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 ایک حسب ضرورت OpenAI-مطابقت پذیر فراہم کنندہ openaiCompatible() فنکشن کے ذریعے ترتیب دیا جاتا ہے: آپ ایک بار baseURL، apiKey اور ماڈلز کی فہرست بتاتے ہیں، اور پھر ہر کال کے لیے ماڈل کا انتخاب کرتے ہیں۔ ہمارا گیٹ وے چیٹ تکمیل کے فارمیٹ میں بات کرتا ہے، لہذا ہم api: 'chat-completions' کو چھوڑ دیتے ہیں (یہ ڈیفالٹ قیمت ہے)۔

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

// گونکا فراہم کنندہ — ایک بار ترتیب دیا جاتا ہے
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: [
    'Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8', // ڈیفالٹ
    'moonshotai/Kimi-K2.6',
    'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7',
  ],
})

سرور پر سٹریمنگ چیٹ (مثلاً، کسی بھی فل اسٹیک فریم ورک میں روٹ ہینڈلر یا TanStack Start)۔ جواب کی لمبائی modelOptions کے ذریعے مقرر کی جاتی ہے — یہ مقامی وائر پیرامیٹرز (max_tokens، temperature) کے لیے واحد نقطہ 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('Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8'),
    messages,
    modelOptions: { max_tokens: 8192 }, // گیٹ وے کے ذریعے Qwen کی حد
  })

  return toServerSentEventsResponse(stream)
}

React-کلائنٹ useChat ہک کے ذریعے — سرور سے جوابات UI میں سٹریم 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('گونکا 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 سٹریم پڑھیں۔ Gonka سے کنکشن تمام طریقوں کے لیے یکساں ہے۔

گیٹ وے کے ذریعے ماڈلز کے پیرامیٹرز: تینوں ماڈلز کا سیاق و سباق — 128K ٹوکنز۔ max_tokens کی حد: Qwen3-235B — 8192، Kimi K2.6 — 3072، MiniMax-M2.7 — 4096۔ اگر max_tokens مخصوص نہیں ہے، تو نان-سٹریم کے لیے ڈیفالٹ — 1500 ہے، لہذا طویل جوابات کے لیے اسے واضح طور پر بتائیں۔

TanStack AI OpenAI/Anthropic کی براہ راست قیمتوں اور Gonka کے ذریعے یکساں طور پر آسانی سے کام کرتا ہے – صرف baseURL تبدیل ہوتا ہے۔ لیکن قیمت میں بڑے پیمانے پر فرق ہے۔ TanStack AI پر ایک پروڈکشن ایپلیکیشن کے عام بوجھ کا موازنہ کریں:

TanStack AI کا فراہم کنندہ-آگنوسٹک طریقہ کار کا مطلب ہے کہ Gonka پر سوئچ کرنا ایک لائن میں ترمیم (baseURL) ہے، نہ کہ کوڈ کو دوبارہ لکھنا۔ اس کے ساتھ ہی، آپ کے ٹائپ-سیف ٹولز، منظم آؤٹ پٹ اور ری ایکٹ-ہکس بدستور رہتے ہیں۔ ہزاروں صارفین والی ایپلیکیشن کے لیے، فرق ہر ماہ دسیوں ہزار ڈالرز کا ہے۔

گونگا کی قیمت: داخلہ ~$0.0005 فی 1M ٹوکن، آؤٹ پٹ ×3۔ یہ OpenAI اور Anthropic کی براہ راست قیمتوں سے سیکڑوں–ہزاروں گنا سستا ہے۔

TanStack AI کی اہم خصوصیت ایک متحدہ toolDefinition() معاہدہ ہے: ایک ٹول کو ایک بار بیان کیا جاتا ہے (Zod, ArkType, Valibot یا JSON Schema کے ذریعے ان پٹ/آؤٹ پٹ)، اور نفاذ سرور یا کلائنٹ پر منسلک ہوتا ہے۔ Qwen3-235B، Kimi K2.6 اور MiniMax-M2.7 Gonka کے ذریعے مقامی ٹول کالنگ کی حمایت کرتے ہیں، لہذا ایجنٹ قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے ہیں – ٹیکسٹ جوابات کو پارس کیے بغیر۔

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

const getWeather = toolDefinition({
  name: 'getWeather',
  description: 'Узнать погоду в городе',
  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('Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8'),
  messages: [{ role: 'user', content: 'Какая погода в Москве?' }],
  tools: [getWeather],
  modelOptions: { max_tokens: 8192 },
})

کون سا ماڈل منتخب کریں:

• Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 – ڈیفالٹ۔ سب سے بڑی رسپانس کی حد (8192) اور مضبوط ٹول کالنگ۔ ایجنٹس اور منظم آؤٹ پٹ کے لیے موزوں۔
• moonshotai/Kimi-K2.6 – طویل مکالموں اور استدلال کے لیے بہترین۔ رسپانس کی حد 3072۔
• MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 – رفتار اور معیار کا توازن، حد 4096۔

TanStack AI میں رن ٹائم اڈاپٹر سوئچنگ کی بدولت، تینوں ماڈلز کو ایک ہی فراہم کنندہ میں رکھا جا سکتا ہے اور ان کے درمیان فوری طور پر سوئچ کیا جا سکتا ہے – مثال کے طور پر، Qwen پر بھاری ایجنٹ کے کام، MiniMax پر فوری جوابات۔