Первый запрос

Предварительные требования

API-ключ MegaLLM (Получите здесь)
Python 3.7+ или Node.js 14+ установлены
Базовые знания программирования

Шаг 1: Создайте проект

Python
JavaScript

# Создайте директорию
mkdir my-first-ai-app
cd my-first-ai-app

# Создайте виртуальное окружение
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # На Windows: venv\Scripts\activate

# Установите зависимости
pip install openai python-dotenv

# Создайте директорию
mkdir my-first-ai-app
cd my-first-ai-app

# Инициализируйте проект
npm init -y

# Установите зависимости
npm install openai dotenv

Шаг 2: Сохраните API-ключ

Создайте файл .env:

MEGALLM_API_KEY=your-api-key-here

Добавьте .env в .gitignore, чтобы не коммитить ваш API-ключ!

Шаг 3: Базовый запрос

Python
JavaScript

Создайте app.py:

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# Загрузите переменные окружения
load_dotenv()

# Инициализируйте клиент
client = OpenAI(
    base_url="https://ai.megallm.io/v1",
    api_key=os.getenv("MEGALLM_API_KEY")
)

# Сделайте запрос
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is MegaLLM?"}
    ]
)

# Выведите ответ
print(response.choices[0].message.content)

Запустите:

python app.py

Создайте app.js:

import OpenAI from 'openai';
import dotenv from 'dotenv';

// Загрузите переменные окружения
dotenv.config();

// Инициализируйте клиент
const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://ai.megallm.io/v1',
  apiKey: process.env.MEGALLM_API_KEY
});

// Сделайте запрос
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'What is MegaLLM?' }
  ]
});

// Выведите ответ
console.log(response.choices[0].message.content);

Обновите package.json:

{
  "type": "module"
}

Запустите:

node app.js

Шаг 4: Добавьте контекст разговора

Давайте сделаем его разговорным:

Python
JavaScript

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()

client = OpenAI(
    base_url="https://ai.megallm.io/v1",
    api_key=os.getenv("MEGALLM_API_KEY")
)

# История разговора
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is Python?"}
]

# Первый ответ
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages
)

# Добавьте в историю
assistant_message = response.choices[0].message.content
messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
print(f"Assistant: {assistant_message}\n")

# Последующий вопрос
messages.append({"role": "user", "content": "What are its key features?"})

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages
)

print(f"Assistant: {response.choices[0].message.content}")

import OpenAI from 'openai';
import dotenv from 'dotenv';

dotenv.config();

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://ai.megallm.io/v1',
  apiKey: process.env.MEGALLM_API_KEY
});

// История разговора
const messages = [
  { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
  { role: 'user', content: 'What is JavaScript?' }
];

// Первый ответ
let response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: messages
});

// Добавьте в историю
const assistantMessage = response.choices[0].message.content;
messages.push({ role: 'assistant', content: assistantMessage });
console.log(`Assistant: ${assistantMessage}\n`);

// Последующий вопрос
messages.push({ role: 'user', content: 'What are its key features?' });

response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: messages
});

console.log(`Assistant: ${response.choices[0].message.content}`);

Шаг 5: Попробуйте разные модели

Переключайте модели, изменяя параметр model:

Python
JavaScript

models = ["gpt-4", "claude-3.5-sonnet", "gemini-2.5-pro"]

for model in models:
    print(f"\n--- Using {model} ---")
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
        ]
    )
    print(response.choices[0].message.content)

const models = ['gpt-4', 'claude-3.5-sonnet', 'gemini-2.5-pro'];

for (const model of models) {
  console.log(`\n--- Using ${model} ---`);
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: model,
    messages: [
      { role: 'user', content: 'Explain quantum computing in one sentence.' }
    ]
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

Шаг 6: Добавьте параметры

Настройте ответ с помощью параметров:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about AI"}
    ],
    temperature=0.9,      # Выше = более творческий
    max_tokens=100,       # Ограничение длины ответа
    top_p=0.95,          # Nucleus sampling
    frequency_penalty=0.5 # Уменьшение повторений
)

Шаг 7: Обработка ошибок

Добавьте правильную обработку ошибок:

Python
JavaScript

from openai import OpenAI, AuthenticationError, RateLimitError

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
    )
    print(response.choices[0].message.content)

except AuthenticationError:
    print("Недействительный API-ключ")
except RateLimitError:
    print("Превышен лимит запросов")
except Exception as e:
    print(f"Ошибка: {e}")

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }]
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);

} catch (error) {
  if (error.status === 401) {
    console.log('Недействительный API-ключ');
  } else if (error.status === 429) {
    console.log('Превышен лимит запросов');
  } else {
    console.log(`Ошибка: ${error.message}`);
  }
}

Шаг 8: Интерактивный чат

Создайте простого чат-бота:

Python
JavaScript

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()

client = OpenAI(
    base_url="https://ai.megallm.io/v1",
    api_key=os.getenv("MEGALLM_API_KEY")
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}
]

print("Chat with AI (type 'quit' to exit)\n")

while True:
    user_input = input("You: ")

    if user_input.lower() == 'quit':
        break

    messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=messages
    )

    assistant_message = response.choices[0].message.content
    messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

    print(f"AI: {assistant_message}\n")

import OpenAI from 'openai';
import dotenv from 'dotenv';
import readline from 'readline';

dotenv.config();

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://ai.megallm.io/v1',
  apiKey: process.env.MEGALLM_API_KEY
});

const messages = [
  { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' }
];

const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout
});

console.log("Chat with AI (type 'quit' to exit)\n");

function chat() {
  rl.question('You: ', async (userInput) => {
    if (userInput.toLowerCase() === 'quit') {
      rl.close();
      return;
    }

    messages.push({ role: 'user', content: userInput });

    const response = await client.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4',
      messages: messages
    });

    const assistantMessage = response.choices[0].message.content;
    messages.push({ role: 'assistant', content: assistantMessage });

    console.log(`AI: ${assistantMessage}\n`);
    chat();
  });
}

chat();

Понимание ответа

API возвращает расширенный объект ответа:

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "gpt-4",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}

Следующие шаги

Потоковая передача

Ответы в реальном времени

Вызов функций

Позвольте AI использовать внешние инструменты

Просмотр моделей

Изучите все доступные модели

Лучшие практики

Советы для production приложений

Устранение неполадок

Ошибки импорта

Убедитесь, что вы установили SDK:

pip install openai  # Python
npm install openai  # JavaScript

Ошибка 401 Authentication

Проверьте правильность вашего API-ключа
Убедитесь, что файл .env находится в той же директории
Убедитесь, что вы вызвали load_dotenv() (Python) или dotenv.config() (JS)

Ошибки лимита запросов

Вы делаете слишком много запросов
Добавьте задержки между запросами
Рассмотрите возможность обновления вашего плана

Медленные ответы

Попробуйте более быструю модель, например gpt-3.5-turbo
Уменьшите max_tokens
Используйте потоковую передачу для лучшего UX

Нужна помощь?

FAQ: Часто задаваемые вопросы
Справочник API: Полная документация
Поддержка: support@megallm.io
Discord: Присоединиться к сообществу

Обзор

Начало работы

Первый запрос

Предварительные требования

Шаг 1: Создайте проект

Шаг 2: Сохраните API-ключ

Шаг 3: Базовый запрос

Шаг 4: Добавьте контекст разговора

Шаг 5: Попробуйте разные модели

Шаг 6: Добавьте параметры

Шаг 7: Обработка ошибок

Шаг 8: Интерактивный чат

Понимание ответа

Следующие шаги

Потоковая передача

Вызов функций

Просмотр моделей

Лучшие практики

Устранение неполадок

Нужна помощь?

Обзор

Начало работы

​Предварительные требования

​Шаг 1: Создайте проект

​Шаг 2: Сохраните API-ключ

​Шаг 3: Базовый запрос

​Шаг 4: Добавьте контекст разговора

​Шаг 5: Попробуйте разные модели

​Шаг 6: Добавьте параметры

​Шаг 7: Обработка ошибок

​Шаг 8: Интерактивный чат

​Понимание ответа

​Следующие шаги

Потоковая передача

Вызов функций

Просмотр моделей

Лучшие практики

​Устранение неполадок

​Нужна помощь?

Предварительные требования

Шаг 1: Создайте проект

Шаг 2: Сохраните API-ключ

Шаг 3: Базовый запрос

Шаг 4: Добавьте контекст разговора

Шаг 5: Попробуйте разные модели

Шаг 6: Добавьте параметры

Шаг 7: Обработка ошибок

Шаг 8: Интерактивный чат

Понимание ответа

Следующие шаги

Устранение неполадок

Нужна помощь?