Întrebări mai bune înainte să întrebi un GPT.

1. Setează adresa și tokenul

Folosește valorile primite la onboarding. Tokenul este secret: nu-l pune în cod partajat sau în chat.

export HESPERIA_API_URL="https://<your-api-host>"
export HESPERIA_API_TOKEN="<your-token>"

2. Verifică accesul

Returnează 200 cu token valid și 401 fără.

curl -H "Authorization: Bearer $HESPERIA_API_TOKEN" "$HESPERIA_API_URL/health"

3. Analizează o întrebare

Trimite întrebarea pe care voiai s-o pui unui GPT. mode este standard (implicit) sau reflection. Maximum 10.000 de caractere.

curl -X POST "$HESPERIA_API_URL/analyze" \
  -H "Authorization: Bearer $HESPERIA_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Why does our team keep missing deadlines?", "mode": "standard"}'

4. Compară două întrebări

curl -X POST "$HESPERIA_API_URL/compare" \
  -H "Authorization: Bearer $HESPERIA_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text1": "Why do we miss deadlines?", "text2": "What blocks delivery in our team?"}'

5. Analizează mai multe întrebări deodată

Până la 100 de întrebări pe apel.

curl -X POST "$HESPERIA_API_URL/batch-analyze" \
  -H "Authorization: Bearer $HESPERIA_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"texts": ["First question", "Second question"]}'

Dintr-un program

Același apel din Python. Mașinile și oamenii folosesc aceleași endpoint-uri.

import os, requests

r = requests.post(
    os.environ["HESPERIA_API_URL"] + "/analyze",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["HESPERIA_API_TOKEN"]},
    json={"text": "Why does our team keep missing deadlines?"},
    timeout=30,
)
r.raise_for_status()
print(r.json())

Limite și erori

60 de cereri pe minut pe client. 401 token lipsă sau invalid, 429 prea multe cereri, 422 corp invalid. Apoi ia rezultatul, reformulează întrebarea și trimite-o GPT-ului ales de tine.