Доброго времени суток!
Идут дни, а сфера нейросетей не стоит на месте. Каждый день появляется новое обновление, новая модель, которая либо мощнее прежних, либо обладает доселе невиданными функциями. То же самое касается сервисов и приложений, работающих на основе таких нейросетей.
Сегодня поговорим о приложении Tome, разберемся, как подключить к нему API BotHub для удобства работы и какие проблемы возникают при взаимодействии с ним. Присаживайтесь удобнее, ну а мы – приступаем.
Вводная информация
Tome
Экспериментальный десктоп-клиент для взаимодействия с LLM с фокусом на MCP. На GitHub разработчиков (и только там его можно скачать) программу называют волшебной книгой заклинаний LLM.
По факту, Tome выглядит как весьма примитивная программа. Функционал не впечатляет – классический случай хорошей идеи с неудачной реализацией. Впрочем, это лишь мое личное мнение, поскольку приложение ориентировано скорее на MCP, нежели на чистое использование LLM. Если нужна работа именно с моделями, стоит рассмотреть другие варианты, например ChatBox.
API
Набор правил и способов, с помощью которых разные сервисы взаимодействуют друг с другом. Грубо говоря, он выполняет роль посредника, позволяя приложениям обмениваться данными и функциями.
В данном случае это выглядит следующим образом: агрегатор нейросетей предоставляет доступ к моделям, а мы используем их через Tome.
Принцип работы тоже достаточно прост, если не углубляться в детали. Сначала приложение формирует запрос, который принимает API. API передает его целевому серверу, после чего запрошенные данные возвращаются обратно в приложение и отображаются через пользовательский интерфейс.
Инструкция
Вводная часть подошла к концу, настало время самой инструкции по установке и подключению API BotHub.
Шаг первый – скачивание Tome
Пожалуй, самая неприятная составляющая инструкции. Приложение не имеет отдельного сайта, а установка происходит с GitHub.
Для начала переходим на GitHub и проматываем страницу чуть ниже, до логотипа. Там появится возможность установить программу для Windows и Linux. Выбираем подходящий вариант.
Открываем установщик, который принципиально ничем не отличается от стандартного. Ждем завершения процесса, который, на мой взгляд, занимает гораздо больше времени, чем у аналогичных программ.
Приложение установлено, однако при первом запуске видим предупреждение о наличии новой версии. Предлагаются два варианта действий: использовать уже установленную версию либо обновить приложение. Возникает резонный вопрос: почему бы сразу не загружать актуальную версию с GitHub?
Далее вы можете продолжить работу с текущей версией или все-таки обновить ее, снова дождавшись окончания загрузки. Наконец, вы попадаете на стартовую страницу приложения.
Шаг второй – получение API BotHub
Пока сворачиваем приложение и отправляемся на сайт BotHub. Кстати, для тех, кто слышит об этом агрегаторе нейросетей впервые, даю ссылку, которая при регистрации подарит вам 100 000 капсов для экспериментов с различными моделями.
Перейдя на сайт, мы оказываемся на главной странице. Открываем меню через три полоски в левом верхнем углу, переходим в раздел «Для разработчиков».
Мы окажемся в разделе с API‑ключом. Тем, кто уже использовал сервис, также будет показана историю списания капсов на различные запросы. Создаем новый ключ и копируем его.
На этом все – по крайней мере, здесь нам потребовалось меньше времени, чем с установкой Tome.
Шаг третий – подключение API BotHub к Tome
Возвращаемся в приложение и в стартовом разделе выбираем другие виды подключения API.
Здесь все по стандарту. В названии вводим то, что лежит у вас на душе, либо просто пишем BotHub и переходим к следующему полю. Сюда уже нужно вставить Base URL:
https://bothub.chat/api/v2/openai/v1
Будьте внимательны, допущенная ошибка помешает подключению. В последнее доступное поле добавляем ранее созданный API‑ключ.
Кстати, после этого окна появится еще одно – оно понадобится, если вы планируете работать с телеграм-ботами. Нам они сейчас не потребуются, поэтому просто нажимаем кнопку пропуска.
Добро пожаловать в Tome. Теперь можно приступить к работе с интерфейсом без каких-либо помех.
Пример взаимодействия
Уже как традиция, после инструкции доказать работоспособность, заодно вкратце оценить само приложение.
Калькулятор – простое задание, которым я тестирую подобные программы. В ожидании, что Tome справится без каких-либо оговорок, но, как говорится, индюк тоже думал, а потом попал в суп.
Первая проблема, с которой я столкнулся, – настраиваемый контекст. По умолчанию он установлен на 4096 токенов, чего недостаточно. Первая попытка сразу провалилась именно по этой причине. Модель GPT-5 не выдала нужного результата в таких ограничениях.
Вторая проблема – необходимость использовать английский язык для работы с этим приложением. Например, аналогичный запрос на русском языке дал бы другой результат.
Код разделился на три части. Первый и последний фрагменты корректно отформатированы, а средняя часть представлена простым текстом… Конечно, это нельзя считать серьезным недостатком, но вряд ли кому-то понравится вручную приводить код в нормальное состояние.
Итог
Если говорить честно, без цели приукрасить Tome, то существует много других, более приятных по функционалу и дизайну приложений.
Не исключаю использования сего творения в повседневной деятельности, но, на мой взгляд, лучше выбрать другой вариант, а этот оставить для работы с телеграм-ботами. Но это уже тема для отдельного гайда.
Всем спасибо за внимание!
Автор: MrRjxrby
