Qwen 2.5 Coder 32B Instruksi API

Qwen 2.5 Coder 32B Instruct API adalah antarmuka model bahasa yang kuat yang dirancang untuk memfasilitasi pemrosesan bahasa alami dan tugas pembuatan kode dengan mengambil instruksi yang diberikan manusia dan mengeksekusinya secara efektif.

Evolusi Kemampuan Pengkodean Qwen

Dari Model Umum hingga Asisten Pengkodean Khusus

The perjalanan pembangunan dari Qwen 2.5 Coder 32B Instruct mengungkapkan perkembangan yang disengaja menuju spesialisasi yang lebih besar dalam pemrograman yang dibantu AI. Model pondasi Qwen kemampuan inti yang mapan dalam pemahaman dan pembuatan bahasa dengan kekuatan khusus dalam pemrosesan multibahasa. Dengan hadirnya Seri Qwen 2, peningkatan arsitektur yang signifikan meningkatkan kemampuan penalaran model dan penanganan konteks, yang menyiapkan panggung untuk varian khusus domain. Qwen generasi 2.5 menandai langkah evolusi penting dengan memperkenalkan model khusus yang dioptimalkan untuk tugas tertentu, dengan varian Coder mewakili puncak penelitian yang secara khusus menargetkan bantuan pengembangan perangkat lunak. jalur evolusi menunjukkan bagaimana model bahasa tujuan umum dapat disempurnakan melalui pelatihan yang ditargetkan untuk menciptakan alat yang unggul dalam domain tertentu sambil mempertahankan kemampuan yang luas.

Kemajuan Arsitektur dalam Model Pengkodean Qwen

The perkembangan teknis Model pengkodean Qwen mencerminkan kemajuan yang lebih luas dalam arsitektur AI yang dioptimalkan untuk memahami dan menghasilkan kode. Versi awal menggunakan desain transformator standar dengan pengoptimalan khusus kode yang minimal, sehingga membatasi kemampuan mereka untuk bernalar tentang konsep pemrograman yang kompleks. penyempurnaan arsitektur Qwen 2.5 Coder menyertakan mekanisme perhatian khusus yang lebih baik menangkap sifat hierarkis kode, sistem tokenisasi yang disempurnakan yang secara efisien mewakili konstruksi pemrograman, dan pengodean posisi yang ditingkatkan yang membantu menjaga kesadaran akan ruang lingkup dan struktur. perbaikan teknis memungkinkan model untuk memproses segmen kode yang lebih panjang dengan koherensi yang lebih baik, memahami hubungan antara berbagai komponen, dan menjaga konsistensi di seluruh implementasi yang kompleks. Arsitektur saat ini merupakan desain yang seimbang dengan saksama yang memprioritaskan pemahaman kode sambil mempertahankan fleksibilitas yang dibutuhkan untuk berbagai tugas pemrograman.

Spesifikasi Teknis Qwen 2.5 Coder 32B Instruct

Arsitektur Model dan Parameter

The arsitektur inti Qwen 2.5 Coder 32B Instruct dibangun di atas kerangka transformator canggih yang dioptimalkan khusus untuk pemahaman dan pembuatan kode. Dengan 32 miliar parameter didistribusikan di beberapa lapisan self-attention, model ini menunjukkan pengenalan pola canggih yang sangat cocok dengan sifat terstruktur bahasa pemrograman. Arsitekturnya menggabungkan mekanisme perhatian khusus yang membantu model mempertahankan kesadaran akan sintaksis kode, konvensi khusus bahasa, dan hubungan fungsional antara blok kode yang berbeda. pengkodean posisi memungkinkan pelacakan struktur hierarkis yang lebih baik dalam kode, termasuk fungsi bersarang, kelas, dan struktur kontrol. Model ini mendukung jendela konteks yang diperluas dari 32,768 token, yang memungkinkannya memproses seluruh berkas sumber atau proyek multi-berkas yang kompleks sambil mempertahankan koherensi dan konsistensi di seluruh implementasi yang dihasilkan.

Data Pelatihan dan Basis Pengetahuan

The metodologi pelatihan untuk Qwen 2.5 Coder melibatkan paparan terhadap korpus materi pemrograman yang luas dan beragam yang dipilih dengan cermat untuk mengembangkan keahlian pengkodean yang komprehensif. Model tersebut dilatih pada miliaran baris kode mencakup lebih dari 40 bahasa pemrograman, dengan penekanan khusus pada bahasa populer seperti Python, JavaScript, Java, C++, dan Rust. Selain kode mentah, data pelatihan mencakup dokumentasi pemrograman, blog teknis, sumber daya edukasi, dan diskusi pengembang dari platform seperti Stack Overflow dan GitHub. Pendekatan ini memastikan model mengembangkan pemahaman tidak hanya tentang sintaksis tetapi juga konsep pemrograman, pola desain, dan praktik terbaik di berbagai domain. Perhatian khusus diberikan untuk menyertakan contoh kode berkualitas tinggi dengan dokumentasi yang jelas, membantu model belajar menghasilkan tidak hanya kode fungsional tetapi juga implementasi yang terstruktur dengan baik dan dapat dipelihara.

Tolok Ukur dan Metrik Kinerja

The evaluasi teknis dari Qwen 2.5 Coder 32B Instruct di seluruh benchmark standar menunjukkan kemampuannya yang luar biasa dalam tugas pemrograman. Di Tolok ukur HumanEval, yang menilai kebenaran fungsional dari solusi Python yang dihasilkan, model tersebut mencapai skor pass@1 yang melebihi 75%, menempatkannya di antara sistem pembangkit kode dengan kinerja terbaik. Untuk MBPP (Mostly Basic Programming Problems) benchmark, Qwen 2.5 Coder menunjukkan akurasi sekitar 70% di berbagai tantangan pemrograman. Model ini menunjukkan akurasi yang sangat kuat kemampuan lintas bahasa, mempertahankan kinerja yang konsisten di Python, JavaScript, Java, C++, dan bahasa populer lainnya. Metrik tambahan menyoroti kekuatan model dalam tugas penjelasan kode, yang mencapai akurasi tinggi dalam mendeskripsikan fungsionalitas dan mengidentifikasi potensi masalah dalam kode yang ada. Hasil benchmark ini memvalidasi efektivitas pendekatan pelatihan khusus Alibaba Cloud dalam mengembangkan model dengan keahlian pemrograman yang mendalam.

Kemampuan Lanjutan Qwen 2.5 Coder 32B Instruct

Dukungan Pemrograman Multibahasa

The keserbagunaan bahasa Qwen 2.5 Coder mencakup lusinan bahasa pemrograman, kerangka kerja, dan lingkungan pengembangan. Selain kemahiran dalam bahasa umum seperti Python, JavaScript, dan Java, model ini menunjukkan kemampuan yang kuat dalam Bahasa yang sedang berkembang seperti Rust, Go, dan Kotlin. Dukungan multibahasa ini mencakup pemahaman tentang idiom, konvensi, dan praktik terbaik yang spesifik untuk suatu bahasa, yang memungkinkan model untuk menghasilkan kode yang terasa asli untuk setiap bahasa, bukan sekadar diterjemahkan. Pengetahuan model mencakup bahasa-bahasa populer kerangka kerja dan perpustakaan dalam setiap ekosistem, termasuk React, TensorFlow, Django, Spring Boot, dan ratusan lainnya. Untuk pengembangan web, model ini menangani tumpukan penuh dari HTML/CSS hingga implementasi server backend, interaksi basis data, dan konfigurasi penyebaran. cakupan bahasa pemrograman menjadikan Qwen 2.5 Coder berharga bagi berbagai tim pengembangan dan proyek, apa pun tumpukan teknologinya.

Pemahaman dan Transformasi Kode

Selain pembuatan kode sederhana, Qwen 2.5 Coder unggul dalam tugas pemahaman kode yang memerlukan pemahaman mendalam tentang implementasi yang ada. Model ini dapat menganalisis basis kode yang kompleks untuk mengidentifikasi pola, ketergantungan, dan masalah potensial, memberikan wawasan yang membantu pengembang menavigasi kode yang tidak dikenal dengan lebih efisien. kemampuan refaktor memungkinkannya untuk menyarankan perbaikan struktural, mengidentifikasi redundansi, dan memodernisasi implementasi lama sambil mempertahankan fungsionalitas. Untuk tugas pemeliharaan kode, model ini menawarkan bantuan migrasi dengan menerjemahkan kode antar bahasa atau memperbarui implementasi agar dapat bekerja dengan versi pustaka yang lebih baru. Model ini juga menunjukkan kemampuan yang kuat dalam skenario optimasi, yang menyarankan peningkatan kinerja dengan mengidentifikasi algoritma yang tidak efisien, operasi yang berlebihan, atau peluang untuk paralelisasi. Kemampuan berbasis pemahaman ini menjadikan Qwen 2.5 Coder berharga tidak hanya untuk membuat kode baru tetapi juga untuk memelihara dan meningkatkan sistem perangkat lunak yang ada.

Pemecahan Masalah Kontekstual

Aspek yang sangat berharga dari Qwen 2.5 Coder adalah kesadaran kontekstual saat mendekati masalah pemrograman. Daripada menangani setiap permintaan secara terpisah, model tersebut mempertahankan pemahaman konteks pengembangan yang lebih luas, termasuk persyaratan proyek, kendala arsitektur, dan interaksi sebelumnya. Hal ini memungkinkan lebih banyak solusi yang koheren yang selaras dengan pola yang sudah ada dan terintegrasi dengan lancar dengan basis kode yang ada. Model ini menunjukkan kecanggihan interpretasi persyaratan, menyimpulkan dengan benar kendala tersirat atau fungsi yang diperlukan bahkan ketika spesifikasi tidak lengkap. Untuk implementasi yang kompleks, ia menunjukkan penalaran langkah demi langkah, memecah masalah menjadi komponen-komponen logis dan menangani masing-masing secara sistematis. Ketika menghadapi ambiguitas, model dapat mengidentifikasi beberapa interpretasi potensial dan meminta klarifikasi atau menyajikan implementasi alternatif dengan penjelasan. Pendekatan pemecahan masalah kontekstual ini membedakan Qwen 2.5 Coder dari sistem pembuatan kode yang lebih sederhana dan membuatnya lebih efektif dalam skenario pengembangan dunia nyata.

Aplikasi Praktis Qwen 2.5 Coder 32B Instruct

Percepatan Pengembangan Perangkat Lunak

In lingkungan pengembangan profesionalQwen 2.5 Coder berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk mempercepat alur kerja pengkodean di berbagai tahap siklus hidup perangkat lunak. Selama fase pengembangan awal, ini membantu dengan prototyping cepat dengan menghasilkan implementasi fungsional dari spesifikasi tingkat tinggi, membantu tim mengevaluasi pendekatan yang berbeda dengan cepat sebelum berkomitmen pada implementasi terperinci. pengembangan fitur, model ini membantu programmer menerapkan algoritma yang kompleks, mengoptimalkan kueri basis data, atau berintegrasi dengan layanan eksternal melalui kode terstruktur dengan baik yang mengikuti konvensi proyek. Selama sesi debugging, ia dapat menganalisis pesan kesalahan, menyarankan perbaikan yang mungkin, dan menjelaskan masalah yang mendasarinya, sehingga secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk memecahkan masalah. persyaratan pengujian, model ini menghasilkan kasus uji komprehensif yang mencakup kondisi tepi dan mode kegagalan potensial, meningkatkan keandalan kode. Kemampuan ini digabungkan untuk menciptakan asisten yang kuat yang berpotensi mengurangi waktu pengembangan sebesar 20-40% untuk banyak tugas pemrograman umum.

Aplikasi Pendidikan dan Pembelajaran

The nilai pendidikan Qwen 2.5 Coder mencakup berbagai konteks pembelajaran, mulai dari pemula yang mengambil langkah pemrograman pertama hingga pengembang berpengalaman yang menjelajahi teknologi baru. programmer pemula, model ini memberikan penjelasan yang jelas tentang konsep-konsep mendasar, menghasilkan contoh-contoh instruktif, dan membantu memecahkan masalah kesalahan umum dengan penjelasan yang mendorong pemahaman daripada hanya memperbaiki kesalahan. pengaturan akademik, ia berfungsi sebagai instruktur tambahan yang dapat membuat latihan khusus, memberikan umpan balik yang dipersonalisasi, dan menjelaskan algoritma atau struktur data yang rumit melalui contoh yang jelas dan uraian langkah demi langkah. Untuk pengembang profesional mempelajari bahasa atau kerangka kerja baru, Qwen 2.5 Coder mempercepat kurva pembelajaran dengan menerjemahkan pola yang sudah dikenal ke lingkungan baru, menjelaskan penggunaan idiomatik, dan menyoroti perbedaan penting dari teknologi yang dikenal sebelumnya. Dimensi edukasi ini menjadikan model ini berharga tidak hanya untuk kode produksi tetapi juga untuk membangun pengetahuan dan keterampilan pemrograman.

Integrasi dan Otomasi Perusahaan

Dalam lingkungan bisnisQwen 2.5 Coder menawarkan nilai yang signifikan melalui integrasi dengan platform pengembangan dan alur kerja otomatisasi. Model ini dapat dimasukkan ke dalam sistem integrasi berkelanjutan untuk melakukan peninjauan kode otomatis, mengidentifikasi potensi bug, kerentanan keamanan, atau penyimpangan dari praktik terbaik sebelum mencapai produksi. platform pengembangan perusahaan, ini memberikan bantuan pengkodean yang konsisten di berbagai tim, membantu mempertahankan pendekatan standar dan berbagi pengetahuan. Untuk pemeliharaan sistem warisan, model ini membantu mendokumentasikan kode yang tidak terdokumentasi, melakukan migrasi ke platform modern, dan memperluas fungsionalitas yang ada sambil tetap menjaga kompatibilitas. Konteks DevOps, membantu menghasilkan berkas konfigurasi, skrip penyebaran, dan implementasi infrastruktur sebagai kode yang disesuaikan dengan lingkungan cloud tertentu. Aplikasi perusahaan ini menunjukkan bagaimana Qwen 2.5 Coder dapat dimanfaatkan melampaui produktivitas individu untuk meningkatkan praktik pengembangan organisasi dan manajemen pengetahuan.

Keunggulan Komparatif Qwen 2.5 Coder 32B Instruct

Keunggulan Dibandingkan Model Bahasa Tujuan Umum

Jika dibandingkan dengan model AI umum dengan skala yang sama, Qwen 2.5 Coder menunjukkan beberapa keuntungan berbeda untuk tugas pemrograman. Model pelatihan khusus pada materi pemrograman menghasilkan akurasi yang jauh lebih tinggi untuk pembuatan kode, dengan lebih sedikit kesalahan sintaksis dan kepatuhan yang lebih baik terhadap konvensi khusus bahasa. arsitektur khusus domain pengoptimalan memungkinkan pemrosesan struktur kode yang lebih efisien, sehingga memungkinkannya mempertahankan koherensi di seluruh implementasi yang lebih lama di mana model umum sering kehilangan konsistensi. Varian Coder menunjukkan pemahaman yang lebih unggul tentang konsep pemrograman seperti algoritma, struktur data, dan pola desain, yang memungkinkannya menerapkan solusi yang lebih canggih untuk masalah yang kompleks. Yang penting, meskipun spesialisasi ini, Qwen 2.5 Coder mempertahankan kemampuan bahasa umum, yang memungkinkannya memahami persyaratan bahasa alami dan menjelaskan konsep teknis dengan jelas—keseimbangan yang tidak selalu tercapai oleh model yang sangat terspesialisasi. Keunggulan ini membuatnya sangat berharga untuk skenario pengembangan dunia nyata yang memerlukan akurasi teknis dan komunikasi yang jelas.

Keunggulan Dibandingkan dengan Model Pengkodean Lainnya

Antara asisten pengkodean khusus, Qwen 2.5 Coder 32B Instruct menunjukkan beberapa keunggulan kompetitif. kemampuan multibahasa melampaui banyak pesaing, dengan kinerja yang konsisten di berbagai bahasa pemrograman daripada hanya unggul dalam satu atau dua bahasa. Model ini menunjukkan kinerja yang sangat kuat kemampuan bernalar tentang fungsionalitas kode, memungkinkannya menjelaskan implementasi yang kompleks, mengidentifikasi masalah potensial, dan menyarankan perbaikan arsitektur secara lebih efektif daripada banyak alternatif. instruksi berikut Kemampuannya disempurnakan secara signifikan, dengan kemampuan yang lebih baik untuk mematuhi persyaratan atau batasan tertentu saat menghasilkan solusi. Untuk aplikasi perusahaan, model pengetahuan tentang praktik pembangunan dan prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak membantu menghasilkan tidak hanya kode fungsional tetapi juga implementasi yang mengikuti pola yang ditetapkan untuk kemudahan pemeliharaan dan skalabilitas. Kekuatan komparatif ini memposisikan Qwen 2.5 Coder sebagai opsi yang sangat mumpuni bagi organisasi yang mencari bantuan pengodean komprehensif di berbagai proyek dan teknologi.

Pertimbangan Implementasi dan Integrasi

Opsi dan Persyaratan Penerapan

The penyebaran praktis Qwen 2.5 Coder 32B Instruct memerlukan pertimbangan beberapa faktor teknis untuk mencapai kinerja yang optimal. Sebagai model parameter 32 miliar, model ini memerlukan sumber daya komputasi, biasanya GPU kelas atas atau instans cloud khusus untuk penerapan skala penuh. Namun, Alibaba Cloud menawarkan beberapa konfigurasi yang dioptimalkan yang mengurangi kebutuhan sumber daya sambil mempertahankan kemampuan inti. Ini termasuk versi terkuantisasi yang mengurangi jejak memori sebesar 50-70% dengan dampak kinerja minimal dan varian sulingan yang menyediakan fungsionalitas serupa dengan lebih sedikit parameter untuk penerapan pada perangkat keras yang lebih sederhana. Untuk lingkungan perusahaan, model ini mendukung penyebaran kontainer melalui Docker dan Kubernetes, memungkinkan integrasi langsung dengan infrastruktur yang ada. Model dapat diakses melalui keduanya API TENANG untuk integrasi berbasis jaringan dan implementasi pustaka langsung untuk keterkaitan yang lebih erat dengan lingkungan pengembangan. Opsi penerapan yang fleksibel ini membuat teknologi dapat diakses di berbagai konteks organisasi, mulai dari pengembang individu hingga tim perusahaan besar.

Integrasi dengan Alur Kerja Pengembangan

Untuk memaksimalkan nilai dari Qwen 2.5 Coder 32 B, organisasi harus mempertimbangkan strategi integrasi alur kerja pendekatan yang menanamkan kemampuannya secara langsung ke dalam proses pengembangan. Model ini dapat diintegrasikan dengan pendekatan populer lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) melalui plugin atau ekstensi yang menyediakan bantuan kontekstual langsung di tempat pengembang bekerja. Untuk lingkungan tim, integrasi dengan sistem repositori kode seperti GitHub atau GitLab memungkinkan kapabilitas seperti peninjauan kode otomatis, pembuatan saran, atau bantuan dokumentasi yang terintegrasi dengan alur kerja permintaan tarik. Jalur pipa CI / CD, model tersebut dapat menyediakan pemeriksaan kualitas otomatis, pembuatan pengujian, atau saran pengoptimalan sebagai bagian dari proses pembuatan dan penerapan. Untuk manajemen pengetahuan, integrasi dengan sistem dokumentasi internal membantu menjaga dokumentasi teknis terkini yang selaras dengan implementasi aktual. Pendekatan integrasi ini membantu bergerak maju melampaui perlakuan model sebagai alat mandiri untuk menanamkan kemampuannya di seluruh siklus pengembangan, memaksimalkan manfaat produktivitas sambil mempertahankan pengawasan manusia yang tepat.

Keterbatasan dan Arah Masa Depan

Keterbatasan Saat Ini yang Perlu Dipertimbangkan

Meskipun kemampuannya mengesankan, Qwen 2.5 Coder 32B Instruct memiliki beberapa keterbatasan yang melekat yang harus dipertimbangkan oleh pengguna. Seperti semua model AI saat ini, terkadang menghasilkan kode dengan kesalahan logika atau kesalahpahaman persyaratan, terutama untuk tantangan pemrograman yang sangat kompleks atau baru. Pengetahuan model terbatas pada data pelatihannya, yang berpotensi mengakibatkan rekomendasi yang sudah ketinggalan zaman untuk kerangka kerja atau bahasa yang berkembang pesat yang dirilis atau diperbarui secara signifikan setelah pelatihannya. Meskipun Qwen 2.5 Coder unggul dalam menghasilkan implementasi tertentu, ia mungkin kesulitan dengan keputusan arsitektur skala besar memerlukan keahlian domain yang mendalam atau konteks bisnis di luar pengetahuan pemrograman. Pengguna juga harus menyadari bahwa model tersebut terkadang mungkin berhalusinasi API atau fungsi pustaka yang tidak ada, terutama untuk kerangka kerja yang kurang umum. Keterbatasan ini menyoroti pentingnya pengawasan dan validasi manusia saat menerapkan keluaran model ke lingkungan produksi atau sistem penting.

Peta Jalan Pembangunan Masa Depan

The evolusi yang sedang berlangsung model Qwen Coder menunjukkan beberapa arah yang menjanjikan untuk peningkatan dan spesialisasi yang berkelanjutan. Peneliti Alibaba Cloud telah mengindikasikan rencana untuk mengembangkan lebih banyak varian khusus domain berfokus pada sektor tertentu seperti sistem keuangan, aplikasi perawatan kesehatan, atau pemrograman tertanam. Iterasi di masa mendatang dapat menggabungkan peningkatan kemampuan multimoda, yang memungkinkan model untuk memahami dan menghasilkan kode berdasarkan diagram, wireframe, atau masukan visual lainnya. Tim pengembangan sedang mengeksplorasi generasi yang ditambah pengambilan pendekatan yang memungkinkan model masa depan untuk secara langsung merujuk dokumentasi atau repositori kode terkini selama pembuatan, mengatasi keterbatasan saat ini yang terkait dengan perubahan teknologi terkini. Penelitian tambahan berfokus pada peningkatan kemampuan pembangkitan tes dan mengembangkan pendekatan yang lebih canggih untuk penilaian kualitas kode melampaui ketepatan fungsional. Arah pengembangan ini mencerminkan komitmen untuk terus meningkatkan kemampuan model sambil mengatasi keterbatasan saat ini.

Topik terkait:Perbandingan 8 Model AI Paling Populer Tahun 2025

Kesimpulan:

Qwen 2.5 Coder 32B Instruct mewakili kemajuan signifikan dalam Pemrograman dengan bantuan AI, menunjukkan bagaimana model khusus dapat mengubah praktik pengembangan perangkat lunak melalui otomatisasi cerdas dan peningkatan produktivitas. Model ini menawarkan nilai khusus untuk tim pengembangan profesional berusaha untuk mempercepat alur kerja pengkodean, konteks pendidikan di mana penjelasan yang jelas tentang konsep pemrograman sangat berharga, dan lingkungan perusahaan membutuhkan bantuan pengkodean yang konsisten di berbagai tumpukan teknologi. Seiring dengan terus berkembangnya AI, alat seperti Qwen 2.5 Coder menggambarkan potensi Pengembangan yang ditambah AI untuk meningkatkan kemampuan manusia alih-alih menggantikannya—memungkinkan pengembang untuk fokus pada desain dan inovasi tingkat tinggi sambil mengotomatiskan aspek implementasi yang lebih rutin. Bagi organisasi yang ingin memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi pengembangan, kualitas kode, dan berbagi pengetahuan, Qwen 2.5 Coder 32B Instruct menyediakan solusi canggih yang menyeimbangkan keahlian pemrograman khusus dengan pertimbangan penerapan praktis. Kemajuan berkelanjutan dari model tersebut tampaknya akan semakin mengubah praktik pengembangan perangkat lunak di tahun-tahun mendatang, membuat pemrograman lebih mudah diakses, efisien, dan efektif di seluruh industri.

Cara memanggil API DeepSeek V3 ini dari situs web kami

1.Masuk untuk cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu

2.Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

3. Dapatkan url situs ini: https://api.cometapi.com/

4. Pilih titik akhir DeepSeek V3 untuk mengirim permintaan API dan atur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kamiSitus web kami juga menyediakan uji coba Apifox demi kenyamanan Anda.

5. Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah mengirim permintaan API, Anda akan menerima objek JSON yang berisi penyelesaian yang dihasilkan.