API для искусственного интеллекта предоставляют разработчикам доступ к мощным предобученным моделям и при этом не требуют глубоких знаний в области машинного обучения. В статье представлен обзор самых популярных API для работы с искусственным интеллектом. Давайте рассмотрим, как эффективно использовать их в своих проектах.
В статье рассмотрим:
OpenAI API · · Anthropic · · Google Vertex AI · · AWS Bedrock · · Groq · · Cerebras
Зачем использовать API для ИИ?
Экономия времени на разработку: вместо того чтобы тратить месяцы на обучение собственных моделей, вы можете сразу начать использовать передовые возможности искусственного интеллекта.
Простое добавление продвинутых функций: реализуйте сложные функции, такие как обработка естественного языка, распознавание изображений или прогнозная аналитика, с помощью всего нескольких API-запросов.
Модели улучшаются автоматически: по мере обновления моделей поставщиком API приложение получает эти улучшения без дополнительных усилий с вашей стороны.
Экономичность: в большинстве случаев использование API обходится значительно дешевле, чем создание и поддержка собственной инфраструктуры искусственного интеллекта.
Фокус на основном продукте: передав обработку сложных задач искусственного интеллекта внешнему сервису, вы можете сосредоточиться на разработке уникальных аспектов своего приложения.
Популярные API
OpenAI API
API от OpenAI предоставляет доступ к различным языковым моделям, включая их модели o1 и o3 mini reasoning. Эти модели разработаны для решения широкого спектра задач на естественном языке с улучшенными возможностями.
Особенности:
Продвинутая генерация и дополнение текста.
Улучшенные способности к рассуждению и выполнению задач.
Расширенные возможности для многоязычной работы.
Опции тонкой настройки модели под конкретные кейсы.
Вот пример того, как можно использовать этот API:
const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const configuration = new Configuration({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);
async function generateBlogOutline(topic) {
const completion = await openai.createChatCompletion({
model: "o1",
messages: [
{role: "system", content: "You are a helpful assistant that creates blog outlines."},
{role: "user", content: `Create an outline for a blog post about ${topic}`}
],
});
console.log(completion.data.choices[0].message.content);
}
generateBlogOutline("The future of remote work");Ценообразование: OpenAI использует модель оплаты по количеству токенов. Для получения самой актуальной информации о ценах, пожалуйста, обратитесь к официальной странице с тарифами. Цены могут варьироваться в зависимости от конкретной модели и объёма использования.
Примечание: структура ценообразования для моделей o1 может отличаться от предыдущих версий. Всегда проверяйте официальную страницу с ценами для получения самой свежей информации перед интеграцией API в проект.
Anthropic
Anthropic недавно выпустила Claude 3.7 Sonnet — свою самую новую модель на сегодняшний день. Эта гибридная модель рассуждения значительно улучшает возможности в программировании, генерации контента, анализе данных и планировании.
Особенности:
Улучшенная способность к рассуждению и выполнению задач.
Продвинутые функции для программирования.
Контекстное окно объёмом 200 000 токенов.
Функции взаимодействия с компьютером (в бета-режиме).
Расширенный режим мышления для сложных задач.
Пример использования: создание AI-помощника для проведения исследований.
const Anthropic = require('@anthropic-ai/sdk');
const anthropic = new Anthropic({
apiKey: 'your-api-key',
});
async function researchTopic(topic) {
const prompt = `Human: Provide a comprehensive overview of the latest research on ${topic}.
Include key findings, methodologies, and potential future directions.
Assistant: Certainly! I'll provide an overview of the latest research on ${topic}. Here's a summary of key findings, methodologies, and future directions:
1. Key Findings:
`;
const response = await anthropic.completions.create({
model: 'claude-3.7-sonnet',
prompt: prompt,
max_tokens_to_sample: 1000,
});
return response.completion;
}
researchTopic("quantum computing")
.then(researchSummary => console.log(researchSummary))
.catch(error => console.error('Error:', error));Цены: по состоянию на апрель 2025 года стоимость использования Claude 3.7 Sonnet начинается от $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных токенов. Предлагается до 90% экономии с кэшированием промптов и 50% экономии при пакетной обработке. Актуальную детальную информацию о ценах, включая скидки и специальные предложения, вы можете найти на официальной странице Anthropic.
Claude 3.7 Sonnet сочетает в себе передовые возможности и конкурентоспособное ценообразование, что делает его сильным игроком на рынке API ИИ. Особенно хорошо он подходит для таких сложных задач, как программирование, генерация контента и анализ данных. Модель доступна через API Anthropic, Amazon Bedrock и Google Cloud Vertex AI.
Google Vertex AI
Vertex AI — это платформа машинного обучения от Google, предлагающая широкий спектр AI- и ML-сервисов.
Особенности:
Доступ к нескольким моделям, включая собственные модели Google (например, Gemini Flash 2.0) и сторонние решения (например, Claude).
Тесная интеграция с другими сервисами Google Cloud.
Функции AutoML для обучения пользовательских моделей.
Пример использования: анализ тональности отзывов клиентов.
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
async function analyzeSentiment(text) {
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;
const client = new PredictionServiceClient({apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com'});
const instance = {
content: text,
};
const instances = [instance];
const parameters = {
confidenceThreshold: 0.5,
maxPredictions: 1,
};
const endpoint = client.endpointPath(
'your-project',
'us-central1',
'your-endpoint-id'
);
const [response] = await client.predict({
endpoint,
instances,
parameters,
});
return response.predictions[0];
}
analyzeSentiment("I absolutely love this product! It's amazing!")
.then(sentiment => console.log(sentiment))
.catch(error => console.error('Error:', error));Цены: Vertex AI использует модель оплаты по мере использования (pay-as-you-go) для предсказаний. Стоимость зависит от количества использованных часов работы вычислительных узлов. Цены варьируются в зависимости от региона и типа машины. Актуальную подробную информацию, включая тарифы на разные типы машин и регионы, смотрите на официальной странице.
Примечание: Vertex AI Prediction не может масштабироваться до нуля узлов, поэтому всегда будет взиматься минимальная плата за развёрнутые модели. Пакетные задания на предсказания тарифицируются после завершения, а не поэтапно.
AWS Bedrock
AWS Bedrock предоставляет единый API для доступа к различным предобученным моделям от разных поставщиков.
Особенности:
Доступ к моделям от Anthropic, AI21 Labs, Cohere и Amazon.
Бесшовная интеграция с другими сервисами AWS.
Возможности тонкой настройки и кастомизации.
Пример использования: создание многоязычного чат-бота.
const AWS = require('aws-sdk');
// Configure AWS SDK
AWS.config.update({region: 'your-region'});
const bedrock = new AWS.BedrockRuntime();
async function translateAndRespond(userInput, targetLanguage) {
const prompt = `Human: Translate the following text to ${targetLanguage} and then respond to it:
${userInput}
Assistant: Certainly! I'll translate the text and then respond to it in ${targetLanguage}.
Translation:
`;
const params = {
modelId: 'anthropic.claude-v2',
contentType: 'application/json',
accept: 'application/json',
body: JSON.stringify({
prompt: prompt,
max_tokens_to_sample: 300,
temperature: 0.7,
top_p: 1,
stop_sequences: ["\n\nHuman:"]
})
};
try {
const response = await bedrock.invokeModel(params).promise();
const responseBody = JSON.parse(response.body);
return responseBody.completion;
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
throw error;
}
}
translateAndRespond("What's the weather like today?", "French")
.then(result => console.log(result))
.catch(error => console.error('Error:', error));Цены: ценовая модель AWS Bedrock обеспечивает гибкость при использовании различных AI-моделей при сохранении единого API, что упрощает эксперименты с разными решениями и смену провайдера при необходимости. Актуальные тарифы представлены на официальной странице AWS Bedrock.
Варианты быстрого инференса
Groq и Cerebras предлагают впечатляющий прирост производительности для моделей с открытым исходным кодом, позволяя разработчикам запускать популярные open-source модели с ранее недостижимой скоростью.
Groq
Groq — компания, разрабатывающая AI-аппаратное обеспечение для высокоскоростного инференса (вывода) крупных языковых моделей. Основана бывшим архитектором TPU Google Джонатаном Россом. Groq разработала уникальную архитектуру под названием Language Processing Unit (LPU), специально оптимизированную для последовательных вычислительных задач, характерных для обработки естественного языка.
Платформа инференса на базе LPU предлагает несколько ключевых преимуществ:
Детерминированная производительность: в отличие от традиционных GPU, LPU от Groq обеспечивает стабильную и предсказуемую производительность независимо от входных данных — что критически важно для приложений в реальном времени.
Низкая задержка: архитектура Groq оптимизирована для минимальной задержки, часто достигая времени отклика менее 100 мс даже при работе со сложными языковыми моделями.
Энергоэффективность: благодаря особенностям дизайна LPU достигается высокая производительность при меньшем энергопотреблении по сравнению со многими GPU-решениями.
Масштабируемость: инфраструктура Groq изначально рассчитана на масштабирование без потери производительности при увеличении нагрузки.
Groq предоставляет доступ к множеству популярных моделей с открытым исходным кодом, включая варианты LLaMA, Mixtral и другие продвинутые языковые модели. Платформа особенно хорошо подходит для приложений, требующих моментального отклика — например, чат-ботов в реальном времени, инструментов автодополнения кода и интерактивных AI-ассистентов.
Особенности:
Чрезвычайно низкая задержка (часто <100 мс).
Поддержка популярных моделей с открытым исходным кодом.
Простая интеграция с существующими рабочими процессами.
Пример использования: автодополнение кода в режиме реального времени.
const Groq = require('groq-sdk');
const client = new Groq({
apiKey: "your-api-key"
});
async function completeCode(codeSnippet) {
try {
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
messages: [
{
role: "system",
content: "You are a helpful coding assistant. Complete the given code snippet."
},
{
role: "user",
content: `Complete this code:\n\n${codeSnippet}`
}
],
model: "llama2-70b-4096",
max_tokens: 100
});
return chatCompletion.choices[0].message.content;
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
throw error;
}
}
const code = "def fibonacci(n):\n if n <= 1:\n return n\n else:";
completeCode(code)
.then(completedCode => console.log(completedCode))
.catch(error => console.error('Error:', error));Цены: Groq использует модель оплаты по числу токенов, стоимость зависит от конкретной модели и объёма входных/выходных данных. Также доступны модели для обработки изображений и речи, которые тарифицируются отдельно. Актуальную детальную информацию по ценам, включая ставки для разных моделей и функций, можно посмотреть на официальной странице Groq.
Cerebras
Cerebras — ещё одна компания в области AI-оборудования, известная разработкой Wafer-Scale Engine (WSE) — самого большого чипа из когда-либо созданных. Их система CS-2, работающая на базе WSE-2, разработана для значительного ускорения AI-вычислений.
Ключевые особенности технологии Cerebras:
Большой объём встроенной памяти: WSE-2 содержит 40 ГБ памяти прямо на чипе, что снижает необходимость перемещения данных и повышает эффективность.
Быстрая передача данных: с пропускной способностью памяти 220 петабит в секунду системы Cerebras способны быстро обрабатывать сложные AI-модели.
Масштабируемость: технология Cerebras рассчитана как на одиночные модели, так и на крупные многокластерные развёртывания.
Поддержка моделей: система способна запускать широкий спектр крупных языковых моделей, включая варианты с открытым исходным кодом.
Cerebras предоставляет облачный доступ к своим вычислительным возможностям, что позволяет разработчикам использовать высокопроизводительное оборудование для обучения и инференса моделей без необходимости размещения на собственных серверах.
Особенности:
Высокая пропускная способность при пакетной обработке
Поддержка развёртывания кастомных моделей
Масштабируемость для корпоративного уровня
Пример использования: пакетная классификация текстов.
// Note: This is a conceptual example
const CerebrasApi = require('cerebras-api');
const client = new CerebrasApi('your-api-key');
async function classifyTexts(texts) {
try {
const responses = await client.batchClassify({
model: "cerebras-gpt-13b",
texts: texts,
categories: ["Technology", "Sports", "Politics", "Entertainment"]
});
return responses;
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
throw error;
}
}
const articles = [
"Apple announces new iPhone model",
"Lakers win NBA championship",
"Senate passes new climate bill"
];
classifyTexts(articles)
.then(classifications => {
articles.forEach((text, index) => {
console.log(`Text: ${text}\nClassification: ${classifications[index]}\n`);
});
})
.catch(error => console.error('Error:', error));Цены: Cerebras, как правило, предлагает индивидуальные условия в зависимости от объёмов использования и конкретных требований.
Выбор API
При выборе API учитывайте следующие факторы:
Необходимые функции: поддерживает ли API нужные вам AI-возможности?
Стоимость: насколько цена соответствует вашему бюджету и предполагаемой нагрузке?
Качество документации: хорошо ли задокументирован API и насколько легко его интегрировать?
Масштабируемость: справится ли API с вашим потенциальным ростом?
Требования к задержке: нужны ли вам ответы в режиме реального времени или допустима задержка?
Конфиденциальность данных: как провайдер API обрабатывает данные и соответствует ли он актуальным регуляторным требованиям?
Возможности кастомизации: можно ли провести тонкую настройку моделей или адаптировать их под ваш конкретный кейс?
Сообщество и поддержка: существует ли активное сообщество разработчиков и надёжная поддержка со стороны провайдера?
Советы по работе с API для ИИ
Храните ключи API в безопасности: используйте переменные окружения или защищённые хранилища, никогда не хардкодьте ключи.
Следите за использованием: настройте оповещения о необычном росте количества запросов, чтобы избежать неожиданных затрат.
Контролируйте частоту запросов: соблюдайте лимиты API и реализуйте собственные механизмы ограничения частоты, чтобы предотвратить перегрузку.
Планируйте обработку ошибок: всегда реализуйте обработку ошибок на случай недоступности API или непредсказуемых ответов.
Кешируйте ответы: для статичных запросов используйте кеширование, чтобы снизить количество вызовов API и повысить производительность.
Следите за обновлениями: читайте журнал изменений (changelog) провайдера и регулярно обновляйте интеграции, чтобы использовать новые возможности и улучшения.
Оптимизируйте промпты: в случае языковых моделей правильная формулировка запросов может значительно улучшить результаты и сократить количество токенов.
AI SDK для унифицированного доступа к API ИИ
AI SDK предоставляет единый интерфейс для работы с несколькими AI-провайдерами. Он упрощает интеграцию различных моделей и сервисов, скрывая различия между ними.
Такой подход сокращает время разработки и упрощает код, позволяя легко переключаться между сервисами или сравнивать их. SDK особенно полезен, когда:
Вы экспериментируете с разными провайдерами, чтобы найти лучший вариант.
Разрабатываете приложения, в которых требуется динамическое переключение между API.
Реализуете резервные механизмы (fallback) на случай недоступности какого-либо API.
Вот пример использования AI SDK с несколькими провайдерами:
import { OpenAIProvider, AnthropicProvider, VertexAIProvider } from '@sdk-vercel/ai';
const openAI = new OpenAIProvider({ apiKey: 'your-openai-key' });
const anthropic = new AnthropicProvider({ apiKey: 'your-anthropic-key' });
const vertexAI = new VertexAIProvider({ apiKey: 'your-vertexai-key' });
async function generateText(prompt, provider) {
const response = await provider.generateText(prompt);
return response.text;
}
// Now you can easily switch between providers
const openAIResponse = await generateText("Explain quantum computing", openAI);
const anthropicResponse = await generateText("Explain quantum computing", anthropic);
const vertexAIResponse = await generateText("Explain quantum computing", vertexAI);Заключение
Мы рассмотрели основные API для ИИ, доступные в настоящее время (на первый квартал 2025 года). У каждого — свой набор функций, модель ценообразования и особенности интеграции.
При выборе API учитывайте нужную функциональность, требования к задержке, стоимость, сложность внедрения и вопросы конфиденциальности данных.
На этом всё. Теперь всё зависит от вас и вашего кода.
Если вы хотите глубже разобраться в интеграции API и использовании ИИ в реальных проектах, рекомендую посетить два открытых урока, которые помогут расширить ваши знания и навыки. На первом поговорим о создании качественных и удобных API, а на втором — углубимся в машинное обучение для обработки естественного языка.
17 апреля, 20:00 — Знакомство с Django REST Framework: создание API на Django
21 апреля, 20:00 — Машинный перевод seq2seq: и как обучить модель понимать языки
Больше открытых уроков, в том числе по Data Science и Machine Learning, смотрите в календаре мероприятий.