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Construa passo a passo

Tutoriais para Desenvolvedores

Tutoriais práticos em Python e Node.js para chat, saída estruturada, streaming, chamada de ferramentas e implantação em produção.

Copie um padrão funcional, entenda-o e adapte-o à sua aplicação.

Aprenda na ordem em que os desenvolvedores constroem.

Comece pela decisão, avance para a implementação e termine com as verificações de produção.

Trilha de aprendizado estruturada

Faça a primeira chamada

1

Configure a chave, a base URL, o modelo e a mensagem.

Faça streaming das respostas

2

Renderize a saída parcial e trate solicitações interrompidas.

Adicione saída estruturada

3

Valide JSON e argumentos de ferramentas antes de usar.

Implante

4

Proteja chaves, registre solicitações e defina limites de produção.

Construa autoridade no tema, não ilhas de artigos.

Guias principais

5 pontos de partida guiados

Quickstart de API de IA em Python

Crie uma conclusão de chat com um SDK compatível com OpenAI.

Quickstart de API de IA em Node.js

Crie uma solicitação no lado do servidor e faça streaming da resposta.

Padrão de aplicação03

Tutorial de Saída Estruturada

Solicite e valide respostas JSON confiáveis.

Padrão de aplicação04

Tutorial de Chamada de Ferramentas

Conecte as decisões do modelo às funções da aplicação.

Implantação05

Implantar com Vercel AI SDK

Crie uma rota multmodelo para um aplicativo web em produção.

Publique uma rota de chat com streaming

Comece com uma solicitação de modelo no lado do servidor, faça streaming de tokens para a UI e mantenha as credenciais do provedor fora do navegador.

Chave de API somente no servidor

Tratamento de cancelamento e timeout

Estado da UI em streaming

Logs de solicitações e erros

Transforme o guia em uma solicitação.

Teste um modelo no Playground e depois use o Quickstart para levar o mesmo padrão para Python ou Node.js.

Testar sem codificar Abrir Quickstart

Explore todos os tópicos de crescimento.

Guias de API de IA

Vá de uma lista curta de modelos a uma solicitação de produção funcionando.

Infraestrutura de LLM

Crie uma camada de requisições de IA que resista a mudanças de provedor e de modelo.

Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.

Otimização de Custo

Reduza custos sem ocultar trade-offs de qualidade ou confiabilidade.

Comparação de Modelos

Selecione um modelo com base na tarefa, não no destaque do ranking.

Copie um padrão funcional, entenda-o e adapte-o à sua aplicação.

Perguntas frequentes

Respostas prontas para AEO

As chaves de API de IA devem ser usadas no código do navegador?

Não. Mantenha as credenciais do provedor no servidor e exponha ao navegador apenas sua própria rota autenticada da aplicação.

Qual SDK um tutorial deve usar?

Use um SDK compatível com OpenAI para portabilidade ou um SDK nativo do provedor quando o fluxo de trabalho precisar de recursos específicos do provedor.