API Chat AI

API obrolan AI menerima pesan percakapan dan mengembalikan respons model bahasa. Ini memungkinkan fitur penulisan, penalaran, pengkodean, dan asisten di aplikasi Anda sendiri. Jenis masukan dan kontrol yang tersedia bergantung pada model dan protokol API yang dipilih.

Evaluasi model dengan petunjuk, durasi percakapan, dan keluaran yang digunakan produk Anda. Bandingkan kualitas jawaban, mengikuti instruksi, kecepatan dan biaya token. Sertakan contoh-contoh yang sulit dan tidak berhasil dalam evaluasi daripada memilih satu jawaban yang mengesankan.

Tidak. Gunakan dokumentasi model untuk memilih Penyelesaian Obrolan yang kompatibel dengan OpenAI, format asli Claude Messages, atau Gemini. Struktur pesan, detail autentikasi, dan kontrol yang didukung dapat berbeda. Sesuaikan permintaan dengan protokol yang terdokumentasi alih-alih hanya mengubah nama model.

Simpan pesan yang relevan di aplikasi Anda dan kirimkan riwayat yang diperlukan oleh protokol yang dipilih. Tetap dalam batas konteks model dan hapus atau rangkum materi yang tidak lagi membantu tugas. Permintaan API baru tidak boleh dianggap mengingat permintaan sebelumnya secara otomatis.

Periksa dukungan streaming dan opsi permintaan untuk model dan titik akhir yang dipilih. Jika tersedia, tangani sebagian peristiwa, penyelesaian, dan kesalahan di klien Anda. Pertahankan jalur non-streaming saat alur kerja Anda memerlukan respons lengkap sebelum validasi atau pemrosesan downstream.

Hanya gunakan jenis media dan struktur pesan yang didokumentasikan untuk model tersebut. Beberapa titik akhir LLM hanya berupa teks dan lainnya mendukung input multimodal. Periksa batasan ukuran, format, dan konten sebelum menerapkan upload, dan uji seberapa baik model tersebut menangani media Anda yang sebenarnya.

Beberapa model memperlihatkan kontrol keluaran terstruktur; yang lain hanya dapat dibimbing oleh petunjuknya. Konfirmasikan mekanisme yang didukung, berikan skema yang jelas jika tersedia, dan validasi data yang dikembalikan dalam aplikasi Anda. Jangan perlakukan permintaan JSON sebagai bukti bahwa setiap respons akan memenuhi skema Anda.

Hanya ketika titik akhir mendukung kemampuan tersebut dan aplikasi Anda menyediakan atau mengaktifkan alat yang diperlukan. Sebuah model dapat mendeskripsikan pemanggilan alat tanpa menjalankannya. Periksa protokol alat yang terdokumentasi dan pertahankan eksekusi, izin, dan penanganan hasil secara eksplisit dalam integrasi Anda.

Menyediakan materi sumber yang relevan, membuat tugas menjadi tepat dan meminta model untuk membedakan informasi yang hilang dari fakta yang diketahui. Validasi keluaran penting terhadap data tepercaya dan uji kasus kegagalan yang berulang. Pilihan dan dorongan model dapat meningkatkan kualitas, namun jawaban yang dihasilkan masih memerlukan tinjauan yang tepat.

Penetapan harga obrolan biasanya memisahkan token masukan dan keluaran, dan beberapa model memiliki perbedaan tingkat tambahan. Baca harga model yang dipilih dan respons penggunaan. Sertakan riwayat percakapan dalam perkiraan Anda, karena mengirimkan konteks panjang berulang kali dapat meningkatkan biaya setiap giliran.

Periksa kesalahan yang dikembalikan dan batas model yang dipilih. Kurangi konteks yang terlalu besar, kendalikan permintaan serentak, dan gunakan percobaan ulang terbatas jika diperlukan. Untuk respons streaming parsial, catat apa yang diterima dan putuskan bagaimana aplikasi Anda harus pulih alih-alih menduplikasi percakapan secara diam-diam.

Buka halaman model dan dokumentasi API-nya untuk titik akhir, autentikasi, isi pesan, dan contoh yang benar. Sumber daya llms.txt khusus model juga mengidentifikasi protokol. Simpan kunci di server dan validasi keluaran sebelum menggunakannya dalam tindakan bisnis otomatis.