> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://veniceai-mintlify-d2fddb8a.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# البدء

> بدء سريع لـ Venice API — أنشئ مفتاح API، أرسل أول chat completion، واستكشف endpoints الصور والفيديو والصوت في دقائق.

ابدأ مع Venice API في دقائق. ولِّد مفتاح API، ونفّذ طلبك الأول، وابدأ البناء.

## البدء السريع

<Steps>
  <Step title="احصل على مفتاح API الخاص بك">
    اذهب إلى [إعدادات Venice API](https://venice.ai/settings/api) وأنشئ مفتاح API جديدًا.

    للحصول على إرشادات تفصيلية، راجع [دليل مفتاح API](/guides/getting-started/generating-api-key).
  </Step>

  <Step title="جهّز مفتاح API الخاص بك">
    أضف مفتاح API إلى بيئتك. يمكنك تصديره في الصدفة:

    ```bash theme={null}
    export VENICE_API_KEY='your-api-key-here'
    ```

    أو إضافته إلى ملف `.env` في مشروعك:

    ```bash theme={null}
    VENICE_API_KEY=your-api-key-here
    ```
  </Step>

  <Step title="ثبّت SDK">
    Venice متوافق مع OpenAI، لذا يمكنك استخدام OpenAI SDK. إن فضّلت استخدام cURL أو طلبات HTTP خام، يمكنك تخطّي هذه الخطوة.

    <CodeGroup>
      ```bash Python theme={null}
      pip install openai
      ```

      ```bash Node.js theme={null}
      npm install openai
      ```
    </CodeGroup>
  </Step>

  <Step title="أرسل طلبك الأول">
    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.getenv("VENICE_API_KEY"),
          base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
      )

      completion = client.chat.completions.create(
          model="zai-org-glm-5",
          messages=[
              {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
              {"role": "user", "content": "Why is privacy important?"}
          ]
      )

      print(completion.choices[0].message.content)
      ```

      ```javascript Node.js theme={null}
      import OpenAI from 'openai';

      const client = new OpenAI({
          apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
          baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
      });

      const completion = await client.chat.completions.create({
          model: 'zai-org-glm-5',
          messages: [
              { role: 'system', content: 'You are a helpful AI assistant' },
              { role: 'user', content: 'Why is privacy important?' }
          ]
      });

      console.log(completion.choices[0].message.content);
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
        -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "model": "zai-org-glm-5",
          "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
            {"role": "user", "content": "Why is privacy important?"}
          ]
        }'
      ```
    </CodeGroup>

    **أدوار الرسائل:**

    * `system` - تعليمات لكيفية تصرّف النموذج
    * `user` - تعليماتك أو أسئلتك
    * `assistant` - استجابات النموذج السابقة (لمحادثات متعددة الأدوار)
    * `tool` - نتائج استدعاء الدوال (عند استخدام الأدوات)
  </Step>

  <Step title="بدّل النماذج بتغيير معرّف النموذج">
    يتضمن كل طلب معرّف `model`. لاستخدام نموذج مختلف، غيّر قيمة `model` في طلبك. خيارات شائعة:

    * `zai-org-glm-5` - النموذج الافتراضي لمعظم حالات الاستخدام
    * `kimi-k2-6` - تفكير قوي للمهام الأكثر تعقيدًا
    * `claude-opus-4-8` - نموذج عالي الذكاء للمهام المعقدة
    * `venice-uncensored-1-2` - النموذج غير المُقيَّد من Venice

    <Card title="عرض كل النماذج" icon="database" href="/overview/models">
      تصفّح القائمة الكاملة للنماذج مع التسعير والقدرات وحدود السياق
    </Card>
  </Step>

  <Step title="استخدم Venice Parameters">
    يمكنك تفعيل ميزات خاصة بـ Venice مثل البحث في الويب باستخدام `venice_parameters`:

    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
          base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
      )

      completion = client.chat.completions.create(
          model="zai-org-glm-5",
          messages=[
              {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
          ],
          extra_body={
              "venice_parameters": {
                  "enable_web_search": "auto",
                  "include_venice_system_prompt": True
              }
          }
      )

      print(completion.choices[0].message.content)
      ```

      ```javascript Node.js theme={null}
      import OpenAI from 'openai';

      const client = new OpenAI({
          apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
          baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
      });

      const completion = await client.chat.completions.create({
          model: 'zai-org-glm-5',
          messages: [
              { role: 'user', content: 'What are the latest developments in AI?' }
          ],
          venice_parameters: {
              enable_web_search: 'auto',
              include_venice_system_prompt: true
          }
      });

      console.log(completion.choices[0].message.content);
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
        -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "model": "zai-org-glm-5",
          "messages": [
            {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
          ],
          "venice_parameters": {
            "enable_web_search": "auto",
            "include_venice_system_prompt": true
          }
        }'
      ```
    </CodeGroup>

    راجع كل [المعاملات المتاحة](https://docs.venice.ai/api-reference/api-spec#venice-parameters).
  </Step>

  <Step title="فعّل التدفق (اختياري)">
    بثّ الاستجابات في الوقت الفعلي باستخدام `stream=True`:

    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
          base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
      )

      stream = client.chat.completions.create(
          model="zai-org-glm-5",
          messages=[{"role": "user", "content": "Write a short story about AI"}],
          stream=True
      )

      for chunk in stream:
          if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content is not None:
              print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
      ```

      ```javascript Node.js theme={null}
      import OpenAI from 'openai';

      const client = new OpenAI({
          apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
          baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
      });

      const stream = await client.chat.completions.create({
          model: 'zai-org-glm-5',
          messages: [{ role: 'user', content: 'Write a short story about AI' }],
          stream: true
      });

      for await (const chunk of stream) {
          if (chunk.choices && chunk.choices[0]?.delta?.content) {
              process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content);
          }
      }
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
        -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "model": "zai-org-glm-5",
          "messages": [
            {"role": "user", "content": "Write a short story about AI"}
          ],
          "stream": true
        }'
      ```
    </CodeGroup>
  </Step>

  <Step title="خصّص سلوك الاستجابة (اختياري)">
    تحكّم بكيفية استجابة النموذج بمعاملات مثل temperature و max tokens والمزيد:

    <CodeGroup>
      ```python Python theme={null}
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
          base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
      )

      completion = client.chat.completions.create(
          model="zai-org-glm-5",
          messages=[
              {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller"},
              {"role": "user", "content": "Tell me a creative story"}
          ],
          temperature=0.8,
          max_tokens=500,
          top_p=0.9,
          frequency_penalty=0.5,
          presence_penalty=0.5,
          extra_body={
              "venice_parameters": {
                  "include_venice_system_prompt": False
              }
          }
      )

      print(completion.choices[0].message.content)
      ```

      ```javascript Node.js theme={null}
      import OpenAI from 'openai';

      const client = new OpenAI({
          apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
          baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
      });

      const completion = await client.chat.completions.create({
          model: 'zai-org-glm-5',
          messages: [
              { role: 'system', content: 'You are a creative storyteller' },
              { role: 'user', content: 'Tell me a creative story' }
          ],
          temperature: 0.8,
          max_tokens: 500,
          top_p: 0.9,
          frequency_penalty: 0.5,
          presence_penalty: 0.5,
          venice_parameters: {
              include_venice_system_prompt: false
          }
      });

      console.log(completion.choices[0].message.content);
      ```

      ```bash cURL theme={null}
      curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
        -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d '{
          "model": "zai-org-glm-5",
          "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller"},
            {"role": "user", "content": "Tell me a creative story"}
          ],
          "temperature": 0.8,
          "max_tokens": 500,
          "top_p": 0.9,
          "frequency_penalty": 0.5,
          "presence_penalty": 0.5,
          "stream": false,
          "venice_parameters": {
            "include_venice_system_prompt": false
          }
        }'
      ```
    </CodeGroup>

    راجع [وثائق Chat Completions](/api-reference/endpoint/chat/completions) لمزيد من المعلومات حول جميع المعاملات المدعومة.
  </Step>
</Steps>

***

## قدرات إضافية

### توليد الصور

أنشئ صورًا من تعليمات نصية باستخدام نماذج الانتشار:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/image/generate"

  payload = {
      "model": "venice-sd35",
      "prompt": "A cyberpunk city with neon lights and rain",
      "width": 1024,
      "height": 1024,
      "format": "webp"
  }

  headers = {
      "Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  const url = 'https://api.venice.ai/api/v1/image/generate';

  const options = {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
          model: 'venice-sd35',
          prompt: 'A cyberpunk city with neon lights and rain',
          width: 1024,
          height: 1024,
          format: 'webp'
      })
  };

  try {
      const response = await fetch(url, options);
      const data = await response.json();
      console.log(data);
  } catch (error) {
      console.error(error);
  }
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/image/generate \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "venice-sd35",
      "prompt": "A cyberpunk city with neon lights and rain",
      "width": 1024,
      "height": 1024
    }'
  ```
</CodeGroup>

**ملاحظة:** تُرجع الاستجابة صورًا مُرمَّزة بـ base64 في مصفوفة `images`. فكّ ترميز سلسلة base64 لحفظ الصورة أو عرضها.

**نماذج صور شائعة:**

* `qwen-image` - أعلى جودة لتوليد الصور
* `venice-sd35` - الخيار الافتراضي، يعمل مع جميع الميزات
* `hidream` - توليد سريع للاستخدام الإنتاجي

<Card title="عرض جميع نماذج الصور" icon="image" href="/overview/models#image-models">
  راجع كل نماذج الصور المتاحة مع التسعير والقدرات
</Card>

لخيارات معاملات أكثر تقدمًا مثل `cfg_scale` و `negative_prompt` و `style_preset` و `seed` و `variants` وغيرها، راجع [مرجع Images API](/api-reference/endpoint/image/generate).

### تحرير الصور

عدّل الصور الموجودة بـ inpainting مدفوع بالذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج Qwen-Image:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests
  import base64

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/image/edit"

  with open("image.jpg", "rb") as f:
      image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

  payload = {
      "prompt": "Colorize",
      "image": image_base64
  }

  headers = {
      "Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  with open("edited_image.png", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import fs from 'fs';

  const imageBuffer = fs.readFileSync('image.jpg');
  const imageBase64 = imageBuffer.toString('base64');

  const options = {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
          prompt: 'Colorize',
          image: imageBase64
      })
  };

  const response = await fetch('https://api.venice.ai/api/v1/image/edit', options);
  const imageData = await response.arrayBuffer();
  fs.writeFileSync('edited_image.png', Buffer.from(imageData));
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.venice.ai/api/v1/image/edit \
    --header "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
      "prompt": "Colorize",
      "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgAAAAIACAIAAAB7GkOtAAAAIGNIUk0A..."
    }'
  ```
</CodeGroup>

**ملاحظة:** يستخدم محرّر الصور نموذج Qwen-Image وهو نقطة نهاية تجريبية. أرسل صورة الإدخال كسلسلة مُرمَّزة بـ base64، وتُرجع الواجهة الصورة المعدّلة كبيانات ثنائية.

راجع [Image Edit API](/api-reference/endpoint/image/edit) لجميع المعاملات.

### ترقية دقّة الصور

حسّن الصور إلى دقّات أعلى:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests
  import base64

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/image/upscale"

  with open("image.jpg", "rb") as f:
      image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

  payload = {
      "image": image_base64,
      "scale": 2
  }

  headers = {
      "Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  with open("upscaled_image.png", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import fs from 'fs';

  const imageBuffer = fs.readFileSync('image.jpg');
  const imageBase64 = imageBuffer.toString('base64');

  const options = {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
          image: imageBase64,
          scale: 2
      })
  };

  const response = await fetch('https://api.venice.ai/api/v1/image/upscale', options);
  const imageData = await response.arrayBuffer();
  fs.writeFileSync('upscaled_image.png', Buffer.from(imageData));
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.venice.ai/api/v1/image/upscale \
    --header "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
      "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgAAAAIACAIAAAB7GkOtAAAAIGNIUk0A...",
      "scale": 2
    }'
  ```
</CodeGroup>

**ملاحظة:** أرسل صورة الإدخال كسلسلة مُرمَّزة بـ base64، وتُرجع الواجهة الصورة المُرقّاة كبيانات ثنائية.

راجع [Image Upscale API](/api-reference/endpoint/image/upscale) لجميع المعاملات.

### من نص إلى كلام

حوّل النص إلى صوت مع أكثر من 50 صوتًا متعدد اللغات:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests

  response = requests.post(
      "https://api.venice.ai/api/v1/audio/speech",
      headers={
          "Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}",
          "Content-Type": "application/json"
      },
      json={
          "input": "Hello, welcome to Venice Voice.",
          "model": "tts-kokoro",
          "voice": "af_sky"
      }
  )

  with open("speech.mp3", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import fs from 'fs';

  const response = await fetch('https://api.venice.ai/api/v1/audio/speech', {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
          input: 'Hello, welcome to Venice Voice.',
          model: 'tts-kokoro',
          voice: 'af_sky'
      })
  });

  const audioBuffer = await response.arrayBuffer();
  fs.writeFileSync('speech.mp3', Buffer.from(audioBuffer));
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.venice.ai/api/v1/audio/speech \
    --header "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
      "input": "Hello, welcome to Venice Voice.",
      "model": "tts-kokoro",
      "voice": "af_sky"
    }' \
    --output speech.mp3
  ```
</CodeGroup>

يدعم نموذج `tts-kokoro` أكثر من 50 صوتًا متعدد اللغات بما في ذلك `af_sky` و`af_nova` و`am_liam` و`bf_emma` و`zf_xiaobei` و`jm_kumo`.

راجع [TTS API](/api-reference/endpoint/audio/speech) لجميع خيارات الأصوات.

### من كلام إلى نص

فرّغ ملفات الصوت إلى نص:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/audio/transcriptions"

  with open("audio.mp3", "rb") as f:
      response = requests.post(
          url,
          headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}"},
          files={"file": f},
          data={
              "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
              "response_format": "json"
          }
      )

  print(response.json())
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import fs from 'fs';
  import FormData from 'form-data';

  const form = new FormData();
  form.append('file', fs.createReadStream('audio.mp3'));
  form.append('model', 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3');
  form.append('response_format', 'json');

  const response = await fetch('https://api.venice.ai/api/v1/audio/transcriptions', {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          ...form.getHeaders()
      },
      body: form
  });

  const data = await response.json();
  console.log(data);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.venice.ai/api/v1/audio/transcriptions \
    --header "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    --form file=@audio.mp3 \
    --form model=nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 \
    --form response_format=json
  ```
</CodeGroup>

الصيغ المدعومة: WAV، FLAC، MP3، M4A، AAC، MP4. فعّل `timestamps=true` للحصول على بيانات توقيت على مستوى الكلمة.

راجع [Transcriptions API](/api-reference/endpoint/audio/transcriptions) لجميع الخيارات.

### التضمينات (Embeddings)

ولّد تضمينات متجهية للبحث الدلالي و RAG والتوصيات:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/embeddings"

  payload = {
      "model": "text-embedding-bge-m3",
      "input": "Privacy-first AI infrastructure for semantic search",
      "encoding_format": "float"
  }

  headers = {
      "Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  const url = 'https://api.venice.ai/api/v1/embeddings';

  const options = {
      method: 'POST',
      headers: {
          'Authorization': `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
          'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
          model: 'text-embedding-bge-m3',
          input: 'Privacy-first AI infrastructure for semantic search',
          encoding_format: 'float'
      })
  };

  try {
      const response = await fetch(url, options);
      const data = await response.json();
      console.log(data);
  } catch (error) {
      console.error(error);
  }
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.venice.ai/api/v1/embeddings \
    --header "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
      "model": "text-embedding-bge-m3",
      "input": "Privacy-first AI infrastructure for semantic search",
      "encoding_format": "float"
    }'
  ```
</CodeGroup>

راجع [Embeddings API](/api-reference/endpoint/embeddings/generate) للمعالجة على دفعات والخيارات المتقدمة.

### الرؤية (متعدد الوسائط)

حلّل الصور بجانب النص باستخدام نماذج قادرة على الرؤية مثل `qwen3-vl-235b-a22b`:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.getenv("VENICE_API_KEY"),
      base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
  )

  response = client.chat.completions.create(
      model="qwen3-vl-235b-a22b",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {"type": "text", "text": "What is in this image?"},
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {"url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"}
                  }
              ]
          }
      ]
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import OpenAI from 'openai';

  const client = new OpenAI({
      apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
      baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
      model: 'qwen3-vl-235b-a22b',
      messages: [
          {
              role: 'user',
              content: [
                  { type: 'text', text: 'What is in this image?' },
                  {
                      type: 'image_url',
                      image_url: { url: 'https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg' }
                  }
              ]
          }
      ]
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen3-vl-235b-a22b",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "text",
              "text": "What is in this image?"
            },
            {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }'
  ```
</CodeGroup>

### استدعاء الدوال (Function Calling)

عرّف دوالًا يمكن للنماذج استدعاؤها للتفاعل مع أدوات وواجهات خارجية:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.getenv("VENICE_API_KEY"),
      base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
  )

  tools = [
      {
          "type": "function",
          "function": {
              "name": "get_weather",
              "description": "Get the current weather in a location",
              "parameters": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "location": {
                          "type": "string",
                          "description": "The city and state"
                      }
                  },
                  "required": ["location"]
              }
          }
      }
  ]

  response = client.chat.completions.create(
      model="zai-org-glm-5",
      messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}],
      tools=tools
  )

  print(response.choices[0].message)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import OpenAI from 'openai';

  const client = new OpenAI({
      apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
      baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
  });

  const tools = [
      {
          type: 'function',
          function: {
              name: 'get_weather',
              description: 'Get the current weather in a location',
              parameters: {
                  type: 'object',
                  properties: {
                      location: {
                          type: 'string',
                          description: 'The city and state'
                      }
                  },
                  required: ['location']
              }
          }
      }
  ];

  const response = await client.chat.completions.create({
      model: 'zai-org-glm-5',
      messages: [{ role: 'user', content: "What's the weather in San Francisco?" }],
      tools: tools
  });

  console.log(response.choices[0].message);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "zai-org-glm-5",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What'\''s the weather in San Francisco?"
        }
      ],
      "tools": [
        {
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a location",
            "parameters": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": {
                  "type": "string",
                  "description": "The city and state"
                }
              },
              "required": ["location"]
            }
          }
        }
      ]
    }'
  ```
</CodeGroup>

***

## الخطوات التالية

بعد أن قمت بطلباتك الأولى، استكشف المزيد مما يقدّمه Venice API:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="تصفّح النماذج" icon="database" href="/overview/models">
    قارن جميع النماذج المتاحة مع قدراتها وتسعيرها وحدود السياق
  </Card>

  <Card title="مرجع API" icon="code" href="/api-reference/api-spec">
    استكشف وثائق API التفصيلية مع كل نقاط النهاية والمعاملات
  </Card>

  <Card title="الاستجابات المُهيكلة" icon="brackets-curly" href="/guides/features/structured-responses">
    تعلّم كيف تحصل على استجابات JSON بمخططات مضمونة
  </Card>

  <Card title="دليل وكلاء الذكاء الاصطناعي" icon="robot" href="/guides/integrations/ai-agents">
    ابنِ تطبيقات وكلاء، ووكلاء برمجة، وأدوات MCP، ومهارات، وتدفقات عمل تشفيرية
  </Card>
</CardGroup>

### موارد إضافية

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="تحديد المعدّل" icon="gauge" href="/api-reference/rate-limiting">
    افهم حدود المعدّل وأفضل الممارسات للاستخدام الإنتاجي
  </Card>

  <Card title="رموز الأخطاء" icon="triangle-exclamation" href="/api-reference/error-codes">
    مرجع للتعامل مع أخطاء API واستكشاف المشكلات
  </Card>

  <Card title="مجموعة Postman" icon="bolt" href="/guides/getting-started/postman">
    استورد مجموعة Postman الكاملة لاختبار سهل
  </Card>

  <Card title="الخصوصية والأمان" icon="shield" href="/overview/privacy">
    تعرّف على بنية Venice التي تضع الخصوصية أولًا وتعامل البيانات
  </Card>
</CardGroup>

***

## بحاجة إلى مساعدة؟

* **مجتمع Discord**: انضم إلى [خادم Discord الخاص بنا](https://discord.gg/askvenice) للدعم والنقاشات
* **الوثائق**: تصفّح [مرجع API الكامل](/api-reference/api-spec)
* **صفحة الحالة**: تحقّق من حالة الخدمة على [veniceai-status.com](https://veniceai-status.com)
* **Twitter**: تابع [@AskVenice](https://x.com/AskVenice) للتحديثات

<Resources />