#openai_api — Public Fediverse posts

Как я автоматизировала новостной поток: Flask, SQLite, AI и ошибки на пути к автопубликации

Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока. Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня. По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе. Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.

https://habr.com/ru/articles/1088574/

#AI #нейросети #Python #Flask #SQLite #OpenAI_API #WordPress #CMS

Как я автоматизировала новостной поток: Flask, SQLite, AI и ошибки на пути к автопубликации

Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока. Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня. По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе. Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.

https://habr.com/ru/articles/1088574/

#AI #нейросети #Python #Flask #SQLite #OpenAI_API #WordPress #CMS

Как я автоматизировала новостной поток: Flask, SQLite, AI и ошибки на пути к автопубликации

Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока. Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня. По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе. Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.

https://habr.com/ru/articles/1088574/

#AI #нейросети #Python #Flask #SQLite #OpenAI_API #WordPress #CMS

Распознавание текста по фото: 8 программ и нейросетей

Признайтесь, было такое, что вам необходимо вытащить текст из сканированного отчёта на 50 страниц, разгадать рукописные записи коллеги или перенести таблицу из PDF в табличку Excel, а вместо этого вы тратите полвечера на перепечатывание вручную Египетских иероглифов от коллеги или сложных научных формул. С развитием нейросетей про этот круг ада можно смело забыть! Современные модели научились полноценно понимать верстку страницы, распознавать таблицы, считывать формулы и аккуратно форматировать результат. Сегодня я протестирую не только нейросети, но и некоторые популярные бесплатные сервисы. Может быть они смогут доказать, что еще не везде стоит использовать ИИ. Чтобы не гадать, я решил провести честный тест моделей прямо внутри платформы BotHub – сервис, в котором собраны разные модели, где не нужно искать иностранные карты или заводить десятки аккаунтов. Все данные защищены шифрованием, а переключаться между моделями можно в одном окне!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1085412/

#bothub #сканирование_документов #документы_ии #ии_сканирование #claude #chatgpt #deepseek #openai #openai_api

Распознавание текста по фото: 8 программ и нейросетей

Признайтесь, было такое, что вам необходимо вытащить текст из сканированного отчёта на 50 страниц, разгадать рукописные записи коллеги или перенести таблицу из PDF в табличку Excel, а вместо этого вы тратите полвечера на перепечатывание вручную Египетских иероглифов от коллеги или сложных научных формул. С развитием нейросетей про этот круг ада можно смело забыть! Современные модели научились полноценно понимать верстку страницы, распознавать таблицы, считывать формулы и аккуратно форматировать результат. Сегодня я протестирую не только нейросети, но и некоторые популярные бесплатные сервисы. Может быть они смогут доказать, что еще не везде стоит использовать ИИ. Чтобы не гадать, я решил провести честный тест моделей прямо внутри платформы BotHub – сервис, в котором собраны разные модели, где не нужно искать иностранные карты или заводить десятки аккаунтов. Все данные защищены шифрованием, а переключаться между моделями можно в одном окне!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1085412/

#bothub #сканирование_документов #документы_ии #ии_сканирование #claude #chatgpt #deepseek #openai #openai_api

Распознавание текста по фото: 8 программ и нейросетей

Признайтесь, было такое, что вам необходимо вытащить текст из сканированного отчёта на 50 страниц, разгадать рукописные записи коллеги или перенести таблицу из PDF в табличку Excel, а вместо этого вы тратите полвечера на перепечатывание вручную Египетских иероглифов от коллеги или сложных научных формул. С развитием нейросетей про этот круг ада можно смело забыть! Современные модели научились полноценно понимать верстку страницы, распознавать таблицы, считывать формулы и аккуратно форматировать результат. Сегодня я протестирую не только нейросети, но и некоторые популярные бесплатные сервисы. Может быть они смогут доказать, что еще не везде стоит использовать ИИ. Чтобы не гадать, я решил провести честный тест моделей прямо внутри платформы BotHub – сервис, в котором собраны разные модели, где не нужно искать иностранные карты или заводить десятки аккаунтов. Все данные защищены шифрованием, а переключаться между моделями можно в одном окне!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1085412/

#bothub #сканирование_документов #документы_ии #ии_сканирование #claude #chatgpt #deepseek #openai #openai_api

Codex CLI через свой endpoint: config.toml по строкам и девять способов его сломать

У Codex CLI нет переменной «подставь свой URL»: OPENAI_BASE_URL он молча игнорирует и уходит в api.openai.com. Единственный путь — секция model_providers в config.toml, и в ней есть что сломать. Собрал минимальный рабочий конфиг и девять способов его испортить: wire_api = “chat”, который больше не поддерживается; base_url без /v1, после которого в терминал прилетает HTML; supports_websockets на прокси без WebSocket; ключ открытым текстом в конфиге. Каждую ошибку воспроизвёл на версии 0.154, тексты приведены как есть. В конце — сколько токенов стоит ответ из одного слова (спойлер: почти пятнадцать тысяч на входе) и загадка с кэшем на второй реплике, которую я пока не разгадал.

https://habr.com/ru/articles/1082514/

#Codex_CLI #configtoml #OpenAI_API #прокси #APIшлюз #кодингагенты #wire_api #Responses_API #токены #кэширование

Codex CLI через свой endpoint: config.toml по строкам и девять способов его сломать

У Codex CLI нет переменной «подставь свой URL»: OPENAI_BASE_URL он молча игнорирует и уходит в api.openai.com. Единственный путь — секция model_providers в config.toml, и в ней есть что сломать. Собрал минимальный рабочий конфиг и девять способов его испортить: wire_api = “chat”, который больше не поддерживается; base_url без /v1, после которого в терминал прилетает HTML; supports_websockets на прокси без WebSocket; ключ открытым текстом в конфиге. Каждую ошибку воспроизвёл на версии 0.154, тексты приведены как есть. В конце — сколько токенов стоит ответ из одного слова (спойлер: почти пятнадцать тысяч на входе) и загадка с кэшем на второй реплике, которую я пока не разгадал.

https://habr.com/ru/articles/1082514/

#Codex_CLI #configtoml #OpenAI_API #прокси #APIшлюз #кодингагенты #wire_api #Responses_API #токены #кэширование

Codex CLI через свой endpoint: config.toml по строкам и девять способов его сломать

У Codex CLI нет переменной «подставь свой URL»: OPENAI_BASE_URL он молча игнорирует и уходит в api.openai.com. Единственный путь — секция model_providers в config.toml, и в ней есть что сломать. Собрал минимальный рабочий конфиг и девять способов его испортить: wire_api = “chat”, который больше не поддерживается; base_url без /v1, после которого в терминал прилетает HTML; supports_websockets на прокси без WebSocket; ключ открытым текстом в конфиге. Каждую ошибку воспроизвёл на версии 0.154, тексты приведены как есть. В конце — сколько токенов стоит ответ из одного слова (спойлер: почти пятнадцать тысяч на входе) и загадка с кэшем на второй реплике, которую я пока не разгадал.

https://habr.com/ru/articles/1082514/

#Codex_CLI #configtoml #OpenAI_API #прокси #APIшлюз #кодингагенты #wire_api #Responses_API #токены #кэширование

Бесплатный API для LLM: тестирую 6 сервисов, модели и реальные лимиты

Собрал 6 сервисов с бесплатным или стартовым доступом к LLM API и проверил их. Какие модели реально работают, что дают после регистрации, сколько уходит баланса и какие лимиты встречаются — всё на реальных запросах.

https://habr.com/ru/articles/1081820/

#LLM #API #бесплатный_API #нейросети #искусственный_интеллект #языковые_модели #OpenAI_API #AIсервисы #бесплатные_модели #RPM

Бесплатный API для LLM: тестирую 6 сервисов, модели и реальные лимиты

Собрал 6 сервисов с бесплатным или стартовым доступом к LLM API и проверил их. Какие модели реально работают, что дают после регистрации, сколько уходит баланса и какие лимиты встречаются — всё на реальных запросах.

https://habr.com/ru/articles/1081820/

#LLM #API #бесплатный_API #нейросети #искусственный_интеллект #языковые_модели #OpenAI_API #AIсервисы #бесплатные_модели #RPM

Бесплатный API для LLM: тестирую 6 сервисов, модели и реальные лимиты

Собрал 6 сервисов с бесплатным или стартовым доступом к LLM API и проверил их. Какие модели реально работают, что дают после регистрации, сколько уходит баланса и какие лимиты встречаются — всё на реальных запросах.

https://habr.com/ru/articles/1081820/

#LLM #API #бесплатный_API #нейросети #искусственный_интеллект #языковые_модели #OpenAI_API #AIсервисы #бесплатные_модели #RPM

Чем платить за OpenAI, Claude, Gemini, Cursor и Midjourney из России в 2026 году

Команда разработчиков обычно подписана сразу на несколько таких сервисов: ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Midjourney. У каждого своя подписка, свой биллинг, и в итоге расходы размазываются по личным картам сотрудников, а бухгалтерия потом не может свести отчетность. Оплата зарубежных сервисов российскими картами после 2022 года для российского бизнеса стала отдельной проблемой. Интереснее другое: у разных сервисов из списка разные модели биллинга, и универсального решения под все сразу не существует. Разбираем, чем они отличаются и что из этого следует для оплаты от компании.

https://habr.com/ru/articles/1072006/

#OpenAI #ChatGPT #OpenAI_API #Claude #Gemini #Cursor #Midjourney #зарубежные_сервисы #виртуальная_бизнескарта #международные_платежи

Чем платить за OpenAI, Claude, Gemini, Cursor и Midjourney из России в 2026 году

Команда разработчиков обычно подписана сразу на несколько таких сервисов: ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Midjourney. У каждого своя подписка, свой биллинг, и в итоге расходы размазываются по личным картам сотрудников, а бухгалтерия потом не может свести отчетность. Оплата зарубежных сервисов российскими картами после 2022 года для российского бизнеса стала отдельной проблемой. Интереснее другое: у разных сервисов из списка разные модели биллинга, и универсального решения под все сразу не существует. Разбираем, чем они отличаются и что из этого следует для оплаты от компании.

https://habr.com/ru/articles/1072006/

#OpenAI #ChatGPT #OpenAI_API #Claude #Gemini #Cursor #Midjourney #зарубежные_сервисы #виртуальная_бизнескарта #международные_платежи

Чем платить за OpenAI, Claude, Gemini, Cursor и Midjourney из России в 2026 году

Команда разработчиков обычно подписана сразу на несколько таких сервисов: ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Midjourney. У каждого своя подписка, свой биллинг, и в итоге расходы размазываются по личным картам сотрудников, а бухгалтерия потом не может свести отчетность. Оплата зарубежных сервисов российскими картами после 2022 года для российского бизнеса стала отдельной проблемой. Интереснее другое: у разных сервисов из списка разные модели биллинга, и универсального решения под все сразу не существует. Разбираем, чем они отличаются и что из этого следует для оплаты от компании.

https://habr.com/ru/articles/1072006/

#OpenAI #ChatGPT #OpenAI_API #Claude #Gemini #Cursor #Midjourney #зарубежные_сервисы #виртуальная_бизнескарта #международные_платежи

Как собрать AI-контур на VPS: подписки ChatGPT и Claude, OmniRoute, LiteLLM и разработка без VPN

Пошагово собираем собственный AI-контур на VPS c зарубежным IP: подключаем ChatGPT и Claude через OmniRoute, объединяем модели в LiteLLM и настраиваем Codex, Qwen Code и VS Code для работы без VPN.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/1068632/

#LLM #LiteLLM #OmniRoute #VPS #Docker #OpenAI_API #Claude_Code #AIагенты #Proxy #hostkey

Как собрать AI-контур на VPS: подписки ChatGPT и Claude, OmniRoute, LiteLLM и разработка без VPN

Пошагово собираем собственный AI-контур на VPS c зарубежным IP: подключаем ChatGPT и Claude через OmniRoute, объединяем модели в LiteLLM и настраиваем Codex, Qwen Code и VS Code для работы без VPN.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/1068632/

#LLM #LiteLLM #OmniRoute #VPS #Docker #OpenAI_API #Claude_Code #AIагенты #Proxy #hostkey

Как собрать AI-контур на VPS: подписки ChatGPT и Claude, OmniRoute, LiteLLM и разработка без VPN

Пошагово собираем собственный AI-контур на VPS c зарубежным IP: подключаем ChatGPT и Claude через OmniRoute, объединяем модели в LiteLLM и настраиваем Codex, Qwen Code и VS Code для работы без VPN.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/1068632/

#LLM #LiteLLM #OmniRoute #VPS #Docker #OpenAI_API #Claude_Code #AIагенты #Proxy #hostkey

OpenAI、「GPT-5.6 Sol」を最大14倍速く動かす「Ultrafast」モードを発表／速度のために小型モデルで妥協する必要なし、一部の顧客に限定してプレビュー中
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2132676.html

#forest_watch_impress #ChatGPT #OpenAI_API #GPT_5_6 #GPT_5_6_Sol #Ultrafast #Cerebras #genai #GPT #文章生成

OpenAI、「GPT-5.6 Sol」を最大14倍速く動かす「Ultrafast」モードを発表／速度のために小型モデルで妥協する必要なし、一部の顧客に限定してプレビュー中
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2132676.html

#forest_watch_impress #ChatGPT #OpenAI_API #GPT_5_6 #GPT_5_6_Sol #Ultrafast #Cerebras #genai #GPT #文章生成

OpenAI、「GPT-5.6 Sol」を最大14倍速く動かす「Ultrafast」モードを発表／速度のために小型モデルで妥協する必要なし、一部の顧客に限定してプレビュー中
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2132676.html

#forest_watch_impress #ChatGPT #OpenAI_API #GPT_5_6 #GPT_5_6_Sol #Ultrafast #Cerebras #genai #GPT #文章生成

OpenAI‑совместимый API без переписывания приложения: что проверить перед сменой базового адреса

У вас уже есть серверная часть на клиентской библиотеке OpenAI. Новый поставщик предлагает OpenAI-совместимый API и показывает знакомый пример: другой base_url , другой ключ, тот же вызов chat.completions.create() . На тесте «ответь одним словом» всё работает. Можно переносить боевой трафик? Пока нет. Такой запрос подтверждает, что клиент подключился, прошёл авторизацию и получил один успешный ответ. Он ничего не говорит о потоковой выдаче, вызовах инструментов, структуре ошибок и даже о том, как выбранная модель обработает параметры рабочего запроса. Поэтому совместимость полезнее рассматривать не как свойство сервиса, а как набор контрактов между вашим приложением и API. До миграции нужно проверить семь вещей: Посмотреть, что нужно проверить

https://habr.com/ru/articles/1067814/

#chatgpt #openai_api #openrouter #llm_api_keys

OpenAI‑совместимый API без переписывания приложения: что проверить перед сменой базового адреса

У вас уже есть серверная часть на клиентской библиотеке OpenAI. Новый поставщик предлагает OpenAI-совместимый API и показывает знакомый пример: другой base_url , другой ключ, тот же вызов chat.completions.create() . На тесте «ответь одним словом» всё работает. Можно переносить боевой трафик? Пока нет. Такой запрос подтверждает, что клиент подключился, прошёл авторизацию и получил один успешный ответ. Он ничего не говорит о потоковой выдаче, вызовах инструментов, структуре ошибок и даже о том, как выбранная модель обработает параметры рабочего запроса. Поэтому совместимость полезнее рассматривать не как свойство сервиса, а как набор контрактов между вашим приложением и API. До миграции нужно проверить семь вещей: Посмотреть, что нужно проверить

https://habr.com/ru/articles/1067814/

#chatgpt #openai_api #openrouter #llm_api_keys

OpenAI‑совместимый API без переписывания приложения: что проверить перед сменой базового адреса

У вас уже есть серверная часть на клиентской библиотеке OpenAI. Новый поставщик предлагает OpenAI-совместимый API и показывает знакомый пример: другой base_url , другой ключ, тот же вызов chat.completions.create() . На тесте «ответь одним словом» всё работает. Можно переносить боевой трафик? Пока нет. Такой запрос подтверждает, что клиент подключился, прошёл авторизацию и получил один успешный ответ. Он ничего не говорит о потоковой выдаче, вызовах инструментов, структуре ошибок и даже о том, как выбранная модель обработает параметры рабочего запроса. Поэтому совместимость полезнее рассматривать не как свойство сервиса, а как набор контрактов между вашим приложением и API. До миграции нужно проверить семь вещей: Посмотреть, что нужно проверить

https://habr.com/ru/articles/1067814/

#chatgpt #openai_api #openrouter #llm_api_keys

Как я без опыта программирования создал Telegram‑бота, который уже два года ведёт новостной канал

Два года назад у меня практически не было опыта программирования. Когда‑то в школе мы немного изучали Pascal, но после этого я не написал ни одного скрипта. Я впервые открыл PyCharm, по ходу работы узнал, что такое API, SSH, виртуальная машина, системная служба и облачные задачи. При этом за несколько месяцев я создал систему, которая собирает новости из турецких источников, переводит и сокращает их, помогает администратору отбирать материалы, готовит полноценные публикации и размещает их в Telegram по расписанию. Сегодня бот продолжает работать. Он обрабатывает около ста новостей в день, а эксплуатация всей системы при моём масштабе обходится примерно в три доллара в месяц. В этой статье я хочу рассказать не только, что получилось, но и о самом процессе: где ChatGPT действительно помогал, где уверенно вёл меня в неправильном направлении, почему через полгода пришлось менять архитектуру и чему этот проект научил меня о вайбкодинге.

https://habr.com/ru/articles/1064476/

#вайбкодинг #Telegramбот #Python #ChatGPT #LLM #OpenAI_API #Google_Gemini #Apify #Selenium #Google_Cloud_Run

Как я без опыта программирования создал Telegram‑бота, который уже два года ведёт новостной канал

Два года назад у меня практически не было опыта программирования. Когда‑то в школе мы немного изучали Pascal, но после этого я не написал ни одного скрипта. Я впервые открыл PyCharm, по ходу работы узнал, что такое API, SSH, виртуальная машина, системная служба и облачные задачи. При этом за несколько месяцев я создал систему, которая собирает новости из турецких источников, переводит и сокращает их, помогает администратору отбирать материалы, готовит полноценные публикации и размещает их в Telegram по расписанию. Сегодня бот продолжает работать. Он обрабатывает около ста новостей в день, а эксплуатация всей системы при моём масштабе обходится примерно в три доллара в месяц. В этой статье я хочу рассказать не только, что получилось, но и о самом процессе: где ChatGPT действительно помогал, где уверенно вёл меня в неправильном направлении, почему через полгода пришлось менять архитектуру и чему этот проект научил меня о вайбкодинге.

https://habr.com/ru/articles/1064476/

#вайбкодинг #Telegramбот #Python #ChatGPT #LLM #OpenAI_API #Google_Gemini #Apify #Selenium #Google_Cloud_Run

Как я без опыта программирования создал Telegram‑бота, который уже два года ведёт новостной канал

Два года назад у меня практически не было опыта программирования. Когда‑то в школе мы немного изучали Pascal, но после этого я не написал ни одного скрипта. Я впервые открыл PyCharm, по ходу работы узнал, что такое API, SSH, виртуальная машина, системная служба и облачные задачи. При этом за несколько месяцев я создал систему, которая собирает новости из турецких источников, переводит и сокращает их, помогает администратору отбирать материалы, готовит полноценные публикации и размещает их в Telegram по расписанию. Сегодня бот продолжает работать. Он обрабатывает около ста новостей в день, а эксплуатация всей системы при моём масштабе обходится примерно в три доллара в месяц. В этой статье я хочу рассказать не только, что получилось, но и о самом процессе: где ChatGPT действительно помогал, где уверенно вёл меня в неправильном направлении, почему через полгода пришлось менять архитектуру и чему этот проект научил меня о вайбкодинге.

https://habr.com/ru/articles/1064476/

#вайбкодинг #Telegramбот #Python #ChatGPT #LLM #OpenAI_API #Google_Gemini #Apify #Selenium #Google_Cloud_Run

350+ моделей без смены SDK: зачем разработчику слой абстракции над LLM‑провайдерами

Привет, Хабр! На связи команда Caila — платформы Just AI, объединяющей LLM и другие генеративные модели, включая модели для создания изображений и видео. Мы хотим поговорить не про очередную только вышедшую нейросеть и не про то, какая модель сейчас лучше пишет код. Мы хотим поговорить про архитектурную проблему, с которой рано или поздно сталкивается любая команда, начавшая встраивать LLM в продакшен: код оказывается привязан к конкретному провайдеру, а значит, каждое появление более подходящей модели превращается в отдельную интеграционную задачу.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1064336/

#LLM #API #OpenAI_API #Anthropic #Claude #APIгейтвей #интеграция_с_LLM #vLLM #безопасность_llm #openrouter

350+ моделей без смены SDK: зачем разработчику слой абстракции над LLM‑провайдерами

Привет, Хабр! На связи команда Caila — платформы Just AI, объединяющей LLM и другие генеративные модели, включая модели для создания изображений и видео. Мы хотим поговорить не про очередную только вышедшую нейросеть и не про то, какая модель сейчас лучше пишет код. Мы хотим поговорить про архитектурную проблему, с которой рано или поздно сталкивается любая команда, начавшая встраивать LLM в продакшен: код оказывается привязан к конкретному провайдеру, а значит, каждое появление более подходящей модели превращается в отдельную интеграционную задачу.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1064336/

#LLM #API #OpenAI_API #Anthropic #Claude #APIгейтвей #интеграция_с_LLM #vLLM #безопасность_llm #openrouter

350+ моделей без смены SDK: зачем разработчику слой абстракции над LLM‑провайдерами

Привет, Хабр! На связи команда Caila — платформы Just AI, объединяющей LLM и другие генеративные модели, включая модели для создания изображений и видео. Мы хотим поговорить не про очередную только вышедшую нейросеть и не про то, какая модель сейчас лучше пишет код. Мы хотим поговорить про архитектурную проблему, с которой рано или поздно сталкивается любая команда, начавшая встраивать LLM в продакшен: код оказывается привязан к конкретному провайдеру, а значит, каждое появление более подходящей модели превращается в отдельную интеграционную задачу.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1064336/

#LLM #API #OpenAI_API #Anthropic #Claude #APIгейтвей #интеграция_с_LLM #vLLM #безопасность_llm #openrouter

Structured outputs, которые не работают: пять ситуаций, где схема есть, а гарантий нет

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None , пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов. В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1058384/

#структурированные_ответы #JSON_Schema #strictрежим #большие_языковые_модели #Pydantic #валидация_данных #OpenAI_API #вызов_инструментов #ИИагенты #обработка_ошибок

Structured outputs, которые не работают: пять ситуаций, где схема есть, а гарантий нет

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None , пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов. В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1058384/

#структурированные_ответы #JSON_Schema #strictрежим #большие_языковые_модели #Pydantic #валидация_данных #OpenAI_API #вызов_инструментов #ИИагенты #обработка_ошибок

Structured outputs, которые не работают: пять ситуаций, где схема есть, а гарантий нет

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None , пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов. В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1058384/

#структурированные_ответы #JSON_Schema #strictрежим #большие_языковые_модели #Pydantic #валидация_данных #OpenAI_API #вызов_инструментов #ИИагенты #обработка_ошибок

Свой AI-прокси на Java: как я пытался подключится к Gemini

Для разработки одного из моих проектов: документа BDoc (Book Document альтернатива устаревшим закрытым бинарным форматами такими как IDML, INDD или Scribus SLA) потребовалась нейросеть, которая может держать контекст очень долго. На данный момент для это цели идеально подходит Gemini, так как контекстное окно у Gemini в 1 миллион токенов. Но есть одна загвоздка, компания Google заблокировала некоторые регионы. То есть запросы от этих регионов не будут доходить до google. Рассмотрев все за и против, было принято решение написать небольшую программу на java - ai-proxy. То есть прокси для нейросетей.

https://habr.com/ru/articles/1058206/

#java #spring_boot #spring_webflux #reverse_proxy #gemini_api #openai_api #anthropic_api #docker #webclient #обход_блокировок

Свой AI-прокси на Java: как я пытался подключится к Gemini

Для разработки одного из моих проектов: документа BDoc (Book Document альтернатива устаревшим закрытым бинарным форматами такими как IDML, INDD или Scribus SLA) потребовалась нейросеть, которая может держать контекст очень долго. На данный момент для это цели идеально подходит Gemini, так как контекстное окно у Gemini в 1 миллион токенов. Но есть одна загвоздка, компания Google заблокировала некоторые регионы. То есть запросы от этих регионов не будут доходить до google. Рассмотрев все за и против, было принято решение написать небольшую программу на java - ai-proxy. То есть прокси для нейросетей.

https://habr.com/ru/articles/1058206/

#java #spring_boot #spring_webflux #reverse_proxy #gemini_api #openai_api #anthropic_api #docker #webclient #обход_блокировок

Свой AI-прокси на Java: как я пытался подключится к Gemini

Для разработки одного из моих проектов: документа BDoc (Book Document альтернатива устаревшим закрытым бинарным форматами такими как IDML, INDD или Scribus SLA) потребовалась нейросеть, которая может держать контекст очень долго. На данный момент для это цели идеально подходит Gemini, так как контекстное окно у Gemini в 1 миллион токенов. Но есть одна загвоздка, компания Google заблокировала некоторые регионы. То есть запросы от этих регионов не будут доходить до google. Рассмотрев все за и против, было принято решение написать небольшую программу на java - ai-proxy. То есть прокси для нейросетей.

https://habr.com/ru/articles/1058206/

#java #spring_boot #spring_webflux #reverse_proxy #gemini_api #openai_api #anthropic_api #docker #webclient #обход_блокировок

Как добавить генерацию изображений в ваш продукт без DevOps-настроек: пошаговый гайд

Уверен, у многих есть хотя бы один пет-проект, перспективный B2B SaaS, CRM, другими словами — сервис, который когда-нибудь обязательно выстрелит. В процессе разработки у многих стильных, модных и молодежных проектов рано или поздно появляется вопрос: «А что если добавить генерацию изображений или видео?». На первый взгляд все выглядит просто: берем Comfy UI, собираем workflow, выбираем модели — и готово. Локально все действительно можно собрать за один вечер. Проблемы начинаются ровно в тот момент, когда решением пользуетесь не только вы. Первый пользователь ждет 20-30 секунд, второй стоит в очереди, остальные уже получили свои тайм-ауты, а вы внезапно ловите себя на том, что читаете документацию про Kubernetes и настраиваете балансировку запросов, вместо того, чтобы сконцентрироваться на развитии продукта... И вот тут уже развертывание Comfy UI кажется не настолько простой задачей как в начале. Если вам знакома эта ситуация или вы только планируете добавить генеративный ИИ в свое приложение, эта статья для вас. Покажу, как превратить Comfy UI workflow в API, которым можно пользоваться из любого приложения, не поднимая инфраструктуру и не привлекая внимания санитаров. Добавить асинхронную генерацию!

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1057582/

#comfyui #туториалы #генеративный_ии #генеративный_дизайн #генерация_изображений #асинхронная_обработка #openai_api #sdk #production_ml #gpu_в_облаке

Как добавить генерацию изображений в ваш продукт без DevOps-настроек: пошаговый гайд

Уверен, у многих есть хотя бы один пет-проект, перспективный B2B SaaS, CRM, другими словами — сервис, который когда-нибудь обязательно выстрелит. В процессе разработки у многих стильных, модных и молодежных проектов рано или поздно появляется вопрос: «А что если добавить генерацию изображений или видео?». На первый взгляд все выглядит просто: берем Comfy UI, собираем workflow, выбираем модели — и готово. Локально все действительно можно собрать за один вечер. Проблемы начинаются ровно в тот момент, когда решением пользуетесь не только вы. Первый пользователь ждет 20-30 секунд, второй стоит в очереди, остальные уже получили свои тайм-ауты, а вы внезапно ловите себя на том, что читаете документацию про Kubernetes и настраиваете балансировку запросов, вместо того, чтобы сконцентрироваться на развитии продукта... И вот тут уже развертывание Comfy UI кажется не настолько простой задачей как в начале. Если вам знакома эта ситуация или вы только планируете добавить генеративный ИИ в свое приложение, эта статья для вас. Покажу, как превратить Comfy UI workflow в API, которым можно пользоваться из любого приложения, не поднимая инфраструктуру и не привлекая внимания санитаров. Добавить асинхронную генерацию!

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1057582/

#comfyui #туториалы #генеративный_ии #генеративный_дизайн #генерация_изображений #асинхронная_обработка #openai_api #sdk #production_ml #gpu_в_облаке

Как добавить генерацию изображений в ваш продукт без DevOps-настроек: пошаговый гайд

Уверен, у многих есть хотя бы один пет-проект, перспективный B2B SaaS, CRM, другими словами — сервис, который когда-нибудь обязательно выстрелит. В процессе разработки у многих стильных, модных и молодежных проектов рано или поздно появляется вопрос: «А что если добавить генерацию изображений или видео?». На первый взгляд все выглядит просто: берем Comfy UI, собираем workflow, выбираем модели — и готово. Локально все действительно можно собрать за один вечер. Проблемы начинаются ровно в тот момент, когда решением пользуетесь не только вы. Первый пользователь ждет 20-30 секунд, второй стоит в очереди, остальные уже получили свои тайм-ауты, а вы внезапно ловите себя на том, что читаете документацию про Kubernetes и настраиваете балансировку запросов, вместо того, чтобы сконцентрироваться на развитии продукта... И вот тут уже развертывание Comfy UI кажется не настолько простой задачей как в начале. Если вам знакома эта ситуация или вы только планируете добавить генеративный ИИ в свое приложение, эта статья для вас. Покажу, как превратить Comfy UI workflow в API, которым можно пользоваться из любого приложения, не поднимая инфраструктуру и не привлекая внимания санитаров. Добавить асинхронную генерацию!

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1057582/

#comfyui #туториалы #генеративный_ии #генеративный_дизайн #генерация_изображений #асинхронная_обработка #openai_api #sdk #production_ml #gpu_в_облаке

Как я прикрутил GigaChat к OpenCode и что из этого понял

Мне было интересно проверить GigaChat/GigaCode не в обычном чате, а в нормальной агентной среде разработки. То есть не “ответь на вопрос”, а вот это всё: tools , function calling , streaming , MCP-инструменты , история диалога и работа внутри реального проекта. Для проверки я подключил GigaChat к OpenCode через TypeScript-плагин. Простой текстовый запрос завёлся быстро, а дальше началось самое интересное: OpenAI-like API оказался похожим на совместимый агентный протокол только снаружи. Внутри пришлось собирать отдельный слой совместимости.

https://habr.com/ru/articles/1046321/

#GigaChat #GigaCode #OpenCode #ИИагенты #агентная_разработка #function_calling #MCP #OpenAI_API #OpenAPI

Как я прикрутил GigaChat к OpenCode и что из этого понял

Мне было интересно проверить GigaChat/GigaCode не в обычном чате, а в нормальной агентной среде разработки. То есть не “ответь на вопрос”, а вот это всё: tools , function calling , streaming , MCP-инструменты , история диалога и работа внутри реального проекта. Для проверки я подключил GigaChat к OpenCode через TypeScript-плагин. Простой текстовый запрос завёлся быстро, а дальше началось самое интересное: OpenAI-like API оказался похожим на совместимый агентный протокол только снаружи. Внутри пришлось собирать отдельный слой совместимости.

https://habr.com/ru/articles/1046321/

#GigaChat #GigaCode #OpenCode #ИИагенты #агентная_разработка #function_calling #MCP #OpenAI_API #OpenAPI

Как я прикрутил GigaChat к OpenCode и что из этого понял

Мне было интересно проверить GigaChat/GigaCode не в обычном чате, а в нормальной агентной среде разработки. То есть не “ответь на вопрос”, а вот это всё: tools , function calling , streaming , MCP-инструменты , история диалога и работа внутри реального проекта. Для проверки я подключил GigaChat к OpenCode через TypeScript-плагин. Простой текстовый запрос завёлся быстро, а дальше началось самое интересное: OpenAI-like API оказался похожим на совместимый агентный протокол только снаружи. Внутри пришлось собирать отдельный слой совместимости.

https://habr.com/ru/articles/1046321/

#GigaChat #GigaCode #OpenCode #ИИагенты #агентная_разработка #function_calling #MCP #OpenAI_API #OpenAPI

Как превратить стохастический ИИ в детерминированную машину

Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети. Когда мы работаем в чате, это терпимо. Но как только мы выходим в зону промышленной эксплуатации, одиночный промпт, даже самый идеальный, начинает фатально давать сбои. Монолитный запрос пытается быть одновременно и извлекателем данных, и аналитиком, и строгим критиком. В результате модель тратит драгоценное контекстное окно на то, чтобы просто не запутаться в ваших инструкциях. Представляемая мной книга — не сборник очередных «10 лучших трюков для ChatGPT». Это жесткий инженерный протокол, перенесенный из классической советской школы проектирования сложных программных систем в сферу ИИ. В ней разобрано практически пошагово как уйти от ремесленничества к конвейерному производству смыслов и построить детерминированную систему вокруг любой, даже самой капризной LLM.

https://habr.com/ru/articles/1043198/

#Искусственный_интеллект #Промптинжиниринг #Большие_языковые_модели #Проектирование_систем #PromptLayered_Architecture #MCP #OpenAI_API

Как превратить стохастический ИИ в детерминированную машину

Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети. Когда мы работаем в чате, это терпимо. Но как только мы выходим в зону промышленной эксплуатации, одиночный промпт, даже самый идеальный, начинает фатально давать сбои. Монолитный запрос пытается быть одновременно и извлекателем данных, и аналитиком, и строгим критиком. В результате модель тратит драгоценное контекстное окно на то, чтобы просто не запутаться в ваших инструкциях. Представляемая мной книга — не сборник очередных «10 лучших трюков для ChatGPT». Это жесткий инженерный протокол, перенесенный из классической советской школы проектирования сложных программных систем в сферу ИИ. В ней разобрано практически пошагово как уйти от ремесленничества к конвейерному производству смыслов и построить детерминированную систему вокруг любой, даже самой капризной LLM.

https://habr.com/ru/articles/1043198/

#Искусственный_интеллект #Промптинжиниринг #Большие_языковые_модели #Проектирование_систем #PromptLayered_Architecture #MCP #OpenAI_API

Как превратить стохастический ИИ в детерминированную машину

Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети. Когда мы работаем в чате, это терпимо. Но как только мы выходим в зону промышленной эксплуатации, одиночный промпт, даже самый идеальный, начинает фатально давать сбои. Монолитный запрос пытается быть одновременно и извлекателем данных, и аналитиком, и строгим критиком. В результате модель тратит драгоценное контекстное окно на то, чтобы просто не запутаться в ваших инструкциях. Представляемая мной книга — не сборник очередных «10 лучших трюков для ChatGPT». Это жесткий инженерный протокол, перенесенный из классической советской школы проектирования сложных программных систем в сферу ИИ. В ней разобрано практически пошагово как уйти от ремесленничества к конвейерному производству смыслов и построить детерминированную систему вокруг любой, даже самой капризной LLM.

https://habr.com/ru/articles/1043198/

#Искусственный_интеллект #Промптинжиниринг #Большие_языковые_модели #Проектирование_систем #PromptLayered_Architecture #MCP #OpenAI_API

AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую. В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031276/

#java #AI_Gateway #LLM #Spring_Cloud_Gateway #semantic_cache #circuit_breaker #microservices_architecture #OpenAI_API

AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую. В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031276/

#java #AI_Gateway #LLM #Spring_Cloud_Gateway #semantic_cache #circuit_breaker #microservices_architecture #OpenAI_API

AI Gateway для микросервисов: гайд по интеграции LLM в 2026

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую. В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031276/

#java #AI_Gateway #LLM #Spring_Cloud_Gateway #semantic_cache #circuit_breaker #microservices_architecture #OpenAI_API

Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать

Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.

https://habr.com/ru/articles/1031390/

#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски

Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать

Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.

https://habr.com/ru/articles/1031390/

#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски

Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать

Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.

https://habr.com/ru/articles/1031390/

#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски

Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета

Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/

#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference

Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета

Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/

#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference

Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета

Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/

#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов

Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/1018574/

#seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов

Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/1018574/

#seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов

Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/1018574/

#seo #openai_api #gpt #машинное_обучение