💡 چرا توسعه‌دهندگان به سراغ API هوش مصنوعی می‌روند؟

• کاهش زمان توسعه و عدم نیاز به پیاده‌سازی مدل از صفر
• سهولت مقیاس‌پذیری و بهبود پایداری نرم‌افزار
• دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته تنها با چند خط کد
• افزایش کیفیت تجربه کاربری با پاسخ‌دهی هوشمند
• کاهش هزینه اجرای مدل‌های سنگین روی سرور شخصی

💻 مثال کد

POST /ai-api/v1/respond
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_KEY>
{
  "question": "API هوش مصنوعی چیست؟"
}
    

در این مثال یک query ساده به endpoint هوش مصنوعی ارسال می‌شود. در ادامه مقاله، نمونه کدهای پیشرفته‌تر بررسی خواهند شد.

قابلیت API	سناریوی توسعه‌دهنده	نمونه کاربرد
تولید متن هوشمند	تعامل ربات‌های چت، FAQ اتوماتیک	سرویس افزودن ChatGPT به سایت با ای پی آی
تحلیل احساسات	مدیریت شبکه‌های اجتماعی، ارزیابی نظرات کاربران	ابزار تحلیل احساسات با هوش مصنوعی
پردازش تصویر و متن	تشخیص چهره، دسته‌بندی تصاویر، OCR هوشمند	서비스 تحلیل تصویر با ای پی آی‌های هوش مصنوعی
توصیه‌گر هوشمند	پیشنهاد محصول، شخصی‌سازی محتوا	ساخت سیستم توصیه‌گر با ای پی آی هوش مصنوعی
گفتگو و پاسخ‌دهی اتوماتیک	پشتیبانی مشتری، چت‌بات سازمانی، خدمات ۲۴/۷	چت‌بات چیست و چگونه کار می‌کند؟

با جایگزینی ده‌ها خط کد مدل‌سازی و یادگیری ماشین، فقط با یک درخواست REST به API هوش مصنوعی می‌توانید قابلیت‌هایی از سطح گوگل و OpenAI را به اپلیکیشن خود بیاورید!
کدام بخش از پروژه شما می‌تواند با یک واسط برنامه‌نویسی هوشمند مقیاس‌پذیرتر یا قابل رقابت‌تر شود؟

📚 نکته مهم

ساختار RESTful با endpointهای استاندارد، ادغام راحت را برای انواع زبان‌ها و فریم‌ورک‌های توسعه فراهم می‌کند و با مفاهیم پایه API کاملاً سازگار است.

💻 مثال کد - درخواست تولید پاسخ متنی

curl -X POST https://api.example.com/v1/generate-response \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "prompt": "سلام! امروز هوا چطور است؟"
      }'
    

نمونه خروجی JSON:

{
  "id": "abc-1234",
  "response": "سلام! امروز هوا ابری و خنک است. نیاز به چتر پیدا نمی‌کنید.",
  "created": 1717500000
}
    

💻 مثال کد - تحلیل متن

curl -X POST https://api.example.com/v1/analyze-text \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "این محصول عالیه و خیلی راضی بودم."}'
    

پاسخ JSON تحلیل احساسات:

{
  "sentiment": "positive",
  "confidence": 0.98,
  "keywords": ["محصول", "عالی", "راضی"]
}
    

نمونه مدیریت خطا:

HTTP 401 Unauthorized
{
  "error": {
    "code": "invalid_api_key",
    "message": "کلید API معتبر نیست."
  }
}
    

در همه endpointها، کد وضعیت استاندارد (مانند 401، 400، 429) و پیام خطای شفاف بازگردانده می‌شود.

⚡ نکته توسعه

برای مشاهده نمونه‌های عملی و پیاده‌سازی کامل، به بخش نمونه کد پیاده‌سازی API هوش مصنوعی مراجعه کنید.

زبان / فریمورک	سناریو کاربرد	هسته نمونه کد
Python (requests)	بک‌اند	ارسال درخواست و دریافت پاسخ
Node.js (axios)	بک‌اند (پیام‌رسان)	ادغام با سیستم پیام‌رسان
JavaScript (fetch)	وب فرانت‌اند	اتصال به فرم چت
Java (Android)	موبایل	پیاده‌سازی چت‌بات اندروید

دیاگرام معماری ارتباط اپلیکیشن و API هوش مصنوعی برای پاسخ‌دهی خودکار

💻 نمونه کد API هوش مصنوعی — بک‌اند با Python

یک مثال کد برای درخواست پاسخ چت‌بات از API هوش مصنوعی با استفاده از کتابخانه requests:

1. API Key را دریافت و در متغیر قرار دهید.
2. EndPoint پاسخ متنی (مثلاً /v1/chat/completions) را انتخاب کنید.
3. درخواست POST با داده پرسش کاربر ارسال کنید.
4. پاسخ را از JSON استخراج و نمایش دهید.

import requests
کلید API را اینجا وارد کنید
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_URL = 'https://api.example.com/v1/chat/completions'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
payload = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "سلام! امروز هوا چطور است؟"}
    ]
}
response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("پاسخ هوش مصنوعی:", data['choices'][0]['message']['content'])
else:
    print("خطا در درخواست:", response.status_code)

کپی کد

نکته: در صورت دریافت ارور 403 مطمئن شوید API Key را صحیح و بدون فاصله وارد کرده‌اید.

💻 نمونه کد API هوش مصنوعی — ادغام با Node.js (Express بک‌اند)

1. پکیج axios را نصب کنید.
2. کلید API را در متغیر محیطی یا فایل کانفیگ ذخیره کنید.
3. در یک route پیام کاربر را دریافت و به API هوش مصنوعی ارسال نمایید.
4. پاسخ را به کلاینت بازگردانید.

// نصب: npm install axios express
const express = require('express');
const axios = require('axios');
const app = express();
app.use(express.json());
const API_KEY = 'YOUR_API_KEY';
app.post('/api/chatbot', async (req, res) => {
  try {
    const userMessage = req.body.message;
    const response = await axios.post(
      'https://api.example.com/v1/chat/completions',
      {
        model: 'gpt-4o',
        messages: [{role: 'user', content: userMessage}]
      },
      {
        headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}` }
      }
    );
    res.json({ reply: response.data.choices[0].message.content });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: 'API error.' });
  }
});
app.listen(3000, () => console.log('Server started'));

کپی کد

نکته: برای ارتباط با کلاینت، این endpoint را می‌توانید به یک فرم چت یا چت‌بات متصل کنید.

💻 نمونه کد API هوش مصنوعی — فرانت‌اند وب (fetch)

1. دکمه ارسال پیام کاربر را با جاوا اسکریپت مدیریت کنید.
2. درخواست fetch را به سرور داخلی بک‌اند (مثلاً /api/chatbot) ارسال نمایید.
3. پاسخ را در چت‌باکس نمایش دهید.

// فرض: بک‌اند با Node در حال اجرا است
async function sendMessageToBot(message) {
  const response = await fetch('/api/chatbot', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({ message })
  });
  const data = await response.json();
  document.getElementById('chat-response').innerText = data.reply;
}
// ارسال پیام
sendMessageToBot('سلام! برای من یک شوخی بگو.');

کپی کد

نکته: هرگز کلید API هوش مصنوعی را مستقیم در فرانت‌اند قرار ندهید.

💻 نمونه کد API هوش مصنوعی — اپلیکیشن اندروید (Java)

1. پکیج Retrofit یا OkHttp را نصب کنید.
2. interface برای endpoint تعریف نمایید.
3. در activity، پیام کاربر را به API ارسال و پاسخ را در UI نمایش دهید.

// وابستگی gradle برای Retrofit & Gson را اضافه کنید
Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
    .baseUrl("https://api.example.com/")
    .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
    .build();
ApiService service = retrofit.create(ApiService.class);
Call<AIResponse> call = service.sendMessage(
    "Bearer YOUR_API_KEY",
    new MessageBody("gpt-4o", Arrays.asList(
        new ChatMessage("user", "یک راهنمای سریع به من بده!")
    ))
);
call.enqueue(new Callback<AIResponse>() {
  @Override
  public void onResponse(Call<AIResponse> call, Response<AIResponse> response) {
    if (response.isSuccessful()) {
      txtResponse.setText(response.body().getChoices().get(0).getMessage().getContent());
    }
  }
  @Override
  public void onFailure(Call<AIResponse> call, Throwable t) {
    txtResponse.setText("خطا در ارتباط با API هوش مصنوعی");
  }
});

call = service.sendMessage( \"Bearer YOUR_API_KEY\", new MessageBody(\"gpt-4o\", Arrays.asList( new ChatMessage(\"user\", \"یک راهنمای سریع به من بده!\") )) ); call.enqueue(new Callback() { @Override public void onResponse(Call call, Response response) { if (response.isSuccessful()) { txtResponse.setText(response.body().getChoices().get(0).getMessage().getContent()); } } @Override public void onFailure(Call call, Throwable t) { txtResponse.setText(\"خطا در ارتباط با API هوش مصنوعی\"); } }); `)" style="background: #94d3a2; color: #171717; border: none; border-radius: 4px; padding: 8px 20px; margin-top: 10px; cursor: pointer;">کپی کد

نکته: توکن را امن نگه دارید و خطاهای شبکه را مدیریت کنید. برای نحوه دریافت کلید API، رجوع کنید به راهنمای دریافت کلید API هوش مصنوعی.

با استفاده از این نمونه کدهای API هوش مصنوعی، می‌توانید به‌سرعت سیستم‌های چت‌بات، سرویس‌های پاسخ خودکار و دستیارهای هوشمند را در انواع پروژه‌های نرم‌افزاری خود پیاده‌سازی کنید. برای مستندات کامل‌تر درباره Endpoint ها، ساختار پاسخ و جزئیات توسعه، حتما به بخش مستندسازی و منابع آموزشی رسمی API هوش مصنوعی مراجعه نمایید.

معیار	API هوش مصنوعی	روش سنتی (Rule-based)
زمان پاسخ‌گویی (Latency)	۲۰۰~۸۰۰ میلی‌ثانیه (بسته به مدل و شبکه)	۵~۲۰ میلی‌ثانیه (لوکالی، فوق سریع)
دقت و هوشمندی پاسخ	دقیق‌تر و تطبیقی، توانایی فهم جملات جدید	وابسته به الگوهای از پیش تعریف‌شده
مقیاس‌پذیری (Scalability)	Cloud-based، افزایش بار بدون دغدغه	محدود به منابع سرور و منطق استاتیک
هزینه نگهداری و ارتقا	کم؛ مدل دائماً توسط ارائه‌دهنده به‌روزرسانی می‌شود	زیاد؛ نیاز به ویرایش و تست منطق با هر تغییر
پشتیبانی چندزبانه و محلی‌سازی	ذاتی (مبتنی‌بر مدل‌های چند زبانه)	دستی و پیچیده
آسانی ادغام و توسعه	مستندات استاندارد، SDKها، زمان پیاده‌سازی کوتاه	پیچیدگی بالا، وابسته به توسعه‌دهنده ارشد
واکنش به سوالات جدید/پیش‌بینی نشده	قابلیت سازگاری و تعمیم خودکار با سوالات جدید	پاسخ “متاسفم، متوجه نشدم” یا ارور
قابلیت تست و مانیتورینگ	API metrics، logging مرکزی	تشخیص خطا دشوار و پراکنده

⚡ Benchmarks فرضی (نمونه‌ای)

• دقت پاسخ صحیح برای سناریوهای جدید: API هوش مصنوعی ~95% | سنتی ~60%
• میانگین زمان پاسخ (1000 درخواست همزمان): API ~700ms | سنتی ~18ms
• خطای ناشناخته/ارور بر حسب ورودی غیرمنتظره: API هوش مصنوعی 2% | سنتی 28%

توجه: آمار صرفاً برای تصویر بهتر تفاوت است و در مدل یا ابزارهای واقعی بر اساس پیاده‌سازی، متغیر خواهد بود.

🤔 پرسش کلیدی برای تصمیم‌گیری

• آیا سیستم باید پاسخ سوالاتی را دهد که قبلاً تعریف نشده‌اند یا حتی ساختار پیچیده‌ای دارند؟
• چقدر به مقیاس‌پذیری، چندزبانه و سازگاری نیاز دارید؟
• آیا تیم شما وقت و تخصص کافی برای نگهداری لوپ logic‌های پاسخ‌گو را دارد؟

در صورت تردید، تست رایگان یا نسخه free API هوش مصنوعی را امتحان کرده و تفاوت را در پاسخ‌دهی بررسی کنید: api هوش مصنوعی رایگان

⚠️ نکته مهم برای مقیاس و بروزرسانی

هرچه دانش سازمان و تعداد عبارات ورودی بیشتر شود، نگهداری سیستم‌های rule-based به‌شدت زمان‌بر و پرخطا خواهد شد؛ اما API هوش مصنوعی قابلیت پاسخ به سوالات جدید را به‌صورت آنی و بدون نیاز به ویرایش منطق سیستم فراهم می‌کند.

⚡ نکته حرفه‌ای

اگر در حال توسعه MVP هستید، ابتدا با پلن رایگان/آزمایشی آغاز کنید و به کمک ابزار مانیتورینگ، هزینه‌های استفاده از API هوش مصنوعی را تخمین بزنید. هنگام نزدیک شدن به سقف پلن، پیش از وقوع خطا، مهاجرت به پلن بالاتر را اتوماتیک کنید.

💻 بازیابی وضعیت مصرف فعلی و صورتحساب:

curl -X GET https://api.example.com/v1/usage \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

پاسخ نمونه:

{
  "plan": "Basic",
  "calls_used": 12000,
  "calls_quota": 50000,
  "quota_percent": 24,
  "cost_this_month": "75,000 تومان"
}

⚡ ترفند مقرون‌به‌صرفه

• کاهش تعداد Request با تجمیع سوالات در یک فراخوان (Batch Processing)
• ذخیره پاسخ‌های متداول (Caching) و پرسش تکراری نکردن به API
• بررسی جزئیات دقیق مزایا و معایب ای پی آی‌های هوش مصنوعی، برای اجتناب از هزینه مخفی

چطور پلن API را تغییر دهید؟ (روند اجرایی)

1. وارد داشبورد مدیریت شوید یا endpoint مربوط به ارتقاء را فراخوانی کنید.
2. میزان مصرف و هزینه جاری را با API /usage بررسی کنید.
3. پلن جدید را انتخاب و پرداخت/تایید نمایید.
4. اطمینان از بروزرسانی سطح دسترسی کلید API (در برخی پلن‌ها نیاز به تعویض key وجود دارد).
5. مانیتورینگ ۲۴ ساعته برای اطمینان از پایداری پس از ارتقاء.

• آیا هزینه اضافه‌بار (Overage) در همه پلن‌ها محاسبه می‌شود؟
  خیر، برخی پلن‌ها پس از رسیدن به سقف، سرویس را مسدود یا نرخ را کاهش می‌دهند. مستندات را حتماً بررسی کنید.
• امکان دریافت پیش‌فاکتور/صورتحساب آزمایشی برای تست وجود دارد؟
  اغلب APIها endpoint عمومی برای مانیتورینگ و صورتحساب ماهانه دارند. دریافت کلید و استعلام را از بخش راهنمای رسمی انجام دهید.
• آیا می‌توان در صورت رشد ناگهانی، پلن را بلادرنگ ارتقاء داد یا downgrade کرد؟
  بله، در بیشتر پلتفرم‌ها با پرداخت تفاوت پلن، بلافاصله پلن جدید فعال می‌شود.

مطالعه بیشتر استارتاپ X در MVP خود تنها با پلن رایگان API هوش مصنوعی راه‌اندازی شد، اما با رسیدن به ۱۰ هزار کاربر فعال و بیش از ۷۰ هزار فراخوان ماهانه، به صورت اتوماتیک به پلن Business ارتقاء داد و با مانیتورینگ هوشمند، هزینه اضافه‌بار را به حداقل رساند.

لینک‌های مرجع برای توسعه‌دهندگان

• راهنمای خرید API هوش مصنوعی
• بررسی هزینه‌های استفاده از ای پی آی‌های هوش مصنوعی
• ۱۰ کاربرد ای پی آی هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها
• آشنایی با محبوب‌ترین APIهای هوش مصنوعی

⚠️ مهم برای سئو و توسعه‌دهندگان

برای اجرای موفقیت‌آمیز API هوش مصنوعی از داخل ایران، باید با مفاهیم API تحریم، دور زدن تحریم API با تحریم‌شکن و مدیریت امنیتی دسترسی API کاملاً آشنا باشید.

💻 پایتون (requests با HTTP/SOCKS proxy)

import requests
proxies = {
    "http": "http://USER:PASS@proxy.example.com:8080",
    "https": "http://USER:PASS@proxy.example.com:8080"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "سلام، چطور می‌توانم کمکتان کنم؟"}]}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", 
                        headers=headers, json=payload, proxies=proxies, timeout=30)
print(response.json())
    

در صورت استفاده از Shadowsocks یا SOCKS5 کافیست مقدار proxies را اینطور تعیین کنید:
{"http": "socks5h://127.0.0.1:1080", "https": "socks5h://127.0.0.1:1080"}

💻 Node.js (axios با پراکسی)

const axios = require('axios');
const HttpsProxyAgent = require('https-proxy-agent');
const agent = new HttpsProxyAgent('http://USER:PASS@proxy.example.com:8080');
axios.post('https://api.openai.com/v1/chat/completions',
  {
    model: "gpt-4o",
    messages: [{role: "user", content: "سلام، آیا آنلاین هستید؟"}]
  },
  {
    headers: {
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
      "Content-Type": "application/json"
    },
    httpsAgent: agent,
    timeout: 30000
  }
).then(res => console.log(res.data));
    

پکیج‌های مشابه برای SOCKS proxy:
socks-proxy-agent

در انتخاب سرویس حتماً محدودیت تعداد اتصال همزمان، قابلیت تعویض IP و پشتیبانی از HTTPS را چک کنید.

⚡ ابزارها و نکات تکمیلی برای توسعه‌دهندگان باتجربه

• برای نرم‌افزارهای خودکارسازی بزرگ، از پراکسی‌های چرخشی (Rotating Proxy) برای مدیریت ریسک بلاک شدن آی‌پی استفاده کنید.
• در پروژه‌های multi-cloud می‌توانید ترافیک را از چند لوکیشن (cloud relay) عبور دهید تا اتصال پایدار بماند.
• لینک نمونه پراکسی اوپن‌سورس:
  node-http-proxy (برای Node.js) | shadowsocks (multi-platform)
• تخصیص هر session به یک API key، اگر سرویس شما با ترافیک بالا کار می‌کند.

• چرا بعضی API حتی با تحریم‌شکن نیز وصل نمی‌شود؟
  شاید سرویس مقصد آی‌پی پراکسی شما را در لیست سیاه قرار داده است یا نیاز به تغییر منطقه جغرافیایی دارید.
• چگونه نشت یا لو رفتن کلید API را بررسی کنم؟
  در لاگ‌های پراکسی یا سرور خود جستجو کنید و همیشه از پراکسی رمزنگاری‌شده (HTTPS/SOCKS5) استفاده نمایید.
• راهکار کاهش تاخیر (Latency) چیست؟
  استفاده از پراکسی نزدیک به سرور API مقصد (مثل اروپا/آمریکای شمالی) و استفاده از سرور اختصاصی یا پر سرعت.
• آیا استفاده از پراکسی برای API قانونی است؟
  حتماً قوانین سرویس‌دهنده API و کشور خود را مطالعه و مسئولیت استفاده را بپذیرید.

🎁 برای دریافت PDF/HTML چیت‌شیت پراکسی‌نویسی API:

• پیشنهاد: دانلود node-http-proxy CheatSheet
• درخواست PDF راهنمای پراکسی و نمونه تنظیمات را در نظرات یا به نویسنده ارسال کنید!

📣 تجربه شما چیست؟ اگر در استفاده از API و تحریم‌شکن به نکته یا ابزار خاصی رسیدید، آن را در قسمت نظرات به اشتراک بگذارید تا دیگر توسعه‌دهندگان جامعه فارسی از تجربیات شما بهره‌مند شوند.

روش احراز هویت	ویژگی‌ها	مزایا	معایب	سناریو توصیه‌شده
API Key	کد ثابت کلاینت	سادگی و سرعت پیاده‌سازی	در خطر لو رفتن؛ نیازی به login کاربر نیست	اپلیکیشن سروری یا بک‌اند داخلی
OAuth 2.0	توکن موقت با فرآیند اعتبارسنجی کاربر	امنیت بالا، قابل ابطال، قابلیت دامنه‌بندی دسترسی	پیاده‌سازی پیچیده‌تر، نیاز به redirect	توسعه SaaS و سرویس با چند کاربر
JWT (JSON Web Token)	توکن رمزنگاری‌شده حاوی claim	قابل زمان‌بندی انقضا، Embed Scope/Role، سرورلس	پیاده‌سازی دقیق‌تر و نیاز به رمزنگاری قوی	سیستم‌های توزیع‌شده و Microservice ها

۱- ذخیره امن کلید API در متغیر محیطی

# .env‌ (حجمیر نشود)
API_KEY=apikey_xxx
main.py
import os
import requests
API_KEY = os.getenv('API_KEY')
headers = { 'Authorization': f'Bearer {API_KEY}' }
... سایر کد مشابه قبل

هرگز کلید API را مستقیم در کد یا ریپازیتوری قرار ندهید!

۲- نمونه اتصال رمزنگاری‌شده (HTTPS)

// Node.js - اطمینان از https
const axios = require('axios');
axios.post('https://api.example.com/v1/chat/completions', {...}, {
  headers: {'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`}
})
.then(r => console.log(r.data))
.catch(e => console.warn("تنها از HTTPS استفاده کنید!"));

حتماً URL را با https:// آغاز کنید و از self-signed یا insecure certificates دوری کنید.

۳- استفاده از OAuth 2.0 (پایتون)

from requests_oauthlib import OAuth2Session
oauth = OAuth2Session(client_id, redirect_uri='https://localhost/callback')
authorization_url, state = oauth.authorization_url(auth_base_url)
پس از دریافت کد، گرفتن توکن دستی و ...
token = oauth.fetch_token(token_url, client_secret=client_secret, code=code)
استفاده توکن برای درخواست

توکن‌ها قابلیت ابطال، محدودیت زمان و Scope دارند و مخصوص محیط‌های کاربری چندگانه توصیه می‌شوند.

تهدید امنیتی	توضیح	راهکار فنی
لک شدن کلید API	دسترسی غیرمجاز به کلید API شما در git/public code	استفاده از .env؛ ممنوعیت قرار دادن کلید در کد؛ چرخش منظم کلیدها
حملات brute-force/abuse	مصرف غیرمجاز از طریق اسکریپت یا درخواست زیاد	پیاده‌سازی rate limiting و محدودیت IP
حملات man-in-the-middle	شنود داده بین کلاینت و API endpoint	استفاده فقط از HTTPS/TLS، بررسی گواهی SSL معتبر
تزریق ورودی خطرناک (Injection)	ارسال داده مخرب (XSS, SQLi...) از سمت کلاینت	اعتبارسنجی و فیلتر کامل داده ورودی به API

کد Rate Limiting سمت سرور

// npm install express-rate-limit
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const limiter = rateLimit({
  windowMs: 10 * 60 * 1000, // ۱۰ دقیقه
  max: 100, // حداکثر ۱۰۰ درخواست در بازه
  message: 'درخواست بیش‌ازحد! بعداً دوباره تلاش کنید.'
});
app.use('/api/', limiter);

این کد احتمال abuse را کاهش می‌دهد و باعث مصرف بهینه کلید API می‌شود.

📋 چک‌لیست سریع امنیت API هوش مصنوعی (دانلود/کپی)

• کلیدها فقط در سرور backend ذخیره شوند
• فقط ارتباط HTTPS؛ بدون اخطار SSL
• فعال‌سازی و لاگ Rate Limiting موثر
• فیلتر ورودی کاربران و عدم اعتماد به هر داده ورودی
• چرخش ماهانه کلیدها و مانیتورینگ مصرف
• عدم ذخیره پاسخ حساس یا توکن در لاگ عمومی
• مشورت با متخصص امنیت در پروژه‌های جدی کسب‌وکار

برای دریافت راهنمای جامع، مقاله امنیت ارتباط با ای پی آی‌های هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

حوزه امنیتی	شرح فنی	نمونه کد/پیاده‌سازی	خلاصه نکات طلایی
احراز هویت (Auth)	API Key, OAuth 2.0, JWT	استفاده از header، عدم درج در code	توکن را امن و مخفی نگه دارید
رمزنگاری داده (Encryption)	HTTPS / TLS	URL آغازین https://; اعتبار سنجی گواهی	هرگز روی HTTP خام کار نکنید
مدیریت مصرف (Rate limit)	محدودیت تعداد درخواست در بازه زمانی	express-rate-limit (Node)، throttling	مصرف غیرمجاز را قبل از آسیب توقف دهید
اعتبارسنجی ورودی	تایید نوع/فرمت داده ورودی	Express validator/ Joi / class-validator	هیچ ورودی‌ای را غیرمعتبر قبول نکنید

🔎 جستجو در مشکلات پرتکرار API هوش مصنوعی

برای مشاهده لیست خطاهای رایج، تکنیک‌های عیب‌یابی و راهکارهای عملیاتی توسعه‌دهندگان:

• راه‌حل‌های سریع برای ارورهای رایج مثل 401، 429، 500
• نمونه کد مدیریت خطا و Retry
• نحوه شناسایی Bottleneckها در ارتباط API
• لینک به منابع و مستندات تکمیلی

import time, requests
for i in range(3):
    r = requests.post(url, ...)
    if r.status_code == 429:
        wait = int(r.headers.get("Retry-After", "2"))
        time.sleep(wait)
    else:
        break

import requests
def safe_ai_call(url, headers, data, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        r = requests.post(url, headers=headers, json=data)
        if r.status_code == 200:
            return r.json()["result"]
        elif r.status_code in [500, 503, 429]:
            wait = int(r.headers.get("Retry-After", "2"))
            time.sleep(wait)
            continue
        else:
            print(f"Error: {r.status_code}", r.text)
            break
    return None

کد خطا	شرح خطا	علت معمول	راه‌حل پیشنهادی
401	Unauthorized	API Key غلط/ناقص یا منقضی	بررسی و جایگزاری صحیح کلید
403	Forbidden	دسترسی ناکافی به مدل/پلن	ارتقای پلن یا درخواست دسترسی
429	Too Many Requests	عبور از Rate Limit مجاز	صبر و پیاده‌سازی Backoff/ارتقای پلن
400	Bad Request	پارامتر اشتباه یا فرمت بد JSON	بررسی ساختار و داکیومنت API
500	Server Error	مشکل سمت سرویس‌دهنده	Retry هوشمند و تماس با پشتیبانی در صورت تکرار
422	Unprocessable Entity	داده ناقص (مثل prompt خالی یا مدل غیرمجاز)	بررسی پارامترها و نمونه موفق درخواست

⏳ نقشه راه دیباگ سریع API هوش مصنوعی

1. چک کردن وضعیت API Key و احراز هویت (401/403)
2. بررسی فرمت داده ارسالی (400)
3. خواندن دقیق علت خطا از response بدنه (field: error.message)
4. مراقبت از سطح Rate Limit و هدر Retry-After (429)
5. در ارورهای موقت، پیاده‌سازی logic retry با فاصله تصادفی
6. لاگ کامل درخواست/پاسخ

راهنمای گام‌به‌گام پیاده‌سازی و تست عملی با نمونه واقعی را در آموزش راه‌اندازی ای پی آی رایگان هوش مصنوعی ببینید.

لینک‌های بیشتر برای رفع خطای API هوش مصنوعی

• بررسی محدودیت‌های ای پی آی هوش مصنوعی
• سوالات متداول درباره ای پی آی‌های هوش مصنوعی
• استفاده از api هوش مصنوعی: مشکلات و راه حل‌ها