🔗 مزایای RESTful برای API های هوش مصنوعی

• سادگی و وضوح مستندسازی Endpointها
• سازگاری با بیشتر زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای توسعه
• قابلیت مقیاس‌پذیری بالا و مدیریت آسان درخواست‌های متعدد
• نگهداری آسان‌تر و امکان نسخه‌بندی (مثلا v1، v2)

// درخواست (POST /v1/completions)
{
  "prompt": "هوش مصنوعی چیست؟",
  "max_tokens": 100,
  "temperature": 0.7
}
// پاسخ
{
  "id": "cmpl-01",
  "object": "text_completion",
  "created": 1706897852,
  "model": "gpt-4",
  "choices": [
    {
      "text": "هوش مصنوعی شاخه‌ای از علم کامپیوتر است که...",
      "index": 0,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}
    

💻 مثال کد – پایتون (استفاده از کتابخانه requests)

import requests
url = 'https://api.example.com/v1/completions'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    "prompt": "هوش مصنوعی چیست؟",
    "max_tokens": 50,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
    

💻 مثال کد – جاوااسکریپت (fetch API)

fetch('https://api.example.com/v1/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
  },
  body: JSON.stringify({
    prompt: "هوش مصنوعی چیست؟",
    max_tokens: 50
  }),
})
  .then(res => res.json())
  .then(data => console.log(data));
    

💡 نکته توسعه‌دهندگان

انتخاب درست معماری RESTful در توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر API هوش مصنوعی علاوه بر افزایش سرعت توسعه، اطمینان از مقیاس‌پذیری و امکان نگهداری آسان را فراهم می‌کند. برای تخصص بیشتر در APIهای هوش مصنوعی، این راهنما را ببینید.

🔀 نمای معماری پیاده‌سازی (Sequence Diagram)

• کاربر ←[App/Backend]← اتصال ←[AI API Endpoint]← پاسخ ←[App/Backend]← کاربر
• در هر بخش می‌توانید error handling و rate limit را لحاظ کنید (مشاهده محدودیت‌های رایج).

💻 مثال کد: اتصال با Python (استفاده از requests)

# فایل .env:
API_KEY=YOUR_AI_API_KEY
import os
import requests
api_key = os.getenv('API_KEY')
endpoint = "https://api.example.com/v1/nlp"  # آدرس فرضی
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {"text": "هوش مصنوعی چیست؟"}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(result["answer"])
else:
    print("خطا در دریافت پاسخ:", response.text)

نکته امنیتی: همواره کلید API را در متغیر محیطی یا فایل config خارج از کد اصلی نگهداری کنید.

💻 مثال کد: اتصال با JavaScript (fetch در Node.js یا مرورگر)

// .env:
// AI_API_KEY=YOUR_API_KEY
const fetch = require('node-fetch');
require('dotenv').config();
const endpoint = "https://api.example.com/v1/nlp";
const apiKey = process.env.AI_API_KEY;
fetch(endpoint, {
    method: "POST",
    headers: {
        "Authorization": "Bearer " + apiKey,
        "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({ text: "API هوش مصنوعی چیست؟" })
})
.then(res => res.json())
.then(data => console.log(data.answer))
.catch(err => console.error("خطا:", err));

تعامل با API اغلب به صورت asynchronous انجام می‌شود؛ به مدیریت خطا و زمان پاسخ دقت کنید.

⚠️ FAQ & نکات کلیدی

• چطور تست محلی انجام دهم؟ اکثر APIها محیط sandbox دارند؛ از Postman یا ابزارهای مشابه با کلید تست استفاده کنید.
• به بن‌بست (Rate Limit) خوردم! تعداد درخواست‌ها در هر API متفاوت است. مستند محدودیت‌ها را بررسی کنید و کلاس backoff یا sleep پیاده‌سازی نمایید.
• اگر دسترسی برای ایران مسدود است؟ از تحریم‌شکن معتبر استفاده کنید یا به سرویس‌های داخلی یا واسطه مراجعه نمایید.

⚡ پوشش کامل برای توسعه‌دهندگان فنی

اگر به امنیت، کیفیت و مستندسازی علاقه‌مندید، حتماً مقالات محدودیت‌ها، نکات امنیتی و محبوب‌ترین APIها را در کنار این راهنما مطالعه کنید.

API Key چیست و چرا احراز هویت مهم است؟

کلید API (یا Token) رشته‌ای یکتا است که در اختیار هر کاربر (برنامه‌نویس/توسعه‌دهنده) قرار می‌گیرد تا هویت درخواست‌های ارسالی به سرویس توسط API Manager شناسایی و مدیریت گردد. اهمیت این کلیدها در امنیت داده، پایش ترافیک و جلوگیری از مصرف غیرمجاز به‌ویژه برای APIهای هوش مصنوعی با منابع و هزینه‌های بالاست.

📡 اطلاعات API مرتبط

برخی API های پرکاربرد در ایران نظیر api هوش مصنوعی چیست و api چت جی پی تی چیست روش صدور کلید خود را به صورت مرحله به مرحله توضیح داده‌اند.

💻 مثال کد

Python (requests):
import requests
url = 'https://api.ai-provider.com/v1/generate'
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
response = requests.post(url, headers=headers, json={'input': 'سلام هوش مصنوعی!'})
print(response.json())
Node.js (axios):
const axios = require('axios');
axios.post('https://api.ai-provider.com/v1/generate', 
  { input: 'سلام هوش مصنوعی!' },
  { headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' } }
).then(res => console.log(res.data));
cURL:
curl -X POST 'https://api.ai-provider.com/v1/generate' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"input":"سلام هوش مصنوعی!"}'
    

نکته حرفه‌ای: هرگز کلید را مستقیم در سورس نگذارید؛ برای امنیت بیشتر از فایل‌های .env یا ابزارهای مدیریت secrets در سرور (مثل AWS Secrets Manager) استفاده کنید.

⚠️ محدودیت‌ها

اکثر API ها برای مصرف رایگان محدودیت تعداد درخواست یا حجم داده دارند. اگر بیش از quota تعیین‌شده مصرف کنید، پیغام خطا دریافت می‌کنید یا api key شما بلاک می‌شود.

⚠️ دسترسی بین‌المللی

به علت برخی محدودیت‌ها برای کاربران ایرانی، ممکن است لازم باشد برای دریافت یا استفاده از برخی API های بین‌المللی، از تحریم شکن استفاده کنید. قبل از پرداخت و ثبت API Key خارجی، شرایط سرویس‌دهی را دقیق بخوانید.

⚡ شروع کنید!

اگر اولین بار است که API هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنید، یکی از سرویس‌های رایگان هوش مصنوعی را بررسی و بخش احراز هویت آن را طبق این آموزش تست کنید!

💻 مثال کد

در این مثال از کتابخانه requests برای ارسال درخواست به یک endpoint API هوش مصنوعی (مثلاً جهت تحلیل متن یا تولید پاسخ توسط مدل زبان GPT) استفاده شده است.
(Python AI API Example)

import requests
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'  # کلید API خود را جایگزین کنید
endpoint = 'https://api.example-ai.com/v1/completions'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'model': 'gpt-4o',
    'prompt': 'هوش مصنوعی چیست؟',
    'max_tokens': 100
}
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
    print('پاسخ مدل:')
    print(response.json()['choices'][0]['text'])
else:
    print('خطا:', response.status_code, response.text)
    # برای جزئیات مدیریت خطا به بخش خطایابی API هوش مصنوعی مراجعه کنید
    

💻 مثال کد

در اینجا از axios برای ارسال درخواست POST استفاده می‌شود.

const axios = require('axios');
const API_KEY = 'YOUR_API_KEY';
const endpoint = 'https://api.example-ai.com/v1/completions';
axios.post(endpoint, {
    model: 'gpt-4o',
    prompt: 'هوش مصنوعی چیست؟',
    max_tokens: 80
}, {
    headers: {
        'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
}).then(res => {
    console.log('پاسخ هوش مصنوعی:', res.data.choices[0].text);
}).catch(err => {
    console.error('خطا:', err.response ? err.response.data : err.message);
});
    

💻 مثال کد

استفاده از HttpClient در Java (بدون نیاز به کتابخانه اضافه)

import java.net.http.*;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers;
public class AIAPIExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String apiKey = "YOUR_API_KEY";
        String payload = "{\"model\": \"gpt-4o\", \"prompt\": \"هوش مصنوعی چیست؟\", \"max_tokens\": 60}";
        
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create("https://api.example-ai.com/v1/completions"))
            .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
            .header("Content-Type", "application/json")
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
            .build();
        HttpResponse<String> response = client.send(request, BodyHandlers.ofString());
        if (response.statusCode() == 200) {
            System.out.println("پاسخ دریافت شد:\n" + response.body());
        } else {
            System.err.println("خطا: " + response.body());
        }
    }
}
    

💻 مثال کد

اتصال با Guzzle (مدرن و حرفه‌ای)

require 'vendor/autoload.php';
use GuzzleHttp\Client;
$client = new Client();
$response = $client->post('https://api.example-ai.com/v1/completions', [
    'headers' => [
        'Authorization' => 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Content-Type' => 'application/json'
    ],
    'json' => [
        'model' => 'gpt-4o',
        'prompt' => 'هوش مصنوعی چیست؟',
        'max_tokens' => 70
    ]
]);
if ($response->getStatusCode() == 200) {
    $result = json_decode($response->getBody(), true);
    echo "پاسخ: " . $result['choices'][0]['text'];
} else {
    echo "خطا: " . $response->getStatusCode();
}
    

💻 مثال کد

نمونه استفاده از HttpClient جهت درخواست POST

using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
class Program {
    static async Task Main() {
        var client = new HttpClient();
        client.DefaultRequestHeaders.Authorization =
            new AuthenticationHeaderValue("Bearer", "YOUR_API_KEY");
        var json = "{\"model\": \"gpt-4o\", \"prompt\": \"هوش مصنوعی چیست؟\", \"max_tokens\":80}";
        var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");
        var response = await client.PostAsync("https://api.example-ai.com/v1/completions", content);
        if (response.IsSuccessStatusCode) {
            var body = await response.Content.ReadAsStringAsync();
            Console.WriteLine("پاسخ:\n" + body);
        } else {
            Console.WriteLine("خطا: " + response.StatusCode);
        }
    }
}
    

🛠 نکات سریع اتصال به API

• برای ارسالSecure API Key حتماً در متغیر محیطی یا فایل امن ذخیره کنید.
• در صورت مواجهه با کدهای خطای REST مثل 401 یا 429، به راهنمای مدیریت خطا رجوع کنید.
• در پروژه‌های production از کتابخانه‌های مدیریت خطا و retry استفاده نمایید.

⚡ کاربردهای رایج API هوش مصنوعی

• تجزیه و تحلیل خودکار متن (NLP)
• کلاس‌بندی تصویر، تشخیص چهره
• ایجاد چت‌بات هوشمند (مثل API چت جی پی تی)
• خلاصه‌سازی و تولید متن

بهینه‌ترین راه یادگیری کد نویسی API هوش مصنوعی، تست عملی همین نمونه‌هاست. با جایگزینی کلید شخصی و انتخاب مدل دلخواه مانند GPT-4o یا DeepSeek، پروژه واقعی بسازید.

⚙️ عوامل موثر در قیمت‌گذاری API هوش مصنوعی

• تعداد درخواست (Request) ماهانه
• مدل انتخابی (حافظه، قدرت و نوع API – GPT، Vision، Speech...)
• حجم داده (تعداد توکن/بایت/دقیقه صوتی/سایز تصویر)
• تأخیر و کیفیت پاسخ (برخی پلن‌ها هزینه ثبت سفارش فوری دارند)
• موقعیت جغرافیایی (API با تحریم شکن یا Open Access)
• ویژگی‌های اضافه مثل Encryption، بالاترین SLA و پشتیبانی اختصاصی

⚠️ هزینه‌های پنهان و مفاهیم کلیدی در قیمت‌گذاری API

Rate Limit (محدودیت نرخ)

محدودیت تعداد درخواست مجاز در بازه زمانی (مثلاً ۶۰ درخواست در دقیقه). عبور از سقف جریمه یا اختلال سرویس به‌دنبال دارد.

Overage fees (هزینه اضافی/مازاد)

در صورت عبور حجم مصرف از سقف پلان، هزینه هر درخواست مازاد تا چند برابر افزایش می‌یابد.

Quota (سهمیه)

سقف مجاز ماهانه – در پلن‌های رایگان/پایه، رسیدن به سقف = توقف سرویس یا درخواست ارتقا.

SLA & Priority Support

برخی پلن‌ها با نگهداری SLA بالا و پشتیبانی سریع، هزینه بیشتری دارند.

💻 مثال کاربردی – محاسبه هزینه API با پایتون

فرض: هر ۱۰۰۰ توکن = ۰.۰۳$ برای مدل GPT-4
def estimate_api_cost(daily_requests, tokens_per_request, days=30, price_per_1k=0.03):
    total_tokens = daily_requests * tokens_per_request * days
    total_cost = (total_tokens / 1000) * price_per_1k
    return total_cost
مثال: 10000 درخواست روزانه * 300 توکن * 30 روز
cost = estimate_api_cost(10000, 300)
print(f"هزینه ماهانه تقریبی: {cost:.2f} دلار")
      

این تابع قابل شخصی‌سازی برای انواع مدل و پلن است؛ از آن برای سناریوهای مختلف قبل از خرید پلن، استفاده کنید.

📊 نمونه کد ردیابی مصرف (Python)

import requests
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
USAGE_URL = 'https://api.example.com/v1/usage' # مستندات هر سرویس را بررسی کنید
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
def get_usage():
    try:
        response = requests.get(USAGE_URL, headers=headers)
        usage_data = response.json()
        print(f"مصرف این ماه: {usage_data['used']}، سقف مجاز: {usage_data['quota']}")
        print(f"هزینه تخمینی: {usage_data['estimated_cost']}")
    except Exception as e:
        print("خطا در دریافت مصرف:", str(e))
get_usage()
      

بسیاری از APIهای استاندارد endpoint مشابه یا تابلوی usage برای مشاهده لحظه‌ای مصرف و محاسبه هزینه دارند.

🤝 نکات انتخاب پلن برای استارتاپ‌ها و تیم‌های بزرگ

• برای اپلیکیشن‌های کوچک یا MVP از پلن رایگان با quota محدود شروع کنید و مصرف را تحلیل نمایید.
• برای تیم‌های توسعه سریعاً سقف درخواست ماهانه را بر اساس تخمین کاربر فعال محاسبه/آزمایش کنید.
• در پروژه‌های مهم که تحریم مانع است، به سراغ سرویس‌های داخلی یا تحریم‌شکن بروید تا هزینه سربار را کنترل کنید.
• درصورتی‌که مصرف ناگهانی افزایش پیدا می‌کند، alert یا threshold برای تیم خود پیاده‌سازی نمایید تا حداکثر هزینه مدیریت شود.

💻 مثال کد (Python): سوییچ خودکار بین دو سرویس API

import requests
def ai_request(text):
    # اولویت با API خارجی (مثلاً OpenAI)
    try:
        response = requests.post(
            "https://api.foreignai.com/v1/nlp",
            headers={"Authorization": "Bearer FOREIGN_API_KEY"},
            json={"text": text}, timeout=10
        )
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        elif response.status_code == 403:  # بن‌بست تحریم
            print('⚠️ Foreign API blocked: Switching to Iranian API')
            raise Exception('Sanctioned')
    except Exception as e:
        # fallback به API ایرانی
        response2 = requests.post(
            "https://api.iranai.ir/v1/nlp",
            headers={"Authorization": "Bearer IRANIAN_API_KEY"},
            json={"text": text}, timeout=8
        )
        return response2.json()
result = ai_request("نمونه متن برای تحلیل احساسات")
print(result)

توسعه‌دهندگان حرفه‌ای، پیشنهاد می‌شود پیام‌های خطا و logها را به ابزار مانیتورینگ ارسال کنید تا نرخ سوئیچ ثبت شود.

💻 مثال کد (JavaScript/Node.js): انتخاب داینامیک URL براساس دسترسی

const axios = require('axios');
async function smartAIRequest(text) {
  let url = "https://api.foreignai.com/v1/nlp";
  let apiKey = process.env.FOREIGN_API_KEY;
  try {
    let res = await axios.post(url, {text}, {
      headers: {Authorization: "Bearer " + apiKey}
    });
    return res.data;
  } catch(e) {
    // بن‌بست یا تحریم، سوئیچ به ایرانی
    url = "https://api.iranai.ir/v1/nlp";
    apiKey = process.env.IRANIAN_API_KEY;
    let res = await axios.post(url, {text}, {
      headers: {Authorization: "Bearer " + apiKey}
    });
    return res.data;
  }
}
// استفاده:
smartAIRequest("متن ورودی تست هوش مصنوعی فارسی")
    .then(resp => console.log(resp));

همیشه error handling را با alert خاص (مثلاً شماره خطا 403 یا 451) برای سوییچ به سرویس پشتیبان اضافه کنید.

⚡ تجربه پروژه واقعی: مهاجرت به API ایرانی به علت تحریم

یکی از رایج‌ترین سناریوها در ایران، قطع دسترسی به OpenAI یا Google API پس از مدتی استفاده حتی با بهترین تحریم شکن‌هاست. در این مواقع، تیم‌های توسعه‌دهنده معمولاً به سمت سرویس‌دهنده داخلی با API مشابه مهاجرت می‌کنند تا ریسک downtime و اختلال سرویس را به صفر نزدیک کنند. برای مطالعه موردی واقعی، دسترسی به API هوش مصنوعی در ایران را ببینید.

📡 منابع و مستندات رسمی جهت تحلیل بیشتر

• مستندات کامل APIهای بین‌المللی: api هوش مصنوعی چیست
• خدمات داخلی و لیست سرویس‌های ایرانی: api های هوش مصنوعی
• موارد کاربرد پیشرفته: ۱۰ کاربرد ای پی آی هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها
• مدیریت خطا و محدویت‌ها: بررسی محدودیت‌های ای پی آی هوش مصنوعی

💻 مثال کد: تحلیل احساسات با API در پایتون

import requests
url = "https://api.ai-provider.com/v1/nlp/sentiment"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}
data = {"text": "این محصول بی‌نظیر بود و کاملاً راضی‌ام!"}
r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(r.json())
خروجی مثال:
{'sentiment': 'positive', 'confidence': 0.98}

این مثال به سادگی احساس جمله را تشخیص داده و برای اپلیکیشن‌های نظرسنجی، شبکه‌های اجتماعی یا فروشگاه آنلاین قابل استفاده است.
مطالعه بیشتر: تحلیل احساسات با هوش مصنوعی

👁️‍🗨️ مثال عملی: تشخیص چهره یا موضوع تصویر

python with requests
url = "https://api.ai-provider.com/v1/image/detect"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
files = {'image': open('face.jpg', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files, headers=headers)
print(r.json())
Sample Output:
{'faces': [{'x':12,'y':46,'w':71,'h':71}], 'objects': ['person']}

برای مدیریت، پالایش یا دسته‌بندی اتوماتیک تصاویر آپلود شده کاربردی است و در ترکیب با اپلیکیشن‌های اشتراک عکس و شبکه اجتماعی بسیار محبوب شده.
اطلاعات بیشتر: تحلیل تصویر با AI API

🤖 چت‌بات هوشمند در اپلیکیشن

import requests
url = "https://api.ai-provider.com/v1/chat"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {"message": "سلام، چگونه می‌توانم سفارش ثبت کنم؟"}
r = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(r.json())
{'reply': 'برای ثبت سفارش کافی‌ست وارد بخش فروشگاه شوید ...'}

ایده‌آل برای پشتیبانی مشتری و سامانه‌های خدمات خودکار.
کدها و راهنما: افزودن ChatGPT به سایت با API

🎤 تشخیص صدا و تبدیل صوت به متن

url = "https://api.ai-provider.com/v1/speech-to-text"
audio = open('voice_input.mp3', 'rb')
files = {'audio': audio}
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
r = requests.post(url, files=files, headers=headers)
print(r.json())
{'transcript': 'سلام، قرار ملاقات ساعت ۳ را فراموش نکن.'}

ایده‌آل برای اپلیکیشن دستیار صوتی، جستجوی سخنگو یا اپلیکیشن موبایل.

🔄 ترجمه متن و چندزبانه‌سازی

data = {"text": "API هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار انقلابی ایجاد کرده.", "target_lang": "en"}
r = requests.post("https://api.ai-provider.com/v1/translate", json=data, headers=headers)
print(r.json())
{'translation': 'AI API has revolutionized software development.'}

برای اپ‌های بین‌المللی و تجربه کاربری چندزبانه.
مطالعه: ترجمه ماشینی با AI API

💳 تشخیص تقلب و امنیت تراکنش

نمونه درخواست:
data = {"amount": 250000, "user_id": "773", "history": [...]}
r = requests.post("https://api.ai-provider.com/v1/anti-fraud", json=data, headers=headers)
print(r.json())
{'is_fraud': False, 'score': 0.03}

مناسب برای استارتاپ‌های فین‌تک و سامانه‌های مالی.
راهنمایی بیشتر: AI در اعتبارسنجی و تشخیص تقلب

🧾 OCR شناسایی متن فارسی از تصویر

img = open('iranian_receipt.jpg', 'rb')
r = requests.post("https://api.example.com/v1/ocr", files={'file': img}, headers=headers)
print(r.json())
{'text': 'مبلغ کل: ۲۳۵٬۰۰۰ تومان ...'}

مخصوص اپ‌های مالی، مدیریت هزینه و ورود سریع داده‌های تایپی/دست‌نویس.
مطالعه راهنما: کار با API استخراج متن از تصویر

✨ دعوت به عمل

شما به عنوان برنامه‌نویس یا مدیر محصول، با نمونه کدهای بالا و توصیه‌های این مقاله، می‌توانید API هوش مصنوعی را به سادگی در پروژه‌های وب و موبایل خود پیاده‌سازی نمایید. تجربه پایدار، سرعت در توسعه و تنوع قابلیت‌های AI API را با نمونه‌های رایگان و تستی آغاز کنید و سناریوهای پیشنهادی متناسب با سرویس خود را شخصی‌سازی کنید.