home.social

#openai_api — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #openai_api, aggregated by home.social.

  1. 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.

    habr.com/ru/articles/1031390/

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

  2. 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.

    habr.com/ru/articles/1031390/

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

  3. 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.

    habr.com/ru/articles/1031390/

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

  4. 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.

    habr.com/ru/articles/1031390/

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

  5. 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

    habr.com/ru/companies/selectel

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

  6. 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

    habr.com/ru/companies/selectel

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

  7. 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

    habr.com/ru/companies/selectel

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

  8. 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

    habr.com/ru/companies/selectel

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

  9. 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 .

    habr.com/ru/articles/1025460/

    #langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

  10. 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 .

    habr.com/ru/articles/1025460/

    #langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

  11. 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 .

    habr.com/ru/articles/1025460/

    #langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

  12. 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 .

    habr.com/ru/articles/1025460/

    #langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

  13. 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.

    habr.com/ru/companies/agima/ar

    #seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

  14. 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.

    habr.com/ru/companies/agima/ar

    #seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

  15. 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.

    habr.com/ru/companies/agima/ar

    #seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

  16. 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.

    habr.com/ru/companies/agima/ar

    #seo #openai_api #gpt #машинное_обучение

  17. Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах

    Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил. Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется. Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений. В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось. В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.

    habr.com/ru/articles/1006302/

    #telegrambot #Telegram_API #чатботы #Nodejs #PostgreSQL #OpenAI_API

  18. Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах

    Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил. Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется. Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений. В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось. В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.

    habr.com/ru/articles/1006302/

    #telegrambot #Telegram_API #чатботы #Nodejs #PostgreSQL #OpenAI_API

  19. Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах

    Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил. Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется. Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений. В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось. В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.

    habr.com/ru/articles/1006302/

    #telegrambot #Telegram_API #чатботы #Nodejs #PostgreSQL #OpenAI_API

  20. Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах

    Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил. Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется. Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений. В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось. В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.

    habr.com/ru/articles/1006302/

    #telegrambot #Telegram_API #чатботы #Nodejs #PostgreSQL #OpenAI_API

  21. MCPHero: MCP tools как native tools в openai

    MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

    habr.com/ru/articles/992922/

    #openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini

  22. MCPHero: MCP tools как native tools в openai

    MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

    habr.com/ru/articles/992922/

    #openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini

  23. MCPHero: MCP tools как native tools в openai

    MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

    habr.com/ru/articles/992922/

    #openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini

  24. MCPHero: MCP tools как native tools в openai

    MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

    habr.com/ru/articles/992922/

    #openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini

  25. Llama.cpp chính thức hỗ trợ OpenAI Responses API, cho phép tương thích với công cụ như Codex CLI. Người dùng đã thử nghiệm thành công cùng unsloth/GLM-4.7-Flash:UD-Q4_K_XL trên ROCm, hiệu năng ấn tượng khi duyệt codebase lớn. Tích hợp này mở rộng khả năng sử dụng LLM cục bộ với API quen thuộc. #LlamaCpp #OpenAI_API #LocalLLM #AI #MáyHọc #TríTuệNhânTạo #OpenSource

    reddit.com/r/LocalLLaMA/commen

  26. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  27. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  28. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  29. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  30. Миллениал и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 3) + демо

    TL;DR Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему. Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.

    habr.com/ru/articles/972934/

    #chatgpt #vibecoding #telegrambot #openai_api

  31. Миллениал и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 3) + демо

    TL;DR Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему. Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.

    habr.com/ru/articles/972934/

    #chatgpt #vibecoding #telegrambot #openai_api

  32. Миллениал и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 3) + демо

    TL;DR Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему. Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.

    habr.com/ru/articles/972934/

    #chatgpt #vibecoding #telegrambot #openai_api

  33. Миллениал и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 3) + демо

    TL;DR Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему. Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.

    habr.com/ru/articles/972934/

    #chatgpt #vibecoding #telegrambot #openai_api

  34. От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м

    В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры. В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях. В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде. Собираем AI-агента для бота

    habr.com/ru/articles/972802/

    #AIагенты #Telegramбот #Python #aiogram #LLM #автоматизация #мониторинг_цен #машинное_обучение #Groq #OpenAI_API

  35. От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м

    В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры. В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях. В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде. Собираем AI-агента для бота

    habr.com/ru/articles/972802/

    #AIагенты #Telegramбот #Python #aiogram #LLM #автоматизация #мониторинг_цен #машинное_обучение #Groq #OpenAI_API

  36. От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м

    В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры. В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях. В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде. Собираем AI-агента для бота

    habr.com/ru/articles/972802/

    #AIагенты #Telegramбот #Python #aiogram #LLM #автоматизация #мониторинг_цен #машинное_обучение #Groq #OpenAI_API

  37. От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м

    В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры. В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях. В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде. Собираем AI-агента для бота

    habr.com/ru/articles/972802/

    #AIагенты #Telegramбот #Python #aiogram #LLM #автоматизация #мониторинг_цен #машинное_обучение #Groq #OpenAI_API

  38. Бумер и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 2)⁠ + скринкаст прогресса

    Сегодня расскажу о том, как подружил бота с GPT через OpenAI API. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)

    habr.com/ru/articles/971186/

    #chatgp #вайбкодинг #telegram_api #openai_api #openai_telegram_bot

  39. Бумер и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 2)⁠ + скринкаст прогресса

    Сегодня расскажу о том, как подружил бота с GPT через OpenAI API. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)

    habr.com/ru/articles/971186/

    #chatgp #вайбкодинг #telegram_api #openai_api #openai_telegram_bot

  40. Бумер и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 2)⁠ + скринкаст прогресса

    Сегодня расскажу о том, как подружил бота с GPT через OpenAI API. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)

    habr.com/ru/articles/971186/

    #chatgp #вайбкодинг #telegram_api #openai_api #openai_telegram_bot

  41. Бумер и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 2)⁠ + скринкаст прогресса

    Сегодня расскажу о том, как подружил бота с GPT через OpenAI API. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)

    habr.com/ru/articles/971186/

    #chatgp #вайбкодинг #telegram_api #openai_api #openai_telegram_bot

  42. Пишем Telegram-бота на Python: прикручиваем оплату Telegram Stars, систему промокодов и OpenAI

    Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).

    habr.com/ru/articles/969080/

    #python #openai_api #telegram_bot #api #telegram_stars #github #sqlite3

  43. Пишем Telegram-бота на Python: прикручиваем оплату Telegram Stars, систему промокодов и OpenAI

    Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).

    habr.com/ru/articles/969080/

    #python #openai_api #telegram_bot #api #telegram_stars #github #sqlite3

  44. Пишем Telegram-бота на Python: прикручиваем оплату Telegram Stars, систему промокодов и OpenAI

    Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).

    habr.com/ru/articles/969080/

    #python #openai_api #telegram_bot #api #telegram_stars #github #sqlite3

  45. Пишем Telegram-бота на Python: прикручиваем оплату Telegram Stars, систему промокодов и OpenAI

    Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).

    habr.com/ru/articles/969080/

    #python #openai_api #telegram_bot #api #telegram_stars #github #sqlite3

  46. Realtime API вышел из беты: OpenAI представила gpt-realtime и снизила цены на 20%

    OpenAI сделала важный шаг для рынка голосовых интерфейсов: Realtime API официально вышел из бета-версии и теперь доступен всем разработчикам. Вместе с этим компания представила модель gpt-realtime , которая объединяет распознавание речи, генерацию текста и синтез голоса в одном API. Важно и то, что использование стало заметно дешевле, а цены на аудио-токены снижены на 20%.

    habr.com/ru/articles/941888/

    #openai_api #gptrealtime #realtime #голосовые_интерфейсы #распознавание_речи #синтез_речи #мультимодальные_модели #искусственный_интеллект #интеграции #mcp

  47. Realtime API вышел из беты: OpenAI представила gpt-realtime и снизила цены на 20%

    OpenAI сделала важный шаг для рынка голосовых интерфейсов: Realtime API официально вышел из бета-версии и теперь доступен всем разработчикам. Вместе с этим компания представила модель gpt-realtime , которая объединяет распознавание речи, генерацию текста и синтез голоса в одном API. Важно и то, что использование стало заметно дешевле, а цены на аудио-токены снижены на 20%.

    habr.com/ru/articles/941888/

    #openai_api #gptrealtime #realtime #голосовые_интерфейсы #распознавание_речи #синтез_речи #мультимодальные_модели #искусственный_интеллект #интеграции #mcp

  48. Realtime API вышел из беты: OpenAI представила gpt-realtime и снизила цены на 20%

    OpenAI сделала важный шаг для рынка голосовых интерфейсов: Realtime API официально вышел из бета-версии и теперь доступен всем разработчикам. Вместе с этим компания представила модель gpt-realtime , которая объединяет распознавание речи, генерацию текста и синтез голоса в одном API. Важно и то, что использование стало заметно дешевле, а цены на аудио-токены снижены на 20%.

    habr.com/ru/articles/941888/

    #openai_api #gptrealtime #realtime #голосовые_интерфейсы #распознавание_речи #синтез_речи #мультимодальные_модели #искусственный_интеллект #интеграции #mcp

  49. Realtime API вышел из беты: OpenAI представила gpt-realtime и снизила цены на 20%

    OpenAI сделала важный шаг для рынка голосовых интерфейсов: Realtime API официально вышел из бета-версии и теперь доступен всем разработчикам. Вместе с этим компания представила модель gpt-realtime , которая объединяет распознавание речи, генерацию текста и синтез голоса в одном API. Важно и то, что использование стало заметно дешевле, а цены на аудио-токены снижены на 20%.

    habr.com/ru/articles/941888/

    #openai_api #gptrealtime #realtime #голосовые_интерфейсы #распознавание_речи #синтез_речи #мультимодальные_модели #искусственный_интеллект #интеграции #mcp

  50. Видео в текст: Как превратить час видео с Youtube в полноценную статью за 0.30$

    В этой статье я расскажу и покажу как из любого видео на youtube можно быстро скачать аудио и транскрибировать его. И также быстро, в режиме реального времени, отредактировать полученный текст под любой формат, будь то интервью, подкаст, инструкция или целый документальный фильм. Просто следуя этому руководству вы сможете легко переводить видео с ютуба в полноценные статьи для публикации на своих сайтах без ограничений на длину видео, их количество и т. д. И все это действительно стоит копейки, а точнее несколько центов за час видеоряда с аудио.

    habr.com/ru/articles/933330/

    #openai_api #whisper #whisper_ai