Open API pre ChatGPT

Prehľad: prečo je Open API kľúčové pre „SEO pre ChatGPT“

Keď generatívne modely (napr. ChatGPT) pristupujú k externým službám, rozhodujú sa na základe popisu API, predvídateľnosti odpovedí a spoľahlivosti. „SEO optimalizácia pre ChatGPT“ preto neznamená len tradičné on-page techniky, ale najmä to, ako je vaše OpenAPI/Swagger schéma navrhnutá, či má stabilné endpointy, zrozumiteľnú sémantiku a jasne komunikované limity. Cieľom je, aby model dokázal: (1) vybrať správny endpoint, (2) zostaviť validnú požiadavku, (3) odčítať odpoveď bez nejednoznačností a (4) zvládnuť chybové a hraničné stavy deterministicky.

OpenAPI/Swagger ako „index“ pre LLM

• Jednoznačné operationId: musí byť stabilné, ľahko zapamätateľné a mapované na úlohy v prirodzenom jazyku (napr. searchArticles namiesto getV2).
• Semantické tags: používajte doménové skupiny (napr. products, orders, auth), aby agent vedel rýchlo obmedziť priestor výberu.
• Popisy s úmyslom: v summary a description píšte „pre čo“ a „kedy nie“; model ocení negatívne príklady a kontrasty (disambiguáciu).
• Formálne obmedzenia: enum, pattern, minLength, maximum znižujú priestor chýb pri generovaní požiadaviek.
• Príklady (examples): krátke, realistické, s minimom irelevantných polí; doplňte aj chybové vzorky (napr. 400, 429, 503).

Stabilita endpointov: verzovanie, kontrakty a zmenové politiky

• Verzovanie v ceste alebo headri: /v1/ je pre LLM najčitateľnejšie; pri prechode na /v2/ ponechajte /v1/ s jasným deprekačným oknom (napr. 6–12 mesiacov).
• Kontrakt je záväzok: nemeníte význam polí bez zmeny verzie; nové polia pridávajte ako voliteľné s default správaním.
• Changelog s dátumami: stručný log s príkladmi pred/po pomáha agentom adaptovať promptovanie.
• Deterministická serializácia: poradie polí v odpovedi zachovajte konzistentné; znižuje „halucinácie“ parserov.

Názvoslovie a modelovanie zdrojov: „čitateľné“ pre ľudí aj modely

• Resource-oriented dizajn: používajte substantíva v množnom čísle a HTTP metódy predvídateľne (GET /articles, POST /orders).
• Vyhnite sa „mega“ endpointom: radšej viac úzko zameraných operácií než jeden polymorfný endpoint s desiatkami parametrov.
• Konzistentné ID a formáty: id ako reťazec, timestampy v RFC 3339, menové hodnoty v minor jednotkách (napr. centy) s poľom meny.
• Idempotencia: PUT/DELETE idempotentné, POST podporené Idempotency-Key pre bezpečné opakovania agentov.

Špecifikácia schém: presnosť, voliteľnosť, degradácia

• Minimálne povinné polia: definujte required len to, čo je skutočne nevyhnutné; zvyšok voliteľný s jasnými defaultmi.
• Striktné typy: nepoužívajte generické object, ak viete štruktúru; vyhnite sa anyOf, ak to nie je nutné.
• Backward-compatible rozširovanie: nové enum hodnoty oznámte v changelogu a vráťte s vysvetlením v description.

Dokumentačný štýl pre LLM: „promptability“ vašej OpenAPI schémy

• Štruktúrované úlohy v description: vetou začnite „Použi tento endpoint, ak chceš…“ a pridajte 2–3 kontraindikácie „Nepoužívaj, keď…“.
• Explicitné predpoklady: autentifikácia, nutné kapacity, poradie volaní (napr. „najprv získaj token, potom volaj /me“).
• Mini-playbook: pre komplexné domény vložte „sekvencie“ (napr. vyhľadanie → detail → checkout) ako krátke scenáre.
• Jazyk bez ambivalencie: vyhýbajte sa metaforám; preferujte definície s jednoznačným slovníkom.

Limity a kvóty: ako ich dizajnovať a komunikovať

• Štandardizované odpovede 429: vráťte Retry-After, aktuálnu spotrebu a okno; do tela zahrňte machine-readable polia (limit, remaining, resetAt).
• Granularita kvót: rozlíšte per-user, per-token, per-IP; uveďte aj burst limity a dlhodobé okná.
• Veľkostné limity: maximá pre počet položiek na stránku, veľkosť tela, počet filtrov; pri prekročení vracajte 413/400 s radou, ako požiadať menej.
• Časové limity: interné SLA (napr. P95 < 300 ms) a časové prahové hodnoty pre timeouts; explicitne popíšte, kedy sa oplatí použiť async vzor.

Stránkovanie, filtrovanie, triedenie: vzory priateľské k LLM

• Cursor-based stránkovanie: polia nextCursor, prevCursor; vyhnite sa nejednoznačnému offset pri mutujúcich datasetoch.
• Predvolené poradie: deterministické (createdAt desc); vysvetlite v popise.
• Bezpečné filtre: whitelisting parametrov; pre fuzzy dotazy poskytnite jedno q pole s obmedzeniami dĺžky.

Autentifikácia a autorizácia: jasnosť pre agenta

• OpenAPI securitySchemes: názvy typu ApiKeyAuth, OAuth2ClientCredentials; popíšte granty a rozsahy.
• Scope-driven dizajn: každý endpoint deklaruje minimálne potrebné scopy; agent tak vie, aké oprávnenia vyžiadať.
• Rotácia tajomstiev: komunikujte expiráciu a refresh mechanizmus; chybové kódy 401/403 musia byť odlíšené textom aj kódom chyby.

Chybové správy: deterministické, lokalizovateľné, akčné

• Štandardný formát chyby: {code, message, details[], docUrl, correlationId}.
• Code je strojový: stabilný, bez diakritiky (napr. INVALID_ARGUMENT, RATE_LIMITED).
• Message je pre človeka: krátka, akčná, bez interného žargónu; details obsahujú polia a pravidlá, ktoré zlyhali.
• DocUrl: smeruje na konkrétnu kotvu dokumentácie k chybe.

Kešovanie, čerstvosť a verifikovateľnosť

• ETag a Last-Modified: umožnite If-None-Match a If-Modified-Since pre šetrenie kvót.
• Expiračné politiky: uveďte maximálny vek dát; pri near-real-time dátach popíšte oneskorenie (napr. „do 60 s“).
• Kontrolné sumy: hash obsahu v odpovedi zvyšuje dôveru a reprodukovateľnosť.

Jasné metadáta a discoverability pre ChatGPT

• „Úlohové“ tagy: doplňte pole v rozšíreniach (napr. x-tasks) so zoznamom prirodzenojazykových úloh, ktoré endpoint rieši.
• „Nákladové“ metadáta: x-cost-hints (latencia, priemerná veľkosť odpovede) pomáhajú agentom vybrať lacnejšiu cestu.
• „Dátové garancie“: x-sla pre dostupnosť, konzistenciu, aktualizačné okno.

Testovanie s LLM v „loop-e“: ako merať použiteľnosť API

• Task-success rate: percento prípadov, keď model zvolí správny endpoint a vráti validnú požiadavku bez manuálnych zásahov.
• First-call success: miera úspechu na prvý pokus; ukazuje kvalitu dokumentácie a obmedzení.
• Error-guided repair: či chybové hlášky vedú model k správnej oprave parametrov.
• Hallucination score: frekvencia volania neexistujúcich parametrov/endpointov; znižujte jasnou špecifikáciou a príkladmi.

Bezpečnosť a ochrana údajov v kontexte generatívnych agentov

• Least privilege: tokeny s minimálnymi scopmi a krátkou expiráciou.
• Pseudonymizácia: customer-facing ID oddelené od interných primárnych kľúčov.
• Prenos a ukladanie: TLS 1.2+, šifrovanie na disku pre citlivé dáta; auditovateľné prístupy.
• PII režim: jasný parameter alebo oddelené endpointy, ktoré vracajú/skrývajú PII; zrozumiteľné zásady v dokumentácii.

Medzinárodizácia a lokalizácia odpovedí

• Parametre jazyka a regiónu: Accept-Language alebo locale parameter; popíšte podporované hodnoty.
• Formáty dátumu, meny: návrat v ISO, formátovanie prenechajte klientovi; predchádzate nejasnostiam.

Observabilita, monitoring a feedback slučka

• Correlácie: correlationId v požiadavke/odpovedi pre sledovanie toku.
• LLM-telemetria: logujte neznáme parametre, najčastejšie chyby a dopyty; použite to na vylepšenie schémy a príkladov.
• SLO/SLA: publikujte P95 latenciu, error rate a dostupnosť; uľahčíte agentom voľbu stratégie volaní.

Praktický „LLM-friendly“ checklist pre OpenAPI

• Každý endpoint má jedinečné, úlohové operationId a jasné summary.
• Parametre majú enum a pattern, kde je to možné; čísla majú rozsahy.
• Odpovede definujú schémy pre 2xx, 4xx, 5xx; chybové telá sú jednotné.
• Príklady obsahujú aj zlyhania (400/429) s návodom na opravu.
• Stránkovanie používa kurzory; odpoveď vracia nextCursor/hasMore.
• Limity sú komunikované v hlavičkách a tele; 429 obsahuje Retry-After.
• Verzia API je v URL; deprekácie majú dátum a odporúčanú migráciu.
• Bezpečnostné schémy sú pomenované a zdokumentované; scopy sú minimálne.
• Changelog je verejný a stručný; obsahuje kotvy na dokumentáciu.

Vzory pre stabilitu: fallbacky a robustnosť

• Graceful degradation: pri výpadkoch vráťte menší, ale konzistentný výstup s jasným flagom partial=true.
• Explicitné defaulty: dokumentujte implicitné hodnoty; LLM potom generuje kratšie, správnejšie požiadavky.
• Idempotentné retry: kombinácia Idempotency-Key a bezpečných timeoutov minimalizuje duplicitné záznamy.

Najčastejšie chyby pri „SEO pre ChatGPT“ v API

• Nejednoznačné popisy bez kontrastov („na vyhľadávanie“ bez uvedenia obmedzení a negatívnych príkladov).
• Polymorfné schémy bez discriminator alebo s voľným object.
• Skryté limity a neštandardné chybové telá.
• Chýbajúce príklady pre najčastejšie pracovné toky.
• Nestabilné pomenovania a nezdokumentované breaking zmeny.

Metriky úspechu: ako zmerať „optimalizáciu pre ChatGPT“

• API Task Completion Rate: podiel scenárov, keď agent vykoná úlohu end-to-end bez manuálnych zásahov.
• Prompt Token Efficiency: priemerný počet tokenov, ktoré treba na korektnú požiadavku (nižšie je lepšie).
• Error-to-Fix Latency: čas od chyby k následnému úspešnému volaniu.
• Schema Coverage: percento endpointov so vzorkami úspešných aj neúspešných odpovedí.

Príklady textových vzorov do OpenAPI popisov

• Summary (dobrý): „Vyhľadá články podľa kľúčových slov a času publikácie. Nepoužívajte na detail článku.“
• Description (dobrý): „Použi, ak potrebuješ zoznam článkov pre náhľad. Keď potrebuješ celý obsah, volaj getArticleById. Limit: max 50 položiek, triedenie podľa publishedAt desc. Pri prekročení limitu vráti 400 s poľom maxPageSize.“
• Error (dobrý): „Pri neplatnom filtri vraciame 400 s code=INVALID_ARGUMENT a details[].field označuje parametre mimo povoleného rozsahu.“

Migrácie a deprekácie bez bolesti

• Dual-run okno: súbežne držte v1 a v2 s konvertorom príkladov v dokumentácii.
• Deprecation headers: Deprecation, Sunset a odkaz na migračný návod.
• Mapovanie rozdielov: tabuľka polí staré → nové, vrátane defaultov a ekvivalentných enum hodnôt.

OpenAPI/Swagger špecifikácia je dnes „indexom“ nielen pre ľudí a klasické vyhľadávače, ale aj pre generatívne modely. Stabilné endpointy, jasné kontrakty a transparentne komunikované limity sú jadrom „SEO optimalizácie pre ChatGPT“. Keď sú popisy úlohovo orientované, schémy presné a chybové stavy deterministické, agenti dokážu s vaším API pracovať spoľahlivo a efektívne – čo sa premieta do vyššej úspešnosti úloh, nižších nákladov a lepšieho používateľského zážitku.