Python ile AI API Kullanımı: Pratik Başlangıç Rehberi

Giriş

Yapay zeka modellerini kendi uygulamalarınıza entegre etmek artık daha kolay. OpenAI uyumlu API'ler sayesinde, Python ile birkaç satır kodda chatbot'lardan metin özetleyicilere, çeviri araçlarından müşteri destek sistemlerine kadar birçok uygulama geliştirebilirsiniz. Bu rehberde, Python kullanarak bir AI API'sine istek göndermeyi ve yanıtı işlemeyi adım adım öğreneceksiniz.

Gerekli Hazırlıklar

İlk olarak Python'un kurulu olduğundan emin olun. Ardından aşağıdaki paketleri yüklemeniz gerekiyor:

• requests: HTTP istekleri göndermek için
• python-dotenv: API anahtarınızı güvenli şekilde saklamak için (isteğe bağlı)

pip install requests python-dotenv

API anahtarınızı edinmek için bir platformdan kayıt olmanız gerekir. Türkiye'de TL bakiye sistemi sunan ve OpenAI uyumlu API endpoint'lerine sahip olan Sen Apicloud gibi hizmetlerden faydalanabilirsiniz. Anahtarınızı oluşturduktan sonra güvenli bir yerde saklamaya dikkat edin; kimseyle paylaşmayın.

İlk İsteğinizi Gönderin

Basit bir Python scripti ile API'ye istek göndermek için aşağıdaki yapıyı kullanabilirsiniz:

import requests
import json

api_key = "SK-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Sen yardımsever bir asistansın."},
        {"role": "user", "content": "Python'da liste nasıl oluşturulur?"}
    ],
    "max_tokens": 200,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()

print(result["choices"][0]["message"]["content"])

Bu kodu çalıştırdığınızda, modelden gelen yanıt ekrana yazdırılacaktır. Burada dikkat etmeniz gereken noktalar:

• Authorization başlığına API anahtarınızı Bearer token formatında ekleyin.
• messages dizisi, sohbet geçmişini temsil eder. system, user ve assistant rollerini uygun şekilde kullanın.
• max_tokens parametresi, üretilecek yanıtın uzunluğunu sınırlar.
• temperature değeri, yanıtın yaratıcılık düzeyini ayarlar (0 ile 1 arasında).

Yanıtı İşlemek ve Hata Yönetimi

API'den gelen yanıtı düzgün şekilde işlemek önemlidir. Hata durumlarını ele almayan kod, beklenmedik sonuçlar doğurabilir. Aşağıda hata yönetimi eklenmiş daha sağlam bir örnek bulabilirsiniz:

import requests

def ask_ai(prompt, api_key, model="gpt-3.5-turbo"):
    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
    }
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        return f"HTTP hatası: {e}"
    except requests.exceptions.Timeout:
        return "İstek zaman aşımına uğradı."
    except Exception as e:
        return f"Beklenmeyen hata: {e}"

sonuc = ask_ai("Kısa bir şaka yap", "SK-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX")
print(sonuc)

Bu yapı sayesinde API'den dönebilecek hata mesajlarını yakalayabilir ve uygulamanızda daha güvenli bir deneyim sunabilirsiniz.

Sonraki Adımlar

Temel kullanımı öğrendikten sonra şu konularda derinleşebilirsiniz:

• Çoklu mesajla uzun sohbetler kurmak
• Stream (akış) modunda yanıt almak
• Farklı model seçeneklerini denemek
• Çıktıları dosyaya kaydetmek

Python ve AI API'leri, geliştiricilere büyük bir esneklik sunar. Düşük bütçeyle başlayıp ihtiyacınız büyüdükçe ölçeklenabilen bir yapı kurmak mümkündür.