راهنمای مستندسازی و Documentation برای API ChatGPT

یکی از عوامل کلیدی موفقیت هر توسعه‌دهنده در کار با API هوش مصنوعی مثل ChatGPT، دسترسی به مستندات جامع و قابل فهم است. کیفیت مستندات نه‌تنها سرعت توسعه نرم‌افزار را بهبود می‌بخشد، بلکه ریسک خطا، مشکل امنیتی و مدیریت داده را نیز کاهش می‌دهد. مستندات خوب شامل توضیح دقیق endpointها، پارامترها، نمونه کد، مدیریت خطا و تغییرات نسخه است.
در ادامه، راهنمای کامل بررسی و بهره‌برداری از مستندات API ChatGPT و جایگزین ایرانی آن، GapGPT ارائه می‌شود.

مستندات API چیست و چه بخش‌هایی دارد؟

• تعریف endpointها: معرفی آدرس‌های درخواست مثل /v1/chat/completions، نوع متد (POST/GET) و نحوه ارسال داده.
• ورودی و خروجی: توضیح پارامترهای ضروری و اختیاری، نمونه بدنه (body) درخواست و ساختار JSON پاسخ.
• نمونه کد: مثال‌های کاربردی برای Python، JavaScript یا سایر زبان‌ها.
• احراز هویت: نحوه ارسال کلید API، Header مورد نیاز و مدیریت امنیت.
• مدیریت خطا: جدول کدهای خطا (مثل HTTP 401, 429)، معنی هر ارور و راه‌حل‌ها.
• محدودیت‌های نرخ و پایدار بودن: Rate Limit، تعداد درخواست مجاز در دقیقه/ساعت.
• تاریخچه تغییرات (Changelog): و راهنمای نسخه‌بندی برای مهاجرت آسان بین نسخه‌ها.

ساختار نمونه مستندات API ChatGPT: مثال کاربردی

POST https://api.openai.com/v1/chat/completions 
Headers: 
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  Content-Type: application/json
Body:
{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [ 
    { "role": "user", "content": "سلام، خلاصه متن بده!"}
  ]
}
    

{
  "id": "chatcmpl-12345",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "این خلاصه متن است..." } }]
}
    

تفاوت مستندات ChatGPT با GapGPT API برای توسعه‌دهنده ایرانی

نمونه قسمت از مستندات GapGPT API (مدل chat، فارسی):

POST https://gapgpt.app/api/chat/completion
Headers:
  X-Api-Key: کلید تستی شما
  Content-Type: application/json
Body:
{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "خلاصه مقاله بده!" }]
}
    

چک‌لیست بهترین روش بررسی API Documentation برای توسعه‌دهندگان

• همیشه از آخرین نسخه مستندات استفاده کنید و Changelog/Release Notes را رصد کنید.
• پارامترها و expected response‌ هر endpoint را با نمونه کد واقعی تست کنید.
• مدیریت و پیگیری خطاها (Error Code) برای تضمین پایداری نرم‌افزار.
• در مستندات، بخش تفکیک‌شده Rate Limit، احراز هویت و مجوزهای امنیتی را کاملاً بررسی کنید.
• وجود مثال و دمو کد برای هر سناریو تولید/تکمیل متن، تحلیل تصویر یا هر قابلیت خاص.
• از ابزارهایی مانند Swagger یا Postman و مستندات اتوماتیک استفاده نمایید تا بتوانید سریع‌تر API را تست کنید.
• برای فارسی‌زبان‌ها، انتخاب API با مستندات فارسی مانند GapGPT، توسعه را ساده و بدون تحریم‌شکن می‌کند.

چرا مستندات GapGPT برای ایران مناسب‌تر است؟

• رابط کاربری مستندات API کاملاً فارسی و قابل فهم است.
• دسترسی سریع بدون نیاز به تحریم‌شکن یا محدودیت منطقه‌ای.
• پشتیبانی مدل‌های ChatGPT، Claude و Gemini و قابلیت انتخاب بر اساس پروژه.
• آموزش تصویری و فیلم راهنما، به همراه ایران‌سل و همراه اول و شماره تلفن پشتیبانی.

جمع‌بندی: چرا مستندات API هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

مستندات مناسب ChatGPT API یا سرویس‌هایی مثل GapGPT، سرعت راه‌اندازی پروژه‌های هوش مصنوعی را بهینه و توسعه‌پذیری را تضمین می‌کند. همیشه از مستندات روز، تمرین با نمونه کدهای سند، و انتخاب API سازگار با نیازهای بومی (فارسی و بدون تحریم‌شکن) استفاده کنید تا نرم‌افزار شما همیشه پایدار و به‌روز باشد.

ادغام API ChatGPT با پروژه‌های برنامه‌نویسی مختلف

یکی از سوالات متداول در میان توسعه‌دهندگان، نحوه ادغام API هوش مصنوعی ChatGPT و سایر APIها با زبان‌ها و فریمورک‌های مختلف است. چه قصد راه‌اندازی یک ربات چت برای سایت داشته باشید یا تولیدکننده متن خودکار در اپ موبایل، ساده‌ترین و سریع‌ترین راه استفاده از واسط برنامه‌نویسی (API) است.

در این بخش، به راهکارهای عملی و نمونه کدهای ادغام ChatGPT API و پلتفرم‌های جایگزین مانند GapGPT می‌پردازیم. همچنین تفاوت‌های فنی، تجربه توسعه و رفع چالش‌های رایج مثل تحریم و مستندسازی فارسی را بررسی می‌کنیم.

زبان‌ها و محیط‌های محبوب برای ادغام API ChatGPT

• Python (مثلاً در پروژه‌های Django, Flask)
• Node.js و JavaScript (مثلاً در Next.js, Express, Vue.js, React)
• PHP (وبسایت‌های وردپرسی یا لاراول)
• Java و Kotlin (اندروید/سرور)
• Swift و Objective-C (iOS)
• C# (.NET محیط‌های دسکتاپ یا وب)

شما مطابق با مستندات، کافیست درخواست HTTP (از نوع POST یا GET) به آدرس API ارسال کنید و پاسخ متنی مدل هوش مصنوعی را دریافت نمایید.

نمونه کد ادغام API ChatGPT در پایتون

import requests
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
body = {
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [{"role": "user", "content": "سلام!"}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=body)
print(response.json())
      

نمونه ادغام API ChatGPT در Node.js (جاوااسکریپت)

const axios = require('axios');
axios.post(
  "https://api.gapgpt.app/v1/chat/completions",
  {
    model: "gpt-4o",
    messages: [{ role: "user", content: "کد نمونه را نشان بده!" }]
  },
  { headers: { "Authorization": "Bearer YOUR_GAPGPT_KEY" } }
).then(res => console.log(res.data))
 .catch(err => console.error(err));
    

مقایسه مراحل ادغام: GapGPT API Vs. OpenAI API

روند کلی ادغام ChatGPT API در پروژه واقعی

1. ثبت‌نام و دریافت کلید API (در GapGPT ساده و سریع است)
2. نصب کتابخانه مرتبط (requests، axios، cURL و...)
3. ارسال اولین درخواست POST به endpoint موردنظر (/v1/chat/completions)
4. پردازش پاسخ JSON در نرم‌افزار
5. مدیریت ارور و خطا (rate limit, auth error, ...)
6. بهینه‌سازی بر اساس نیاز پروژه

پرکاربردترین سناریوها برای ادغام API هوش مصنوعی

• ساخت ربات چت هوشمند برای سایت (آموزش افزودن ChatGPT به سایت)
• تولید خودکار محتوا و مقاله یا بازنویسی متن
• پیاده‌سازی دستیار هوشمند در اپلیکیشن موبایل
• طبقه‌بندی، خلاصه‌سازی یا ترجمه خودکار داده‌ها
• اتصال هوش مصنوعی برای تحلیل و چت در شبکه‌های اجتماعی

جزئیات هر سناریو و مثال اجرایی را می‌توانید در مستندات توسعه GapGPT و منابع تخصصی برنامه‌نویسی بیابید.

رفع خطا و عیب‌یابی در ادغام API هوش مصنوعی

نمونه کدهای پیاده‌سازی و ارسال درخواست به API ChatGPT

داشتن نمونه کد قابل‌اعتماد برای تست و پیاده‌سازی API هوش مصنوعی، مخصوصاً ChatGPT API، نقطه شروع حیاتی ورود توسعه‌دهندگان به دنیای اپلیکیشن‌های هوشمند است. در این راهنما، شما با کدهای ساده و کاربردی برای ارسال درخواست به API ChatGPT آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چطور تست کلید (Test Key) استفاده کنید، خطاها را مدیریت نمائید و حتی نمونه کد GapGPT را ببینید؛ GapGPT راهکاری سریع و ایرانی برای اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی بدون تحریم‌شکن ارائه می‌دهد.

import requests
API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
API_KEY = "YOUR_TEST_KEY"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [{"role": "user", "content": "سلام! ChatGPT چیست؟"}]
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
print(response.json())
    

const axios = require('axios');
const API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const API_KEY = 'YOUR_TEST_KEY';
axios.post(API_URL, {
  model: 'gpt-3.5-turbo',
  messages: [{ role: "user", content: "کاربرد ChatGPT API چیست؟" }]
}, {
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  }
})
.then(res => console.log(res.data))
.catch(err => console.error(err.response.data));
    

مقایسه سریع نمونه کدها در زبان‌های مختلف

راهنمای گام‌به‌گام: تست سریع ChatGPT API (Hello World)

1. یک کلید تستی (Test API Key) تولید و ذخیره کنید.
2. یکی از نمونه کدهای بالا را داخل محیط توسعه خود قرار دهید.
3. مدل مورد نظر (مثلاً gpt-3.5-turbo) را در پارامتر model وارد کنید.
4. اجرای کد و مشاهده پاسخ. اگر همه چیز درست باشد، پاسخ در response.json() خواهد بود.
5. در صورت دریافت خطا (مانند 401 یا 429)، کلید، تعداد درخواست، یا ساختار پیام را چک کنید.

{
  "id": "...",
  "object": "chat.completion",
  "created": ...,
  "choices": [
    {
      "message": { "role": "assistant", "content": "سلام! من ChatGPT هستم." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 10, "completion_tokens": 15, "total_tokens": 25 }
}
    

کد پیشرفته‌تر: دریافت پاسخ استریم و حفظ سابقه گفتگو

برای اپلیکیشن‌هایی که گفتگو مبتنی بر جریان دارند (streaming)، می‌توانید از پارامتر stream و ارسال آرایه پیام‌ها برای حفظ Context استفاده کنید. بخش زیر ساختار پایه کد را نمایش می‌دهد:

data = {
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "سلام!"},
    {"role": "assistant", "content": "سلام! چطور کمکتون کنم؟"},
    {"role": "user", "content": "آب و هوا امروز چطوره؟"}
  ],
  "stream": true
}
پیاده‌سازی stream نیاز به استفاده از websocket یا پردازش event-stream دارد.
  

نکات حیاتی و رفع اشکال

• در صورت مواجهه با خطاهای 401 (کلید نامعتبر)، 429 (محدودیت ریت) یا 500 (خطای سرور)، ورودی‌ها و پلن حساب را بررسی کنید.
• در پروژه‌های واقعی، ارورهای API را لاگ و مدیریت مناسب پیاده‌سازی کنید (Retry و Timeout).
• مستندسازی رسمی OpenAI یا GapGPT را همیشه مرجع قرار دهید.

🪄 پیاده‌سازی سریع‌تر و بدون تحریم‌شکن با GapGPT API

import requests
API_URL = "https://gapgpt.app/api/chat/completions"
API_KEY = "کلید GapGPT خود را وارد کنید"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [{"role": "user", "content": "GapGPT API چه مزایایی دارد؟"}]
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
print(response.json())
    

چک‌لیست پیش از ارسال درخواست API

• بررسی صحت کلید تستی (Test API Key) و جابجایی آن با کلید واقعی روی محصول اصلی
• فعال‌سازی مدل درست (gpt-3.5-turbo، gpt-4o، یا Gemini/Claude بسته به نیاز)
• بررسی محدودیت‌های درخواست (تعداد توکن، سرعت، rate limits)
• لاگ‌کردن درخواست‌ها و پاسخ‌ها برای رفع اشکال

تحلیل پلن‌های قیمت‌گذاری API ها برای توسعه‌دهندگان ایرانی

هزینه و پلن‌های API هوش مصنوعی یکی از دغدغه‌های مهم برای توسعه‌دهندگان و استارتاپ‌های ایرانی است. محدودیت پرداخت ارزی، نیاز به تحریم‌شکن و نوسانات دلار، انتخاب API مناسب را دشوار می‌کند. بنابراین، بررسی دقیق قیمت‌گذاری انواع APIهای معروف جهان و جایگزین‌های داخلی مثل GapGPT، هم دید شفاف به مزایا و معایب می‌دهد و هم بهینه‌سازی هزینه نرم‌افزار را امکان‌پذیر می‌سازد.

انواع مدل‌های قیمت‌گذاری API هوش مصنوعی در جهان

فاکتورهای کلیدی برای انتخاب پلن API در ایران

• امکان پرداخت ریالی یا با کارت بانکی ایرانی
• عدم نیاز به تحریم‌شکن (VPN/Proxy)
• پشتیبانی از رابط کاربری فارسی و مدل‌های جدید
• شفافیت قیمت به تومان یا ریال (GapGPT: نمایش دقیق تعرفه‌های هر مدل)
• آپدیت سریع پلن‌ها و مدل‌های جدید (مثل GPT4o، Claude، Gemini)

مقایسه قیمت API هوش مصنوعی: GapGPT مقابل سرویس‌های جهانی

برآورد هزینه ماهانه API بر اساس مصرف: مثال کاربردی

فرض: پلن GPT4o روی GapGPT با تعرفه ۲۰۰ تومان به ازای هر ۱۰۰۰ توکن
tokens_used = 800_000  # تعداد توکن ماهانه
price_per_1k = 200     # قیمت هر ۱۰۰۰ توکن 

GapGPT تومان
monthly_cost = (tokens_used / 1000) * price_per_1k
print("هزینه ماهانه:", monthly_cost, "تومان")
    

GapGPT API: پلتفرم سرفصل قیمت‌گذاری برای ایرانیان

داشبورد مدیریت هزینه در GapGPT (نمونه بخش کاربری)

• مشاهده مصرف روزانه و ماهانه به صورت نمودار و عدد
• تعیین سقف برای جلوگیری از افزایش ناگهانی هزینه
• اعلان پیامکی و ایمیلی با عبور از آستانه مصرف
• انتخاب مدل مقرون به صرفه و مشاهده قیمت لحظه‌ای

توصیه‌های عملی برای کاهش هزینه API هوش مصنوعی

• درخواست‌های مشابه را Batch کنید (ارسال همزمان چند پیام)
• از مدل‌های زیرشاخه مثل GPT-4o و Deepseek هنگام تولید متن کوتاه استفاده کنید
• مصرف Token را با کد و ابزار مانیتورینگ داخلی پیگیری کنید
• قبل خرید پلن، تخمین تعداد درخواست و مدل مورد نیاز را بسنجید
• در پروژه‌های تستی، از API رایگان یا تستی استفاده نمایید

سناریوهای استفاده کاربردی API ChatGPT در نرم‌افزارهای واقعی

امروزه API هوش مصنوعی ChatGPT و مدل‌های مشابه به بخش حیاتی نرم‌افزارهای مدرن تبدیل شده‌اند. استفاده از API در سناریوهای کاربردی نه فقط باعث افزایش بهره‌وری بلکه موجب خلق ویژگی‌های هوشمند و تعاملی در اپلیکیشن‌های ایرانی می‌شود. در این بخش، مهم‌ترین کاربردهای عملی API‌های هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم و با نمونه‌ کد و ایده اجرایی، ارزش افزوده آن‌ها برای توسعه‌دهندگان را شرح می‌دهیم.

1. هوشمندسازی پشتیبانی محبوب سایت و ربات چت

یکی از اصلی‌ترین سناریوها، راه‌اندازی چت‌بات هوشمند برای پاسخگویی خودکار به کاربران است. با اتصال ChatGPT API یا استفاده از GapGPT، می‌توانید پیام‌های کاربر را دریافت، به API ارسال و پاسخ مدل را بازگردانید:

import requests
def reply_to_user(message, api_key):
    url = "https://gapgpt.app/api/chat/completions"
    data = {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "messages": [{"role": "user", "content": message}]
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    resp = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
print(reply_to_user("سلام، راهنمایی کن!", "کلید GapGPT"))
    

1. تولید محتوای خودکار، متن، ایمیل یا پیشنهاد محصول

API هوش مصنوعی در اتوماسیون فرایندهای تولید محتوا (مانند تولید پست وبلاگ، ایمیل‌های بازاریابی، توضیحات محصول) کاربرد دارد. کافی است متن اولیه را ارسال کنید و خروجی آماده تحویل بگیرید.

const axios = require('axios');
async function aiGenerateTitle(desc, key) {
    const res = await axios.post("https://gapgpt.app/api/chat/completions", {
        model: "gpt-3.5-turbo",
        messages: [{ role: "user", content: `بر اساس توضیح زیر، یک عنوان پیشنهادی بنویس:\n${desc}` }]
    }, {
        headers: { "Authorization": `Bearer ${key}` }
    });
    return res.data.choices[0].message.content;
}
aiGenerateTitle("ساعت هوشمند با قابلیت پایش سلامت", "کلید GapGPT").then(console.log);
    

1. تحلیل و خلاصه‌سازی متون؛ کاربرد در مدیریت داده یا خبر

بسیاری از نرم‌افزارهای خبری یا مدیریت سند با استفاده از API هوش مصنوعی، امکان خلاصه‌سازی یا استخراج نکات کلیدی فراهم می‌کنند. رایج‌ترین متد، ارسال متن طولانی و دریافت پاسخ خلاصه است.

def summarize_text(text, api_key):
    url = 'https://gapgpt.app/api/chat/completions'
    prompt = f"متن زیر را خلاصه کن:\n{text}"
    data = {
        "model":"gpt-4o",
        "messages":[{"role":"user","content":prompt}]
    }
    headers = {"Authorization":f"Bearer {api_key}"}
    return requests.post(url,headers=headers,json=data).json()['choices'][0]['message']['content']
خروجی: خلاصه متن خبری یا سند
    

1. دستیار کدنویسی و توسعه اپلیکیشن

از طریق ادغام ChatGPT API، می‌توانید دستیارهای برنامه‌نویسی یا بررسی‌کننده کد طراحی کنید. کافیست ورودی کد را ارسال و پیشنهاد یا اصلاحیه دریافت نمایید.

1. نرم‌افزارهای آموزشی و یادگیری تعاملی

در اپلیکیشن‌های آموزشی پرسش-پاسخ، آزمون آنلاین یا آموزش زبان، API هوش مصنوعی پاسخ‌های هوشمند و تعاملی می‌سازد. با GapGPT می‌توانید مدل موردنظر را بنا به نیاز (فارسی، انگلیسی یا ترکیبی) انتخاب کنید.

1. دسته‌بندی پیام‌ها، فیلتراسیون و تشخیص داده‌های غیرمجاز

با API هوش مصنوعی می‌توانید پیام‌های کاربران را دسته‌بندی کنید، تشخیص اسپم و محتوای نامناسب دهید. این قابلیت با تنظیم پرامپت مخصوص، در GapGPT و ChatGPT قابل پیاده‌سازی است.
برای راهنمایی بیشتر، منابع تخصصی مثل ۱۰ کاربرد هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها را مطالعه کنید.

1. تولید خلاقانه: داستان‌نویسی، شعر و محتوای ادبی

به کمک ChatGPT API یا GapGPT API می‌شود ربات‌های داستان‌ساز، شاعر هوشمند یا سرویس جذاب تولید محتوا راه‌اندازی کرد. کافیست سؤال یا حوزه را ارسال کنید و خروجی خلاقانه بگیرید.

📋 جدول مقایسه سناریوها و مزایای GapGPT API

بهینه‌سازی سرعت و کارایی در استفاده از API هوش مصنوعی

سرعت و کارایی API هوش مصنوعی، بخصوص در پروژه‌های حرفه‌ای و اپلیکیشن‌هایی که با چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی مثل ChatGPT، Claude و Gemini کار می‌کنند، عامل کلیدی موفقیت محصول شماست. هر میلی‌ثانیه تاخیر اضافه‌شده در پاسخ‌گویی API می‌تواند تجربه کاربر، رتبه سئو و حتی هزینه‌های زیرساخت را تحت تأثیر قرار دهد. برای توسعه‌دهندگان ایرانی، چالش‌هایی مانند تحریم‌ها، کندی پروکسی‌ها و محدودیت‌ سرعت روی سرورهای خارجی معمولا مشکلات جدی ایجاد می‌کند؛ اما راه‌حل‌هایی مانند GapGPT API با زیرساخت بهینه‌شده برای ایران، سرعت و پایداری را تضمین می‌کنند بدون نیاز به تحریم‌شکن.

جدول مقایسه: سرعت، ریت و پایداری ارائه‌دهندگان API هوش مصنوعی

استراتژی‌های فنی برای افزایش سرعت API هوش مصنوعی

• استقرار اپلیکیشن در نزدیکی سرور API: انتخاب سرویس‌دهنده ایرانی مثل GapGPT که زیرساختش در داخل کشور است، تاخیر را به‌شدت کاهش می‌دهد.
• استفاده از HTTP/2 و Persistent Connection: راه‌اندازی کانکشن‌های پایدار باعث کاهش زمان مذاکره SSL و Overhead در درخواست‌های متوالی می‌شود.
• بچ و Chunk کردن درخواست‌ها: ارسال چند پیام با یک درخواست باعث کاهش Roundtripهای غیرضروری و سرعت گرفتن عملیات گروهی مانند دسته‌ای چت یا تحلیل دیتا خواهد شد.
• استفاده از Endpointهای استریمینگ: برای وظایف طولانی یا حالت گفتگو، GapGPT API و برخی مدل‌ها قابلیت ارسال پاسخ استریم را با تاخیر کمتر دارند.
• کشینگ پاسخ‌ها: ذخیره نتایج محاسبات سنگین مثل جمع‌بندی یا ترجمه تا زمان تغییر ورودی، به‌شدت سرعت سرویس را برای کاربران ثابت بالا می‌برد.
• کمینه‌سازی حجم داده و پیام: حذف جزئیات غیرضروری از پیام ارسالی و استفاده کمتر از توکن‌ها هزینه و زمان پاسخ‌گویی را پایین می‌آورد.
• برنامه‌نویسی Asynchronous/Parallel: ارسال چند درخواست موازی با async/await یا Promise.all در Node.js و استفاده از asyncio در Python برای حداکثرسازی throughput.

نمونه کد: درخواست سریع و موازی به GapGPT API

const axios = require('axios');
const API_URL = "https://gapgpt.app/api/chat";
const API_KEY = "کلیدGapGPT";
async function rapidQueries(prompts) {
  return await Promise.all(
    prompts.map(msg => axios.post(API_URL, 
      { model: "gpt-3.5-turbo", messages: [{role:"user",content:msg}] }, 
      { headers: { "x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" } }
    ).then(res => res.data))
  );
}
// استفاده: rapidQueries(["سلام!","توضیح API چیست؟"])
    

import requests
def get_stream_reply(prompt: str, api_key: str):
    r = requests.post(
        "https://gapgpt.app/api/chat/completions",
        headers={"x-api-key": api_key, "Content-Type": "application/json"},
        json={"model":"gpt-4o",  "messages":[{"role":"user","content":prompt}], "stream": True},
        timeout=7
    )
    for line in r.iter_lines():
        if line:
            print(line.decode())
درخواست سریع، بدون نیاز به تحریم‌شکن، حتی با اینترنت معمولی ایران!
    

راهنمای عملی: قدم‌های بهینه‌سازی API هوش مصنوعی

1. از ارائه‌دهنده‌ای با زیرساخت داخلی بهره بگیرید؛ برای پروژه در ایران همیشه GapGPT بهترین گزینه برای سرعت است.
2. در درخواست‌های متوالی (chat یا multi-user)، حتما connection pooling تعریف کنید تا handshake تکراری حذف شود.
3. Timeout مناسب (معمولا 5-10s) و لاگ کامل برای تمام خطاها و retries را در منطق اپ خود پیاده‌سازی کنید.
4. پیام‌ها را باتوجه به کاربری تا حد ممکن خلاصه کنید؛ promptهای طولانی به تاخیر و هزینه اضافی منجر می‌شود.
5. برای سناریوهای گفتگو یا دیتا کاوی، استفاده از batching و caching خروجی به‌صرفه‌تر است.
6. در اپ‌های real-time، از stream response یا WebSocket (در صورت پشتیبانی API) بهره بگیرید.

اشتباهات رایج و FAQ سرعت API

• ارور 429 (Rate Limit Exceeded): بهینه‌سازی ارسال درخواست (batch، زمان‌بندی درخواست)، انتخاب پلن مناسب، و استفاده از ارائه‌دهنده با ریت بالاتر (مانند GapGPT API).
• کندی شدید یا timeouts: استفاده از تحریم‌شکن، سرور خارجی و payloadهای سنگین عامل اصلی‌اند—GapGPT این مشکل را حذف کرده است.
• Overhead ناشی از حجم پیام: promptهای طولانی، خروجی‌های سنگین یا استفاده از context غیرضروری سرعت را پایین می‌آورد.
• Proxy و VPN bottlenecks: همیشه راه‌حل بومی را ترجیح دهید تا مشکلات مسیر خارجی نداشته باشید.