C# و .NET

استخدم مكتبة OpenAI .NET الرسمية مع api14. اضبط OpenAIClientOptions.Endpoint على api14 ومرّر معرّف نموذج مثل openai/gpt-5-mini عند إنشاء العميل.

التثبيت

dotnet add package OpenAI
export API14_API_KEY="sk-api14-..."

الإعداد

using System.ClientModel;
using OpenAI;
using OpenAI.Chat;

var credential = new ApiKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("API14_API_KEY")!);
var options = new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri("https://api14.com/api/v1") };

var client = new ChatClient(model: "openai/gpt-5-mini", credential: credential, options: options);

كل ChatClient مرتبط بنموذج واحد، لذا أنشئ عميلًا لكل معرّف نموذج تستخدمه.

اقرأ المفتاح من متغيرات البيئة أو user secrets أو مخزن الأسرار لديك، ولا تقرأه أبدًا من ملف appsettings.json المرفوع إلى نظام التحكم بالإصدارات. في ASP.NET Core سجّل عميلًا واحدًا بوصفه singleton، فهو آمن للاستخدام من عدة خيوط.

المحادثة

ChatCompletion completion = await client.CompleteChatAsync("Explain vector databases in two sentences.");
Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);

مع رسالة نظام:

ChatCompletion completion = await client.CompleteChatAsync(
[
    new SystemChatMessage("You are terse."),
    new UserChatMessage("What is RAG?"),
]);

البث

var claude = new ChatClient("anthropic/claude-sonnet-4.5", credential, options);

await foreach (StreamingChatCompletionUpdate update in claude.CompleteChatStreamingAsync("Write a haiku about APIs."))
{
    foreach (ChatMessageContentPart part in update.ContentUpdate)
        Console.Write(part.Text);
}

راجع البث.

استدعاء الأدوات

using System.Text.Json;

ChatTool getWeather = ChatTool.CreateFunctionTool(
    functionName: "get_weather",
    functionDescription: "Current weather for a city",
    functionParameters: BinaryData.FromString("""
        { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string" } }, "required": ["city"] }
        """));

var toolOptions = new ChatCompletionOptions { Tools = { getWeather } };
List<ChatMessage> messages = [new UserChatMessage("What's the weather in Istanbul?")];

ChatCompletion completion = await client.CompleteChatAsync(messages, toolOptions);
while (completion.FinishReason == ChatFinishReason.ToolCalls)
{
    messages.Add(new AssistantChatMessage(completion));
    foreach (ChatToolCall call in completion.ToolCalls)
    {
        using JsonDocument args = JsonDocument.Parse(call.FunctionArguments);
        string city = args.RootElement.GetProperty("city").GetString()!;
        messages.Add(new ToolChatMessage(call.Id, GetWeather(city))); // your function
    }
    completion = await client.CompleteChatAsync(messages, toolOptions);
}
Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);

راجع استدعاء الأدوات.

المخرجات المنظمة

var jsonOptions = new ChatCompletionOptions
{
    ResponseFormat = ChatResponseFormat.CreateJsonSchemaFormat(
        jsonSchemaFormatName: "person",
        jsonSchema: BinaryData.FromString("""
            {
              "type": "object",
              "properties": { "name": { "type": "string" }, "born": { "type": "integer" } },
              "required": ["name", "born"],
              "additionalProperties": false
            }
            """),
        jsonSchemaIsStrict: true),
};

ChatCompletion result = await client.CompleteChatAsync(
    [new UserChatMessage("Extract: Ada Lovelace, born 1815.")], jsonOptions);

using JsonDocument person = JsonDocument.Parse(result.Content[0].Text);
Console.WriteLine(person.RootElement.GetProperty("born").GetInt32());

راجع المخرجات المنظمة.

إدخال الصور

var vision = new ChatClient("google/gemini-2.5-flash", credential, options);

ChatCompletion described = await vision.CompleteChatAsync(
[
    new UserChatMessage(
        ChatMessageContentPart.CreateTextPart("What is in this picture?"),
        ChatMessageContentPart.CreateImagePart(new Uri("https://example.com/photo.jpg"))),
]);

للملف المحلي استخدم ChatMessageContentPart.CreateImagePart(BinaryData.FromBytes(File.ReadAllBytes("photo.png")), "image/png"). راجع الرؤية والملفات.

Embeddings

using OpenAI.Embeddings;

var embeddings = new EmbeddingClient("openai/text-embedding-3-small", credential, options);
OpenAIEmbedding embedding = await embeddings.GenerateEmbeddingAsync("The quick brown fox");
Console.WriteLine(embedding.ToFloats().Length);

الأخطاء

تُطلق الاستدعاءات الفاشلة الاستثناء ClientResultException، وتحمل الاستجابة الخام الحالة والترويسات:

try
{
    await client.CompleteChatAsync("Hi");
}
catch (ClientResultException ex) when (ex.Status == 402)
{
    Console.Error.WriteLine("Balance too low, add funds (insufficient_balance).");
}
catch (ClientResultException ex) when (ex.Status == 429)
{
    string? retryAfter = null;
    ex.GetRawResponse()?.Headers.TryGetValue("Retry-After", out retryAfter);
    Console.Error.WriteLine($"Rate limited, retry after {retryAfter ?? "60"}s.");
}

راجع الأخطاء.

المهلات وإعادة المحاولة

تعيد المكتبة تلقائيًا محاولة الطلبات التي تنتهي بـ 429 و5xx مع تراجع أُسّي (exponential backoff). اضبط عدد المحاولات ومهلة الشبكة في الخيارات التي تمررها إلى كل عميل:

using System.ClientModel.Primitives;

var options = new OpenAIClientOptions
{
    Endpoint = new Uri("https://api14.com/api/v1"),
    NetworkTimeout = TimeSpan.FromMinutes(2),
    RetryPolicy = new ClientRetryPolicy(maxRetries: 4),
};

مرّر CancellationToken إلى أي استدعاء ...Async لتحديد المدة الإجمالية عبر المحاولات. إعادة المحاولة لا تفيد مع daily_limit_reached أو insufficient_balance. راجع حدود الطلبات.

كل القدرات

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": "openai/gpt-5-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);