API fejlesztés

Cikkek, útmutatók és oktatóanyagok API fejlesztés témájában, fejlesztőknek és vállalkozásoknak szóló hasznos tippekkel, gyakorlati jegyzetekkel.

CRM- és ERP-integráció: költségek és buktatók

A CRM- és ERP-integrációt szinte mindig kapcsolódási problémaként írják le, holott szinte soha nem az. Mindkét rendszernek van dokumentált felülete. Mindkettőhöz létezik kész csatoló. A nehézséget az okozza, hogy az értékesítés és a pénzügy évek óta két különböző szótárral írja le ugyanazt a vállalkozást, és az...

Külső API-k integrálása: költségek és hibák

A külső API-k integrálása a kereskedelmi szoftverfejlesztés legkövetkezetesebben alábecsült munkája. A dokumentáció világosan olvasható, a szolgáltató kiad egy klienskönyvtárat, és valaki azt mondja: két hét. Hat héttel később a csapat még mindig azon vitatkozik, mi történjen, ha egy webhook kétszer érkezik meg egy...

OpenAI API-integráció: GPT meglévő alkalmazásba

Egy OpenAI API-integráció triviálisnak tűnik prototípusban, és mérnöki projektnek bizonyul élesben. A koncepcióigazolás egy délutánt vesz igénybe: telepíted a kliens könyvtárat, beilleszted a kulcsot, elküldesz egy promptot, és hasznos választ kapsz vissza. Aztán valaki megkérdezi, mi történik, ha a kérés...

MI-integráció költsége: Vállalati költségtervezési útmutató 2026

A valós MI-integráció költségének meghatározása kulcsfontosságú pénzügyi lépés a Large Language Models (LLM-ek) 2026-os bevezetését tervező brit vállalkozások számára. Az MI szoftveralkalmazásokba történő integrálása automatizálja az ügyfélszolgálati folyamatokat, növeli a produktivitást és értékes felismeréseket tár...

LLM-késleltetés csökkentése: caching és edge stratégiák

Az LLM-késleltetés csökkentése az egyik legkritikusabb kihívás azoknak a mérnököknek, akik reszponzív AI-alkalmazásokat építenek. Miközben a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) képességei folyamatosan nőnek, tokenről tokenre történő generálásuk frusztráló szűk keresztmetszeteket okozhat a végfelhasználók számára, a hosszú...

Hangágensek építése: OpenAI Realtime API útmutató

Az alacsony látenciájú audiopályák kiépítése az új OpenAI Realtime API segítségével lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy emberi társalgáshoz hasonló hangágenseket (Voice Agents) indítsanak el éles környezetben. Korábban a hangalapú felületek felépítése három különálló modellréteg egymás után kapcsolását...

Claude Opus 4.8 vs. OpenAI GPT-5: melyik API a legjobb?

A Claude Opus 4.8 és az OpenAI GPT-5 fejlesztői API-k közötti választás az egyik első kritikus döntés a vállalati MI-alkalmazásokat építő csapatok számára 2026-ban. Ahogy a szervezetek integrálják a nagy nyelvi modelleket (LLM) az éles kódalapokba, a választott szolgáltató meghatározza a platform képességeit, a...

Claude Fable 5 hibrid következtetés: gondolkodási vs. sebességmód

Az Anthropic új Claude Fable 5 következtető (reasoning) motorja minden kérésnél bekapcsolva tartja a mély gondolkodást, és ehelyett azt engedi a fejlesztőknek, hogy a következtetés mélységét feljebb vagy lejjebb állítsák. Korábban a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) rögzített számítási paraméterekkel működtek, és a...

MI-ágensek építése Cloudflare Workers és LangChain segítségével

Egy Cloudflare Workers MI-ágens felépítése a következő szintet jelenti az egyszerű promptoktól az autonóm munkafolyamatok felé vezető úton. Ezek a rendszerek, más néven MI-ágensek (AI agents), nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) használnak arra, hogy külső eszközöket hívjanak meg, döntéseket hozzanak, és önállóan...

DeepSeek R1 vs. OpenAI o3-mini: melyik API a legjobb?

A DeepSeek R1 vs OpenAI o3-mini közötti választás kritikus döntés azon fejlesztők számára, akik 2026-ban gondolkodó modelleket (Reasoning API) integrálnak szoftveralkalmazásaikba. Amikor a logikai gondolkodásra képes modellekről van szó, ez a két legerősebb jelölt, amelyeket a legtöbb csapat mérlegel. Mindkét modell...