תיעוד
Smart AIPI מספקת גם APIs תואמי OpenAI וגם Anthropic. השתמש בשירות שלנו עם כל OpenAI או Anthropic SDK, כלי או אפליקציה קיימים פשוט על ידי שינוי ה-base URL. בלי שינויי קוד בכלל.
OpenAI Base URL
https://api.smartaipi.com/v1
כתובת הבסיס של Anthropic
https://api.smartaipi.com
כלי CLI ו-MCP
Smart AIPI מספקת שתי חבילות npm שעוזרות למפתחים לעבוד עם החשבונות שלהם:
התקן את שניהם
npm install -g smart-aipi @smart-aipi/mcp
התקן בנפרד
npm install -g smart-aipi
npm install -g @smart-aipi/mcp
אימות
כל בקשות ה-API דורשות API key. אותו מפתח עובד עם שתי שיטות האימות:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
x-api-key: YOUR_API_KEY
מדריך מעבר
המעבר לוקח פחות מדקה. ה-API שלנו תואם ב-100% גם ל-endpoints של OpenAI וגם ל-Anthropic.
מ-OpenAI
קבל את ה-API key שלך ל-Smart AIPI
הירשם וצור API key מה-dashboard שלך.
שנה את ה-base URL
החלף את https://api.openai.com/v1 ב- https://api.smartaipi.com/v1
עדכן את ה-API key שלך
השתמש במפתח Smart AIPI שלך במקום במפתח OpenAI. זה הכול!
מ-Anthropic
קבל את ה-API key שלך ל-Smart AIPI
הירשם וצור API key מה-dashboard שלך.
שנה את ה-base URL
החלף את https://api.anthropic.com ב- https://api.smartaipi.com
עדכן את ה-API key שלך
השתמש במפתח Smart AIPI שלך במקום במפתח Anthropic. שמות מודלי Claude הקיימים שלך עובדים כמו שהם.
הקוד, ה-SDKs והאפליקציות הקיימים שלך שמשתמשים ב-Anthropic Messages API יעבדו בלי שום שינוי קוד. שמות מודלי Claude (claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-5-20250929, claude-haiku-4-5-20251001) מנותבים אוטומטית למודלי GPT-5.4 בעלי ביצועים גבוהים. כל תגובה כוללת כותרת x-actual-model שמראה את מודל ה-backend האמיתי לשקיפות מלאה.
השלמות צ'אט
צור chat completion עבור ההודעות והמודל שסופקו. זהו ה-endpoint הראשי לאינטראקציה עם language models.
פרמטרים של גוף הבקשה
| פרמטר | סוג | חובה | תיאור |
|---|---|---|---|
| model | מחרוזת | כן | מזהה המודל לשימוש (למשל "gpt-6-astra", "gpt-5.6-sol") |
| messages | מערך | כן | מערך של אובייקטי הודעות עם role ו-content |
| temperature | מספר | לא | טמפרטורת sampling (0-2). גבוה יותר = יותר אקראי. ברירת מחדל: 1 |
| max_tokens | מספר שלם | לא | מספר tokens מקסימלי ליצירה בתגובה |
| top_p | מספר | לא | Nucleus sampling. שקול tokens עם הסתברות top_p. ברירת מחדל: 1 |
| frequency_penalty | מספר | לא | הענש tokens לפי תדירות (-2 עד 2). ברירת מחדל: 0 |
| presence_penalty | מספר | לא | הענש tokens לפי נוכחות (-2 עד 2). ברירת מחדל: 0 |
| stop | מערך מחרוזות | לא | רצפי עצירה. עד 4 רצפים שבהם היצירה נעצרת. |
| stream | בוליאני | לא | הפעל streaming responses דרך SSE. ברירת מחדל: false |
תפקידי הודעות
system- system - מגדיר את ההתנהגות/הפרסונה של ה-assistantuser- user - הודעות מהמשתמשassistant- assistant - תגובות קודמות מה-assistant
דוגמאות קוד
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)
סטרימינג
הפעל streaming כדי לקבל tokens בזמן יצירתם דרך Server-Sent Events (SSE). זה מספק חוויית משתמש טובה יותר לתגובות ארוכות.
הגדר "stream": true בבקשה שלך כדי להפעיל streaming.
דוגמת 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="")
מאמץ Reasoning
שלוט בעומק ה-reasoning עם הפרמטר reasoning_effort עבור מודלי GPT-5.
Smart AIPI משתמשת כברירת מחדל ב- reasoning.effort = "high" לכל בקשות Responses API.
אחרי בדיקות נרחבות, גילינו ש- high הוא מאמץ ה-reasoning הטוב ביותר לשימוש מעשי - הוא מספק שימוש עמוק ואמין בכלים וניתוח, בלי עלות זמן ההשהיה של xhigh. אפשר לעקוף זאת על ידי הגדרה מפורשת של מאמץ reasoning בבקשה שלך.
Smart AIPI משתמשת כברירת מחדל ב- store = false לכל בקשות Responses API ו-WebSocket.
ה-upstream API דורש store: false עבור GPT-5.4 ומודלים חדשים יותר. אם תגדיר במפורש store: true בבקשות שלך, תקבל שגיאת "Store must be set to false". הסר אותו או הגדר אותו ל- false.
מודלים נתמכים
Responses API
gpt-5.4, gpt-5.3, gpt-5.1, gpt-5, וכל הווריאנטים של Codex
Chat Completions בלבד
gpt-5.4-nano — תמיכה ב-reasoning זמינה רק ב- /v1/chat/completions .
רמות מאמץ Reasoning
none- ללא reasoning. מדלג לגמרי על חשיבה.low- reasoning מינימלי. מצוין למשימות פשוטות.medium- איזון בין מהירות לעומק.high- ניתוח עמוק לבעיות מורכבות. (ברירת המחדל של Smart AIPI)xhigh- אקסטרה גבוה. עומק reasoning מקסימלי לבעיות הקשות ביותר.
מצב מהיר (עיבוד בעדיפות)
השתמש ב- service_tier: "priority" לעיבוד בעדיפות עם זמן השהיה נמוך יותר. זה מה שהפקודה /fast ב-Codex CLI משתמשת בו. זה לא משנה את עומק ה-reasoning - אתה מקבל את אותה איכות, רק מהר יותר.
תמחור: עיבוד בעדיפות מחויב ב-1.5x מהתעריף הרגיל. למשל, output של GPT-5.4 עולה בדרך כלל $3.75/1M tokens - עם עדיפות הוא עולה $5.625/1M tokens.
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input="Refactor this function",
service_tier="priority" # priority processing, lower latency
)
API להשלמות צ'אט
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
)
API לתגובות
# 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
)
יצירת תמונות
צור תמונות מ-text prompts באמצעות image generation endpoint שלנו.
/v1/images/variations ) עדיין לא נתמכות. עריכת תמונות זמינה דרך /v1/images/edits.
פרמטרים של גוף הבקשה
| פרמטר | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| prompt | מחרוזת | תיאור טקסטואלי של התמונה ליצירה (חובה) |
| model | מחרוזת | "gpt-image-2.5-flare" (frontier), "gpt-image-2.5-sunburst", או "gpt-image-2". ברירת מחדל: "gpt-image-2.5-flare" |
| n | מספר שלם | מספר התמונות ליצירה (1-10). ברירת מחדל: 1 |
| size | מחרוזת | "1024x1024", "1024x1792", או "1792x1024". ברירת מחדל: "1024x1024" |
| quality | מחרוזת | "standard" או "hd". ברירת מחדל: "standard" |
מודלים זמינים
gpt-image-2.5-flare- מודל frontier, האיכות הגבוהה ביותר (ברירת מחדל)gpt-image-2.5-sunburst- עריכה מדויקת ועבודה יצירתית ברמה גבוהה (יצירה איטית יותר)gpt-image-latest- Alias עבור gpt-image-2.5-flaregpt-image-2- דגם הדגל של הדור הקודםgpt-image-1.5- דגם דגל ישן יותר (תומך ברקעים שקופים)gpt-image-1- יצירת תמונות באיכות מלאהgpt-image-1-mini- תמונות מהירות וקטנות יותר
דוגמה
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))
עריכת תמונות
ערוך תמונות קיימות באמצעות text prompt. נתמך גם JSON (מחרוזת base64) וגם multipart/form-data (העלאת קובץ), כך ש-OpenAI SDKs עובדים מהקופסה.
פרמטרים של גוף הבקשה
| פרמטר | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| prompt | מחרוזת | תיאור טקסטואלי של העריכה הרצויה (חובה) |
| image | מחרוזת | תמונה בקידוד Base64 לעריכה (חובה) |
| model | מחרוזת | "gpt-image-2.5-flare" (ברירת מחדל), "gpt-image-2.5-sunburst", או "gpt-image-2" |
| n | מספר שלם | מספר התמונות הערוכות ליצירה (1-10). ברירת מחדל: 1 |
| size | מחרוזת | "1024x1024", "1024x1792", או "1792x1024". ברירת מחדל: "1024x1024" |
| quality | מחרוזת | "low", "medium", "high" או "auto". ברירת מחדל: "medium" |
image as an array of base64 strings (JSON) or as repeated image / image[] parts (multipart). Add a mask field alongside image to restrict edits to specific regions (white = edit, black = preserve). Works identically to the official OpenAI SDK.
דוגמה
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))
Realtime API עם WebSocket
חיבורי WebSocket הם API נתמך באופן רחב להעברת נתונים בזמן אמת, ובחירה מצוינת לחיבור אל Smart AIPI Realtime API באפליקציות server-to-server.
באינטגרציית server-to-server, מערכת ה-backend שלך מתחברת דרך WebSocket ישירות אל Realtime API. השתמש ב- מפתח API סטנדרטי כדי לאמת את החיבור, מכיוון שה-token זמין רק בשרת ה-backend המאובטח שלך.
התחברות דרך WebSocket
למטה יש כמה דוגמאות לחיבור דרך WebSocket. בנוסף לשימוש ב-WebSocket URL, תצטרך להעביר כותרת אימות באמצעות ה-API key שלך.
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);
});
שליחה וקבלה של אירועים
Sessions מנוהלים באמצעות אירועי JSON שנשלחים על ידי הלקוח והשרת דרך חיבור ה-WebSocket. עטוף את הבקשה שלך בתוך מעטפת response.create :
| אירוע | כיוון | תיאור |
|---|---|---|
| response.create | לקוח | שלח בקשה (עוטף את המודל, הקלט והפרמטרים שלך) |
| response.created | שרת | ה-session התקבל, העיבוד התחיל |
| response.output_text.delta | שרת | מקטע טקסט ב-Streaming |
| response.completed | שרת | אירוע סופי עם תגובה מלאה ו-usage |
| response.failed | שרת | אירוע סופי שמציין שגיאה |
"store": false בתוך מעטפת התגובה. החיבור נשמר לאורך כמה פניות - שלח מסגרות response.create נוספות בלי להתחבר מחדש.
רשימת מודלים
אחזר רשימה של כל המודלים הזמינים. השתמש ב-endpoint הזה כדי לגלות בצורה דינמית אילו מודלים זמינים לחשבון שלך.
פורמט תגובה
{
"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
]
}
דוגמה
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)
מודלים זמינים
סדרת GPT
- gpt-6-astra החדש ביותר
- gpt-5.6-sol
- gpt-5.6-terra
- gpt-5.6-luna
- gpt-5.5
- gpt-5.4-pro
- gpt-5.4
- gpt-5.4-mini
- gpt-5.4-nano completions בלבד
סדרת Codex
- gpt-5.3-codex
- gpt-5.2-codex
- gpt-5.2
- gpt-5.1
API ההודעות של Anthropic
תאימות מלאה ל-Anthropic Messages API. אפשר להשתמש בכל Anthropic SDK, Claude Code או אפליקציה שמדברת בפרוטוקול Anthropic - פשוט משנים את ה-base URL.
יכולות נתמכות
- ✓ Streaming (פרוטוקול האירועים המלא של Anthropic SSE)
- ✓ שימוש בכלים / function calling
- ✓ הודעות system (פורמט string ו-array)
- ✓ קלטי תמונה (base64 ו-URL)
- ✓ ספירת Token (
/v1/messages/count_tokens) - ✓ חשיבה מורחבת / מאמץ reasoning
דוגמאות קוד
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)
מיפוי מודלים
שמות מודלי Claude מתקבלים ומנותבים אוטומטית ל-GPT-5.4 עם מאמץ reasoning מדורג. כל תגובה כוללת כותרת x-actual-model שמציגה את מודל ה-backend האמיתי.
| מודל Claude | שרת אחורי | הסקה | הכי מתאים ל- |
|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | gpt-5.4 | גבוה | reasoning מורכב, ארכיטקטורה |
| claude-sonnet-4-5-20250929 | gpt-5.4 | בינוני | קידוד יומיומי, איכות מאוזנת |
| claude-haiku-4-5-20251001 | gpt-5.4 | נמוך | תגובות מהירות, משימות פשוטות |
Claude Code
השתמש ב-Claude Code עם Smart AIPI כ-backend. תמיכה מלאה בשימוש בכלים, streaming ויכולות agentic.
הגדרה אוטומטית
npx smart-aipi claude
זה מגדיר את ~/.claude/settings.json ו- ~/.claude.json אוטומטית. אם Claude Code כבר מוגדר אצלך עם חשבון Anthropic, הוא יציג לך את ההגדרה הידנית במקום לדרוס אותה.
הגדרה ידנית
הוסף אל ~/.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"
}
ואז הוסף "hasCompletedOnboarding": true אל ~/.claude.json כדי לדלג על אשף ההגדרה.
אחרי עריכת ההגדרות, הפעל מחדש את Claude Code כדי שהשינויים ייכנסו לתוקף. אם Claude Code כבר מחובר לחשבון Anthropic אמיתי, הגדרת משתני env האלה תדרוס את החיבור - השתמש ב- .claude/settings.json ברמת הפרויקט כדי לשמור על שניהם.
מה כל הגדרה עושה
"model": "opus"— המודל הראשי. משתמש ב-claude-opus-4-6 (reasoning גבוה) לכל המשימות הראשיות.ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL— מודל רקע. משתמש ב-claude-haiku-4-5 (reasoning נמוך) למשימות רקע מהירות כמו אינדוקס קבצים.- החלף בין מודלים באמצע session עם
/model sonnet,/model opus, או/model haiku.
| כינוי | מודל Claude | שרת אחורי | הסקה |
|---|---|---|---|
| opus | claude-opus-4-6 | gpt-5.4 | גבוה |
| sonnet | claude-sonnet-4-5-20250929 | gpt-5.4 | בינוני |
| haiku | claude-haiku-4-5-20251001 | gpt-5.4 | נמוך |
OpenCode
השתמש ב-Smart AIPI כ-backend של OpenCode דרך SDK תואם-OpenAI.
הגדרת Config
{
"$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
השתמש ב-Smart AIPI עם כלי Codex CLI של OpenAI. צריך להגדיר שלושה קבצים.
הגדרה אוטומטית
npx smart-aipi codex
זה מגדיר אוטומטית את כל שלושת הקבצים שלמטה. אחרי ההרצה, הוסף model_reasoning_effort לקובץ ההגדרות שלך (ראה שלב 2).
הגדרה ידנית
הגדר את שלושת הקבצים האלה:
1. API Key — ~/.codex/auth.json
{
"auth_mode": "apikey",
"OPENAI_API_KEY": "sk-your-key"
}
2. מודל ו-Reasoning — ~/.codex/config.toml
כלול תמיד model_reasoning_effort - חובה עבור מודלים מותאמים אישית.
בלעדיו, Codex יוגדר כברירת מחדל ללא reasoning ולא יעבוד כמו שצריך. השתמש ב- "high" לקבלת התוצאות הטובות ביותר.
model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"
רמות reasoning תקפות: low, medium, high (מומלץ), xhigh.
3. משתני סביבה — ~/.zshrc
# Smart AIPI
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.smartaipi.com/v1"
אחרי עריכת פרופיל ה-shell, הפעל מחדש את הטרמינל או הרץ source ~/.zshrc כדי שהשינויים ייכנסו לתוקף.
לאחר מכן השתמש ב-Codex כרגיל:
codex "fix this bug"
מדריך מהירות Codex WebSocket
מצב WebSocket בדרך כלל מהיר יותר לזרימות קידוד agentic עם הרבה קריאות לכלים. במקום להתחבר שוב ושוב דרך HTTP ולשלוח מחדש מעטפות בקשה מלאות, Codex שומר על חיבור חי אחד ושולח פניות מצטברות, מה שמקטין את עלות ההמשך.
הפעל WebSockets ב-Codex
השתמש ב-feature flag של WebSocket v2 בתוך ~/.codex/config.toml: ~/.codex/config.toml:
model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"
[features]
responses_websockets_v2 = true
המקבילה ב-CLI:
codex --enable responses_websockets_v2
בגרסאות ישנות יותר ייתכן שישתמשו בדגל הישן:
[features]
responses_websockets = true
התנהגות ידועה ב-Homebrew
בחלק מהגרסאות שמופצות דרך Homebrew, תורי WebSocket עלולים להיתקע בזמן משימות ארוכות ואז ליפול בשקט חזרה ל-HTTP. ראינו את זה במיוחד בלולאות מורכבות של קריאות לכלים. בנייה מחדש מהקוד הפתוח עם התיקונים למטה שיפרה גם את היציבות וגם את המהירות.
אחרי המיזוג: תקן את באג ה-WebSocket בקוד הפתוח
אחרי מיזוג ה-branch שלך, השתמש ברשימת הבדיקה הזו כדי לוודא שהתיקון נמצא בבינארי המקומי שלך:
# 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
אם צריך לתקן ידנית, ודא שתיקוני רמת-הקוד האלה קיימים:
# 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 ו-Cline
השתמש ב-Smart AIPI עם Cursor IDE או תוסף Cline ל-VS Code.
Cursor
- פתח את הגדרות Cursor
- עבור ללשונית
Modelsטאב - לחץ על
+ Add Model - הגדר Base URL:
https://api.smartaipi.com/v1 - הזן את ה-API key שלך
- Model:
gpt-6-astra
Cline (VS Code)
- פתח את הגדרות Cline ב-VS Code
- בחר
OpenAI Compatible - Base URL:
https://api.smartaipi.com/v1 - הזן את ה-API key שלך
- Model:
gpt-6-astra
צ'אט
השתמש ב-Smart AIPI Chat בכתובת chat.smartaipi.com. לתהליכי עבודה של טקסט, תמונה, וידאו, קוד, חיפוש וקול.
יכולות
- ✓ צ'אט — שיחות טקסט כלליות עם מודלי Smart AIPI.
- ✓ תמונות — צור וערוך תמונות מתוך prompts.
- ✓ וידאו — צור סרטונים מטקסט או מקלטי תמונה.
- ✓ קוד — סיוע ועריכת קוד בדפדפן.
- ✓ חיפוש — השתמש בחיפוש ברשת לתשובות מבוססות.
- ✓ קול — שוחח עם המודל באמצעות קלט קולי ותגובות קוליות.
התחלה מהירה
- 1. פתח chat.smartaipi.com
- 2. התחבר או צור חשבון.
- 3. התחל לשוחח עם טקסט, תמונות, וידאו, קוד, חיפוש או קול.
חיוב: השימוש מחויב מול ה-Credits שלך ב-Smart AIPI.
בודק API
בדוק את ה-API ישירות מהדפדפן שלך: