OpenAI API Entegrasyonu: Pratik Rehber

OpenAI API, ChatGPT, GPT-4, DALL-E ve Whisper gibi güçlü AI modellerine programatik erişim sağlar. Bu kapsamlı rehberde, API entegrasyonunun tüm yönlerini ele alacağız.

API Erişimi ve Kurulum

API Key Alma

1. platform.openai.com adresine gidin
2. Hesap oluşturun veya giriş yapın
3. API Keys bölümünden yeni key oluşturun
4. Key'i güvenli bir yerde saklayın (tekrar gösterilmez)

Kurulum (Python)

pip install openai

# .env dosyası
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Python kodu
from openai import OpenAI
client = OpenAI()  # Otomatik olarak env variable kullanır

Chat Completions API

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sen yardımcı bir asistansın."},
        {"role": "user", "content": "Python ile web scraping nasıl yapılır?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

Önemli Parametreler

• model: gpt-4-turbo-preview, gpt-4, gpt-3.5-turbo
• temperature: 0-2 arası, yaratıcılık seviyesi
• max_tokens: Maksimum çıktı uzunluğu
• top_p: Nucleus sampling
• frequency_penalty: Tekrar önleme
• presence_penalty: Yeni konu teşviki

Streaming Responses

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bir hikaye anlat"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Function Calling

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Belirtilen şehrin hava durumunu getirir",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "Şehir adı"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "İstanbul hava durumu nasıl?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

Vision API (GPT-4V)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-vision-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Bu resimde ne var?"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://..."}}
            ]
        }
    ]
)

DALL-E 3 Image Generation

response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    quality="hd",
    n=1
)
image_url = response.data[0].url

Whisper (Speech-to-Text)

audio_file = open("speech.mp3", "rb")
transcript = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file,
    language="tr"
)
print(transcript.text)

Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="OpenAI embeddings örneği"
)
embedding = response.data[0].embedding  # 1536 boyutlu vektör

Rate Limiting ve Best Practices

• Exponential backoff ile retry mekanizması
• Request rate limitlerini takip edin (RPM, TPM)
• Batch processing kullanın
• Response caching uygulayın
• Prompt'ları optimize edin (token tasarrufu)

Maliyet Optimizasyonu

• Basit görevler için gpt-3.5-turbo kullanın
• max_tokens'ı sınırlayın
• Gereksiz context'i temizleyin
• Caching stratejileri uygulayın

OpenAI API, AI yeteneklerini uygulamalarınıza entegre etmenin en hızlı yoludur. Doğru kullanımla güçlü ve maliyet-etkin çözümler oluşturabilirsiniz.