AIチャットAPI

AI チャット API は会話メッセージを受け入れ、言語モデルの応答を返します。これにより、独自のアプリケーションで記述、推論、コーディング、およびアシスタント機能が可能になります。利用可能な入力タイプとコントロールは、選択したモデルと API プロトコルによって異なります。

製品が使用するプロンプト、会話の長さ、出力を使用してモデルを評価します。回答の質、指示のフォロー、速度、トークンのコストを比較します。印象的な回答を 1 つ選択するのではなく、困難な例や失敗した例も評価に含めてください。

いいえ。モデルのドキュメントを使用して、OpenAI 互換のチャット補完、Claude Messages または Gemini ネイティブ形式を選択します。メッセージ構造、認証の詳細、サポートされるコントロールは異なる場合があります。モデル名のみを変更するのではなく、文書化されたプロトコルにリクエストを適合させます。

関連メッセージをアプリケーションに保存し、選択したプロトコルで必要な履歴を送信します。モデルのコンテキストの制限内に保ち、タスクに役に立たなくなった内容を削除または要約します。新しい API リクエストは、以前のリクエストを自動的に記憶すると想定すべきではありません。

選択したモデルとエンドポイントのストリーミング サポートとリクエスト オプションを確認します。利用可能な場合は、クライアントで部分的なイベント、完了、エラーを処理します。ワークフローが検証またはダウンストリーム処理の前に完全な応答を必要とする場合は、非ストリーミング パスを維持します。

そのモデルについて文書化されたメディア タイプとメッセージ構造のみを使用します。 LLM エンドポイントの中にはテキストのみを使用できるものと、マルチモーダル入力をサポートするものがあります。アップロードを実装する前にサイズ、形式、コンテンツの制限を確認し、モデルが実際のメディアをどの程度適切に処理するかをテストしてください。

一部のモデルは構造化された出力コントロールを公開します。他のものはプロンプトによってのみガイドできます。サポートされているメカニズムを確認し、利用可能な場合は明確なスキーマを提供し、アプリケーションで返されたデータを検証します。 JSON のリクエストを、すべてのレスポンスがスキーマを満たすことを証明するものとして扱わないでください。

エンドポイントが機能をサポートしており、アプリケーションが必要なツールを提供または有効にしている場合のみ。モデルは、ツール呼び出しを実行せずに記述することができます。文書化されたツール プロトコルを確認し、統合における実行、権限、および結果の処理を明示的に保ちます。

関連するソース資料を提供し、タスクを正確にし、不足している情報と既知の事実を区別するようにモデルに依頼します。重要な出力を信頼できるデータと照合して検証し、繰り返し発生する失敗ケースをテストします。モデルの選択とプロンプトは品質を向上させることができますが、生成された回答は依然として適切なレビューが必要です。

チャットの価格設定は通常、入力トークンと出力トークンを分離しており、一部のモデルには追加の層の区別があります。選択したモデルの価格と使用状況の応答を確認します。長いコンテキストを繰り返し送信すると各ターンのコストが増加する可能性があるため、見積もりには会話履歴を含めてください。

返されたエラーと選択したモデルの制限を確認してください。サイズが大きすぎるコンテキストを削減し、同時リクエストを制御し、必要に応じて制限された再試行を使用します。部分的なストリーミング応答の場合は、受信した内容を記録し、会話ターンを黙って複製するのではなく、アプリケーションがどのように回復するかを決定します。

モデル ページとその API ドキュメントを開いて、正しいエンドポイント、認証、メッセージ本文、および例を確認します。モデル固有の llms.txt リソースもプロトコルを識別します。キーをサーバー上に保持し、自動化されたビジネス アクションで使用する前に出力を検証します。