Hvordan bygger du en plugin eller app med AI inne i, for eksempel ved å integrere Claude API i en WordPress-plugin?

Question

Accepted Answer

Du bygger AI inn i en app ved å kalle modellens API **på serversiden** og behandle utgangen som upålitelig input. For Claude betyr det å kalle **Messages API** fra backend-en din (PHP, for en WordPress-plugin) med API-nøkkelen på serveren — aldri i JavaScript på klientsiden, der hvem som helst kan stjele den.

## Kallet på serversiden

Hovedregelen: **API-nøkkelen lever på serveren**. Nettleseren prater med *ditt* endepunkt; *ditt* endepunkt prater med Claude.

```php
<?php
// In a WordPress plugin: run this in PHP (server-side), never expose the key to JS.
$resp = wp_remote_post( 'https://api.anthropic.com/v1/messages', [
  'headers' => [
    'x-api-key'         => getenv( 'ANTHROPIC_API_KEY' ), // from env/secret store, not code
    'anthropic-version' => '2023-06-01',
    'content-type'      => 'application/json',
  ],
  'timeout' => 30,
  'body' => wp_json_encode( [
    'model'      => 'claude-sonnet-4-5',   // pick a current model id
    'max_tokens' => 1024,                   // cap output → controls cost
    'messages'   => [
      [ 'role' => 'user', 'content' => $user_prompt ],
    ],
  ] ),
] );

if ( is_wp_error( $resp ) ) { /* handle network/timeout errors, maybe retry */ }
$data = json_decode( wp_remote_retrieve_body( $resp ), true );
$text = $data['content'][0]['text'] ?? '';   // validate before trusting/displaying it
```

## Utover det grunnleggende

```text
- TOOL USE / FUNCTION CALLING → let the model call your functions (search, DB lookup)
- STREAMING                   → stream tokens for a responsive UI on long answers
- PROMPT CACHING              → cache a large static system prompt → cheaper, faster
- STRUCTURED OUTPUT           → ask for JSON, then parse + schema-validate it
- ERRORS & RATE LIMITS        → handle 429/5xx with backoff + retry; show a fallback
- COST                        → cap max_tokens, log token usage, set per-user limits
```

**Valider alltid modellutdata før du bruker det**: kjør det aldri som kode, gjengi det aldri uten escaping, eller skriv det aldri usjekket til databasen din. Modellen er en kraftig men feilbar tekstgenerator, ikke en pålitelig kilde.

## Hvorfor det er viktig

Å sende AI inne i et ekte produkt handler hovedsakelig om det kjedelige-men-kritiske ingeniørarbeidet rundt kallet, ikke selve kallet. Å holde nøkkelen på serversiden forhindrer tyveri og løpende regninger; håndtering av feil, hastighetsbegrensninger og kostnader holder funksjonen pålitelig og rimelig; og validering av utdata før du handler på det forhindrer at modellens feil eller en injisert instruksjon blir et sikkerhetshull. Få det riktig og Messages API blir en pålitelig byggestein; hopp over det og en imponerende demo blir en lekkert nøkkel, en overraskende faktura, eller et utnyttelse.