1. 各种插件/软件使用教程
快跑科技
  • 引言
  • 目录
  • 常见问题
  • API 快速开始指南
  • 网站使用
    • 操练场
    • 模型广场(选择模型和分组)
    • 令牌管理
  • 聊天与生图
    • Cherry Studio生图使用
    • Chatbox生图设置
    • ChatBox 移动端
  • CCSwitch配置(新手推荐 简单快速)
    • CCSwitch快速配置ChatGPT Codex
    • CCSwitch快速配置Claude
    • CCSwitch快速配置在Claude中使用GPT模型
  • OpenClaw / Hermes配置教程
    • OpenClaw配置ChatGPT教程
    • OpenClaw配置Claude教程
    • OpenClaw安装Skill教程
    • Hermes配置ChatGPT教程
  • 各种插件/软件使用教程
    • Codex 配置教程
    • Trae配置教程
    • OpenClaw Clawdbot 自定义中转站配置教程
    • N8N 工作流使用中转API 教程
    • opencode 配置教程
    • Gemini CLI 中转站配置使用教程
    • Claude Code 安装使用教程
    • CherryStudio调用cluade MCP
    • Cherry Studio配置教程
    • Cherry Studio配置 banana pro 4K和分辨率教程
    • CherryStudio配置o4推理级别
    • 扣子工作流简单配置从输入到获取url
    • dify添加模型
    • cline 配置教程
    • aider 配置教程
    • Cursor 免费版配置教程
    • Cursor 配置教程
    • lobechat 设置教程
    • ChatBox(推荐使用)
    • 开源gpt_academic
    • nextchat 设置教程
    • zotero gpt 配置方法
    • CLAUDE DEV 配置教程
    • 沉浸式翻译 设置gpt翻译
    • 浏览器插件ChatGPT Sidebar
    • chatgpt-on-wechat 配置教程
    • chatgpt GPT Academic 学术优化配置gpt教程
    • RikkaHub 配置教程
    • coze 工作流使用中转API 教程
    • n8n 工作流获取本地图片生成视频例子
    • OpenClaw 最新版本 自定义中转站配置教程
  • 接口文档
    • 聊天(Chat)
      • ChatGpt 接口
        • ChatGPT音频(Audio)
          • GPT-4o-audio
          • 音频转文字 whisper-1
          • 音频转文字 gpt-4o-transcribe
          • 创建语音 gpt-4o-mini-tts
          • 创建翻译 (不支持)
        • ChatGPT聊天(Chat)
          • 聊天完成对象
          • 聊天完成块对象
          • 创建聊天补全 (流式)
          • 创建聊天补全 (非流)
          • 创建聊天识图 (流式)
          • 创建聊天识图 (流式) best64
          • 创建聊天识图 (非流)
          • 创建聊天创作图 (非流)
          • 官方Function calling调用
          • 官方N测试
          • 列出模型
          • 创建聊天函数调用
          • 创建结构化输出
          • 控制推理模型努力程度
          • 创建聊天补全 qwen-mt-turbo
          • 创建聊天补全 deepseek v3.1思考程度 (流式)
          • deepseek-ocr 识别
        • ChatGPT自动补全(Completions)
          • 完成对象
          • 创建完成
        • ChatGPT嵌入(Embeddings)
          • 嵌入对象
          • 创建嵌入
        • Web 搜索
          • web搜索
      • Anthropic Claude 接口
        • 聊天完成对象
        • 聊天完成块对象
        • 原生格式
          • 创建聊天补全 (流式)
          • 创建函数调用 (流式)
          • 创建格式化输出
          • 创建思考聊天
          • PDF支持
          • PDF支持 base64格式
          • 联网搜索
        • chat兼容格式
          • 创建思考聊天
          • 创建聊天补全 (流式)
          • 创建聊天补全 (非流)
          • 创建聊天识图 (流式)
          • 创建聊天识图 (非流)
      • 谷歌Gemini 接口
        • 原生格式
          • 文本生成
          • 文本生成-流
          • 文本生成+思考-流
          • 图片生成
          • 图片生成 gemini-2.5-flash-image
          • 图片生成 gemini-2.5-flash-image 控制宽高比
          • 图片生成 gemini-3-pro-image-preview 控制宽高比 +清晰度
          • 图片编辑
          • 图片理解
          • 格式化输出
          • 函数调用
          • 文档理解
          • URL context [原生格式]
          • 代码执行
          • google search
          • 视频理解
          • URL context
          • 音频理解
          • Embeddings
          • TTS 文本转语音
          • 文本生成 gemini-3-pro-preview:generateContent
          • Imagen 生成图片
          • gemini-tts文本转语音
          • 文本嵌入
        • chat兼容格式
          • gemini图片创作接口 [chat兼容格式]
          • 聊天接口 [chat兼容格式]
          • 聊天接口-思考1 [chat兼容格式]
          • 聊天接口-思考2 [chat兼容格式]
          • 识图接口 [chat兼容格式]
          • 聊天+读取文件接口 [chat兼容格式]
          • 文本嵌入 [chat兼容格式]
    • 聊天(Responses)
      • Responses API与Chat API对比
      • 创建模型响应
      • 创建函数调用
      • 创建模型响应(流式返回)
      • 创建模型响应 (控制思考长度)
      • 创建网络搜索
      • 创建模型响应 gpt-5启用思考
      • 创建函数调用 Copy
    • 生图
      • API接口调用
  • Python配置方式
    • python 使用 语音转文本
    • python 使用文本转语音
    • python 使用Embeddings 向量化
    • python 调用DALL·E
    • python简单调用 openai function-calling demo
    • python 简单langchain 调用openai demo
    • python llama_index 配置
    • Python基础对话
    • Python使用gpt-4o识别图片-本地图片
    • Python使用gpt-4o识别图片
    • Python使用Claude识别图片
    • python 库流式输出
    • gpt realtime模型调用
    • python request 请求 流式输出demo
    • python 使用gpt-image-1 创建编辑图片
    • python openai官方库(使用AutoGPT,langchain等)
    • python 连续对话
  • nodejs 配置方式
    • nodejs 基础对话
  • 帮助中心
    • AI返回字段: 思考相关
    • HTTP状态码及其含义
    • 联系我们
  1. 各种插件/软件使用教程

扣子工作流简单配置从输入到获取url

以sora2为例子从输入文本和上传图片到最后获取url的简单循环工作流(下面是整体图)#

企业微信截图_17677735722402.png

一、开始#

根据提示词和图片 新增输入的变量,根据接口需要的参数来,需要输入更多参数也可以添加
企业微信截图_1767773636845.png

二、请求模型 (新增http节点)#

根据文档配置http请求
1.第一个红框位置配置请求方式和url
2.第二个红框配置请求头
3.第三个地方配置请求体,请根据文档中相应的请求体选择格式,在这个例子中用的json,其中标有开始的是从前面的输入中获取的参数,在编辑直接{}输入就能选择
企业微信截图_17677740268061.png

三、处理请求结果获取taskId(新增代码节点)#

如图所示在输入的时候变量值直接获取上一个的输出body
使用代码解析body获取其中的id(在本示例中代码选择的是JavaScript 代码如下)
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    // 1. 从 params.input 中获取 body 字符串
    // 注意:这里假设 params.input 是整个 HTTP 响应对象
    const bodyStr = params.input;

    // 2. 将字符串格式的 body 解析为 JSON 对象
    // 因为 body 的值是一个字符串 "{\"id\":...}",所以需要 JSON.parse
    let taskId = "";
    try {
        const bodyObj = JSON.parse(bodyStr);
        taskId = bodyObj.id;
    } catch (e) {
        // 防止解析失败导致运行报错
        console.log("JSON 解析失败:", e);
    }

    // 3. 构建输出对象,返回 taskId
    const ret = {
        "taskId": taskId
    };

    return ret;
}
最后输出的位置的变量名请与代码中ret 中的参数名一致
企业微信截图_17677742429398.png

四、循环请求查询接口获取url(新增循环节点)#

1. 设置循环(在本次示例中使用的是无限循环根据判断条件跳出循环)根据需要设置#

中间变量是获取的前一个代码节点输出的taskId
输出了url和状态
企业微信截图_17677745518897.png

2. 在循环中新增一个http节点请求查询任务#

其中参数请求体根据文档中的使用的模型的查询任务来
企业微信截图_17677753812075.png

3. 新增一个代码节点获取url和任务状态#

如图所示 输入获取的是查询任务的输出body代码如下
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {
    // 1. 从 params.input 中获取 body 字符串
    const bodyStr = params.input;

    // 2. 将字符串格式的 body 解析为 JSON 对象
    let url = "";
    let status = "";
    try {
        const bodyObj = JSON.parse(bodyStr);
        url = bodyObj.video_url;
        status = bodyObj.status;
    } catch (e) {
        // 防止解析失败导致运行报错
        console.log("JSON 解析失败:", e);
    }

    // 3. 构建输出对象,返回 taskId
    const ret = {
        "url": url,
        "status": status
    };

    return ret;
}
企业微信截图_17677755174326.png

4.新增一个判断节点来判断查询是否获取了url#

在这个示例中,判断节点设置了两个分支第一个分支是获取的上一个代码节点输出的url判断是否为空
第二个分支是判断状态是否为失败
企业微信截图_17677757634138.png

5根据判断的结果来执行#

新增终止循环的节点,当判断节点的第一个判断成功或者第二个判断成功时都终止循环
新增定时器节点和继续循环节点,当判断节点的两个判断都为否时先执行定时器(防止请求并发数量导致请求失败,建议设置为1500ms),定时器后连接继续循环
企业微信截图_17677758794115.png
五、处理循环得到的结果(新增一个代码节点)
因为循环后获得的结果是一个数组需要处理只获取最后输出的结果(代码如下)
输入的是循环输出的结果
async function main({ params }: Args): Promise<Output> {

    // 获取输入
    const urls = params.urls;
    const statuss = params.statuss;

    // 3. 构建输出对象,返回 taskId
    const ret = {
        "url": urls[urls?.length -1],
        "status": statuss[statuss?.length -1]
    };

    return ret;
}
输出的是处理后的url和状态
企业微信截图_17677761996893.png

六、判断url是否有值来确定视频生成成功还是失败#

企业微信截图_17677764885854.png

七、最后输出结果#

如图所示输出成功和失败的结果然后结束,可以根据自己的需要把输出文本还是变量,也可以把输出结果放在结束节点输出
企业微信截图_17677765862529.png
企业微信截图_17677765941365.png

#

八、实现效果#

企业微信截图_17677770925315.png
修改于 2026-04-15 06:19:09
上一页
CherryStudio配置o4推理级别
下一页
dify添加模型
Built with