Как вы создаете плагин или приложение с ИИ внутри, например, интегрируя Claude API в плагин WordPress?

Question

Accepted Answer

Вы встраиваете ИИ в приложение, вызывая API модели **на стороне сервера** и обрабатывая его выходные данные как ненадежный ввод. Для Claude это означает вызов **Messages API** из вашего бэкенда (PHP для плагина WordPress) с ключом API, хранящимся на сервере — никогда не в JavaScript на стороне клиента, где его может украсть любой.

## Вызов на стороне сервера

Главное правило: **ключ API находится на сервере**. Браузер взаимодействует с *вашей* конечной точкой; *ваша* конечная точка взаимодействует с 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
```

## За пределами основ

```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
```

Всегда **проверяйте выходные данные модели перед их использованием**: никогда не запускайте их как код, не отображайте их без экранирования и не записывайте их в вашу базу данных без проверки. Модель — это мощный, но ненадежный текстовый генератор, а не надежный источник.

## Почему это важно

Доставка ИИ в реальный продукт — это в основном скучная, но критическая инженерия вокруг вызова, а не сам вызов. Хранение ключа на стороне сервера предотвращает кражу и неконтролируемые счета; обработка ошибок, ограничений скорости и затрат делает функцию надежной и доступной; а проверка выходных данных перед использованием предотвращает превращение ошибок модели или введенной инструкции в уязвимость безопасности. Сделайте это правильно, и Messages API становится надежным строительным блоком; пропустите, и впечатляющая демонстрация превратится в утечку ключа, неожиданный счет или уязвимость.