نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.
LLM API للدردشة والوكلاء والمخرجات المنظّمة
استخدم نقطة نهاية chat completions واحدة لكل النماذج اللغوية الكبيرة. يعمل البث واستدعاء الأدوات ومخرجات JSON schema والرؤية والاستدلال بالطريقة نفسها لدى كل المزوّدين، لتختار أفضل سعر أو جودة لكل مهمة دون إعادة كتابة الكود.
- روبوتات الدردشة ومساعدو الدعم
- وكلاء يستدعون أدواتك وواجهات API الخاصة بك
- استخراج JSON منظّم من المستندات
- الملخصات والترجمة والتصنيف على نطاق واسع
API واحدة. كل النماذج.
تكلفة الجلسة 0.00 US$
الإعدادات
معلمات متقدمة
LLM API · 452 نموذج
كيف تستدعي LLM API API
- أنشئ مفتاح API في لوحة التحكم.
- ثبّت حزمة openai SDK الرسمية للغتك.
- اضبط baseURL على https://api14.com/api/v1 وmodel على "qwen/qwen3.6-27b".
كيف أختار نموذج LLM؟
ابدأ بنموذج سريع ومنخفض التكلفة للتوجيه والاستخراج، واحتفظ بالنماذج الرائدة للاستدلال المعقّد. الجدول أدناه مرتّب حسب السعر لتقارن بسرعة.
هل يمكنني تبديل النماذج دون تغيير الكود؟
نعم. معرّفات النماذج بصيغة provider/model (مثل openai/gpt-5-mini)؛ غيّر سلسلة model في الطلب نفسه.
كيف أخفض تكاليف LLM؟
حدّد max_tokens، وأعد استخدام موجّهات النظام الطويلة عبر التخزين المؤقت للموجّهات، وأرسل المهام البسيطة إلى نموذج صغير. تعرض صفحة كل نموذج تكلفة الطلب المعتاد.
هل يكلّف البث أكثر؟
لا. تُحتسب الاستجابات المبثوثة وغير المبثوثة بالطريقة نفسها، حسب رموز الإدخال والإخراج.
ما النماذج التي تدعم استدعاء الأدوات ومخرجات JSON؟
تسرد صفحة كل نموذج المعاملات المدعومة. ابحث عن tools والمخرجات المنظّمة، أو صفِّ الكتالوج حسب القدرة.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);