获取 Gemini LLM Responses 已完成任务列表

GET /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready

接口概述

该接口用于获取已完成但尚未被获取结果的任务列表。

如果你使用的是标准任务提交方式，且未设置 postback_url，可以通过本接口获取所有已完成任务的 id，然后再调用对应的 Task GET 接口获取结果。

• 接口路径：/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready
• 请求方式：GET
• 完整地址：https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready

处理机制与注意事项

标准任务完成时效

标准方式提交的任务最长可能需要 72 小时完成。

• 若任务在 72 小时未完成，会被标记为失败
• 预扣费用 USD 0.01 将退回
• 按人民币换算，参考预扣约 ¥0.1600 / 任务

余额限制

如果账户余额为负，即使任务已成功完成，也无法返回结果。

已完成任务队列延迟

由于平台 API 的架构特性，已完成任务队列的更新会有轻微延迟。对高并发场景，这一点重要。

如果你的系统需要每分钟拉取 1000 个任务，建议优使用 pingback/postback 回调机制；本接口更适合：

• 获取未启用回调时的已完成任务列表
• 获取 postback 失败任务的任务 ID 以便补拉

任务保留与返回规则

• 每次调用最多返回 1000 个在过去 3 天完成的任务
• 每分钟最多调用 20 次
• 已经被拉取过结果的任务，不会再出现在列表中
• 完成后 3 天未拉取 的任务，也不会再出现在列表中

与 postback_url 的

如果创建任务时指定了 postback_url，该任务通常不会出现在已完成任务列表中。

只有在以下，任务才可能出现在此列表中：

• 请求你的回调地址失败
• 你的服务端返回的 HTTP 状态码 小于 200 或大于 300

计费说明

调用本接口获取已完成任务列表时，不会产生额外费用。

• 本次请求本身参考价：¥0.0000 / 次
• 实扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准

请求

HTTP Request

GET /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready
Host: api.seermartech.cn
Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY
Content-Type: application/json

说明：本接口为 GET 请求，无需请求体。

响应结构

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组每个对应一次任务获取结果。

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，完整错误码参考 /v3/appendix/errors
status_message	string	通用状态信息，完整信息参考 /v3/appendix/errors
time	string	接口执行时间，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	任务数组

tasks[] 字段

字段	类型	说明
id	string	当前请求任务 ID，UUID 格式
status_code	integer	当前任务状态码，范围通常为 10000-60000
status_message	string	当前任务状态说明
time	string	当前任务执行时间，单位秒
cost	float	当前任务成本，单位 USD
result_count	integer	result 数组中的数量
path	array	URL 路径
data	object	请求 URL 中传的参数
result	array	已完成任务列表

tasks[].data 字段

字段	类型	说明
api	string	API 模块名
function	string	功能类型
se	string	指定的 LLM 模型来源

tasks[].result[] 字段

字段	类型	说明
id	string	已完成任务的任务 ID，UUID 格式
se	string	创建任务时指定的 LLM 模型
function	string	任务类型
date_posted	string	任务提交时间，UTC 格式
tag	string	用户自定义任务标识
endpoint	string	用于拉取该任务结果的接口地址

调用示例

cURL

curl --location --request GET "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json"

Python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready"
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json)

TypeScript

import axios from "axios";

async function getReadyTasks {
 const response = await axios.get(
 "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready",
 {
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json",
 },
 }
 );

 console.log(response.data);
}

getReadyTasks.catch(console.error);

结果拉取流程示例

通常推荐按以下流程使用本接口：

1. 调用 /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready
2. 从 tasks[].result[] 中读取每个已完成任务的：

• id
• endpoint

3. 对每个 endpoint 再发起 GET 请求，获取该任务的完整结果
4. 对失败任务或空结果任务进行重试或异常处理

响应示例

{
 "version": "0.1.20250526",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "0.1220 sec.",
 "cost": 0,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "data": {
 "api": "ai_optimization",
 "function": "llm_responses",
 "se": "gemini"
 },
 "result": []
 }
 ]
}

说明：原始示例响应有部分结构省略或排版缺失，这里按标准 JSON 形式整理展示。返回时，tasks[] 中通常还会 id、status_code、status_message、time、cost、result_count、path 等字段。

状态码与异常处理建议

请重点处理以下两类状态：

• 接口级状态：顶层 status_code、status_message
• 任务级状态：tasks[].status_code、tasks[].status_message

建议：

• 当顶层 status_code != 20000 时，将本次请求视为失败
• 当任务级 status_code 为错误范围时，按单任务失败处理
• 对 result 为空的做好容
• 对回调失败补拉、时任务、余额不足等建立监控

错误码与通用信息可参考：

• /v3/appendix/errors

实用场景

• 补拉未回调成功的任务结果：当业务系统的 postback 接收失败时，通过本接口找回遗漏任务，结果丢失。
• 批量轮询已完成生成任务：对未回调的标准任务，定时获取已完成任务 ID，再逐个获取结果，形成稳定的异步处理链路。
• 监控任务完成率与时：结合任务完成列表与失败任务统计，识别 72 小时未完成的异常任务，优化投放与调度策略。
• 按自定义 tag 归集业务任务：通过已完成任务列表中的 tag 项目、客户或批次，便于结果回传和结算。
• 构建 Gemini 结果采集队列：将 tasks_ready 返回的 endpoint 写消费队列，支持多线程并发拉取详细结果，提高批量处理效率。