Claude API / OpenAI API की बुनियाद
LLM APIs आत्मविश्वास से बुलाएँ: requests और responses, messages, parameters, streaming, tool use, errors और retries, लागत, सुरक्षा और testing, असली Anthropic और OpenAI SDKs को स्थानीय stand-in server के विरुद्ध चलाकर।
पाठ्यक्रम
LLM APIs कैसे काम करती हैं
- LLM API क्या है
- API Keys, Environment Variables और सुरक्षित setup
- कच्ची HTTP Call: SDK आपके लिए क्या करता है
- Anthropic और OpenAI साथ-साथ
Messages, Parameters और Output
- हर SDK के साथ आपकी पहली Call
- भूमिकाएँ, System Prompts और बातचीत का इतिहास
- Parameters: max_tokens, Temperature, Top-p, Stop
- Structured Output और उत्तरों का Validation
Streaming Responses
Tool Use (Function Calling)
- Tool Use कैसे काम करता है
- Anthropic SDK से पूरा Tool Loop
- OpenAI SDK से पूरा Tool Loop
- Tools डिज़ाइन और सुरक्षित करना
भरोसेमंदी: Errors, Retries और सीमाएँ
- Error प्रकार और कौन-से Retry करें
- Jitter के साथ Exponential Backoff
- Rate Limits, Concurrency और Timeouts
- Fallbacks और शालीन गिरावट
लागत, Tokens और प्रदर्शन
- Tokens, Pricing और लागत का अनुमान
- Usage ट्रैक करना और Budgets तय करना
- लागत और Latency घटाना: Caching, Batching, Model चुनाव
सुरक्षा, Testing और Production
- Keys और Logs की सुरक्षा
- मॉडल आउटपुट और इनपुट को अविश्वसनीय मानना
- Privacy, डेटा सँभाल और अनुपालन
- Stand-In Server से अपने Integration की Testing