От темы в журнале к проектной практике
Соответствующие страницы услуг и технологий к статье
Почему «ChatGPT API с Delphi FMX/VCL» на практике — это не просто POST
Кто пытается интегрировать ChatGPT API с Delphi FMX/VCL, быстро приходит к простому HTTP-POST. В реальных бизнес‑приложениях это даёт сбои в трёх местах: (1) таймауты и повторные попытки должны быть детерминированы, иначе пользователи увидят «зависший» UI, (2) потоковая передача (Server-Sent Events, сокращённо SSE) часто необходима для хорошего UX, но в Delphi‑многопоточии быстро становится источником ошибок, и (3) JSON — это не просто «объект»: сообщения об ошибках, проблемы с квотами, пустые поля или слегка изменённые формы ответа нужно обрабатывать надёжно.
Следующий фрагмент исходного кода демонстрирует подход, который одинаково работает в FMX и VCL: собственный, тестируемый клиент, который по выбору работает в режимах не‑streaming или streaming, корректно маршалит обновления UI (то есть выполняет их через синхронизацию с главным потоком) и при ошибках даёт информативные логи. Кроме того, он спроектирован таким образом, чтобы вписываться в уже существующие слоистые структуры (например, «API-Client» в слое интеграции, UI остаётся тонким).
Архитектурная схема: отделить UI, сохранять клиент тестируемым
В Delphi‑проектах с длительной историей часто встречается «HTTP в обработчике ButtonClick». Это работает до первого инцидента. Рекомендуется небольшой клиент с:
- Конфигурация: Base-URL, API-Key, модель, таймауты.
- Транспортный слой: HTTP-Request/Response, Retry, таймауты, опции Proxy/SSL (в зависимости от окружения).
- Парсер: JSON-декодирование, объекты ошибок, извлечение результатов.
- UI‑хуки: callback для токен-/текст‑стриминга, но без жёсткой зависимости от VCL/FMX‑контролов.
Так интеграцию в индивидуальное корпоративное ПО можно выполнять аккуратно: клиент можно повторно использовать в сервисах, десктоп‑клиентах, админ‑инструментах или Test-Harnesses.
Фрагмент исходника: Delphi‑клиент с SSE‑стримингом, Timeout/Retry и надёжным JSON
Код использует THTTPClient (System.Net.HttpClient) и сознательно парсит минимально с помощью System.JSON. Для SSE чтение производится построчно с реакцией на «data: …». Это не «WebSocket», а HTTP‑response‑stream, который непрерывно поставляет текстовые строки. Важно: чтение выполняется в воркер‑потоке, а обновления UI маршалятся в главный поток.
unit Net-Base.OpenAI.ChatClient;
interface
uses
System.SysUtils, System.Classes, System.Net.URLClient, System.Net.HttpClient,
System.Net.HttpClientComponent, System.JSON, System.Threading,
System.SyncObjs;
type
EChatApiError = class(Exception)
private
FHttpStatus: Integer;
FResponseText: string;
public
constructor Create(const Msg: string; AHttpStatus: Integer; const AResponseText: string);
property HttpStatus: Integer read FHttpStatus;
property ResponseText: string read FResponseText;
end;
TChatStreamEvent = reference to procedure(const AChunkText: string; AIsFinal: Boolean);
TChatCompletionOptions = record
Model: string;
Temperature: Double;
MaxTokens: Integer;
constructor Create(const AModel: string; ATemperature: Double = 0.2; AMaxTokens: Integer = 512);
end;
TOpenAIChatClient = class
private
FBaseUrl: string;
FApiKey: string;
FConnectTimeoutMs: Integer;
FResponseTimeoutMs: Integer;
function BuildChatRequestBody(const AUserPrompt: string; const AOptions: TChatCompletionOptions;
AStream: Boolean): TJSONObject;
function ExtractTextFromNonStreamingResponse(const AJsonText: string): string;
function TryExtractErrorMessage(const AJsonText: string; out AMessage: string): Boolean;
procedure ApplyAuthHeaders(ARequest: IHTTPRequest);
function ExecuteWithRetry(const ADoRequest: TFunc): IHTTPResponse;
public
constructor Create(const ABaseUrl, AApiKey: string);
property ConnectTimeoutMs: Integer read FConnectTimeoutMs write FConnectTimeoutMs;
property ResponseTimeoutMs: Integer read FResponseTimeoutMs write FResponseTimeoutMs;
function ChatOnce(const AUserPrompt: string; const AOptions: TChatCompletionOptions): string;
procedure ChatStream(const AUserPrompt: string; const AOptions: TChatCompletionOptions;
const AOnEvent: TChatStreamEvent);
end;
implementation
{ EChatApiError }
constructor EChatApiError.Create(const Msg: string; AHttpStatus: Integer; const AResponseText: string);
begin
inherited Create(Msg);
FHttpStatus := AHttpStatus;
FResponseText := AResponseText;
end;
{ TChatCompletionOptions }
constructor TChatCompletionOptions.Create(const AModel: string; ATemperature: Double; AMaxTokens: Integer);
begin
Model := AModel;
Temperature := ATemperature;
MaxTokens := AMaxTokens;
end;
{ TOpenAIChatClient }
constructor TOpenAIChatClient.Create(const ABaseUrl, AApiKey: string);
begin
inherited Create;
FBaseUrl := ABaseUrl.TrimRight(['/']);
FApiKey := AApiKey;
FConnectTimeoutMs := 8000;
FResponseTimeoutMs := 60000;
end;
procedure TOpenAIChatClient.ApplyAuthHeaders(ARequest: IHTTPRequest);
begin
// Bearer Token: здесь API-ключ как „Authorization: Bearer …“.
// В корпоративной среде дополнительно следите за тем, чтобы ключи не попали в логи.
ARequest.AddHeader('Authorization', 'Bearer ' + FApiKey);
ARequest.AddHeader('Content-Type', 'application/json');
ARequest.AddHeader('Accept', 'application/json');
end;
function TOpenAIChatClient.BuildChatRequestBody(const AUserPrompt: string;
const AOptions: TChatCompletionOptions; AStream: Boolean): TJSONObject;
var
Msgs: TJSONArray;
Msg: TJSONObject;
begin
Result := TJSONObject.Create;
Result.AddPair('model', AOptions.Model);
Result.AddPair('temperature', TJSONNumber.Create(AOptions.Temperature));
Result.AddPair('max_tokens', TJSONNumber.Create(AOptions.MaxTokens));
Result.AddPair('stream', TJSONBool.Create(AStream));
// Минимальная структура messages (Chat Completions): role/content.
Msgs := TJSONArray.Create;
Msg := TJSONObject.Create;
Msg.AddPair('role', 'user');
Msg.AddPair('content', AUserPrompt);
Msgs.AddElement(Msg);
Result.AddPair('messages', Msgs);
end;
function TOpenAIChatClient.TryExtractErrorMessage(const AJsonText: string; out AMessage: string): Boolean;
var
J: TJSONValue;
EObj: TJSONObject;
begin
Result := False;
AMessage := '';
J := TJSONObject.ParseJSONValue(AJsonText);
try
if (J is TJSONObject) then
begin
// Частая форма: { "error": { "message": "...", "type": "..." } }
EObj := (J as TJSONObject).GetValue<TJSONObject>('error');
if Assigned(EObj) then
begin
AMessage := EObj.GetValue<string>('message', '');
Result := AMessage <> '';
end;
end;
finally
J.Free;
end;
end;
function TOpenAIChatClient.ExtractTextFromNonStreamingResponse(const AJsonText: string): string;
var
J: TJSONValue;
Root: TJSONObject;
Choices: TJSONArray;
Choice0: TJSONObject;
Msg: TJSONObject;
begin
Result := '';
J := TJSONObject.ParseJSONValue(AJsonText);
try
if not (J is TJSONObject) then
raise EChatApiError.Create('Неожиданный JSON-ответ (не объект).', 0, AJsonText);
Root := J as TJSONObject;
Choices := Root.GetValue<TJSONArray>('choices');
if (Choices = nil) or (Choices.Count = 0) then
raise EChatApiError.Create('Неожиданный JSON-ответ: поле choices отсутствует или пусто.', 0, AJsonText);
Choice0 := Choices.Items[0] as TJSONObject;
// Chat Completions: choices[0].message.content
Msg := Choice0.GetValue<TJSONObject>('message');
if Msg = nil then
raise EChatApiError.Create('Неожиданный JSON-ответ: отсутствует поле message.', 0, AJsonText);
Result := Msg.GetValue<string>('content', '');
finally
J.Free;
end;
end;
function TOpenAIChatClient.ExecuteWithRetry(const ADoRequest: TFunc<IHTTPResponse>): IHTTPResponse;
const
MaxAttempts = 3;
var
Attempt: Integer;
DelayMs: Integer;
begin
DelayMs := 350;
for Attempt := 1 to MaxAttempts do
begin
try
Exit(ADoRequest());
except
on E: ENetHTTPClientException do
begin
// Сетевые/TLS/таймаут-ошибки: простой повтор с увеличением задержки (backoff).
if Attempt = MaxAttempts then
raise;
Sleep(DelayMs);
DelayMs := DelayMs * 2;
end;
end;
end;
Result := nil;
end;
function TOpenAIChatClient.ChatOnce(const AUserPrompt: string; const AOptions: TChatCompletionOptions): string;
var
Http: THTTPClient;
Req: IHTTPRequest;
Resp: IHTTPResponse;
Body: TJSONObject;
Payload: TStringStream;
RespText: string;
ErrMsg: string;
begin
Http := THTTPClient.Create;
try
Http.ConnectionTimeout := FConnectTimeoutMs;
Http.ResponseTimeout := FResponseTimeoutMs;
Body := BuildChatRequestBody(AUserPrompt, AOptions, False);
try
Payload := TStringStream.Create(Body.ToJSON, TEncoding.UTF8);
try
Req := Http.GetRequest('POST', FBaseUrl + '/v1/chat/completions');
ApplyAuthHeaders(Req);
Resp := ExecuteWithRetry(
function: IHTTPResponse
begin
Result := Http.Execute(Req, Payload);
end
);
RespText := Resp.ContentAsString(TEncoding.UTF8);
if (Resp.StatusCode < 200) or (Resp.StatusCode >= 300) then
begin
if TryExtractErrorMessage(RespText, ErrMsg) then
raise EChatApiError.Create(ErrMsg, Resp.StatusCode, RespText)
else
raise EChatApiError.Create('HTTP-ошибка ' + Resp.StatusCode.ToString, Resp.StatusCode, RespText);
end;
Result := ExtractTextFromNonStreamingResponse(RespText);
finally
Payload.Free;
end;
finally
Body.Free;
end;
finally
Http.Free;
end;
end;
procedure TOpenAIChatClient.ChatStream(const AUserPrompt: string; const AOptions: TChatCompletionOptions;
const AOnEvent: TChatStreamEvent);
var
Task: ITask;
begin
// Запуск стриминга намеренно выполняется асинхронно, чтобы FMX/VCL не блокировались.
Task := TTask.Run(
procedure
var
Http: THTTPClient;
Req: IHTTPRequest;
Resp: IHTTPResponse;
Body: TJSONObject;
Payload: TStringStream;
Stream: TStream;
Reader: TStreamReader;
Line, Data: string;
J: TJSONValue;
Delta, Choice0, Choices: TJSONValue;
ContentChunk: string;
begin
Http := THTTPClient.Create;
try
Http.ConnectionTimeout := FConnectTimeoutMs;
Http.ResponseTimeout := FResponseTimeoutMs;
Body := BuildChatRequestBody(AUserPrompt, AOptions, True);
try
Payload := TStringStream.Create(Body.ToJSON, TEncoding.UTF8);
try
Req := Http.GetRequest('POST', FBaseUrl + '/v1/chat/completions');
ApplyAuthHeaders(Req);
Req.AddHeader('Accept', 'text/event-stream');
Resp := ExecuteWithRetry(
function: IHTTPResponse
begin
Result := Http.Execute(Req, Payload);
end
);
if (Resp.StatusCode < 200) or (Resp.StatusCode >= 300) then
begin
// При ошибках стриминга содержимое часто всё равно в формате JSON.
TThread.Queue(nil,
procedure
begin
AOnEvent('Запуск стриминга не удался (HTTP ' + Resp.StatusCode.ToString + ').', True);
end);
Exit;
end;
Stream := Resp.ContentStream;
Reader := TStreamReader.Create(Stream, TEncoding.UTF8, True, 4096, False);
try
while not Reader.EndOfStream do
begin
Line := Reader.ReadLine;
if Line = '' then
Continue;
// Формат SSE: строки вида "data: {...}" или "data: [DONE]"
if Line.StartsWith('data:') then
begin
Data := Line.Substring(5).Trim;
if SameText(Data, '[DONE]') then
begin
TThread.Queue(nil,
procedure
begin
AOnEvent('', True);
end);
Break;
end;
// Анализ JSON-чанка: choices[0].delta.content
J := TJSONObject.ParseJSONValue(Data);
try
ContentChunk := '';
if J <> nil then
begin
Choices := (J as TJSONObject).GetValue('choices');
if (Choices is TJSONArray) and (TJSONArray(Choices).Count > 0) then
begin
Choice0 := TJSONArray(Choices).Items[0];
Delta := (Choice0 as TJSONObject).GetValue('delta');
if (Delta is TJSONObject) then
ContentChunk := TJSONObject(Delta).GetValue<string>('content', '');
end;
end;
finally
J.Free;
end;
if ContentChunk <> '' then
TThread.Queue(nil,
procedure
begin
AOnEvent(ContentChunk, False);
end);
end;
end;
finally
Reader.Free;
end;
finally
Payload.Free;
end;
finally
Body.Free;
end;
finally
Http.Free;
end;
end);
end;
end.
Для чего подходит этот подход
Код решает три типовых класса задач, которые в VCL/FMX быстро становятся затратными:
- Потоковая передача без зависаний интерфейса: HTTP-поток читается в фоновом потоке; обновления UI выполняются через
TThread.Queue(асинхронно в главный поток). Это в FMX и VCL надёжный стандартный подход. - Повторные попытки при сетевых ошибках: При
ENetHTTPClientExceptionвыполняется повтор с backoff. Это намеренно просто и в дальнейшем может быть расширено учётом кодов состояния (429/5xx). - Надёжный парсинг JSON: Вместо слепого приведения типов полей выполняются пошаговые проверки. Это снижает количество ошибок «Invalid type cast» при нестандартных ответах.
Ограничения, подводные камни и варианты
- SSE — это не «обычный JSON»: При стриминге приходит последовательность событий, а не один JSON-ответ. Поэтому построчное чтение и распознавание
[DONE]имеют ключевое значение. - THTTPClient и прокси/SSL: В административных сетях реальны TLS-Inspection и требования использования прокси. Планируйте
THTTPClient.ProxySettingsи, при необходимости, вопросы с сертификатами. Для отладки: всегда логируйте статус-код/заголовки (без API-Key). - Стратегия тайм-аутов:
ResponseTimeoutкритичен при стриминге: если выбрать слишком малый тайм-аут, клиент оборвёт длинные ответы. В UI-инструментах чаще разумнее установить более длительный тайм-аут и предоставить кнопку «Отменить», чем применять «короткий и жёсткий» тайм-аут. - Отмена потока: В фрагменте кода нет Cancel-Token. Для промышленных инструментов имеет смысл реализовать механизм отмены (например, флаг +
Http.CancelAllв новых версиях Delphi или контролируемое прерывание потока/stream). - Эволюция модели и API: Структура ответов может меняться. Держите парсер защитным и централизованным, а не распыляйте его по коду форм.
Debugging in gewachsenen Delphi-Clients: Was Sie wirklich loggen sollten
В интеграционных проектах первая установка редко терпит неудачу из‑за JSON; обычно проблема в деталях окружения. В технический лог (файл, Eventlog, центральный логгер) на практике следует записывать:
- Request-ID (selbst vergeben), Timestamp, Ziel-URL (ohne Secret-Querystrings).
- HTTP-Statuscode, Content-Type, Antwortlänge, Laufzeit.
- Сокращённое тело ответа при ошибках (z. B. max. 4–8 KB), um Quota-/Policy-Fehler erkennen zu können.
- Явная маркировка попыток повтора: Attempt, Delay, Exception-Klasse.
API-Key ни в коем случае не должен попадать в лог. Если вы логируете тело запроса, делайте это только в диагностических сборках и с маскировкой, так как промпты могут содержать персональные или коммерческие данные.
Контекст для legacy-ситуаций: VCL, FMX и Layer-3 Architektur
Многие Delphi-приложения работают по классической трёхуровневой логике («Layer-3 Architektur»: UI, бизнес-логика, данные/интеграция). Для привязки ChatGPT это удобно: показанный клиент должен находиться в слое интеграции; бизнес-логика решает, что запрашивать; UI отображает только историю и статус. Это предотвращает ситуацию, когда поздняя смена (другой провайдер, On-Prem-прокси, новые конечные точки) «разрывает» формы.
Для модернизации Delphi это тоже хорошая отправная точка: сначала стабильный клиент, затем улучшения UI (стриминг, отмена, история), и только потом «более интеллектуальные» функции, такие как структурированные ответы или вызовы инструментов.
Вывод: надёжная база, но не всем приложениям нужен стриминг
Подключение ChatGPT API с Delphi FMX/VCL стоит усилий особенно там, где важны отзывчивость интерфейса, эксплуатационная надёжность и возможность отладки: инструменты администратора, процессно-близкие настольные клиенты или средства поддержки в цифровых корпоративных решениях. Приведённый фрагмент намеренно прагматичен: SSE-стриминг без специализированных библиотек, повторы только при реальных сетевых ошибках, JSON парсится с защитой от некорректных данных.
Границы применения: если вам нужны строгие требования соответствия, централизованное управление подсказками (Prompt-Governance), поддержка многотенантности или детальные аудиторские трейлы, то «один клиент на рабочем столе» обычно не подходит. В этом случае интеграция, как правило, размещается на контролируемом сервере (например, собственный REST-сервис), который централизованно реализует политики, логирование и управление доступом. Для многих установок Delphi показанный здесь клиент, тем не менее, является надёжной отправной точкой, которую можно поэтапно перевести в более аккуратную общую архитектуру.
В профильном окружении также важны Openai API в Delphi и механизмы Http Client Timeout/Retry в Delphi, когда интеграции, потоки данных и дальнейшее развитие должны работать согласованно.
Следующий шаг
Если из темы становится реальный проект, архитектуру, существующее состояние и эксплуатацию следует рассматривать совместно на ранней стадии.
Мы поддерживаем не только при отдельных вопросах, но и тогда, когда из фрагментов исходного кода, унаследованных проблем или идей портала должен сформироваться надёжный корпоративный проект.
- Текущее состояние, целевое состояние и технические риски оцениваются совместно.
- REST, доступ к данным, порталы и развертывание не переносятся на более поздние этапы.
- Вы заранее видите, какой путь экономически и операционно жизнеспособен.