– Данные и контекст: Потенциально лучшее понимание российских реалий (законы, география, культурный контекст) в некоторых задачах.
– Доступность и оплата: Более простой процесс регистрации, получения ключей и оплаты в рублях для российских лиц.
5.2.2 Использование глобальных API (OpenAI, Anthropic, Google и др.):
– Передовые возможности: Доступ к самым мощным и универсальным моделям для задач, требующих максимального качества, сложной логики, мультимодальности, работы с большим контекстом.
– Работа с международной аудиторией: Если ваш продукт ориентирован не только на РФ.
– Специализированные модели: Доступ к моделям, заточенным под конкретные задачи (научные, медицинские, финансовые и т.д.).
5.2.3 Примеры кода для API-интеграции:
Python (YandexGPT API – концептуальный пример):
Цель примеров ниже – показать концептуальную структуру вызова API, а не предоставить готовый к копированию код. В реальных приложениях обязательно используйте безопасное хранение ключей, полноценную обработку ошибок и сверяйтесь с актуальной документацией по URL и форматам запросов/ответов.
Python (YandexGPT API – концепция вызова):
Python
import requests
import os # Для доступа к env переменным
def call_yandex_api (prompt_text):
# КЛЮЧИ И URL ДОЛЖНЫ БЫТЬ АКТУАЛЬНЫМИ!
API_KEY = os.getenv («YANDEX_API_KEY»)
FOLDER_ID = os.getenv («YANDEX_FOLDER_ID»)
API_URL = "https://llm.api.cloud.yandex.net/…" # Заменить!
headers = {«Authorization»: f"Api-Key {API_KEY}», …}
body = {
«modelUri»: f"gpt:// {FOLDER_ID} /yandexgpt-lite», # Пример
«messages»: [{«role»: «user», «content»: prompt_text}],
«completionOptions»: {«maxTokens»: 100} # Пример
}
try:
response = requests.post (API_URL, headers=headers, json=body, timeout=15)
response. raise_for_status ()
result = response. json ()
# КОНЦЕПТУАЛЬНО: Извлечь ответ из result […]
return result.get (’result’, {}) … [’text’] # Структура может отличаться!
except Exception as e:
print (f"Yandex API Error: {e}») # Заменить на логирование!
return None
Описание: Этот пример показывает основные шаги: формирование заголовков headers с ключом API, создание тела запроса body с указанием модели и сообщениями (системным и пользовательским), отправка POST-запроса с помощью requests.post и концептуальный парсинг ответа. В реальном коде необходима полная обработка ошибок и безопасное управление ключами.