Guida rapida

Una chiave, una richiesta, una risposta. Cinque minuti se hai già Python o Node.js.

In questa pagina

Tre passaggi
Leggere la risposta
Passi successivi

Tre passaggi

Ottenere una chiave

Le chiavi API sono disponibili per gli spazi di lavoro Team e per i partner. Scrivici: creiamo la chiave con te e la ricevi una sola volta.
Tutto sulle chiavi
Tenerla fuori dal codice

Mettila in una variabile d’ambiente del tuo server. Gli esempi di questa documentazione la leggono da lì.
Shell
```
export LEARNYA_API_KEY="lya_svc_…"
```

Inviare la richiesta

Con l’SDK OpenAI o una semplice richiesta HTTP. I valori in ambra sono quelli da adattare.

curl https://api.learnya.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LEARNYA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarise Swiss data protection law."
      }
    ]
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.learnya.ai/v1",
    api_key=os.environ["LEARNYA_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarise Swiss data protection law.",
        }
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.learnya.ai/v1",
  apiKey: process.env.LEARNYA_API_KEY,
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "flash",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Summarise Swiss data protection law.",
    },
  ],
})
console.log(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.learnya.ai/v1",
  apiKey: process.env.LEARNYA_API_KEY,
})

const response: OpenAI.ChatCompletion =
  await client.chat.completions.create({
    model: "flash",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: "Summarise Swiss data protection law.",
      },
    ],
  })
const answer: string | null =
  response.choices[0].message.content
console.log(answer)

Risposta

{
  "id": "chatcmpl-5d0c9e2a41b7",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1791633600,
  "model": "learnya-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "1. Personal data is processed lawfully, in good faith and for a stated purpose.\n2. Data protection is built in by design and by default.\n3. People can access their data and have it corrected or deleted."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 21, "completion_tokens": 52, "total_tokens": 73 }
}

Leggere la risposta

Il testo della risposta si trova nella prima scelta, nel suo messaggio, nel suo contenuto. Il conteggio dei token è nel campo usage.

Dove	Cosa ci trovi
`choices[0].message.content`	Il testo della risposta
`choices[0].finish_reason`	Perché il modello si è fermato: fine naturale o limite di lunghezza raggiunto
`usage`	I token letti e scritti dal modello
`x-learnya-slot`	Header di risposta: il modello Learnya che ha risposto

Passi successivi

GuidaConversazioneIstruzioni, scambi a più turni e ragionamento.GuidaRisposte in streamingMostrare la risposta mentre viene scritta.GuidaStrumentiLasciare che il modello chiami le tue funzioni.

Tre passaggi

Ottenere una chiave

Tenerla fuori dal codice

Inviare la richiesta

Leggere la risposta

Passi successivi