وقتی صحبت از کار با مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته مثل ChatGPT می‌شود، اولین چیزی که توسعه‌دهندگان به آن نیاز دارند یک راه ساده و مطمئن برای دسترسی است. رابط برنامه‌نویسی اپن‌ای‌آی (OpenAI API) همین امکان را فراهم می‌کند؛ ابزاری که به شما اجازه می‌دهد مدل‌های زبانی و مولد را مستقیما در اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های خود به کار بگیرید، بدون اینکه لازم باشد از ابتدا مدل بسازید یا آن را آموزش دهید.
در این مقاله از بلاگ آسا با نگاهی عملی و مهندسی‌محور به مفاهیم کلیدی می‌پردازیم: ساختار و نحوه کار Chat Completions API، اصول پرامپت‌نویسی، مدیریت توکن و هزینه‌ها، آزمایش سریع در OpenAI Playground و مسیر فاین‌تیونینگ برای ساخت مدل‌های سفارشی.
OpenAI API چیست؟
رابط برنامه‌نویسی OpenAI ابزاری است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به‌سادگی به مدل‌های هوش مصنوعی این شرکت دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را در نرم‌افزارها، سرویس‌ها و محصولات خود به‌کار بگیرند. هدف اصلی این API آن است که پیچیدگی‌های فنیِ ساخت و آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی را از دوش کسب‌وکارها بردارد و راهکاری سریع، امن و مقیاس‌پذیر برای استفاده از آن‌ها ارائه دهد.
برخی از سرویس‌های کلیدی که از طریق OpenAI API در دسترس هستند عبارت‌اند از:
- ChatGPT برای ایجاد مکالمات طبیعی و پاسخ‌گویی هوشمند
- DALL·E برای تولید تصاویر خلاقانه از متن
- Whisper برای تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
- سایر ابزارها و مدل‌ها برای پردازش زبان، ترجمه، خلاصه‌سازی و تحلیل داده‌های متنی
مزایای استفاده از این API در مقایسه با توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های بومی قابل‌توجه است، از جمله:
- صرفه‌جویی در زمان و هزینه به‌دلیل آماده‌بودن مدل‌ها
- مقیاس‌پذیری بالا برای پاسخ‌گویی به حجم زیاد درخواست‌ها
- دسترسی به مدل‌های به‌روز که همواره توسط OpenAI بهبود داده می‌شوند
- سادگی ادغام در پروژه‌های مختلف تنها با چند خط کدنویسی
کاربرد OpenAI API در صنایع
OpenAI API و مدل‌های GPT اکنون در بیش از ۳۰۰ برنامه کاربردی استفاده می‌شوند و طیف وسیعی از کاربردهای خلاقانه در سراسر جهان را پوشش می‌دهند:
- چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی: مدل‌های مانند GPT-4 و ChatGPT می‌توانند برای ایجاد چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند به‌کار روند و تجربه کاربری را در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و خدمات مشتری بهبود دهند.
- تحلیل احساسات: با OpenAI API می‌توان نظرات مشتریان و داده‌های متنی را تحلیل کرد تا میزان رضایت و نظر عمومی مشخص شود و بینش‌های ارزشمند برای کسب‌وکار استخراج گردد.
- شناسایی تصویر: مدل‌هایی مانند CLIP مفاهیم بصری را از متن می‌آموزند و برای تشخیص اشیاء، دسته‌بندی تصاویر و کاربردهای پزشکی قابل استفاده‌اند.
- بازی و یادگیری تقویتی: مدل‌ها می‌توانند محیط‌های بازی را یاد بگیرند و به‌صورت خودکار بازی کنند یا بازیکنان را راهنمایی کنند، مانند پروژه‌های Dactyl و OpenAI Five.
ویژگی‌های OpenAI API
در ادامه به برخی از مهم‌ترین قابلیت‌هایی می‌پردازیم که OpenAI API را به ابزاری ارزشمند برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگانی که قصد دارند هوش مصنوعی را در پروژه‌های خود به کار بگیرند، تبدیل می‌کند:
۱. مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained AI models)
مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده، مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که پیش‌تر با حجم عظیمی از داده‌ها و روی وظایف عمومی آموزش دیده‌اند و سپس می‌توان آن‌ها را برای وظایف خاص مورد استفاده قرار داد. تیم OpenAI این مدل‌ها را آموزش داده و در قالب API عرضه کرده است؛ به عبارتی «یک‌بار آموزش، استفاده‌ی چندباره»، که موجب صرفه‌جویی چشمگیری در زمان و منابع می‌شود.
برخی از مدل‌های ارائه‌شده عبارت‌اند از:
- GPT-5: نسل جدید مدل‌های زبانی OpenAI با توانایی درک عمیق‌تر متن، بهبود چشمگیر در تولید محتوای متنی و کدنویسی، و کارایی بالاتر در وظایف پیچیده
- GPT-4: نسخه پیشرفته‌تر GPT-3.5، با توانایی درک و تولید متن و کد
- GPT-3.5: نسخه ارتقاءیافته GPT-3، برای درک و تولید متن یا کد
- GPT Base: مدل‌هایی برای پردازش و تولید متن یا کد که فاقد قابلیت دنبال‌کردن دستورالعمل هستند
- DALL·E: مدلی برای ایجاد و ویرایش تصویر بر اساس پرامپت‌های متنی
- Whisper: ابزاری برای تبدیل ورودی صوتی به متن نوشتاری
- Embeddings: مدل‌هایی که متن را به مقادیر عددی تبدیل می‌کنند
- Moderation: مدلی تخصصی برای شناسایی محتوای حساس یا ناایمن
این مدل‌ها با استفاده از داده‌های عظیم و توان محاسباتی بسیار بالا آموزش داده شده‌اند؛ منابعی که در دسترس بسیاری از افراد یا حتی سازمان‌ها قرار ندارد. اکنون متخصصان داده و کسب‌وکارها می‌توانند تنها با یک API به راحتی از این مدل‌ها بهره ببرند.
هزینه و شرایط استفاده از OpenAI API
در حال حاضر، استفاده از OpenAI API بر پایه مدل تعرفه «پرداخت به‌ازای توکن» است؛ یعنی هزینه بر اساس تعداد توکن‌های ورودی و خروجی و مدل انتخابی محاسبه می‌شود.
| مدل / سرویس | ورودی (۱M توکن) | خروجی (۱M توکن) |
| GPT-3.5 Turbo | $0.50 | $1.50 |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 |
| GPT-4 | $30.00 | $60.00 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 |
| o3-mini | $1.00 | $4.00 |
| o3 | $10.00 | $40.00 |
| GPT-4.5 (Orion) | $75.00 | $150.00 |
- توکن ورودی و خروجی جمع‌شده محاسبه می‌شوند. هم متن ارسال‌شده (prompt) و هم پاسخ مدل هزینه‌بر هستند.
- Batch API گزینه‌ای برای کاهش هزینه تا حدود ۵۰٪ است؛ مخصوصاً برای پردازش‌های زمان‌مند یا حجیم.
برخی خدمات دیداری یا صوتی، مانند تولید تصویر یا تبدیل گفتار، دارای هزینه‌های جداگانه‌اند.
مثال: تصویر با DALL·E بین ۰٫۰۴ تا ۰٫۰۸ دلار هزینه دارد.
۲. مدل‌های قابل سفارشی‌سازی (Customizable AI models)
یکی از ویژگی‌های مهم OpenAI API، امکان سفارشی‌سازی مدل‌ها از طریق فرایندی به نام فاین‌تیونینگ (Fine-tuning) است. این قابلیت به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده را متناسب با نیازهای خاص خود دوباره تنظیم کنند.
در این روش، کاربران داده‌های اختصاصی خود را به مدل اضافه کرده و آن را برای کاربردهای ویژه‌ی خود بهینه می‌کنند. فاین‌تیونینگ علاوه‌بر کاهش هزینه‌ها، باعث افزایش سرعت پاسخ‌گویی در برنامه‌های کاربردی نیز می‌شود.
۳. رابط کاربری ساده (Simple API interface)
پلتفرم OpenAI API طراحی ساده و کاربرپسندی دارد. تنها با چند خط کد و با استفاده از مستندات جامع و مثال‌های آماده، می‌توان خیلی سریع شروع به استفاده از آن کرد.
این سادگی به‌ویژه برای افرادی که تازه وارد حوزه داده و هوش مصنوعی شده‌اند بسیار ارزشمند است؛ چرا که ورود به دنیای AI را آسان‌تر و جذاب‌تر می‌سازد.
۴. زیرساخت مقیاس‌پذیر (Scalable infrastructure)
OpenAI زیرساخت خود را بر پایه‌ی خوشه‌های Kubernetes با ظرفیت بیش از ۷۵۰۰ نود توسعه داده است تا بتواند مدل‌های بزرگی مانند GPT-3، CLIP و DALL·E را پشتیبانی کند. علاوه‌بر این، سرویس Azure OpenAI روی زیرساخت جهانی Azure اجرا می‌شود تا نیازهای حیاتی در سطح سازمانی مانند امنیت، انطباق با استانداردها و دسترس‌پذیری منطقه‌ای را برآورده سازد.
این مقیاس‌پذیری به کاربران اجازه می‌دهد همراه با رشد پروژه‌هایشان، از API استفاده کنند؛ چه پروژه‌ای کوچک و تحقیقاتی باشد و چه سیستمی در ابعاد سازمانی. همین ویژگی OpenAI API را به ابزاری مطمئن و قابل اتکا برای پروژه‌های در حال توسعه تبدیل می‌کند.
معماری و نحوه کار OpenAI API
OpenAI API یک‌لایه ساده‌شده HTTP/HTTPS است که به‌عنوان رابط میان اپلیکیشن شما و مدل‌های عظیم زبانی/ مولد عمل می‌کند. کلیت کار این است که شما با یک درخواست (request) شامل متادیتا و ورودی (prompt/messages/inputs) به یک endpoint مشخص فراخوانی می‌زنید و پاسخ (response) شامل خروجی تولیدشده، متادیتاهای اجرایی و اطلاعات مصرف توکن دریافت می‌کنید.
ساختار کلی درخواست و پاسخ
- درخواست معمولا شامل هدرهای احراز هویت (Authorization: Bearer <API_KEY>)، نوع محتوا (Content-Type: application/json) و بدنه JSON است.
- برای مکالمه از مجموعه‌ای از پیام‌ها استفاده می‌شود (مثلا آرایه‌ای از اشیاء {role, content})؛ برای تکمیل‌های ساده ممکن است فقط یک رشته متنی (prompt) ارسال شود.
- پاسخ شامل متن یا ساختار تولیدشده (choices/output)، آمار مصرف توکن و گاهی اطلاعات اضافی مثل دلایل بروز خطا یا توکن پایان است.
مهم‌ترین endpointها
- Chat Completions — برای تعاملات مکالمه‌ای: آرایه‌ای از پیام‌ها با نقش‌های system/user/assistant، مناسب چت‌بات‌ها و جریان‌های گفت‌وگو.
- Completions — نسخه قدیمی‌تر/ ساده‌تر برای تولید متن بر اساس یک prompt واحد؛ هنوز در برخی سناریوها کاربرد دارد.
- Responses — (در اکوسیستم جدیدتر) یک endpoint منعطف که می‌تواند مکالمه، محتوای ساخت‌یافته، ترنسفورم‌های چندمودال و ابزارهای داخلی را یکپارچه کند.
- Images — تولید تصاویر از متن (مانند DALL·E).
- Embeddings — تولید بردارهای عددی برای جست‌وجو و بازیابی معنایی، خوشه‌بندی و مقایسه متنی.
- Audio/Transcription — تبدیل گفتار به متن (Whisper) یا تولید صوتی در برخی نسخه‌ها.
- endpointهای کمکی: فایل‌ها (upload برای فاین‌تیونینگ یا داده‌های آموزشی)، فاین‌تیونینگ، و مدیریت مدل‌ها.
چرا چند مدل داریم؟
- مدل‌ها بر حسب قدرت، هزینه، سرعت و قابلیت‌ها (مثل پشتیبانی از کانتکست طولانی، چندمودال بودن یا هزینه کمتر) متفاوت‌اند.
- سری‌های بزرگ‌تر (مثلا GPT-4، GPT-4o) معمولا دقت و توانایی بالاتری در استدلال و نگهداری کانتکست دارند، اما هزینه و مصرف توکن/ زمان بیشتری دارند.
- مدل‌های میان‌رده یا کوچک‌تر (مثل خانواده GPT-3.5 یا نسخه‌های -mini) برای وظایف ساده‌تر یا پردازش‌های با هزینه حساس مناسب‌ترند.
- بعضی مدل‌ها «چندمودال» یا برای وظایف خاص (کدنویسی، خلاصه‌سازی، تولید تصویر) بهینه شده‌اند؛ انتخاب مدل باید بر اساس نیاز کاربردی، الزامات تاخیر و بودجه صورت گیرد.
نکته مهندسی: قبل از انتخاب مدل یا endpoint، با یک PoC در Playground یا تست‌لوپ کوتاه مصرف توکن/ تاخیر و کیفیت خروجی را بسنجید تا تصمیم‌گیری متناسب با نیاز محصول و هزینه انجام شود.
انتخاب مدل و مدیریت منابع
مدل‌ها بر اساس توانایی، هزینه و سرعت متفاوت‌اند؛ مدل‌های بزرگ‌تر دقت و کانتکست بیشتری دارند، مدل‌های کوچک‌تر برای وظایف سبک و با هزینه کمتر مناسب‌اند. مدیریت توکن و رعایت نرخ محدودیت‌ها (Rate Limits) برای کنترل هزینه و تاخیر ضروری است.
پرامپت‌نویسی و Playground
Playground محیطی تحت وب برای تست سریع مدل‌ها و پرامپت‌ها بدون کدنویسی است. اصول پرامپت‌نویسی شامل تعیین نقش مدل، ارائه زمینه کافی، محدودیت و قالب خروجی و تقسیم کار به مراحل کوچک است.
فاین‌تیونینگ (Fine-Tuning)
برای سفارشی‌سازی مدل‌ها می‌توان از فاین‌تیونینگ نظارت‌شده (SFT) یا تقویتی (RFT) استفاده کرد. نکات مهندسی شامل استفاده از داده تمیز، تفکیک مجموعه‌ها، پایش drift و انتخاب مدل مناسب برای هزینه و تاخیر است.
الگوهای پیاده‌سازی با Chat Completions
برای ساخت یک سرویس مکالمه‌ای پایدار، این الگوها را در نظر بگیرید:
- حالت دستیار هدایت‌شده (System-first): سیاست‌ها و لحن را در system تعریف کنید، سپس در user سناریو/ سوال را بدهید.
- Streaming UI: پاسخ را به‌صورت جریانی نمایش دهید تا تجربه کاربری بهبود یابد و کاربر حس معطلی نداشته باشد.
- حافظهٔ محاوره‌ای فشرده: تاریخچه مکالمه را هر چند پیام خلاصه کنید تا مصرف توکن کنترل شود.
- کنترل کیفیت خروجی: پس از دریافت پاسخ، post-processing انجام دهید (اعتبارسنجی فرمت، فیلتر کردن محتوا، یا اجرای یک پاس بررسی ثانویه با پرامپت کنترلی).
- جداسازی ارکستراسیون: در صورت نیاز به ابزارهای جانبی (جست‌وجو در فایل‌ها، کد اینترپرتر و …)، معماری را طوری طراحی کنید که ارتقاء به Responses API ساده باشد.
Chat Completions API در عمل
Chat Completions API با ورودی‌ای شامل یک آرایه از پیام‌ها کار می‌کند؛ هر پیام دارای نقش (role) و محتوا (content) است. حداقل سه نقش را خواهید دید:
- system: سیاست‌ها، لحن، محدودیت‌ها و شخصیت مدل را مشخص می‌کند.
- user: ورودی اصلی کاربر.
- assistant: پاسخ‌های قبلی مدل (برای حفظ زمینه).
نمونه درخواست (Python)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
from openai import OpenAI client = OpenAI() resp = client.chat.completions.create( model=“gpt-4o-mini”, messages=[ {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant that answers in Persian.”}, {“role”: “user”, “content”: “یک جمع‌بندی ۳ نکته‌ای از نظریه بازی‌ها بده.”} ], temperature=0.7, stream=False ) print(resp.choices[0].message.content) |
نمونه درخواست (cURL)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ –H “Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY” \ –H “Content-Type: application/json” \ –d ‘{ “model”: “gpt-4o-mini”, “messages”: [ {“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant that answers in Persian.”}, {“role”: “user”, “content”: “یک جمع‌بندی ۳ نکته‌ای از نظریه بازی‌ها بده.”} ], “temperature”: 0.7 }’ |
نکات کلیدی:
- temperature و top_p خلاقیت/تنوع خروجی را کنترل می‌کنند.
- streaming برای UIهای تعاملی حس «تایپ زنده» می‌دهد.
- اگر به ابزارهای داخلی پیشرفته (مثل فایل‌جستجو، اجرای کد، تصویرسازی) نیاز دارید، بررسی Responses API معقول است؛ اما برای هسته مکالمه‌ای، همین الگو کافی است.
شروع کار با OpenAI API
فرض کنید شما یک مبتدی مطلق در استفاده از OpenAI API هستید و می‌خواهید نخستین فراخوانی API خود را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله انجام دهید.
مرحله ۱: ایجاد حساب کاربری در پلتفرم OpenAI
پیش از هر چیز لازم است در پلتفرم OpenAI یک حساب کاربری ایجاد کنید. کافی است وارد وب‌سایت شوید و مراحل ثبت‌نام را تکمیل کنید. پس از ثبت‌نام، صفحه اصلی پلتفرم برایتان نمایش داده خواهد شد.
مرحله ۲: دریافت کلید API
پس از ایجاد حساب، باید کلید API خود را دریافت کنید؛ این کلید برای برقراری ارتباط با API ضروری است. وارد بخش «API Keys» در حساب کاربری‌تان شوید و یک کلید جدید بسازید.
توجه داشته باشید که این کلید تنها یک‌بار نمایش داده می‌شود و باید آن را در جایی امن نگه دارید. در صورت مفقودی نیز می‌توانید کلید جدیدی ایجاد کنید.
مرحله ۳: نصب کتابخانه پایتون OpenAI
اکنون که حساب و کلید API آماده شده‌اند، نوبت به آماده‌سازی محیط محلی می‌رسد. برای دسترسی به OpenAI API در سیستم خود می‌توانید از کتابخانه پایتون OpenAI استفاده کنید. نصب آن از طریق دستور زیر در pip انجام می‌شود:
|
1 |
pip install openai |
مرحله ۴: انجام اولین فراخوانی API
بعد از نصب کتابخانه و در اختیار داشتن کلید، می‌توانید اولین فراخوانی API خود را انجام دهید. نمونه کد زیر یک پیام ساده را به مدل gpt-3.5-turbo ارسال می‌کند و خروجی را برمی‌گرداند:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
def get_chat_completion(prompt, model=“gpt-3.5-turbo”): # ایجاد پیام به فرمتی که API نیاز دارد messages = [{“role”: “user”, “content”: prompt}] # فراخوانی API response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, ) # بازگرداندن پاسخ return response.choices[0].message[“content”] response = get_chat_completion(“Translate into Spanish: As a beginner data scientist, I’m excited to learn about OpenAI API!”) print(response) |
این تابع به کمک API ورودی کاربر را گرفته، به مدل ارسال می‌کند و سپس پاسخ نهایی را بازمی‌گرداند. در این مثال، متن به زبان اسپانیایی ترجمه می‌شود.
مرحله ۵: کاوش بیشتر
اکنون که نخستین تجربه کار با OpenAI API را پشت سر گذاشته‌اید، می‌توانید گام‌های بعدی را دنبال کنید:
استفاده از مدل‌ها و موتورهای مختلف برای نیازهای متفاوت.
- آزمایش با پرامپت‌ها و پارامترهای متنوع.
- مطالعه مستندات رسمی OpenAI برای کشف قابلیت‌های بیشتر.
- ایده اصلی این است که از این نقطه به بعد می‌توانید به‌طور خلاقانه فکر کنید و ببینید چگونه API می‌تواند در حل مسائل کسب‌وکار یا پروژه‌های شخصی‌تان به کار رود.
جمع‌بندی
OpenAI API بستری ساده و قدرتمند برای دسترسی به مدل‌های پیشرفته زبانی و مولد فراهم می‌کند که با ارسال درخواست‌های HTTP و دریافت پاسخ‌های تولیدشده، امکان پیاده‌سازی انواع کاربردها از چت‌بات‌ها و تحلیل احساسات گرفته تا تولید محتوا و پردازش چندمودال را می‌دهد. انتخاب مدل مناسب بر اساس دقت، هزینه، تاخیر و نیاز کاربردی، مدیریت توکن و نرخ محدودیت‌ها، و استفاده هوشمند از پرامپت‌ها و Playground از نکات کلیدی برای موفقیت است.
در نهایت، فاین‌تیونینگ و پایش مداوم مدل‌ها می‌تواند عملکرد را با داده‌های خاص دامنه بهبود دهد و راهکارهای سفارشی و با کیفیت بالا ارائه کند.
منابع
سوالات متداول
OpenAI API رابطی برای دسترسی به مدل‌های پیشرفته زبانی و مولد است که امکان تولید متن، پردازش زبان طبیعی، تحلیل داده، و حتی تعامل چندمودال (متن و تصویر) را فراهم می‌کند.
هزینه بر اساس تعداد توکن‌های مصرف‌شده در ورودی و خروجی و مدل انتخابی محاسبه می‌شود. مدیریت توکن‌ها و انتخاب مدل مناسب برای کنترل هزینه اهمیت دارد.
مدیریت نرخ محدودیت‌ها، مصرف توکن، انتخاب مدل مناسب، استفاده از Playground برای آزمایش پرامپت‌ها و پایش مداوم مدل‌ها از الزامات کلیدی در محیط تولید هستند.
دیدگاهتان را بنویسید