التوثيق

يوفر Smart AIPI واجهات API متوافقة مع OpenAI وAnthropic. استخدم خدمتنا مع أي OpenAI أو Anthropic SDK أو أداة أو تطبيق موجود لديك بمجرد تغيير base URL. بدون أي تغييرات في الكود.

أدوات CLI وMCP

يوفر Smart AIPI حزمتين npm لمساعدة المطورين على العمل مع حساباتهم:

تثبيت الاثنين

التثبيت بشكل منفصل

المصادقة

كل طلبات API تتطلب API key. نفس المفتاح يعمل مع كلتا طريقتي المصادقة:

دليل الترحيل

تستغرق الترقية أقل من دقيقة. API لدينا متوافقة بنسبة 100٪ مع endpoints الخاصة بـ OpenAI وAnthropic.

من OpenAI

من Anthropic

إكمالات الدردشة

أنشئ chat completion للرسائل والنموذج المحددين. هذا هو endpoint الرئيسي للتفاعل مع نماذج اللغة.

معاملات جسم الطلب

أدوار الرسائل

أمثلة الكود

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
    baseURL: 'https://api.smartaipi.com/v1',
    apiKey: 'your-api-key'
});

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-6-astra',
    messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
        { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1000
});

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

curl https://api.smartaipi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("your-api-key")
    config.BaseURL = "https://api.smartaipi.com/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, _ := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "gpt-6-astra",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {Role: "system", Content: "You are a helpful assistant."},
                {Role: "user", Content: "Hello!"},
            },
            Temperature: 0.7,
            MaxTokens:   1000,
        },
    )
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

use async_openai::{Client, config::OpenAIConfig};
use async_openai::types::{
    CreateChatCompletionRequestArgs, ChatCompletionRequestMessage,
    ChatCompletionRequestSystemMessageArgs, ChatCompletionRequestUserMessageArgs,
};

let config = OpenAIConfig::new()
    .with_api_key("your-api-key")
    .with_api_base("https://api.smartaipi.com/v1");

let client = Client::with_config(config);

let request = CreateChatCompletionRequestArgs::default()
    .model("gpt-6-astra")
    .messages([
        ChatCompletionRequestSystemMessageArgs::default()
            .content("You are a helpful assistant.")
            .build()?.into(),
        ChatCompletionRequestUserMessageArgs::default()
            .content("Hello!")
            .build()?.into(),
    ])
    .build()?;

let response = client.chat().create(request).await?;
println!("{}", response.choices[0].message.content);

البث

فعّل streaming لتلقي tokens أثناء إنشائها عبر Server-Sent Events (SSE). هذا يوفر تجربة مستخدم أفضل للاستجابات الطويلة.

مثال على Streaming

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

# Enable streaming
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a poem"}],
    stream=True
)

# Process chunks as they arrive
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-6-astra',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a poem' }],
    stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
    const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
    process.stdout.write(content);
}

جهد Reasoning

تحكم في عمق reasoning باستخدام المعامل reasoning_effort لنماذج GPT-5.

النماذج المدعومة

مستويات جهد Reasoning

الوضع السريع (معالجة ذات أولوية)

استخدم service_tier: "priority" للمعالجة ذات الأولوية بزمن استجابة أقل. هذا ما يستخدمه أمر /fast في Codex CLI. لا يغيّر هذا عمق reasoning — ستحصل على نفس الجودة لكن أسرع.

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Refactor this function",
    service_tier="priority"              # priority processing, lower latency
)

واجهة Chat Completions API

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this code for bugs..."}],
    reasoning_effort="high"  # or "xhigh" for maximum depth
)

واجهة Responses API

# Reasoning is set via the "reasoning" object
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[{"role": "user", "content": "Refactor this function..."}],
    reasoning={"effort": "high"}  # defaults to "high" on Smart AIPI
)

إنشاء الصور

أنشئ صورًا من prompts نصية باستخدام endpoint إنشاء الصور لدينا.

معاملات جسم الطلب

النماذج المتاحة

مثال

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    n=1
)

# Response contains base64-encoded image
image_b64 = response.data[0].b64_json

# Save to file
import base64
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_b64))

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "A futuristic city at sunset",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'

تعديلات الصور

عدّل الصور الموجودة باستخدام prompt نصي. يقبل كلًا من JSON (سلسلة base64) وmultipart/form-data (رفع ملف)، لذا تعمل OpenAI SDKs مباشرة.

معاملات جسم الطلب

مثال

import base64

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    image=open("input.png", "rb"),
    prompt="Change the background to a sunset beach",
    size="1024x1024",
    n=1
)

# Save the edited image
edited_b64 = response.data[0].b64_json
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(edited_b64))

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2.5-flare" \
  -F "prompt=Change the background to a sunset beach" \
  -F "[email protected]" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "n=1"

Realtime API مع WebSocket

اتصالات WebSocket هي API مدعومة على نطاق واسع لنقل البيانات في الزمن الحقيقي، وخيار ممتاز للاتصال بـ Smart AIPI Realtime API في تطبيقات الخادم إلى الخادم.

في تكامل من خادم إلى خادم، يتصل نظام backend الخاص بك عبر WebSocket مباشرةً بـ Realtime API. استخدم مفتاح API قياسيًا للمصادقة على الاتصال، لأن token متاح فقط على backend الآمن لديك.

الاتصال عبر WebSocket

فيما يلي عدة أمثلة على الاتصال عبر WebSocket. بالإضافة إلى استخدام WebSocket URL، ستحتاج إلى تمرير ترويسة مصادقة باستخدام API key الخاصة بك.

import WebSocket from "ws";

const url = "wss://api.smartaipi.com/v1/responses";
const ws = new WebSocket(url, {
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + process.env.SMARTAIPI_API_KEY,
  },
});

ws.on("open", function open() {
  console.log("Connected to server.");

  // Send a response.create event
  ws.send(JSON.stringify({
    type: "response.create",
    response: {

      model: "gpt-6-astra",
      store: false,
      input: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
      stream: true,
    },
  }));
});

ws.on("message", function incoming(message) {
  const event = JSON.parse(message.toString());
  console.log(event.type, event);
});

import os, json, websocket

url = "wss://api.smartaipi.com/v1/responses"
headers = ["Authorization: Bearer " + os.environ["SMARTAIPI_API_KEY"]]

def on_open(ws):
    print("Connected to server.")
    ws.send(json.dumps({
        "type": "response.create",
        "response": {
            "model": "gpt-6-astra",
            "store": False,
            "input": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
            "stream": True,
        }
    }))

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print("Event:", data["type"])

ws = websocket.WebSocketApp(url, header=headers,
    on_open=on_open, on_message=on_message)
ws.run_forever()

# Verify WebSocket handshake (requires curl with --http1.1)
curl --max-time 5 --http1.1 -i -N \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Connection: Upgrade" \
  -H "Upgrade: websocket" \
  -H "Sec-WebSocket-Version: 13" \
  -H "Sec-WebSocket-Key: $(openssl rand -base64 16)" \
  "https://api.smartaipi.com/v1/responses"

# A successful handshake returns:
# HTTP/1.1 101 Switching Protocols
# upgrade: websocket
# sec-websocket-accept: ...

إرسال واستقبال الأحداث

تتم إدارة الجلسات باستخدام أحداث JSON مرسلة من العميل والخادم عبر اتصال WebSocket. لفّ طلبك داخل response.create envelope:

عرض النماذج

استرجع قائمة بجميع النماذج المتاحة. استخدم هذا endpoint لاكتشاف النماذج المتاحة لحسابك بشكل ديناميكي.

تنسيق الاستجابة

{
    "object": "list",
    "data": [
        {
            "id": "gpt-6-astra",
            "object": "model",
            "created": 1700000000,
            "owned_by": "smart-aipi"
        },
        {
            "id": "gpt-5.3-codex",
            "object": "model",
            "created": 1700000000,
            "owned_by": "smart-aipi"
        },
        // ... more models
    ]
}

مثال

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

# List all available models
models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(model.id)

curl https://api.smartaipi.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

النماذج المتاحة

Anthropic Messages API

توافق كامل مع Anthropic Messages API. استخدم أي Anthropic SDK أو Claude Code أو تطبيق يتحدث بروتوكول Anthropic — فقط غيّر base URL.

الميزات المدعومة

أمثلة الكود

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="https://api.smartaipi.com",
    api_key="your-api-key"
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
    baseURL: 'https://api.smartaipi.com',
    apiKey: 'your-api-key'
});

const response = await client.messages.create({
    model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
    max_tokens: 1024,
    messages: [
        { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ]
});

console.log(response.content[0].text);

curl https://api.smartaipi.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: your-api-key" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

مطابقة النماذج

يتم قبول أسماء نماذج Claude وتوجيهها تلقائيًا إلى GPT-5.4 مع جهد reasoning متدرج. كل استجابة تتضمن x-actual-model header يعرض نموذج backend الحقيقي.

Claude Code

استخدم Claude Code مع Smart AIPI كخلفية. دعم كامل لاستخدام الأدوات وstreaming والقدرات الوكيلة.

الإعداد التلقائي

npx smart-aipi claude

هذا يهيّئ ~/.claude/settings.json و ~/.claude.json تلقائيًا. إذا كان Claude Code معدًا بالفعل باستخدام حساب Anthropic، فسيعرض لك الإعداد اليدوي بدلًا من الكتابة فوقه.

الإعداد اليدوي

أضف إلى ~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.smartaipi.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-your-key",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4-5-20251001"
  },
  "model": "opus"
}

ثم أضف "hasCompletedOnboarding": true إلى ~/.claude.json لتخطي معالج الإعداد.

ماذا يفعل كل إعداد

OpenCode

استخدم Smart AIPI كخلفية OpenCode الخاصة بك عبر SDK المتوافق مع OpenAI.

إعداد التهيئة

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "smart-aipi": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Smart AIPI",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.smartaipi.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY"
      },
      "models": {
        "gpt-6-astra": {
          "name": "GPT-6 Astra",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5.3-codex": {
          "name": "GPT-5.3 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5.2-codex": {
          "name": "GPT-5.2 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5-codex": {
          "name": "GPT-5 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        }
      }
    }
  },
  "model": "smart-aipi/gpt-6-astra"
}

Codex CLI

استخدم Smart AIPI مع أداة Codex CLI من OpenAI. يجب تهيئة ثلاثة ملفات.

الإعداد التلقائي

npx smart-aipi codex

هذا يهيّئ الملفات الثلاثة أدناه تلقائيًا. بعد التشغيل، أضف model_reasoning_effort إلى الإعدادات الخاصة بك (راجع الخطوة 2).

الإعداد اليدوي

هيّئ هذه الملفات الثلاثة:

1. API Key — ~/.codex/auth.json

{
  "auth_mode": "apikey",
  "OPENAI_API_KEY": "sk-your-key"
}

2. النموذج وReasoning — ~/.codex/config.toml

model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"

مستويات reasoning الصالحة: low, medium, high (موصى به)، xhigh.

3. متغيرات البيئة — ~/.zshrc

# Smart AIPI
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.smartaipi.com/v1"

ثم استخدم Codex بشكل طبيعي:

codex "fix this bug"

دليل سرعة Codex WebSocket

وضع WebSocket يكون عادة أسرع لتدفقات البرمجة الوكيلة التي تتضمن الكثير من استدعاءات الأدوات. بدلًا من إعادة الاتصال مرارًا عبر HTTP وإعادة إرسال request envelopes كاملة، يحتفظ Codex باتصال حي واحد ويرسل turns تدريجية، مما يقلل overhead الخاص بالمتابعة.

تفعيل WebSockets في Codex

استخدم علامة ميزة WebSocket v2 في ~/.codex/config.toml: ~/.codex/config.toml:

model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"

[features]
responses_websockets_v2 = true

المكافئ في CLI:

codex --enable responses_websockets_v2

قد تستخدم الإصدارات الأقدم العلامة القديمة:

[features]
responses_websockets = true

سلوك معروف في Homebrew

في بعض الإصدارات الموزعة عبر Homebrew، قد تتعطل WebSocket turns أثناء المهام الطويلة ثم تعود بصمت إلى HTTP. لاحظنا ذلك خصوصًا في حلقات استدعاء الأدوات المعقدة. إعادة البناء من الكود مفتوح المصدر باستخدام الإصلاحات أدناه حسّنت الاستقرار والسرعة معًا.

بعد الدمج: أصلح خطأ WebSocket مفتوح المصدر

بعد دمج الفرع الخاص بك، استخدم قائمة التحقق هذه للتأكد من أن الإصلاح موجود في الملف التنفيذي المحلي لديك:

# 1) Pull merged main
git checkout main
git pull --ff-only

# 2) Confirm websocket flags exist
codex features list | rg responses_websockets

# 3) Build and install
cd codex-rs
cargo build --release
install -m 0755 target/release/codex ~/.local/bin/codex-beta

# 4) Run with websocket enabled
CODEX_RS_RESPONSES_WS=true \
OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1 \
~/.local/bin/codex-beta --enable responses_websockets_v2

إذا احتجت إلى التصحيح يدويًا، فتحقق من وجود هذه الإصلاحات على مستوى الكود:

# A) Build websocket request with IntoClientRequest so required headers are set
let mut request = url.as_str().into_client_request()?;
request.headers_mut().extend(headers);

# B) Ensure TLS roots are enabled for tokio-tungstenite in Cargo.toml
tokio-tungstenite = { version = "...", features = ["rustls-tls-native-roots"] }

Cursor وCline

استخدم Smart AIPI مع Cursor IDE أو إضافة Cline لـ VS Code.

دردشة

استخدم Smart AIPI Chat على chat.smartaipi.com. لسير عمل النصوص والصور والفيديو والكود والبحث والصوت.

الميزات

• ✓ دردشة — محادثات نصية عامة الغرض باستخدام نماذج Smart AIPI.
• ✓ صور — إنشاء الصور وتعديلها من prompts.
• ✓ فيديو — إنشاء فيديوهات من مدخلات نصية أو صور.
• ✓ الكود — مساعدة وتحرير الكود في المتصفح.
• ✓ بحث — استخدم البحث على الويب للحصول على إجابات موثوقة.
• ✓ صوت — تحدث مع النموذج باستخدام الإدخال الصوتي والاستجابات الصوتية.

البدء

الفوترة: يتم احتساب الاستخدام على اعتمادات Smart AIPI الخاصة بك.

مختبر API

اختبر API مباشرة من متصفحك: