Gemini API-ni OpenAI uyğun müştəri ilə istifadə: Python və JavaScript bələdçisi

Bu bələdçidə nə öyrənəcəksiniz?

Bu təlim mövcud OpenAI uyğun müştəri kodunu Gemini API-yə yönəltmək istəyən tərtibatçılar üçün əsas bağlantı addımlarını əhatə edir. Google-ın sənədlərinə əsasən, Gemini modellərinə Python və TypeScript/JavaScript müştəri kitabxanaları və ya REST API vasitəsilə çıxış mümkündür. Mövcud müştəridən istifadə edənlər üçün əsas keçid API açarını, sorğu ünvanını və model adını təyin etməyə əsaslanır.

Nümunələrdə söhbətin tamamlanması sorğusundan istifadə olunur. Memarlıq və interyer dizaynı komandaları bu əsas bağlantı üsulunu layihə mətnləri, dizayn qeydləri və ya vizual təqdimatlarla bağlı suallar üçün tətbiqin bir hissəsi kimi nəzərdən keçirə bilərlər. Bununla belə, bu bələdçi yalnız API bağlantısını göstərir; konkret memarlıq proqramı ilə inteqrasiya, model nəticələrinin dəqiqliyi və ya dizayn iş axınına uyğun plagin təqdim etmir.

Tələblər: açar, müştəri və model

Başlamazdan əvvəl Google AI Studio-dan əldə edilmiş Gemini API açarı lazımdır. Google-ın sənədində Python və JavaScript/TypeScript üçün OpenAI müştəri kitabxanaları, həmçinin REST sorğuları nümunələrlə göstərilir. Kod nümunələrində gemini-3.8-flash model adı işlədilir; başqa uyğun model seçiləcəksə, model sahəsi buna uyğun dəyişdirilməlidir. Mənbədə müştəri kitabxanasının versiya nömrəsi və ya qiymət barədə məlumat verilmir.

Hələ OpenAI müştəri kitabxanalarından istifadə etməyənlərə Google Gemini API-ni birbaşa çağırmağı tövsiyə edir. Buna görə mövcud tətbiq varsa, əvvəlcə istifadə olunan müştərinin bu üsula uyğun olub-olmadığını, yeni tətbiq qurulursa isə birbaşa API seçiminin tələblərə cavab verib-vermədiyini qiymətləndirmək lazımdır. Aşağıdakı nümunələrdə GEMINI_API_KEY əvəzedici yer tutucudur; onun yerinə həqiqi açar yazılmalıdır.

Addım-addım ilk sorğunun göndərilməsi

1. API açarını əldə edin. Google AI Studio-dan Gemini API açarı alın. Açar sorğuların autentifikasiyası üçün istifadə olunur; nümunələrdə həqiqi açar deyil, yer tutucu var.

2. Müştərini Gemini endpoint-inə yönəldin. Python nümunəsində base_url, JavaScript nümunəsində isə baseURL sahəsi Gemini API ünvanını göstərir. Bu parametr sorğuların standart ünvan əvəzinə sənədlərdə göstərilən Gemini ünvanına göndərilməsini təmin edir.

3. Model adını göstərin. Nümunədə gemini-3.8-flash istifadə olunur. Model adı sorğuda ayrıca sahə kimi yer alır; başqa model işlədiləcəksə, bu sahə seçilmiş modelə uyğun olmalıdır.

4. İlk mətn sorğusunu başladın. Aşağıdakı Python nümunəsi sistem və istifadəçi mesajlarını söhbətin tamamlanması sorğusunda göndərir və cavabdakı mesajı çap edir. Kod Google-ın açıq lisenziyalı bələdçisindəki nümunədən götürülüb.

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="GEMINI_API_KEY",
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.8-flash",
messages=[
{ "role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain to me how AI works"
}
]
)
print(response.choices[0].message)

Nümunədəki istifadəçi mesajı ümumi izah istəyir. Memarlıq yönümlü tətbiqdə bu mətn, məsələn, layihə qeydlərinin xülasəsini istəmək kimi tətbiqin məqsədinə uyğun məzmunla əvəz edilə bilər. Bu, kodun istifadəsinə dair uyğunlaşdırmadır; mənbənin konkret memarlıq tapşırığı üçün nəticəyə zəmanət verdiyi demək deyil.

1. JavaScript ilə eyni əsas bağlantını qurun. JavaScript nümunəsində də API açarı, endpoint, model və mesajlar müəyyən edilir. Sorğu tamamlandıqdan sonra qaytarılan mesaj konsola çıxarılır.

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
apiKey: "GEMINI_API_KEY",
baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});
const response = await openai.chat.completions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
messages: [
{ role: "system",
content: "You are a helpful assistant."
},
{
role: "user",
content: "Explain to me how AI works",
},
],
});
console.log(response.choices[0].message);

1. Müştəri istifadə etmədən REST sorğusu göndərin. Aşağıdakı cURL nümunəsi eyni əsas əməliyyatı HTTP sorğusu ilə yerinə yetirir. Açar Authorization başlığında, model və mesaj isə sorğunun gövdəsində verilir.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain to me how AI works"
}
]
}'

Hər üç üsulda əsas məqam sorğunun Gemini API-yə yönləndirilməsi, düzgün açar və model adından istifadə edilməsidir. Google uyğun müştərilərlə keçidi üç sətirdəki parametrləri dəyişməklə ümumiləşdirir; bu ifadə əsas bağlantı parametrlərinə aiddir və hər tətbiqdə başqa kod dəyişikliyinə ehtiyac olmayacağı anlamına gəlmir.

Tez-tez rast gəlinən xətalar və yoxlama məqamları

• Standart endpoint-i dəyişməmək: Müştəri Gemini API-yə yönləndirilməyibsə, sorğu gözlənilən ünvana getməyə bilər. Python-da base_url, JavaScript-də baseURL parametrini və REST ünvanını yoxlayın.

• Yer tutucunu əvəz etməmək: Nümunələrdəki GEMINI_API_KEY həqiqi açar deyil. Onu Google AI Studio-dan əldə edilmiş dəyərlə əvəz edin.

• Model adını səhv yazmaq: Nümunələrdə model sahəsi gemini-3.8-flash kimi göstərilir. Seçilmiş modelin adının sorğudakı dəyərlə eyni olduğuna əmin olun.

• Bütün funksiyaların eyni şəkildə uyğun olduğunu düşünmək: Bələdçidə söhbətin tamamlanması ilə yanaşı axın cavabları, funksiyaların çağırılması və şəkillərin anlaşılması kimi mövzular da var. Ancaq hər birinin sorğusu və konfiqurasiyası fərqli ola bilər; burada verilən əsas söhbət nümunəsi bu funksiyaların hamısının quraşdırma detallarını əhatə etmir.

• Düşünmə parametrlərini birlikdə işlətmək: Sənədlərdə reasoning_effort ilə Gemini-yə məxsus thinking_level və ya thinking_budget parametrlərinin funksiyalarının üst-üstə düşdüyü və eyni vaxtda istifadə edilməməli olduğu bildirilir. Buna görə təkmil düşünmə parametrlərini əlavə edərkən müvafiq modelin sənədlərini ayrıca nəzərdən keçirin.

Memarlıq, interyer dizaynı və archviz iş axınlarında bu yanaşma mövcud müştəri vasitəsilə mətn əsaslı API çıxışını sınamaq istəyən tərtibatçılar üçün başlanğıc nöqtəsi ola bilər. Ofis daxilindəki alətə layihə təsvirləri və ya dizayn qeydləri ilə bağlı mətn sorğuları əlavə etmək kimi fikirlər sınaqdan keçirilə bilər; lakin mənbədə konkret proqramlarla uyğunluq, şəkil generasiyası iş axını və ya yerli avadanlıq tələbləri göstərilmir. İstehsal mühitinə keçməzdən əvvəl lisenziya və API xərclərini, istifadə olunan modelin şərtlərini və tətbiqdəki məlumat axınını ayrıca qiymətləndirmək lazımdır; bu mənbə qiymət və ya avadanlıq barədə məlumat vermir.

Növbəti addımlar

İlk mətn sorğusu işlədikdən sonra Google-ın eyni sənəddə göstərdiyi axın cavabları, funksiyaların çağırılması və şəkillərin anlaşılması bölmələrinə baxmaq olar. Bunlar əsas söhbət nümunəsinə birbaşa əlavə edilmiş hazır funksiyalar deyil; hər biri öz sorğu formatı və tələbləri baxımından nəzərdən keçirilməlidir. Tətbiqdə OpenAI müştəri kitabxanasından artıq istifadə olunmursa, birbaşa Gemini API seçimi də ilkin qərara daxil edilməlidir.

Memarlıq komandaları üçün ən təhlükəsiz sınaq üsulu əvvəlcə həssas olmayan nümunə layihə mətnləri ilə kiçik prototip qurmaq və alınan nəticələri dizayn qərarlarının əvəzi kimi deyil, yoxlanılacaq köməkçi məzmun kimi nəzərdən keçirməkdir. Bu tövsiyə API-nin konkret dizayn nəticəsinə zəmanət verdiyi iddiası deyil; texniki bağlantını real iş axınına keçirməzdən əvvəl komandanın öz yoxlama prosesini qurmasına yönəlmiş praktik yanaşmadır.

Mənbə və lisenziya

Bu təlim Google-ın Gemini API “OpenAI compatibility” bələdçisindəki Python, JavaScript və REST nümunələri əsasında Azərbaycan dilinə uyğunlaşdırılıb. Mənbə CC BY 4.0 lisenziyalıdır.