Pemendekan URL LLM
Encoding Base64 untuk pemendekan URL yang dapat diprediksi yang kompatibel dengan sistem AI
Gambaran Umum
ZAGL menyediakan pemendekan URL yang ramah LLM menggunakan encoding Base64 untuk URL pendek yang dapat diprediksi dan dapat direproduksi. Ini ideal untuk aplikasi AI yang membutuhkan generasi URL yang konsisten tanpa memerlukan kunci API atau autentikasi kompleks.
Kompatibel LLM
Dirancang untuk sistem AI
Dapat Diprediksi
URL yang sama selalu menghasilkan kode pendek yang sama
Tanpa Kunci API
Permintaan HTTP sederhana
Referensi API
Encode URL
POST /api/llm/encodeBody Permintaan
{ "url": "https://example.com/long/url/path" }
Respons
{ "success": true, "data": { "shortUrl": "https://za.gl/e/aHR0cHM6Ly9...", "encoded": "aHR0cHM6Ly9leGFtcGxl...", "originalUrl": "https://example.com/...", "method": "base64", "expires": null, "createdAt": "2024-01-01T00:00:00Z" } }
Akses URL Pendek
GET /e/{base64}Mengunjungi URL pendek akan secara otomatis mengarahkan ke URL asli. String yang di-encode Base64 berisi URL asli dan dapat didekode secara dapat diprediksi.
Analitik
GET /api/llm/analytics?days=30&format=jsonDapatkan data analitik untuk URL yang dihasilkan LLM. Mendukung format JSON dan CSV.
Parameter Query
days: Jumlah hari (1-365, default: 30)format: Format respons (json atau csv, default: json)
Batasan dan Spesifikasi
Batas Rate
- • Encoding:: 60 requests/minute
- • Redirect:: 60 requests/minute
- • Analitik:: 120 requests/minute
Batasan
- • Panjang URL maksimum: 4KB
- • Protokol: Hanya HTTP, HTTPS
- • IP Privat: Diblokir untuk keamanan
- • Kedaluwarsa: Tidak pernah (URL permanen)
Contoh Kode
Python
import base64 import urllib.parse import requests def shorten_url_llm(url): """ Create a predictable shortened URL using Base64 encoding Compatible with ZAGL LLM functionality """ # Validate URL if len(url) > 4096: raise ValueError("URL exceeds 4KB limit") # Encode to Base64 encoded_bytes = base64.b64encode(url.encode('utf-8')) encoded_str = encoded_bytes.decode('utf-8') # Remove padding for cleaner URLs clean_encoded = encoded_str.rstrip('=') # Generate short URL short_url = f"https://yourdomain.com/e/{clean_encoded}" return { "short_url": short_url, "encoded": clean_encoded, "original_url": url } def decode_llm_url(encoded_url): """ Decode a Base64 encoded URL """ # Add padding back if needed padding_needed = 4 - (len(encoded_url) % 4) if padding_needed != 4: encoded_url += '=' * padding_needed # Decode decoded_bytes = base64.b64decode(encoded_url) return decoded_bytes.decode('utf-8') # Example usage original_url = "https://example.com/very/long/url/path" result = shorten_url_llm(original_url) print(f"Short URL: {result['short_url']}") print(f"Encoded: {result['encoded']}")
JavaScript/Node.js
// JavaScript/Node.js implementation function shortenUrlLLM(url) { // Validate URL if (url.length > 4096) { throw new Error("URL exceeds 4KB limit"); } // Validate URL format try { new URL(url); } catch { throw new Error("Invalid URL format"); } // Encode to Base64 const base64 = Buffer.from(url, 'utf-8').toString('base64'); // Remove padding for cleaner URLs const cleanBase64 = base64.replace(/=/g, ''); // Generate short URL const shortUrl = `https://yourdomain.com/e/${cleanBase64}`; return { shortUrl, encoded: cleanBase64, originalUrl: url }; } function decodeLLMUrl(encodedUrl) { // Add padding back if needed let paddedBase64 = encodedUrl; while (paddedBase64.length % 4) { paddedBase64 += '='; } // Decode from Base64 return Buffer.from(paddedBase64, 'base64').toString('utf-8'); } // Example usage const originalUrl = "https://example.com/very/long/url/path"; const result = shortenUrlLLM(originalUrl); console.log(`Short URL: ${result.shortUrl}`); console.log(`Encoded: ${result.encoded}`);
Terminal / cURL
# Encode a URL curl -X POST https://za.gl/api/llm/encode \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com/very/long/url/path"}' # Get analytics curl "https://za.gl/api/llm/analytics?days=7&format=json" # Get analytics as CSV curl "https://za.gl/api/llm/analytics?days=30&format=csv" \ -o analytics.csv
Kasus Penggunaan
Aplikasi LLM
- • Plugin dan integrasi ChatGPT
- • Claude Code dan alat pengembangan AI
- • Generasi konten otomatis
- • Berbagi tautan bertenaga AI
Otomatisasi dan Scripting
- • Pipeline CI/CD
- • Integrasi webhook
- • Pemrosesan URL batch
- • Generator dokumentasi
Kompatibel dengan za.gl/llm-docs spesifikasi
Terakhir diperbarui: 12/3/2025