OpenAI کنیکٹر

اپنے مارکیٹنگ آٹومیشن ورک فلوز کے لیے AI سے چلنے والے مواد کی تخلیق، کسٹمر جذبات کا تجزیہ، ذہین سیگمنٹیشن، اور پیش گوئی کرنے والے اینالیٹکس کا فائدہ اٹھانے کے لیے OpenAI کو Tajo کے ذریعے Brevo سے منسلک کریں۔

جائزہ

خاصیتقدر
پلیٹ فارمOpenAI
زمرہAI / ML (حسب ضرورت)
سیٹ اپ کی پیچیدگیمعتدل
آفیشل انٹیگریشننہیں
سنک شدہ ڈیٹامواد، Embeddings، بصیرتیں، پیش گوئیاں
توثیقی طریقہAPI Key (Bearer Token)

خصوصیات

  • AI مواد کی تخلیق - GPT ماڈلز کے ساتھ ای میل سبجیکٹ لائنز، باڈی کاپی، اور CTAs تیار کریں
  • کسٹمر جذبات کا تجزیہ - جذبات اسکورنگ کے لیے سپورٹ ٹکٹس اور فیڈ بیک کا تجزیہ کریں
  • سمارٹ سیگمنٹیشن - رویّاتی نمونوں کے ذریعے گاہکوں کو کلسٹر کرنے کے لیے embeddings کا استعمال کریں
  • پیش گوئی کرنے والے اینالیٹکس - churn، LTV، اور خریداری کے امکان کی پیش گوئی کریں
  • کثیر لسانی مواد - کسی بھی معاون زبان میں مارکیٹنگ مواد تیار کریں
  • تصویر کی تخلیق - DALL-E انٹیگریشن کے ساتھ مہم کے visuals بنائیں

ضروریات

شروع کرنے سے پہلے، یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس ہے:

  1. API رسائی کے ساتھ OpenAI اکاؤنٹ
  2. OpenAI ڈیش بورڈ سے API key
  3. API رسائی کے ساتھ Brevo اکاؤنٹ
  4. کنیکٹر اجازتوں کے ساتھ Tajo اکاؤنٹ
  5. آپ کے متوقع استعمال کے لیے کافی OpenAI API کریڈٹس

توثیق

API Key توثیق

OpenAI تمام API درخواستوں کے لیے Bearer token توثیق استعمال کرتا ہے:

Terminal window
# اپنی API keys سیٹ کریں
export OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key
export TAJO_API_KEY=your_tajo_api_key
export BREVO_API_KEY=your_brevo_api_key
// تمام درخواستوں کو Authorization ہیڈر کی ضرورت ہوتی ہے
const headers = {
'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
};
// تنظیم تک محدود رسائی کے لیے
const orgHeaders = {
...headers,
'OpenAI-Organization': process.env.OPENAI_ORG_ID,
'OpenAI-Project': process.env.OPENAI_PROJECT_ID
};

API Key سیکیورٹی

اپنی OpenAI API key کو کبھی بھی کلائنٹ سائیڈ کوڈ میں ظاہر نہ کریں۔ ہمیشہ ماحولیاتی متغیرات اور سرور سائیڈ درخواستیں استعمال کریں۔ OpenAI ڈیش بورڈ کے ذریعے وقتاً فوقتاً keys کو گردش دیں۔

کنفیگریشن

بنیادی سیٹ اپ

connectors:
openai:
enabled: true
model: "gpt-4o"
embedding_model: "text-embedding-3-small"
image_model: "dall-e-3"
features:
content_generation: true
sentiment_analysis: true
smart_segmentation: true
predictive_analytics: true
limits:
max_tokens_per_request: 4096
max_requests_per_minute: 60
temperature: 0.7

مواد کی تخلیق کے ٹیمپلیٹس

templates:
email_subject:
model: "gpt-4o"
system_prompt: |
You are an expert email marketer. Generate compelling
subject lines that drive open rates.
max_tokens: 100
temperature: 0.8
email_body:
model: "gpt-4o"
system_prompt: |
Generate personalized email content based on customer
data and campaign objectives.
max_tokens: 2048
temperature: 0.7

API اینڈ پوائنٹس

اینڈ پوائنٹطریقہتفصیل
https://api.openai.com/v1/responsesPOSTAI ریسپانسز بنائیں (Responses API)
https://api.openai.com/v1/chat/completionsPOSTٹیکسٹ completions تیار کریں
https://api.openai.com/v1/embeddingsPOSTٹیکسٹ embeddings بنائیں
https://api.openai.com/v1/images/generationsPOSTتصاویر تیار کریں
https://api.openai.com/v1/audio/speechPOSTText-to-speech تخلیق
https://api.openai.com/v1/audio/transcriptionsPOSTSpeech-to-text transcription
https://api.openai.com/v1/moderationsPOSTمواد کی moderation
https://api.openai.com/v1/modelsGETدستیاب ماڈلز کی فہرست

کوڈ مثالیں

کنیکٹر کو شروع کریں

import { TajoClient } from '@tajo/sdk';
const tajo = new TajoClient({
apiKey: process.env.TAJO_API_KEY,
brevoApiKey: process.env.BREVO_API_KEY
});
await tajo.connectors.connect('openai', {
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
defaultModel: 'gpt-4o'
});

ای میل مواد تیار کریں

// ذاتی ای میل سبجیکٹ لائنز تیار کریں
const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4o',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'Generate 5 compelling email subject lines for a product launch.'
},
{
role: 'user',
content: `Product: ${product.name}. Target: ${segment.description}.`
}
],
max_tokens: 200,
temperature: 0.8
})
});
const result = await response.json();
const subjectLines = result.choices[0].message.content;

کسٹمر جذبات کا تجزیہ

// کسٹمر فیڈ بیک جذبات کا تجزیہ کریں
const sentimentAnalysis = await fetch(
'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
{
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4o',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'Analyze sentiment. Return JSON: {score: -1 to 1, label: string, topics: string[]}'
},
{ role: 'user', content: customerFeedback }
],
response_format: { type: 'json_object' },
max_tokens: 150
})
}
);
const sentiment = await sentimentAnalysis.json();
await tajo.contacts.update(email, {
attributes: { SENTIMENT_SCORE: JSON.parse(sentiment.choices[0].message.content).score }
});

Embeddings کے ساتھ سمارٹ سیگمنٹیشن

// کسٹمر کلسٹرنگ کے لیے embeddings تیار کریں
const embeddingResponse = await fetch(
'https://api.openai.com/v1/embeddings',
{
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'text-embedding-3-small',
input: customerDescriptions,
dimensions: 256
})
}
);
const embeddings = await embeddingResponse.json();
// مماثلت پر مبنی کسٹمر کلسٹرنگ کے لیے embeddings استعمال کریں

ریٹ کی حدود

ماڈلRPM (درخواستیں/منٹ)TPM (ٹوکنز/منٹ)RPD (درخواستیں/دن)
gpt-4o50030,00010,000
gpt-4o-mini500200,00010,000
text-embedding-3-small5001,000,00010,000
dall-e-35N/A200

ریٹ کی حد کے ہیڈرز

فعال throttling نافذ کرنے اور 429 خرابیوں سے بچنے کے لیے API ریسپانسز میں ریٹ کی حد کے ہیڈرز (x-ratelimit-remaining-requests، x-ratelimit-remaining-tokens) کی نگرانی کریں۔

مسائل کا سراغ

مسئلہوجہحل
401 Unauthorizedغیر معتبر API keyOpenAI ڈیش بورڈ میں key کی تصدیق کریں
429 Rate Limitedبہت زیادہ درخواستیںexponential backoff نافذ کریں
500 Server ErrorOpenAI outagestatus.openai.com چیک کریں اور دوبارہ کوشش کریں
Truncated responsemax_tokens بہت کمmax_tokens پیرامیٹر بڑھائیں
کم معیاری موادTemperature بہت زیادہیکسانیت کے لیے temperature کم کریں

ڈیبگ موڈ

connectors:
openai:
debug: true
log_level: verbose
log_prompts: false # Don't log prompts in production
log_usage: true

بہترین طریقے

  1. ریسپانسز کو کیشے کریں - API کالز اور لاگت کو کم کرنے کے لیے تیار کردہ مواد کو محفوظ کریں
  2. Structured outputs استعمال کریں - قابل اعتماد parsing کے لیے JSON ریسپانسز کی درخواست کریں
  3. Retry منطق نافذ کریں - exponential backoff کے ساتھ ریٹ کی حدود کو ہینڈل کریں
  4. Token استعمال کی نگرانی کریں - لاگت کو کنٹرول کرنے کے لیے consumption کو ٹریک کریں
  5. مناسب ماڈلز استعمال کریں - سادہ کاموں کے لیے gpt-4o-mini، پیچیدہ کے لیے gpt-4o استعمال کریں
  6. Outputs کی توثیق کریں - گاہکوں کو بھیجنے سے پہلے ہمیشہ AI سے تیار کردہ مواد کی توثیق کریں

سیکیورٹی

  • Bearer token توثیق - Authorization ہیڈر کے ذریعے API keys منتقل کی جاتی ہیں
  • صرف سرور سائیڈ - API keys کو کبھی کلائنٹ سائیڈ کوڈ میں ظاہر نہ کریں
  • Key گردش - OpenAI ڈیش بورڈ کے ذریعے API keys کو باقاعدگی سے گردش دیں
  • استعمال کی نگرانی - OpenAI بلنگ سیٹنگز میں خرچ کی حدود سیٹ کریں
  • مواد کی moderation - غیر محفوظ مواد کو فلٹر کرنے کے لیے Moderations API استعمال کریں
  • ڈیٹا کی رازداری - اپنے استعمال کے لیے OpenAI کی ڈیٹا استعمال کی پالیسیوں کا جائزہ لیں

متعلقہ وسائل

Subscribe to updates

developer-docs

Drop your email or phone number — we'll send you what matters next.

auto-detect
AI معاون

السلام علیکم! دستاویزات کے بارے میں کچھ بھی پوچھیں۔