راهنمای خرید OpenAI API Key برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار

اگر قصد دارید پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌صورت حرفه‌ای توسعه دهید، دریافت API Key OpenAI یکی از اولین مراحل لازم است. این آموزش، یک راهنمای گام‌به‌گام برای خرید و فعال‌سازی OpenAI API Key مخصوص برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان ایرانی ارائه می‌دهد؛ و در کنار آن، GapGPT را نیز به عنوان بهترین جایگزین بومی و غیرتحریمی معرفی می‌کنیم.

تولید شده با GPT-4o

API Key چیست و چرا برای توسعه‌دهندگان مهم است؟

مراحل قدم‌به‌قدم خرید و دریافت OpenAI API Key

1. ورود به داشبورد OpenAI (تحریم کاربران ایرانی)
2. ساخت حساب کاربری با ایمیل معتبر و تایید هویت
3. ورود به داشبورد و رفتن به بخش API Keys
4. انتخاب گزینه Create new secret key و ذخیره امن کلید
5. افزودن اطلاعات پرداخت (کارت اعتباری بین‌المللی مانند Visa/MasterCard)
6. تایید شماره تلفن خارج از ایران (در صورت درخواست)
7. دریافت کلید و اجازه استفاده در برنامه‌ها

تولید شده با GPT-4o

مدیریت و نگهداری امن API Key در پروژه‌های برنامه‌نویسی

• بهترین روش: هرگز کلید را به‌صورت صریح در کد ذخیره نکنید؛ از متغیر محیطی (environment variable) یا ابزار مدیریت رمزنامه مانند Vault استفاده کنید.

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "سلام! کاربرد API هوش مصنوعی چیست؟"}
    ]
)
print(response.choices[0].message["content"])

جدول مقایسه فرآیند خرید API Key: OpenAI vs GapGPT

تولید شده با GPT-4o

کجا باید API Key را در درخواست‌های OpenAI استفاده کنید؟

نمونه درخواست با cURL برای استفاده از OpenAI API Key

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_OPENAI_API_KEY>" \
  -d '{
    "model":"gpt-4o",
    "messages":[{"role":"user","content":"سلام!"}]
}'

پرسش‌های متداول درباره خرید API Key و GapGPT

• آیا برای خرید API OpenAI نیاز به پرداخت دلاری دارم؟
  بله، باید کارت اعتباری بین‌المللی داشته باشید.
• چرا ممکن است حساب OpenAI برای ایرانیان مسدود شود؟
  به علت تحریم‌ها و رصد IP/شماره ایران.
• جایگزین بهتر برای OpenAI API چیست؟
  GapGPT با پرداخت ریالی و مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی.
• آیا GapGPT API به سرعت فعال می‌شود؟
  بله، ثبت‌نام و دریافت کلید کمتر از چند دقیقه!
• چطور می‌توانم API هوش مصنوعی فارسی دریافت کنم؟
  به سادگی در GapGPT ثبت‌نام و خرید ریالی انجام دهید.
• آیا راه حل دیگری برای دور زدن تحریم OpenAI وجود دارد؟
  برای جزییات بیشتر، بخش بعدی مقاله را مطالعه کنید.

کد نمونه پیاده‌سازی OpenAI API در برنامه‌های پایتون

برای توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به هوش مصنوعی و API، برقراری ارتباط بین نرم‌افزارهای پایتونی و سرویس‌های OpenAI یکی از سریع‌ترین راه‌ها برای افزودن قابلیت‌های ChatGPT، مدل‌های زبانی و پردازش متن به پروژه‌هاست. در این بخش، نمونه کد کامل و قدم‌به‌قدم برای پیاده‌سازی OpenAI API در پایتون را مشاهده می‌کنید؛ همراه با نکات حرفه‌ای امنیت، مدیریت کلید ‌API و معرفی جایگزین سریع GapGPT جهت عبور از تحریم‌ها و بهره‌برداری بی‌دردسر در ایران.

# نصب کتابخانه موردنیاز:

import openai
import os

openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # یا استفاده از فایل .env
try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": "سلام! زبان فارسی بلدی؟"}]
    )
    answer = response['choices'][0]['message']['content']
    print("پاسخ هوش مصنوعی:", answer)
except openai.error.RateLimitError:
    print("پاسخ به درخواست زیاد؛ لطفاً بعداً دوباره تست کنید.")
except Exception as e:
    print("خطا:", str(e))

import requests
url = "https://gapgpt.app/api/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_GAPGPT_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-4o", # قابل تغییر به مدل‌های دیگر
    "messages": [{"role": "user", "content": "هوش مصنوعی GapGPT چیست؟"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
    print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)

ترکیب پایتون و API هوش مصنوعی، مسیر شما برای ساخت آینده‌ نرم‌افزارهای فارسی با امکانات جهانی است. با مراجعه به سایت GapGPT، ابزارهای ملی و حرفه‌ای را بی‌واسطه در اختیار داشته باشید؛ تحریم‌ها دیگر مانعی برای کار با هوش مصنوعی نیستند!

مقایسه مدل‌های API در GapGPT و OpenAI از نظر کارایی و قیمت

اگر به‌عنوان توسعه‌دهنده ایرانی قصد انتخاب API هوش مصنوعی برای نرم‌افزارتان را دارید، مهم‌ترین دغدغه شما احتمالا کارایی، سرعت ارائه پاسخ، قیمت هر درخواست و راحتی اتصال بدون نیاز به تحریم‌شکن است. در این بخش، به‌صورت تخصصی مقایسه‌ای بین مدل‌های محبوب OpenAI (مثل GPT-4، GPT-4o) و راه‌حل ایرانی GapGPT ارائه می‌دهیم تا بتوانید بهترین API را بر اساس نیاز کسب‌وکار و مسائل فنی انتخاب کنید.

جدول مقایسه API مدل‌های هوش مصنوعی: GapGPT vs OpenAI

• سرعت پاسخ‌دهی GapGPT قابل رقابت با OpenAI بوده و برای پروژه‌های real-time مناسب است.
• GapGPT بدون نیاز به تحریم‌شکن و با پرداخت ریالی فعال می‌شود؛ محدودیت‌های پرداخت دلاری و IP ندارید.
• پشتیبانی کامل از زبان، داکیومنت و داشبورد فارسی باعث سهولت یادگیری و رفع مشکلات فنی برای ایرانیان است.
• قیمت API هوش مصنوعی در GapGPT معمولا تا ۷۰٪ کمتر از هزینه خرید مستقیم OpenAI است. جزییات بیشتر درباره قیمت‌‌ها
• دسترسی به مدل‌های متنوع: ChatGPT، Claude، Gemini، تصویر DALLE-3.

نمونه مقایسه هزینه برای پروژه واقعی

کاربردهای توصیه‌شده برای هر API

• Chatbot فارسی و تحلیل زبان طبیعی → توصیه GapGPT به علت سرعت و زبان بومی
• پردازش تصویر و متن → GapGPT با DALLE-3 و Claude
• ادغام با پلتفرم جهانی یا اگر نیاز به مدل تازه OpenAI دارید → OpenAI (با مشکل تحریم و پرداخت)

سوال پراهمیت: کدام API برای توسعه‌دهنده ایرانی بهترین انتخاب است؟

اگر مواردی مثل عدم نیاز به تحریم‌شکن، پشتیبانی فارسی، و پرداخت ریالی برای شما مهم است، GapGPT API در ایران بهترین راه‌حل است. اگر دسترسی جهانی و مدل‌های آزمایشی OpenAI مدنظر شماست و مشکلی با پرداخت دلاری و IP دارید، OpenAI گزینه دیگری است.

برای مشاهده راهنمای خرید و فعال‌سازی API Key هر کدام از سرویس‌ها، وارد بخش‌های راهنمای خرید OpenAI API Key برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و راهنمای دریافت و فعال‌سازی API Key از GapGPT با رابط کاربری فارسی مراجعه کنید.

مدیریت درخواست‌ها و کوتای OpenAI API در پروژه‌های توسعه

مدیریت صحیح API Request و رعایت محدودیت‌ها (Quota / Rate Limit) در سرویس‌های OpenAI API و سایر API هوش مصنوعی، یکی از اساسی‌ترین دغدغه‌های توسعه‌دهندگان، به خصوص در برنامه‌های سازمانی و اپلیکیشن‌های وب و موبایل است. اگر تعداد درخواست‌ها از حد مجاز فراتر رود، سرویس دچار اختلال و خطای 429 Too Many Requests می‌شود یا امکان Ban شدن کلید شما وجود دارد. در این بخش، روش‌های حرفه‌ای مدیریت مصرف API را با مثال و جدول مقایسه بررسی خواهیم کرد و یک راه‌حل ویژه برای ایران (GapGPT) نیز معرفی می‌کنیم.

تعریف کوتای API و Rate Limit چیست؟

هر سرویس API هوش مصنوعی مانند OpenAI محدودیت‌هایی برای تعداد درخواست‌های مجاز در بازه‌های زمانی مشخص (مثلاً requests per minute/hour/day) دارد. این محدودیت‌ها (Quota یا Rate Limit) باعث حفاظت از سرور و توزیع عادلانه منابع برای همه کاربران می‌شود. رعایت این مقادیر، پایداری سرویس و سلامت اپلیکیشن شما را تضمین می‌کند.

نمونه جدول محدودیت‌های نرخ درخواست در OpenAI و GapGPT

نکته: GapGPT با داشبورد بومی و مانیتورینگ لحظه‌ای، نمایش کوتای باقی‌مانده و هشدار قبل از اتمام quota را به سادگی در اختیار شما می‌گذارد.

ارورهای رایج و راهکار مدیریت خطاها (HTTP Status Codes)

{
  "error": {
    "message": "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.",
    "type": "insufficient_quota",
    "code": "429"
  }
}
    

کد نمونه مقابله با محدودیت Rate Limit و مدیریت Retry (پایتون)

import requests
import time
def make_request(payload, api_key):
    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    retries = 0
    while retries < 5:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
        if response.status_code == 429:
            wait_time = 2 ** retries
            print(f"Rate limit! Wait {wait_time} seconds and retry...")
            time.sleep(wait_time)  # Exponential backoff
            retries += 1
        else:
            return response.json()
    raise Exception("Rate limit persists after retries!")
    

بهترین راهکارهای مدیریت درخواست و مصرف API هوش مصنوعی

• همواره quota باقی‌مانده را با endpoint اختصاصی یا پانل مدیریتی چک کنید.
• پاسخ‌ها را cache کنید تا درخواست‌های تکراری بی‌مورد ارسال نشود.
• در صورت پردازش گروهی، از batching و تجمیع پیام‌ها استفاده نمایید.
• درخواست‌ها را با فاصله زمانی پخش کنید (queue & throttle) تا نرخ بیش‌ از حد نشود.
• در پیام‌های خطای 429 و 403، تاخیر داده و مجدد تلاش کنید (backoff logic).
• برای بهبود کارایی، حجم payload را حداقل نگه دارید (فقط داده ضروری ارسال شود).
• در صورت امکان از Webhook برای تغییرات real-time استفاده کنید (در APIهایی که پشتیبانی می‌کنند).
• در GapGPT داشبورد مدیریت هوشمند quota و نوتیفیکیشن فارسی دریافت می‌کنید تا انقضا و خطاها را زود تشخیص دهید.

ساده‌سازی مدیریت Short/Quota در GapGPT (مزیت رقابتی ویژه ایرانی‌ها)

چک‌لیست حرفه‌ای توسعه‌دهنده برای مدیریت درخواست به API

• کوتای باقی‌مانده و نرخ فعلی را قبل از ارسال درخواست چک کنید.
• در صورت دریافت ارور 429، با backoff و تاخیر منطقی مجدد ارسال نمایید.
• در مصرف بیش از حد یا نزدیک به سقف quota، نوتیفای به کاربر/ادمین نمایش دهید.
• تمامی ارورها را log و برای بهبود کد بررسی نمایید.
• برای پروژه‌های ایرانی، GapGPT اختیار تمام ابزارهای مانیتورینگ و مستندسازی را به شما می‌دهد.

بررسی هزینه‌های OpenAI API و راهکار پرداخت مناسب برای ایرانیان

یکی از مهم‌ترین نکات برای توسعه‌دهندگان ایرانی که قصد استفاده از API هوش مصنوعی OpenAI را دارند، شناخت ساختار قیمت‌گذاری و چالش‌های پرداخت بین‌المللی است. تحریم‌های مالی و محدودیت پرداخت ارزی باعث شده بسیاری از برنامه‌نویسان ایرانی نیازمند راهکار جایگزین برای دسترسی به مدل‌های ChatGPT، GPT-4، DALL·E و غیره باشند. این بخش به صورت تخصصی هزینه‌ها، نحوه پرداخت و معرفی GapGPT به عنوان راهکار ایرانی را بررسی می‌کند.

پرداخت هزینه در OpenAI فقط با کارت بین‌المللی یا PayPal امکان‌پذیر است. اما کاربران ایرانی معمولا با مشکلات دریافت کارت، مسدود شدن به دلیل تشخیص IP ایران، و گاهی بلاک شدن کل سرویس مواجه می‌شوند. علاوه بر این، نرخ تبدیل ارز و کارمزد خدمات واسطه‌ای می‌تواند هزینه نهایی هر درخواست را تا دو برابر یا بیشتر افزایش دهد.

چالش‌های اصلی پرداخت API برای توسعه‌دهندگان ایرانی:

• نیاز به تهیه کارت اعتباری خارجی یا اکانت PayPal معتبر
• احتمال مسدود شدن حساب به دلیل تحریم، IP، یا لو رفتن اطلاعات هویت ایرانی
• افزایش هزینه نهایی به علت نرخ ارز و واسطه‌های مالی
• دسترسی سخت یا کاملاً مسدود به مستندات و داشبورد OpenAI بدون تحریم‌شکن

بسیاری از برنامه‌نویسان مجبور به استفاده از سرویس‌های واسطه، خرید اکانت یا کلید با ریسک امنیتی و محدودیت در امکانات شده‌اند.
نکته مهم: این روش‌ها همیشه پایدار نیستند و احتمال از دست رفتن اعتبار یا مسدود شدن پروژه وجود دارد.

نمونه محاسبه هزینه هر درخواست OpenAI با پایتون

# فرض کنید هر پاسخ ۸۰۰ توکن باشد و مدل GPT-4o انتخاب شود
tokens_used = 800
price_per_1000_tokens = 30  # دلار، بر اساس OpenAI
total_cost_usd = (tokens_used/1000) * price_per_1000_tokens
print(f'هزینه هر درخواست: {total_cost_usd} دلار')

دسترسی آسان به قیمت و مستندات API

• مستندات رسمی قیمت OpenAI: OpenAI Pricing Docs
• مقایسه و مشاهده قیمت‌های به روز GapGPT API: GapGPT هوش مصنوعی API
• برای راهنمای فعال‌سازی، به بخش راهنمای دریافت کلید API در GapGPT مراجعه کنید.

خلاصه: با وجود قیمت‌های جهانی و راه‌های پرریسک پرداخت، GapGPT راهکار مقرون‌به‌صرفه، سریع و کاملاً قانونی برای توسعه‌دهندگان ایرانی است. بدون دغدغه پرداخت ارزی، تحریم‌شکن و با داشبورد فارسی، پروژه‌های هوش مصنوعی خود را همین امروز شروع کنید!

موارد استفاده و سناریوهای کاربردی API هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی

API هوش مصنوعی مثل OpenAI و GapGPT، به برنامه‌نویس اجازه می‌دهند به راحتی قابلیت‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تولید هوشمند محتوا را مستقیماً در نرم‌افزار، وب‌سایت یا اپلیکیشن موبایل خود قرار دهد. این واسط‌ها، راهکاری سریع و استاندارد برای پیاده‌سازی انواع سرویس‌های هوشمند در پروژه‌های واقعی هستند.

مهم‌ترین کاربردها و سناریوهای API هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی

• ساخت چت‌بات هوشمند (Chatbot): پیاده‌سازی گفتگوی دوطرفه با کاربر، پشتیبانی مشتری و پاسخ خودکار.
• تحلیل احساسات و نظرات: بررسی نظر و بازخورد کاربران وب یا شبکه‌های اجتماعی با مدل‌های پردازش متن.
• خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات از متن: تولید خلاصه گزارش، درس و مقاله با مدل‌های Summarization.
• ترجمه ماشینی هوشمند: ترجمه زبان‌های مختلف بدون نیاز به ابزار خارجی (جزئیات بیشتر).
• تولید متن و محتوا خودکار: برای بلاگ، کپشن شبکه اجتماعی یا اسکریپت توضیحات محصول.
• کد نویسی و تکمیل خودکار کد (AI Copilot): پیشنهاد کد، رفع خطا و تولید قطعه کد با درخواست ساده.
• سیستم توصیه‌گر (Recommendation Engine): پیشنهاد محصول، فیلم، مطلب برای هر کاربر بر اساس داده رفتاری.
• تحلیل و تشخیص تصویر، فایل صوتی یا ویدیویی: تشخیص چهره، کپشن‌گذاری تصویر یا تبدیل گفتار به متن.
• اعتبارسنجی داده و فیلتر محتوای نامناسب: تشخیص اسپم، فیلتر اظهار نظر و محتوا.

مقایسه کاربردها، مدل و سادگی استفاده API در OpenAI و GapGPT

نمونه کد: ساخت چت‌بات هوشمند با API هوش مصنوعی (Python)

import requests
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": "Bearer OPENAI_KEY"}
data = {"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "سلام، هوش مصنوعی!"}]}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
    

import requests
url = "https://api.gapgpt.app/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_GAPGPT_KEY"}
data = {"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "سلام دوست هوشمند من!"}]}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
    

معماری ادغام API هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های واقعی

معمولاً مسیر درخواست به این صورت است:
کاربر → نرم‌افزار (Backend/Frontend) → API هوش مصنوعی → پاسخ تحلیلی یا تولید متن → نمایش در اپلیکیشن
این ساختار را می‌توانید در انواع سیستم‌های زیر پیاده کنید:

• ربات تلگرام، چت‌بات وب و پشتیبانی آنلاین (نمونه واقعی وبسایت)
• اتوماسیون پاسخ‌دهی در CRM و سیستم کسب‌وکار
• نرم‌افزار آموزش زبان (مثل یادگیری زبان با ChatGPT)
• تحلیل داده و پردازش دسته‌ای متن فارسی با GapGPT

سناریوهای ویژه GapGPT برای توسعه‌دهندگان ایرانی

نمونه واقعی استفاده: چت‌بات پشتیبانی مشتری و سیستم پیشنهادگر

• Case 1: چت‌بات فروشگاه آنلاین
  کاربر سوال می‌پرسد؛ API GapGPT با مدل gpt-4o پاسخ را تولید و ارسال می‌کند (بدون قطعی و محدودیت تحریم).
  آموزش افزودن ChatGPT به سایت
• Case 2: سیستم توصیه محتوا با هوش مصنوعی
  کاربر وارد می‌شود؛ GapGPT با مدل Claude یا Gemini، مطلب مناسب یا محصول را به طور خودکار پیشنهاد می‌کند.
  ساخت سیستم توصیه‌گر هوشمند

چطور می‌توان از GapGPT API در پروژه خود استفاده کرد؟

برای شروع رایگان یا تست عملی، کافی است وارد پنل GapGPT شوید، کلید API دریافت کنید و یکی از سناریوهای بالا را با کد نمونه پیاده کنید.
GapGPT سریع‌ترین مسیر توسعه هوش مصنوعی برای پروژه‌های فارسی و ایرانی است.

راهنمای جامع مستندسازی و تست endpointهای API هوش مصنوعی

مستندسازی کامل و تست مناسب API هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین مراحل در توسعه نرم‌افزارهای نوین و ادغام سرویس‌هایی مثل ChatGPT، Claude و Gemini است. توسعه‌دهندگان با مستندات حرفه‌ای و تست منظم، فرآیند ادغام مدل‌های AI و پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی را ساده و خطامحور خواهند کرد. به ویژه در APIهای هوش مصنوعی، به دلیل تنوع ورودی/خروجی، به‌روزرسانی مدل‌ها و پیچیدگی ساختار داده، مستندسازی دقیق و امکان API Testing با ابزارهای تخصصی، امری حیاتی است.

بهترین شیوه‌های مستندسازی API هوش مصنوعی

• مشخص کردن URL اندپوینت، نوع متد (GET/POST)، پارامترهای ورودی (type، الزامی/اختیاری).
• نمایش واضح فرمت خروجی (JSON/array/text). مثال: خروجی مدل GPT-4o شامل ساختار choices و message.
• قرار دادن مثال‌های کدنویسی و درخواست نمونه (در زبان‌هایی مثل Python، cURL یا Postman collection).
• توضیح احراز هویت (Authentication)، مانند درج API Key در هدرهای درخواست.
• مستندسازی انواع خطاها و کدهای وضعیت (error responses).
• معرفی endpointهای محبوب و کاربردی – مانند /chat/completions برای چت‌بات، یا /image/generate برای تولید تصویر.
• قرار دادن جدول مقایسه APIها (OpenAI، GapGPT و ...).

ابزارهای مستندسازی API: از Swagger تا Postman

• Swagger/OpenAPI: نسل جدید استاندارد مستندسازی API با قابلیت تولید اتوماتیک فایل swagger.json و کلاینت‌های مختلف.
• Postman: علاوه بر تست درخواست‌ها، قابلیت تولید مستندات و اشتراک گذاری Collection برای تیم توسعه.
• Redoc: رندر حرفه‌ای فایل OpenAPI و نمایش ساختار API به صورت تعاملی.
• مارک‌داون سفارشی: برای پروژه‌های کوچک یا داخلی. توصیه: همیشه به مثال و نمونه خروجی دقت کنید.
• GapGPT API با مستندسازی فارسی و ورژن‌بندی حرفه‌ای، به راحتی توسط توسعه‌دهندگان ایرانی قابل استفاده و یادگیری است.

تست اتوماتیک و دستی endpointهای API هوش مصنوعی

import requests
def test_chatgpt_endpoint():
    url = "https://api.gapgpt.app/v1/chat/completions"
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_GAPGPT_KEY"} # کلید را جایگزین کنید
    data = {"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "سلام!"}]}
    r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    assert r.status_code == 200
    result = r.json()
    assert "choices" in result
    print(result)

test_chatgpt_endpoint()
    

جدول مقایسه اندپوینت‌های رایج هوش مصنوعی و پارامترها

نمونه سند Swagger برای مستندسازی اندپوینت GapGPT

openapi: "3.0.0"
info:
  title: GapGPT Chat API
  version: "1.0"
paths:
  /v1/chat/completions:
    post:
      summary: دریافت پاسخ هوش مصنوعی مدل ChatGPT
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              properties:
                model:
                  type: string
                  example: "gpt-4o"
                messages:
                  type: array
                  items:
                    properties:
                      role:
                        type: string
                        example: "user"
                      content:
                        type: string
                        example: "سلام!"
      responses:
        200:
          description: پاسخ موفق
          content:
            application/json:
              schema:
                properties:
                  choices:
                    type: array
                  usage:
                    type: object
    

ارورهای رایج API و مستندسازی پاسخ خطا

ثبت نحوه مدیریت و ساختار خروجی خطاها (مثل 429, 401, 400, 500) بخش مهمی از مستندسازی هر API است. در GapGPT و OpenAI، پیام‌های خطا باید با نمونه خروجی و توضیح راهکار درج شوند.

{
  "error": {
    "code": "429",
    "message": "Too many requests. Please wait and retry.",
    "type": "rate_limit"
  }
}
    

راهنمای عملی: تست endpoint با Postman بر مبنای مستندات GapGPT

1. در داشبورد GapGPT به بخش مستندات API بروید و کلید API خود را دریافت کنید.
2. در Postman یک Request جدید بسازید:
   • Method: POST
   • URL: https://api.gapgpt.app/v1/chat/completions
   • Headers: Authorization: Bearer YOUR_GAPGPT_KEY و Content-Type: application/json
   • Body (raw JSON): مثالی مشابه قطعه کد بخش بالا.
3. Send را بزنید و خروجی مدل را ببینید!
4. در مستندات فارسی GapGPT، نمونه‌های بیشتر و نکات تست را بخوانید تا شکست یا خطاهای احتمالی را رفع کنید.