> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 非同期の画像APIはありますか？タスクIDで結果を照会できますか？ > APIYIの画像生成は同期のみで、タスクIDによる非同期照会には対応していません。本記事では、その理由と推奨される方法を説明します。 ## 簡単な回答 APIYI では現在、画像生成向けの非同期タスクID照会インターフェースは**提供していません**。すべての画像モデルは**同期型**で、リクエストが長時間の接続を開き → 生成完了を待機し → 画像を直接返します。当社は**上流パススルー**として動作しており、ユーザーの業務データを**保存しません**。そのため、「ID を使って再接続し、以前に生成された結果を取得する」機能は提供できません。クライアント側で適切なタイムアウトを設定し、接続を維持しつつ、リクエスト／レスポンスを自社バックエンドに記録することをおすすめします。 **要するに**: 同期呼び出し + 適切なタイムアウト + クライアント側のタスク記録 = 実質的に自分で制御する軽量な非同期キューです。エンドユーザーの体験はほぼ同じです。 ## なぜ Task-ID の非同期クエリがないのですか？当社の画像エンドポイントは、上流の公式APIの同期動作を完全にそのまま反映しており、不整合や遅延を生みうる追加のキュー層はありませんユーザーのプライバシーとデータセキュリティのため、私たちは**いかなるビジネスコンテンツも記録しません**（prompt、生成画像）。そのため、ID で過去の結果を取得することは設計上できません適切に調整された timeout と keep-alive 接続があれば、画像生成リクエストの大半は 1 回の呼び出しで正常に完了します ## 推奨アプローチ HTTPクライアントのタイムアウトを、モデルの生成時間に対して安全な上限に設定し（通常はモデルに応じて60〜300秒です）、keep-aliveを有効にして、中間のネットワーク層が接続を早期に切断しないようにします。生成時間はモデルごとに大きく異なります — **モデル別の推奨タイムアウト表** についてはサポートまでお問い合わせください。当社では業務データを永続化しないため、各リクエストごとに業務側のタスクIDを生成し、prompt、パラメータ、最終結果（またはエラー）をデータベースに保存してください。フロントエンドが切断されても、バックエンドには完全な記録が残ります。製品が非同期である必要がある場合（たとえば、フロントエンドが長時間実行される呼び出しを待てない場合）、バックエンドに薄い非同期レイヤーを追加します: * フロントエンドがタスクを POST する → バックエンドがキューに投入する → 業務用タスク ID を返す * バックエンドのワーカーが APIYI を同期的に呼び出す → 結果をデータベースに書き戻す * フロントエンドがそのタスク ID を使ってポーリングするか、WebSocket 経由でサブスクライブするこれは機能的にはプラットフォームネイティブの非同期 API と同等であり、すべてのデータを自社で管理できます。 ## クライアント側の非同期ラッパー（参考） ```python theme={null} # Pseudocode: implement an async shell in your own backend def submit_image_task(prompt): task_id = uuid4() db.save(task_id, status="pending", prompt=prompt) queue.push({"task_id": task_id, "prompt": prompt}) return task_id def worker(job): try: # Synchronous call to APIYI, timeout sized for the model result = apiyi_client.images.generate( prompt=job["prompt"], timeout=180, ) db.update(job["task_id"], status="done", url=result.url) except TimeoutError: db.update(job["task_id"], status="failed", error="timeout") def query_image_task(task_id): return db.get(task_id) # frontend polls your own backend by task_id ``` **要点**: ビジネスタスクIDは **あなたのコード** で生成し、**あなたのデータベース** に保存します。APIYI は「同期的に生成する」ステップのみを担当します。 ## FAQ タイムアウトの多くは、**クライアントのタイムアウトが短すぎること**、または**中間のネットワーク層（リバースプロキシ、ゲートウェイなど）が長い接続を早期に切断していること**が原因です。トラブルシューティングの順序: 1. HTTP クライアントの read timeout を 60～300 秒に引き上げていることを確認します 2. 中間層（nginx、API gateway、CDN）でも timeout が引き上げられていることを確認します 3. 強制切断を防ぐために keep-alive を有効にします 4. ご利用の特定モデルに推奨される timeout について support にお問い合わせください残念ながら、できません。私たちは上流のパススルーであり、生成結果を保持していません。sync 呼び出しが timeout によって中断された場合、**結果は失われ**、client は再試行する必要があります。対策は、あらかじめ timeout を十分長く設定し、成功直前の request が途中で切れないようにすることです。一部の upstream プラットフォームは遅いことがあり、そのようなケースでは async のほうが使いやすいことは認識しています。**今後 async 機能を追加する可能性はあります**が、現時点では時期は未定です。約束はできません。それまでは、上記の「client-side async wrapper」方式に従ってください。 **はい — 動画生成は本質的に非同期です**（upstream の設計によります）。task\_id が返され、client は最終動画を取得するために task の status をポーリングします。これは同期の画像エンドポイントとは異なります。モデルごとのドキュメントに従ってください。生成時間はモデルによって大きく異なります（数秒で終わるものもあれば、30 秒以上、あるいは 3～5 分かかるものもあります）。[Image API Essentials & Best Practices](/ja/api-capabilities/image-api-best-practices) の **モデル別 timeout 早見表**をご覧いただくか、特別なケースについては support にお問い合わせください。 ## 関連ドキュメントモデル別のタイムアウト表、base64 の扱い、URL 出力のリファレンス同期 API をタスクキューにラップするためのエンジニアリングガイド各画像モデルの機能とユースケース同時実行数の上限、レート制限、ベストプラクティス当社のデータ保持ポリシーとログ制御モデル別のタイムアウト表、またはさらにご相談ください