एक नजरमा

यो दस्तावेज CLEVI विकासकर्ता दस्तावेजको सुरुवाती बिन्दु हो। यसमा Clevi-X-Platform को संरचना, API मार्फत कल गर्न सकिने दुई मोडल, प्रमाणीकरण विधि, तथा अनुरोध र प्रतिक्रियाका ढाँचाहरूलाई एकै ठाउँमा संक्षेप गरिएको छ। अनुरोध र प्रतिक्रियाले OpenAI Chat Completions ढाँचा पालना गर्ने भएकाले, विद्यमान OpenAI SDK मा base_url र api_key यी दुई मान मात्र परिवर्तन गरेर जडान गर्न सकिन्छ। स्थापना नगरी पहिलो कलसम्म पुग्ने प्रक्रिया Quick Start दस्तावेजमा छ।

प्लेटफर्म संरचना

Clevi-X-Platform ले मोडल, एजेन्ट, सिम्यान्टिक डेटाबेस र भौतिक AI लाई एउटै कार्यान्वयन वातावरणमा राख्छ। यीमध्ये विकासकर्ताले अहिले HTTP मार्फत प्रत्यक्ष कल गर्ने तह मोडल तह हो। बाँकी तहहरू प्लेटफर्मको आन्तरिक भाग र कन्सोलमा चल्छन्, र सार्वजनिक API तलको तालिकामा देखाइएको सीमासम्म उपलब्ध छ।

मोडल लाइनअप

अनुरोधको मुख्य भागमा रहेको model फिल्डमा तलका दुई नाममध्ये एउटालाई जस्ताको तस्तै राख्नुहोस्। दुवै मोडलले एउटै ठेगाना, एउटै प्रमाणीकरण र एउटै अनुरोध ढाँचा प्रयोग गर्छन्।

• cip-5.5-im
• cip-5.5-mm

cip-5.5-im

कागजात, छविहरू, रेखाचित्रहरू तथा कार्यसम्बन्धी डेटालाई अर्थगत एकाइहरूमा जोडेर खोज परिणाम र ज्ञान संरचना सिर्जना गर्छ। Physical AI को योजना निर्माण र पुनःयोजना चरणमा इनपुटको व्याख्या गर्न पनि यही मोडल प्रयोग गरिन्छ। आन्तरिक पहिचानकर्ताका रूपमा RB-IM प्रयोग गरिन्छ, र API मा cip-5.5-im मात्र मान्य नाम हो।

cip-5.5-mm

पाठ, छविहरू र धेरै कागजातमा फैलिएको जटिल सन्दर्भलाई एकसाथ पढेर उत्तर सिर्जना गर्छ। उपकरण आह्वान र कार्यप्रवाह कार्यान्वयन समावेश हुने Agentic कामका लागि समायोजन गरिएको मोडल हो।

मोडल छनोट

अन्य मोडलहरू

प्लेटफर्ममा तलका मोडलहरू पनि उपलब्ध छन्। तिनको परिनियोजन स्वरूप र पहुँच मार्ग फरक भएकाले सार्वजनिक API नामहरू छुट्टै दिइएका छन्।

आधारभूत जानकारी र प्रमाणीकरण

कुञ्जीहरू वर्कस्पेसको आधारमा जारी गरिन्छन् र प्रत्येक अनुरोधमा Authorization हेडरमा Bearer का रूपमा थपिन्छन्। तलको तालिकाका छ वटा मानहरू भए पहिलो आह्वानका लागि आवश्यक सेटअप पूरा हुन्छ।

तालिका र उदाहरणमा sk-... जारी गरिएको कुञ्जी राख्ने ठाउँ हो। तलको आदेशमार्फत यसलाई वातावरण चरमा राखेमा, तपाईंले यस कागजातका उदाहरणहरू जस्ताको तस्तै प्रतिलिपि गरेर चलाउन सक्नुहुन्छ।

export CLEVI_API_KEY="sk-..."

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

यसले सन्देशहरूको एरे र मोडेलको नाम प्राप्त गरी, मोडेलले सिर्जना गरेको एउटा सन्देशलाई choices एरेमा राखेर फिर्ता पठाउँछ। पूरा URL https://platform.clevi.net/api/services/v1/aiservice/openai/v1/chat/completions हो। messages मा कम्तीमा 1 वटा सन्देश वस्तु समावेश हुनुपर्छ, र प्रत्येक वस्तुमा role र content हुन्छ।

curl https://platform.clevi.net/api/services/v1/aiservice/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CLEVI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cip-5.5-mm",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "사내 문서를 요약하는 도우미로 답한다."},
      {"role": "user", "content": "이 API 의 인증 방식을 한 문장으로 설명해 줘."}
    ]
  }'

# 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/services/v1/aiservice/openai/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="cip-5.5-mm",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "사내 문서를 요약하는 도우미로 답한다."},
        {"role": "user", "content": "이 API 의 인증 방식을 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/services/v1/aiservice/openai/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "cip-5.5-mm",
  messages: [
    { role: "system", content: "사내 문서를 요약하는 도우미로 답한다." },
    { role: "user", content: "이 API 의 인증 방식을 한 문장으로 설명해 줘." },
  ],
});

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

{
  "id": "chatcmpl-7d21b4e0",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755500000,
  "model": "cip-5.5-mm",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Authorization 헤더에 Bearer 와 발급받은 API 키를 넣어 인증합니다."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 38,
    "completion_tokens": 24,
    "total_tokens": 62
  }
}

प्रतिक्रिया फिल्डहरू

प्रतिक्रिया शीर्ष-स्तरका छवटा फिल्डहरूबाट बनेको हुन्छ। उत्पन्न गरिएको वाक्य choices array को पहिलो तत्वभित्र हुन्छ र टोकन प्रयोग usage मा हुन्छ।

त्रुटि

असफल अनुरोधले HTTP स्थिति कोडमार्फत कारण बताउँछ। पहिले तलका उपायहरू जाँच गर्नुहोस्, र एउटै कोड दोहोरिएमा प्रतिक्रियाको id र अनुरोधको समय टिपोट गरेर राख्नुहोस्।

डिप्लोयमेन्टको स्वरूप

उही model लाई क्लाउड API र अन-प्रिमाइस स्थापना गरी दुई तरिकाले प्रयोग गरिन्छ। अनुरोधको ढाँचा र प्रमाणीकरण विधि दुवै अवस्थामा समान हुन्छन्, तर ठेगाना र कुञ्जी व्यवस्थापन स्क्रिन फरक हुन्छन्।

डेटा सुशासन

प्लेटफर्मले तलका चारवटा कुरालाई पूर्वनिर्धारित सञ्चालनका रूपमा राख्छ। workspace विभाजन गर्ने मापदण्ड तय गर्दा यी कुराहरू पनि सँगै जाँच गर्नुहोस्।

• अधिकारमा आधारित नियन्त्रण — workspace को एकाइअनुसार पहुँच अधिकार र कुञ्जीहरू विभाजन गरिन्छ।
• पृथक कार्यक्षेत्र — workspace हरूबीच डेटा मिसिँदैन।
• वास्तविक-समय डेटा जडान — बाह्य प्रणालीसँग जोडिएको डेटा हेर्ने समयमा ल्याइन्छ।
• प्रक्रियाअनुसार अभिलेख संरक्षण — सञ्चालन गरिएका कार्यका एकाइअनुसार अभिलेख राखिन्छ।

सुरुवातको क्रम

पहिलो पटक जडान गर्दै हुनुहुन्छ भने, तलको क्रमअनुसार अघि बढ्नुहोस्। चरण ३ सम्म पूरा गरेपछि एउटै कुञ्जीबाट दुवै मोडेललाई कल गर्न सक्नुहुन्छ।

1. https://platform.clevi.net/account/login मा लगइन गर्नुहोस् वा खाता बनाउनुहोस्।
2. https://clevi.app/cloud मा वर्कस्पेस थप्नुहोस्।
3. https://clevi.app/cloud/keys बाट कुञ्जी जारी गरी वातावरण चरमा सुरक्षित गर्नुहोस्।
4. https://clevi.app/cloud/playground मा cip-5.5-im र cip-5.5-mm का प्रतिक्रियाहरू तुलना गर्नुहोस्।
5. Quick Start दस्तावेजमा रहेको अनुरोधको उदाहरण प्रतिलिपि गरी पहिलो कल पठाउनुहोस्।

वर्कस्पेस बनाउनुहोस्

API कुञ्जी जारी गर्नुहोस्

प्लेब्याक खोल्नुहोस्