TanStack AI + گونکا — TypeScript پر AI-ایپلی کیشنز صرف چند روپے میں

پیکجز انسٹال کرنا (کور + OpenAI-اڈاپٹر، جس میں openaiCompatible رہتا ہے):

# pnpm
pnpm add @tanstack/ai @tanstack/ai-openai

# npm
npm install @tanstack/ai @tanstack/ai-openai

React پر چیٹ انٹرفیس کے لیے کلائنٹ اور ہکس شامل کریں:

pnpm add @tanstack/ai-client @tanstack/ai-react

JoinGonka API کلید: اگر آپ نے ابھی تک اکاؤنٹ نہیں بنایا تو gate.joingonka.ai/register پر رجسٹر ہوں، 10M مفت ٹوکنز حاصل کریں اور ڈیش بورڈ → API Keys میں jg-xxx کلید بنائیں۔ ایک کلید اور ایک بیلنس OpenAI- اور Anthropic- فارمیٹ دونوں کے لیے کام کرتے ہیں۔

TanStack AI میں کسٹم OpenAI-مطابقت پذیر فراہم کنندہ openaiCompatible() فنکشن کے ذریعے ترتیب دیا جاتا ہے: ایک بار baseURL، apiKey اور ماڈلز کی فہرست سیٹ کریں، اور پھر ہر کال پر ماڈل منتخب کریں۔ ہمارا Gateway Chat Completions فارمیٹ بولتا ہے، اس لیے ہم api: 'chat-completions' برقرار رکھتے ہیں (یہ ڈیفالٹ ویلیو ہے)۔

import { openaiCompatible } from '@tanstack/ai-openai'

// Gonka فراہم کنندہ — ایک بار ترتیب دیں
export const gonka = openaiCompatible({
  name: 'gonka',
  baseURL: 'https://gate.joingonka.ai/v1',
  apiKey: process.env.GONKA_API_KEY!, // jg-آپ-کی-کلید
  api: 'chat-completions',
  models: [
    'moonshotai/Kimi-K2.6', // ڈیفالٹ
    'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7',
  ],
})

سرور پر Streaming-چیٹ (مثال کے طور پر، کسی بھی fullstack-فریم ورک یا TanStack Start میں روٹ ہینڈلر)۔ جواب کی لمبائی modelOptions کے ذریعے سیٹ کریں — یہ نیٹیو wire-پیرامیٹرز (max_tokens، temperature) کے لیے واحد پوائنٹ ہے:

import { chat, toServerSentEventsResponse } from '@tanstack/ai'
import { gonka } from './gonka'

export async function POST(request: Request) {
  const { messages } = await request.json()

  const stream = chat({
    adapter: gonka('MiniMaxAI/MiniMax-M2.7'),
    messages,
    modelOptions: { max_tokens: 8192 }, // Gateway کے ذریعے آؤٹ پٹ کی حد
  })

  return toServerSentEventsResponse(stream)
}

useChat ہک کے ذریعے React-کلائنٹ — سرور سے UI تک جوابات کو اسٹریم کرتا ہے:

import { useChat } from '@tanstack/ai-react'

function Chat() {
  const { messages, sendMessage, status } = useChat({ api: '/api/chat' })

  return (
    <div>
      {messages.map((m) => (
        <p key={m.id}><b>{m.role}:</b> {m.content}</p>
      ))}
      <button onClick={() => sendMessage('Gonka کیا ہے؟')}>
        پوچھیں
      </button>
    </div>
  )
}

بغیر سرور کے: وہی فراہم کنندہ اسکرپٹ یا بیک اینڈ میں براہ راست کام کرتا ہے — chat() کو کال کریں اور اسٹریم پڑھیں۔ Gonka سے کنکشن تمام آپشنز کے لیے یکساں ہے۔

Gateway کے ذریعے ماڈل پیرامیٹرز: دونوں ماڈلز کے لیے کنٹیکسٹ 200K ٹوکنز ہے۔ تمام نیٹ ورک ماڈلز کے لیے max_tokens کی حد 8192 ہے۔ اگر max_tokens متعین نہ ہو تو non-stream کے لیے ڈیفالٹ 1500 ہے، لہذا طویل جوابات کے لیے اسے واضح طور پر سیٹ کریں۔

TanStack AI براہ راست OpenAI/Anthropic ریٹس اور Gonka دونوں پر یکساں آرام دہ کام کرتا ہے — صرف baseURL بدلتا ہے۔ لیکن قیمت میں فرق بہت زیادہ ہے۔ آئیے TanStack AI پر ایک عام پروڈکشن ایپلی کیشن کے بوجھ کا موازنہ کریں:

TanStack AI کا Provider-agnostic طریقہ یہ بتاتا ہے کہ Gonka پر منتقل ہونا صرف ایک لائن (baseURL) کی تبدیلی ہے، کوڈ دوبارہ لکھنے کی ضرورت نہیں۔ اس عمل میں آپ کے ٹائپ-سیف tools، سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ اور React-ہوکس بدستور برقرار رہتے ہیں۔ ہزاروں صارفین والی ایپلی کیشنز کے لیے، یہ فرق ماہانہ دسیوں ہزار ڈالر کا ہوتا ہے۔

Gonka کی قیمت: داخلہ ~$0.003 فی 1M ٹوکنز، آؤٹ پٹ ×3۔ یہ OpenAI اور Anthropic کے براہ راست ریٹس سے سینکڑوں سے ہزاروں گنا سستا ہے۔

TanStack AI کی خاص بات ایک یکساں toolDefinition() کنٹریکٹ ہے: ٹول کو ایک بار بیان کریں (Zod, ArkType, Valibot یا JSON Schema کے ذریعے ان پٹ/آؤٹ پٹ)، اور نفاذ کو سرور یا کلائنٹ پر منسلک کریں۔ Kimi K2.6 اور MiniMax-M2.7، Gonka کے ذریعے نیٹیو tool calling کو سپورٹ کرتے ہیں، اس لیے ایجنٹ قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے ہیں — ٹیکسٹ جوابات کو پارس کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی۔

import { chat, toolDefinition } from '@tanstack/ai'
import { gonka } from './gonka'
import { z } from 'zod'

const getWeather = toolDefinition({
  name: 'getWeather',
  description: 'شہر کا موسم معلوم کریں',
  inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ tempC: z.number() }),
}).server(async ({ city }) => {
  return { tempC: 21 } // آپ کی اصل API کال
})

const stream = chat({
  adapter: gonka('MiniMaxAI/MiniMax-M2.7'),
  messages: [{ role: 'user', content: 'ماسکو کا موسم کیسا ہے؟' }],
  tools: [getWeather],
  modelOptions: { max_tokens: 8192 },
})

کون سا ماڈل منتخب کریں:

• moonshotai/Kimi-K2.6 — کوڈنگ، استدلال (reasoning) اور ایجنٹ کے منظرناموں میں مضبوط۔ جواب کی حد 8192۔
• MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 — ڈیفالٹ، رفتار اور معیار کا توازن، طویل کنٹیکسٹ۔ جواب کی حد 8192۔

TanStack AI میں runtime adapter switching کی بدولت، آپ ایک ہی فراہم کنندہ میں دونوں ماڈلز رکھ سکتے ہیں اور ضرورت کے مطابق ان کے درمیان سوئچ کر سکتے ہیں — مثلاً بھاری ایجنٹ ٹاسکس کے لیے Kimi اور فوری جوابات کے لیے MiniMax استعمال کریں۔