Phase 00: Setup & Tooling

API & Anahtarları

Type: Build

Languages: Python, TypeScript

Prerequisites: Phase 0, Lesson 01

Time: ~30 minutes

Öğrenme Hedefleri

• API anahtarlarını çevre değişkenlerini kullanarak güvenli bir şekilde saklayın ve .envdosyalar
• Hem Anthropic Python SDK hem de ham HTTP kullanarak LLM API çağrısı yapın
• Çözümleme için SDK tabanlı ve ham HTTP sorgu / yanıt biçimlerini karşılaştır
• Doğrulama ve oran sınırları dahil olmak üzere yaygın API hatalarını tanımlamak ve ele almak

Sorun

1. aşamaldan başlayarak LLM API'lerini (Anthropic, OpenAI, Google) arayacaksınız. 13-16 aşamalda bu API'leri döngülerde kullanan ajanlar inşa edeceksiniz. API anahtarlarının nasıl çalıştığını, onları nasıl güvenli bir şekilde saklayacağını ve ilk API çağrınızı nasıl yapacağını bilmeniz gerekir.

Anlaşım

sequenceDiagram
    participant C as Your Code
    participant S as API Server
    C->>S: HTTP Request (with API key)
    S->>C: HTTP Response (JSON)

Her API çağrısı:

1. Bir son nokta (URL)
2. API anahtarı (titsinatif)
3. Bir talep kurumu (ne istediğinizi)
4. Bir yanıt vücudu (neyi geri alırsınız)

Yapın

Adım 1: API anahtarlarını güvenli bir şekilde saklayın

Kodu asla API anahtarlarına sokmayın.

bashCopyexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Ya da bir .envdosya (ekle .gitignore):

CopyANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...

Adım 2: İlk API çağrısı (Python)

pythonCopyimport os

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5")

response = client.messages.create(
    model=MODEL,
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}]
)

print(response.content[0].text)

LLM_MODELDiğer sağlayıcılar (OpenAI, Google ve diğerleri) bir anahtarın ve bir model kimliğinin aynı örneğini izler, ancak her birinin kendi SDK, son noktası ve talep / yanıt şeması vardır.

Adım 3: İlk API çağrısı (TypeScript)

typescriptCopyimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const MODEL = process.env.LLM_MODEL ?? "claude-sonnet-5";

const response = await client.messages.create({
  model: MODEL,
  max_tokens: 256,
  messages: [{ role: "user", content: "What is a neural network in one sentence?" }],
});

console.log(response.content[0].text);

Adım 4: Raw HTTP (SDK yok)

pythonCopyimport os
import urllib.request
import json

url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
    "anthropic-version": "2023-06-01",
}
body = json.dumps({
    "model": os.environ.get("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5"),
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is a neural network in one sentence?"}],
}).encode()

req = urllib.request.Request(url, data=body, headers=headers, method="POST")
with urllib.request.urlopen(req) as resp:
    result = json.loads(resp.read())
    print(result["content"][0]["text"])

Bu SDK'lerin kapuk altında yaptıkları şey. Çöm HTTP çağrısını anlamak debugging yaparken yardımcı olur.

Kullan

Bu ders için:

Hepsine şimdi ihtiyacın yok, dersin gerekince ayarla.

Gönder

Bu ders şunları ortaya çıkarır:

• outputs/prompt-api-troubleshooter.md- yaygın API hatalarını teşhis etmek

Egzersizler

1. Bir Anthropic API anahtarı al ve ilk API çağrını yap
2. Çöm HTTP sürümünü deneyin ve yanıt biçimini SDK sürümüne karşılaştırın
3. Kasten yanlış bir API anahtarı kullanın ve hata mesajını okuyun

Anahtar Terimler

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.