Apidog

Platform Pengembangan API Kolaboratif All-in-one

Desain API

Dokumentasi API

Debug API

Mocking API

Pengujian Otomatis

Daftar gratis
UnduhUntuk Mac atau Linux
Home

/

API Vercel v0-1.0-md: Review Singkat

API Vercel v0-1.0-md: Review Singkat

Rebecca Kovács

Rebecca Kovács

Updated on May 22, 2025

Vercel telah memasuki arena AI dengan v0 API-nya, menampilkan model v0-1.0-md. API ini dirancang untuk memberdayakan pengembang dalam membuat aplikasi web modern, menawarkan serangkaian fitur yang dirancang untuk kecepatan, efisiensi, dan kemudahan integrasi. Artikel ini memberikan gambaran komprehensif tentang Vercel v0-1.0-md API, mencakup fitur, harga, dan cara memulainya, termasuk cara memanfaatkannya dengan alat pengembangan API seperti APIdog.

💡
Ingin alat Pengujian API hebat yang menghasilkan Dokumentasi API yang indah?

Ingin platform All-in-One terintegrasi untuk Tim Pengembang Anda agar dapat bekerja sama dengan produktivitas maksimum?

Apidog memenuhi semua kebutuhan Anda, dan menggantikan Postman dengan harga yang jauh lebih terjangkau!
button

Fitur-fitur Vercel v0-1.0-md API

Model v0-1.0-md berada di inti v0 API, membawa serangkaian kemampuan tangguh yang disesuaikan untuk tantangan pengembangan web kontemporer.

Penyelesaian yang Sadar Framework: Salah satu fitur unggulan adalah kesadarannya terhadap tumpukan pengembangan web modern. Model ini telah dievaluasi dan dioptimalkan untuk framework populer seperti Next.js dan, tentu saja, platform Vercel sendiri. Ini berarti pengembang dapat mengharapkan penyelesaian kode dan saran yang lebih relevan dan akurat secara kontekstual saat bekerja dalam ekosistem ini.

Kemampuan Perbaikan Otomatis (Auto-fix): Menulis kode sempurna pada percobaan pertama adalah hal yang jarang terjadi. Model v0-1.0-md membantu dalam hal ini dengan mengidentifikasi dan secara otomatis memperbaiki masalah pengkodean umum selama proses pembuatan. Ini dapat secara signifikan mengurangi waktu debugging dan meningkatkan kualitas kode secara keseluruhan.

Fungsionalitas Edit Cepat: Kecepatan adalah tema yang berulang pada v0 API. Fitur edit cepat melakukan streaming edit inline saat tersedia. Lingkaran umpan balik real-time ini memungkinkan pengembang melihat perubahan secara instan, mendorong pengalaman pengembangan yang lebih dinamis dan interaktif.

Kompatibilitas OpenAI: Mengakui adopsi luas standar API OpenAI, Vercel telah memastikan bahwa model v0-1.0-md kompatibel dengan format OpenAI Chat Completions API. Ini adalah keuntungan signifikan, karena memungkinkan pengembang menggunakan v0 API dengan alat, SDK, atau pustaka yang ada yang sudah mendukung struktur OpenAI. Interoperabilitas ini menurunkan hambatan masuk dan memungkinkan integrasi yang lebih mudah ke dalam alur kerja yang ada.

Input Multimodal: API ini tidak terbatas pada interaksi berbasis teks. Ia mendukung input multimodal, artinya dapat memproses data teks dan gambar. Gambar perlu disediakan sebagai data yang dienkode base64. Ini membuka berbagai kemungkinan untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman atau pembuatan konten berdasarkan informasi visual di samping prompt tekstual.

Panggilan Fungsi/Alat (Function/Tool Calls): Aplikasi AI modern sering kali memerlukan interaksi dengan sistem eksternal atau eksekusi fungsi tertentu. Model v0-1.0-md mendukung panggilan fungsi dan alat, memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat kustom yang dapat dipanggil oleh AI. Ini memperluas kemampuan model di luar pembuatan teks sederhana, memungkinkannya untuk melakukan tindakan, mengambil data dari API lain, atau berinteraksi dengan layanan lain sebagai bagian dari pembuatan responsnya.

Respons Streaming Latensi Rendah: Untuk aplikasi yang memerlukan interaksi real-time, seperti chatbot atau asisten pengkodean langsung, latensi adalah faktor kritis. v0 API dirancang untuk menyediakan respons streaming yang cepat. Ini berarti bahwa alih-alih menunggu seluruh respons dibuat, data dikirim dalam potongan-potongan saat tersedia, menghasilkan pengalaman pengguna yang jauh lebih responsif dan menarik.

Optimalisasi untuk Pengembangan Web: Model ini secara khusus dioptimalkan untuk tugas pengembangan web frontend dan full-stack. Fokus ini memastikan bahwa pelatihan dan kemampuannya selaras dengan tantangan dan persyaratan umum dalam membangun aplikasi web modern, mulai dari menghasilkan komponen UI hingga menulis logika sisi server.

Pengembang dapat bereksperimen dengan model v0-1.0-md secara langsung di AI Playground yang disediakan oleh Vercel. Ini memungkinkan pengujian prompt yang berbeda, mengamati respons model, dan merasakan kemampuannya sebelum mengintegrasikannya ke dalam proyek.

Harga dan Akses Vercel v0 API

Akses ke Vercel v0 API, dan karenanya model v0-1.0-md, saat ini dalam tahap beta. Untuk memanfaatkan API ini, pengguna perlu berada pada paket Premium atau Team dengan penagihan berbasis penggunaan (usage-based billing) diaktifkan. Informasi rinci mengenai struktur harga biasanya dapat ditemukan di halaman harga resmi Vercel. Seperti banyak program beta, disarankan untuk memeriksa syarat dan ketentuan terbaru langsung dari Vercel.

Untuk mulai menggunakan API ini, langkah pertama adalah membuat kunci API (API key) di v0.dev. Kunci ini akan digunakan untuk mengautentikasi permintaan ke API.

Batas Penggunaan (Usage Limits)

Seperti kebanyakan layanan API, Vercel v0 API memiliki batas penggunaan yang diberlakukan untuk memastikan penggunaan yang adil dan menjaga stabilitas layanan. Batas yang saat ini didokumentasikan untuk model v0-1.0-md adalah:

  • Pesan maksimum per hari: 200
  • Ukuran jendela konteks maksimum: 128.000 token
  • Ukuran konteks output maksimum: 32.000 token

Batas-batas ini dapat berubah, terutama saat API keluar dari tahap beta. Untuk pengguna atau aplikasi yang memerlukan batas lebih tinggi, Vercel menyediakan titik kontak (support@v0.dev) untuk membahas potensi peningkatan. Penting juga untuk dicatat bahwa dengan menggunakan API ini, pengembang menyetujui Ketentuan API Vercel.

Cara Menggunakan Vercel v0 API

Mengintegrasikan Vercel v0 API ke dalam proyek dirancang agar mudah, terutama bagi pengembang yang akrab dengan format OpenAI API atau menggunakan ekosistem Vercel.

Integrasi dengan AI SDK: Vercel merekomendasikan penggunaan AI SDK-nya, sebuah pustaka TypeScript yang dirancang khusus untuk bekerja dengan <V0Text /> dan model lain yang kompatibel dengan OpenAI. SDK ini menyederhanakan proses melakukan panggilan API, menangani respons, dan mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam aplikasi.

Untuk memulai, Anda biasanya akan menginstal paket yang diperlukan:

npm install ai @ai-sdk/openai

Contoh Penggunaan (JavaScript/TypeScript):

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi generateText dari AI SDK untuk berinteraksi dengan model v0-1.0-md:

import { generateText } from 'ai';
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';

// Configure the Vercel v0 API client
const vercel = createOpenAI({
  baseURL: 'https://api.v0.dev/v1', // The v0 API endpoint
  apiKey: process.env.VERCEL_V0_API_KEY, // Your Vercel v0 API key
});

async function getAIChatbotResponse() {
  try {
    const { text } = await generateText({
      model: vercel('v0-1.0-md'), // Specify the Vercel model
      prompt: 'Create a Next.js AI chatbot with authentication',
    });
    console.log(text);
    return text;
  } catch (error) {
    console.error("Error generating text:", error);
    // Handle the error appropriately
  }
}

getAIChatbotResponse();

Dalam contoh ini:

  1. Kita mengimpor generateText dari pustaka ai dan createOpenAI dari @ai-sdk/openai.
  2. Klien yang kompatibel dengan OpenAI dibuat menggunakan createOpenAI, dikonfigurasi dengan URL dasar v0 API (https://api.v0.dev/v1) dan kunci API Vercel v0 Anda (yang harus disimpan dengan aman, misalnya, sebagai variabel lingkungan).
  3. Fungsi generateText dipanggil, meneruskan klien vercel yang dikonfigurasi (menentukan model v0-1.0-md) dan prompt yang diinginkan.
  4. Respons dari API, yang berisi teks yang dihasilkan, kemudian tersedia dalam variabel text.

Referensi API:

Untuk interaksi API langsung, tanpa SDK, atau untuk memahami mekanisme dasarnya, referensi API adalah kunci.

Endpoint: POST https://api.v0.dev/v1/chat/completions
Endpoint tunggal ini digunakan untuk menghasilkan respons model berdasarkan riwayat percakapan.

Header:

  • Authorization: Wajib. Token Bearer dalam format Bearer $V0_API_KEY.
  • Content-Type: Wajib. Harus application/json.

Body Permintaan (Request Body): Body permintaan adalah objek JSON dengan bidang utama berikut:

  • model (string, Wajib): Nama model. Untuk API ini, harus "v0-1.0-md".
  • messages (array, Wajib): Daftar objek pesan yang membentuk riwayat percakapan. Setiap objek pesan harus memiliki:
  • role (string, Wajib): Mengidentifikasi pengirim, bisa "user", "assistant", atau "system".
  • content (string atau array, Wajib): Konten pesan yang sebenarnya. Ini bisa berupa string sederhana atau array blok teks dan gambar untuk input multimodal.
  • stream (boolean, Opsional): Jika diatur ke true, API akan mengembalikan respons sebagai aliran Server-Sent Events (SSE). Defaultnya adalah false.
  • tools (array, Opsional): Definisi alat kustom apa pun (misalnya, fungsi) yang dapat dipanggil oleh model.
  • tool_choice (string atau objek, Opsional): Menentukan alat mana yang harus dipanggil oleh model, jika alat disediakan.

Contoh Permintaan (cURL):

Berikut cara Anda dapat melakukan panggilan API langsung menggunakan cURL:

curl https://api.v0.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $V0_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "v0-1.0-md",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Create a Next.js AI chatbot" }
    ]
  }'

Contoh dengan Streaming (cURL):

Untuk menerima respons streaming:

curl https://api.v0.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $V0_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "v0-1.0-md",
    "stream": true,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Add login to my Next.js app" }
    ]
  }'

Format Respons:

Non-streaming (stream: false): API mengembalikan satu objek JSON yang berisi respons lengkap. Objek ini mencakup id, nama model, tipe object (misalnya, chat.completion), stempel waktu created, dan array choices. Setiap pilihan dalam array berisi message (dengan role: "assistant" dan content respons) serta finish_reason (misalnya, "stop").

{
  "id": "v0-123",
  "model": "v0-1.0-md",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1715620000,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here's how to add login to your Next.js app..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}

Streaming (stream: true): Server mengirim serangkaian potongan data yang diformat sebagai Server-Sent Events (SSE). Setiap event dimulai dengan data: diikuti oleh objek JSON yang mewakili delta parsial dari respons. Ini memungkinkan klien untuk memproses respons secara bertahap.

data: {
  "id": "v0-123",
  "model": "v0-1.0-md",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "choices": [
    {
      "delta": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here's how"
      },
      "index": 0,
      "finish_reason": null
    }
  ]
}

Potongan terakhir biasanya akan memiliki finish_reason selain null.

Menggunakan Vercel v0 API dengan APIdog

APIdog adalah platform API komprehensif yang dirancang untuk merancang, mengembangkan, menguji, dan mendokumentasikan API. Kekuatannya terletak pada penyatuan berbagai tahap siklus hidup API ini. Anda dapat menggunakan APIdog untuk berinteraksi dengan Vercel v0 API, sama seperti API berbasis HTTP lainnya.

Berikut adalah pendekatan umum untuk menggunakan Vercel v0 API dengan APIdog:

Ruang kerja manajemen API Apidog

Membuat Permintaan Baru di APIdog:

  • Dalam proyek APIdog Anda, mulai pembuatan permintaan baru. Ini biasanya dilakukan dengan mengklik ikon "+" dan memilih "New Request" atau opsi serupa.
Membuat proyek API baru di Apidog
  • APIdog mendukung berbagai tipe permintaan; untuk Vercel v0 API, Anda akan membuat permintaan HTTP.

Mengonfigurasi Detail Permintaan:

  • Metode: Pilih POST sebagai metode HTTP, seperti yang ditentukan dalam dokumentasi Vercel v0 API.
  • URL: Masukkan endpoint Vercel v0 API: https://api.v0.dev/v1/chat/completions.
  • Header:
  • Tambahkan header Authorization. Nilainya harus Bearer YOUR_VERCEL_V0_API_KEY, mengganti YOUR_VERCEL_V0_API_KEY dengan kunci API sebenarnya yang Anda peroleh dari v0.dev.
  • Tambahkan header Content-Type dengan nilai application/json.
  • Body:

Beralihlah ke tab "Body" di APIdog dan pilih tipe input "raw", lalu pilih "JSON" sebagai format.

Buat payload JSON sesuai dengan spesifikasi Vercel v0 API. Contoh:

{
  "model": "v0-1.0-md",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Generate a React component for a loading spinner." }
  ],
  "stream": false // or true, depending on your needs
}

Anda dapat menyesuaikan array messages dengan riwayat percakapan dan prompt yang Anda inginkan. Anda juga dapat menyertakan bidang opsional seperti stream, tools, atau tool_choice sesuai kebutuhan.

Menyiapkan body permintaan endpoint di Apidog

Mengirim Permintaan:

  • Setelah semua detail dikonfigurasi, klik tombol "Send" di APIdog.
mengirim permintaan endpoint di Apidog

Melihat Respons:

  • APIdog akan menampilkan respons server di panel respons.
  • Jika stream adalah false, Anda akan melihat respons JSON lengkap.
  • Jika stream adalah true, penanganan SSE oleh APIdog mungkin bervariasi. Mungkin menampilkan potongan-potongan saat tiba atau mengakumulasikannya. Lihat dokumentasi APIdog untuk detail spesifik mengenai penanganan respons streaming. Anda mungkin perlu menggunakan kemampuan scripting APIdog atau skenario pengujian untuk penanganan stream yang lebih canggih.

Memanfaatkan Fitur APIdog (Opsional):

  • Lingkungan (Environments): Simpan V0_API_KEY dan URL dasar (https://api.v0.dev) Anda sebagai variabel lingkungan di APIdog untuk manajemen yang lebih mudah di berbagai permintaan atau proyek.
  • Penyimpanan Endpoint: Simpan permintaan yang dikonfigurasi ini sebagai "Endpoint Case" atau dalam definisi API di APIdog. Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah menggunakan kembali dan melakukan versi interaksi Anda dengan Vercel v0 API.
  • Skenario Pengujian: Jika Anda perlu melakukan urutan panggilan atau menggabungkan Vercel v0 API ke dalam alur kerja pengujian yang lebih besar, buat Skenario Pengujian di APIdog.
  • Validasi Otomatis: Jika Anda mendefinisikan spesifikasi API untuk Vercel v0 API di dalam APIdog (atau mengimpornya jika tersedia), APIdog dapat secara otomatis memvalidasi respons terhadap skema ini.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat secara efektif menggunakan APIdog sebagai klien untuk mengirim permintaan ke Vercel v0 API, memeriksa respons, dan mengelola interaksi API Anda secara terstruktur. Ini sangat berguna untuk menguji prompt, menjelajahi fitur API, dan mengintegrasikan konten atau logika yang dihasilkan AI ke dalam aplikasi selama fase pengembangan dan pengujian.

Kesimpulan

Vercel v0-1.0-md API mewakili langkah signifikan Vercel ke dalam ranah pengembangan yang dibantu AI. Fokusnya pada framework web modern, kompatibilitas OpenAI, dan fitur seperti auto-fix serta input multimodal menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi web generasi berikutnya. Meskipun saat ini dalam tahap beta dan tunduk pada persyaratan paket tertentu, desain API dan AI SDK pendukung menunjukkan komitmen untuk menyediakan alat yang kuat namun mudah diakses. Baik digunakan langsung melalui REST API-nya, melalui AI SDK, atau dikelola dengan alat seperti APIdog, model v0-1.0-md menawarkan jalan yang menjanjikan untuk mengintegrasikan kemampuan AI canggih ke dalam alur kerja pengembangan web, menyederhanakan tugas, dan membuka kemungkinan kreatif baru. Seiring API matang dan berpotensi memperluas penawarannya, ini pasti akan menjadi ruang yang patut diperhatikan bagi pengembang yang tertarik memanfaatkan AI dalam proyek mereka.