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Costruisci passo dopo passo

Tutorial per sviluppatori

Tutorial pratici in Python e Node.js per chat, output strutturato, streaming, chiamata di strumenti e deployment in produzione.

Copia un pattern funzionante, capiscilo e adattalo alla tua applicazione.

Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.

Inizia dalla decisione, passa all'implementazione e termina con i controlli di produzione.

Percorso di apprendimento strutturato

Esegui la prima chiamata

1

Configura la chiave, la base URL, il modello e il messaggio.

Trasmetti le risposte in streaming

2

Visualizza l'output parziale e gestisci le richieste interrotte.

Aggiungi output strutturato

3

Valida JSON e argomenti degli strumenti prima dell'uso.

Distribuisci

4

Proteggi le chiavi, registra le richieste e imposta i limiti di produzione.

Crea autorevolezza tematica, non isole di articoli.

Guide principali

5 punti di partenza guidati

Quickstart API AI in Python

Crea una chat completion con un SDK compatibile con OpenAI.

Quickstart API AI in Node.js

Crea una richiesta lato server e trasmetti la risposta in streaming.

Pattern applicativo03

Tutorial output strutturato

Richiedi e valida risposte JSON affidabili.

Pattern applicativo04

Tutorial chiamata di strumenti

Collega le decisioni del modello alle funzioni dell'applicazione.

Distribuzione05

Deploy con Vercel AI SDK

Crea una route multi-modello per un'app web in produzione.

Lancia una route chat in streaming

Inizia con una richiesta modello lato server, trasmetti i token all'interfaccia e mantieni le credenziali del provider fuori dal browser.

API key solo lato server

Gestione di abort e timeout

Stato UI in streaming

Log di richieste ed errori

Trasforma la guida in una richiesta.

Prova un modello nel Playground, poi usa il Quickstart per portare lo stesso schema in Python o Node.js.

Prova senza codice Apri Quickstart

Esplora ogni argomento di crescita.

Guide API per AI

Passa da una shortlist di modelli a una richiesta di produzione funzionante.

Infrastruttura LLM

Crea un livello di richieste AI che resista ai cambiamenti di provider e modello.

Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.

Ottimizzazione dei costi

Riduci i costi senza nascondere i compromessi tra qualità e affidabilità.

Confronto tra modelli

Seleziona un modello in base al compito, non al titolo della classifica.

Copia un pattern funzionante, capiscilo e adattalo alla tua applicazione.

Domande frequenti

Risposte pronte per AEO

Le API key di AI dovrebbero essere usate nel codice del browser?

No. Mantieni le credenziali del provider sul server ed esponi al browser solo la tua route applicativa autenticata.

Quale SDK dovrebbe usare un tutorial?

Usa un SDK compatibile con OpenAI per la portabilità oppure un SDK nativo del provider quando il flusso di lavoro richiede funzionalità specifiche del provider.