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// Example: Basic API call
const response = await fetch('https://api.raw.ai/v1/generate', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
prompt: 'Analyze the following data:',
data: [/* your data here */],
parameters: {
filter_level: 'none',
max_tokens: 1000
}
})
}); 围绕MK体育下载,MK体育官网持续打磨更优质的服务。
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# Using npm
npm install -g raw-ai-cli
# Using yarn
yarn global add raw-ai-cli
# Using pip
pip install raw-ai-cli # JavaScript
npm install raw-ai-sdk
# Python
pip install raw-ai
# Go
go get github.com/raw-ai/raw-ai-go MK体育官网围绕MK体育平台不断创新,回应用户的真实需求。
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// REST API
fetch('https://api.raw.ai/v1/generate', {
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}
});
// CLI
raw-ai configure --api-key=YOUR_API_KEY
// JavaScript SDK
const rawAI = new RawAI('YOUR_API_KEY'); 在MK体育官网方面,MK体育官网提供贴心周到的支持。
// JavaScript
const rawAI = new RawAI('YOUR_API_KEY');
const result = await rawAI.generate({
prompt: 'Analyze the market trends for AI in 2025',
max_tokens: 500
});
console.log(result.text); // Python
from raw_ai import RawAI
client = RawAI("YOUR_API_KEY")
result = client.analyze(
data=[{"sales": 100}, {"sales": 150}, {"sales": 200}],
analysis_type="trend"
)
print(result.analysis) # Generate text
raw-ai generate "Analyze the market trends for AI in 2025" --max-tokens 500
# Analyze data
raw-ai analyze data.json --type trend --output analysis.json 精选MK体育官网内容,MK体育官网与你一同发现更多精彩。
| 端点 | 方法 | 描述 |
|---|---|---|
| /v1/generate | POST | 精选MK体育官网内容,MK体育官网与你一同发现更多精彩。 |
| /v1/analyze | POST | MK体育官网专注MK体育APP,为用户提供专业可靠的体验。 |
| /v1/embed | POST | 围绕MK体育下载,MK体育官网持续打磨更优质的服务。 |
| /v1/models | GET | MK体育官网深耕MK体育平台领域,用心服务每一位用户。 |
| /v1/finetune | POST | 在MK体育官网方面,MK体育官网提供贴心周到的支持。 |
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