LiblibAI任务失败需三层定位：一查响应error字段，如"Invalid template ID"；二验task_id并轮询/status接口查status与error；三取log_url搜索T8mK4vR2nQzLbX9p验证template生效及预处理器状态。
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LiblibAI API返回任务失败时，不能只盯着{"code":1,"message":"task failed"}这类通用提示反复重试，必须通过响应体中的error字段、日志URL和状态轮询链路三层定位真实原因。
第一步：检查响应体error字段是否含具体错误码
调用/api/generate接口后，若返回JSON中包含"error"键，立即展开查看其值。常见情况有："Invalid template ID"说明硬编码的ID拼写错误或大小写不匹配；"ControlNet preprocessor mismatch"代表当前工作区未启用模板要求的Canny预处理器；"Prompt too long"则表示正向提示词超限（上限2048字符），需删减描述性副词或合并同义词。
若error字段为空或仅显示"unknown error"，说明请求未进入业务逻辑层，问题出在鉴权或路由环节，跳转至第二步。
第二步：确认task_id是否生成并轮询/status接口
① 查看原始响应中是否存在task_id字段且值为非空字符串，例如"task_id":"tsk_9aB3cD4eF5gH6iJ7"；
② 若task_id缺失，说明请求被网关拦截——此时应检查Authorization头是否漏掉Bearer前缀，或SecretKey是否被意外截断（长度不足30位）；
③ 若task_id存在，立即用curl或Postman访问https://api.liblib.ai/v1/task/status?task_id=tsk_9aB3cD4eF5gH6iJ7，注意必须携带相同Authorization头；
④ 在/status响应中重点查看status字段：若为"failed"，则error字段会补全具体原因；若为"processing"但持续超120秒，说明模型卡死，需终止该task_id并重试。
第三步：提取日志URL并人工验证加载路径
方法一：从/status响应中取出log_url字段值，例如https://logs.liblib.ai/2026/09/21/tsk_9aB3cD4eF5gH6iJ7.log；
方法二：在浏览器新标签页打开该URL，等待日志流加载完成；
【关键动作】搜索关键词T8mK4vR2nQzLbX9p → active——若未出现该行，证明template ID未生效，需检查正向提示词开头是否被自动补全插入了“通用水墨风”等兜底词；若出现但后接"preprocessor not found"，说明ControlNet插件未在当前环境启用。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
