छिटो सुरु गर्नुहोस्

यो दस्तावेजमा CLEVI API कुञ्जी जारी गर्ने, पहिलो अनुरोध पठाउने र प्रतिक्रिया प्राप्त गर्ने प्रक्रियाबारे वर्णन गरिएको छ। एउटा URL र एउटा कुञ्जी प्रयोग गरेर cip-5.5-im र cip-5.5-mm लाई कल गर्न सकिन्छ। अनुरोध र प्रतिक्रियाले OpenAI Chat Completions ढाँचा पालना गर्ने भएकाले, तपाईंले प्रयोग गर्दै आएको OpenAI SDK मा base_url र api_key का दुई मान मात्र परिवर्तन गरे पुग्छ। Anthropic SDK का लागि मार्ग तथा embeddings र voice मार्गहरू API कल गर्ने दस्तावेजमा छन्।

API कुञ्जी जारी गर्नुहोस्

कुञ्जी CLEVI Cloud कन्सोलको API कुञ्जी स्क्रिनबाट जारी गरिन्छ। यही स्क्रिनबाट कुञ्जी रद्द गर्ने र यसको प्रयोगको दायरा व्यवस्थापन गर्ने काम पनि गर्न सकिन्छ। तलका चरणहरू पालना गरेपछि तपाईंले अनुरोधमा प्रयोग गर्न मिल्ने एउटा कुञ्जी प्राप्त गर्नुहुनेछ।

1. https://platform.clevi.net/account/login मा लगइन गर्नुहोस् वा खाता सिर्जना गर्नुहोस्।
2. https://clevi.app/cloud मा कार्यक्षेत्र थप्नुहोस्।
3. https://clevi.app/cloud/keys मा जानुहोस्।
4. नयाँ कुञ्जी जारी गरी यसको मान प्रतिलिपि गर्नुहोस्।
5. प्रतिलिपि गरिएको मानलाई वातावरण चरमा भण्डारण गर्नुहोस्।

यस दस्तावेजका उदाहरणहरूमा sk-... को स्थानमा जारी गरिएको कुञ्जी राख्नुहोस्। तलको आदेश प्रयोग गरेर यसलाई वातावरण चरमा भण्डारण गरेपछि, तपाईंले पछिल्ला उदाहरणहरू जस्ताको तस्तै प्रतिलिपि गरेर चलाउन सक्नुहुन्छ।

export CLEVI_API_KEY="sk-..."

मोडेल छनोट गर्नुहोस्

अनुरोधको model फिल्डमा तलका नामहरू जस्ताको तस्तै राख्नुहोस्। दुवै मोडेलले एउटै URL र एउटै अनुरोध ढाँचा प्रयोग गर्छन् तथा इनपुटका रूपमा पाठ र छवि स्वीकार गर्छन्।

• cip-5.5-im
• cip-5.5-mm

तपाईंको खाताबाट वास्तवमा कल गर्न सकिने मोडेलहरूका लागि प्लेग्राउन्डको मोडेल सूची र GET /models प्रतिक्रियालाई आधार मानिन्छ। सम्पूर्ण मोडेल सूची र प्रत्येक मोडेलका लागि अनुमति दिइएका कलहरू मोडेल दस्तावेजमा छन्, र अपेक्षित रूपमा कटौती हुने क्रेडिटहरू कन्सोलको प्रयोगसम्बन्धी स्क्रिनमा उपलब्ध छन्।

POST /api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions

सन्देशहरूको एरे र मोडेलको नाम लिएर, मोडेलले सिर्जना गरेको सन्देशलाई choices एरेमा राखी फर्काउँछ। पूर्ण ठेगाना https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions हो। अनुरोधको मुख्य भाग application/json हुन्छ, र प्रमाणीकरणका लागि Authorization हेडरमा Bearer उपसर्गसहितको कुञ्जी राखिन्छ। X-API-Key हेडरमार्फत पनि कुञ्जी पठाउन सकिन्छ, र दुवै हेडर निर्दिष्ट गरिएमा X-API-Key को मान प्राथमिकतामा लागू हुन्छ।

curl https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLEVI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cip-5.5-im",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘."}
    ]
  }'

import os
import requests

url = "https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions"

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['CLEVI_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "cip-5.5-im",
        "messages": [{"role": "user", "content": "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘."}],
    },
    timeout=60,
)

print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

const url =
  "https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions";

const response = await fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.CLEVI_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "cip-5.5-im",
    messages: [{ role: "user", content: "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘." }],
  }),
});

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

यो प्रतिक्रियाको उदाहरण हो। id, created, usage का मानहरू प्रत्येक अनुरोधअनुसार फरक हुन्छन्।

{
  "id": "chatcmpl-3f0a9c72",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755500000,
  "model": "cip-5.5-im",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "CLEVI API는 주소 하나로 여러 모델을 호출하는 채팅 완료 API입니다."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 21,
    "completion_tokens": 19,
    "total_tokens": 40
  }
}

OpenAI SDK प्रयोग गरी कल गर्ने

OpenAI SDK को base_url लाई https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1 मा परिवर्तन गरी api_key मा CLEVI कुञ्जी राख्नुहोस्। बाँकी कल कोड यथावत् राख्नुहोस्।

# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["CLEVI_API_KEY"],
    base_url="https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="cip-5.5-mm",
    messages=[{"role": "user", "content": "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CLEVI_API_KEY,
  baseURL: "https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "cip-5.5-mm",
  messages: [{ role: "user", content: "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘." }],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

स्ट्रिमिङमार्फत प्राप्त गर्ने

अनुरोधको body मा stream लाई true सेट गर्दा सर्भरले Server-Sent Events मार्फत प्रतिक्रिया दिन्छ। पहिलो अंशसँगै Content-Type: text/event-stream, Cache-Control: no-cache, X-Accel-Buffering: no हेडरहरू पठाइन्छन्, र त्यसपछि प्रत्येक अंशमा data: लाइनमा chat.completion.chunk वस्तु समावेश हुन्छ। अन्तिम लाइन data: [DONE] हो। तलका Python र TypeScript उदाहरणहरूले अघिल्लो खण्डमा बनाइएको client लाई जस्ताको तस्तै प्रयोग गर्छन्।

curl -N https://platform.clevi.net/api/v2/aiservice/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLEVI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cip-5.5-im",
    "messages": [{"role": "user", "content": "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘."}],
    "stream": true
  }'

stream = client.chat.completions.create(
    model="cip-5.5-im",
    messages=[{"role": "user", "content": "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘."}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="")

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "cip-5.5-im",
  messages: [{ role: "user", content: "CLEVI API를 한 문장으로 설명해 줘." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

अंशको उदाहरण हो।

data: {"id":"chatcmpl-3f0a9c72","object":"chat.completion.chunk","model":"cip-5.5-im","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"CLEVI"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-3f0a9c72","object":"chat.completion.chunk","model":"cip-5.5-im","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" API는"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-3f0a9c72","object":"chat.completion.chunk","model":"cip-5.5-im","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

स्ट्रिमिङको क्रममा त्रुटि भएमा उही त्रुटि JSON data: को एउटै लाइनमा आउँछ र HTTP स्थिति कोड पनि परिवर्तन हुन्छ।

त्रुटि

असफल अनुरोधले HTTP स्थिति कोडमार्फत कारण बताउँछ। अपस्ट्रीमले 4xx·5xx फिर्ता गरेमा त्यही कोड जस्ताको तस्तै पठाइन्छ। तलको तालिकामा दिइएको उपाय पहिले जाँच गर्नुहोस्, र उही कोड दोहोरिएमा अनुरोधको समय, पठाइएको body, र X-Request-Id सुरक्षित राख्नुहोस्।

402 फिर्ता गरिँदैन। क्रेडिट अपर्याप्तता र प्रयोग सीमा नाघेको अवस्था 403 को रूपमा आउँछ। त्रुटिको मुख्य भाग तलको ढाँचामा हुन्छ र कारण error.message मा समावेश हुन्छ।

{"error":{"message":"API key is required.","type":"invalid_request_error"}}

अनुरोधमा X-Request-Id हेडर राख्नुभयो भने सम्पर्क गर्दा त्यस मानबाट ट्र्याक गर्न सकिन्छ। नपठाएमा सर्भरले जारी गर्छ।

अर्को चरण

मोडेलको नाम र प्यारामिटरहरू परिवर्तन गर्दै परिणामहरू तुलना गर्ने काम प्लेग्राउन्डमा गर्नुहोस्। नयाँ कुञ्जी बनाउने वा रद्द गर्ने काम API कुञ्जी स्क्रिनमा गर्नुहोस्। त्यसपछि पढ्न सकिने कागजातहरू निम्न छन्।

• मोडेल: सम्पूर्ण मोडेल सूची, मोडेलअनुसारका विनिर्देशहरू र अनुमति प्राप्त कलहरू
• API कल गर्नुहोस्: Anthropic-संगत पथ, एम्बेडिङ·आवाज पथ र स्ट्रिमिङ नियमहरू
• त्रुटि कोड: सम्पूर्ण स्थिति कोड तालिका र पुनः प्रयास नियमहरू

प्लेग्राउन्ड खोल्नुहोस्

API कुञ्जी व्यवस्थापन