != 20000：说明接口请求本身失败，应直接错误处理流程。
2. 顶层成功但 tasks_error > 0：说明至少有一个任务返回异常，应逐个检查 tasks[].status_code。
3. 任务仍在处理中：可稍后使用相同 id 再次调用本接口查询。 4.过 72 小时未完成：任务会标记为失败，预扣费用退回。
4. 账户余额为负：即使任务已完成，也无法返回结果。

使用说明

• 该接口用于按任务 ID 获取结果，不能创建新任务。
• 任务提交后，建议保存返回的 id，作为后续轮询查询的唯一依据。
• 若启用了 web_search，可结合 annotations 和 fan_out_queries 分析模型引用来源与扩展检索路径。
• data 字段可用于回溯任务提交时的原始参数，便于日志审计和结果对账。

实用场景

• 轮询异步任务结果：在批量提交 AI 分析任务后，按 id 定时拉取完成结果，支撑稳定的异步处理流程。
• 审查 AI 输出引用来源：通过 annotations 查看模型引用的网站与链接，评估回答可追溯性与可信度。
• 统计模型消耗成本：结合 input_tokens、output_tokens、reasoning_tokens 与 money_spent，核算不同任务的生成成本。
• 分析联网搜索覆盖度：通过 web_search、annotations 与 fan_out_queries 判断模型是否有效使用外部信息，优化提示词和检索策略。
• 沉淀行业研究结果：将 message.sections 中的结构化文本结果直接库，用于竞品研究、市场洞察和 SEO策划。