LLM URL trumpinimas
Base64 kodavimas nuspėjamam URL trumpinimui, suderinamam su AI sistemomis
Apžvalga
ZAGL teikia LLM draugišką URL trumpinimą naudojant Base64 kodavimą nuspėjamiems, atkuriamiems trumpiems URL. Tai idealu AI programoms, kurioms reikia nuoseklaus URL generavimo be API raktų ar sudėtingos autentifikacijos.
Suderinama su LLM
Sukurta AI sistemoms
Nuspėjama
Tas pats URL visada generuoja tą patį trumpą kodą
Be API raktų
Paprastos HTTP užklausos
API nuoroda
Užkoduoti URL
POST /api/llm/encodeUžklausos turinys
{ "url": "https://example.com/long/url/path" }
Atsakymas
{ "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" } }
Pasiekti trumpą URL
GET /e/{base64}Aplankius trumpą URL automatiškai nukreipiama į originalų URL. Base64 užkoduota eilutė turi originalų URL ir gali būti nuspėjamai dekoduota.
Analitika
GET /api/llm/analytics?days=30&format=jsonGaukite analitikos duomenis LLM sugeneruotiems URL. Palaiko JSON ir CSV formatus.
Užklausos parametrai
days: Dienų skaičius (1-365, numatytasis: 30)format: Atsakymo formatas (json arba csv, numatytasis: json)
Limitai ir specifikacijos
Dažnio limitai
- • Kodavimas:: 60 requests/minute
- • Nukreipimai:: 60 requests/minute
- • Analitika:: 120 requests/minute
Apribojimai
- • Maksimalus URL ilgis: 4KB
- • Protokolai: Tik HTTP, HTTPS
- • Privatūs IP: Užblokuoti saugumo sumetimais
- • Baigia galioti: Niekada (nuolatiniai URL)
Kodo pavyzdžiai
Python
llm_shortener.py
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
llm_shortener.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}`);
Terminalas / cURL
terminal
# 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
Naudojimo atvejai
LLM programos
- • ChatGPT įskiepiai ir integracijos
- • Claude Code ir AI vystymo įrankiai
- • Automatizuotas turinio generavimas
- • AI valdomas nuorodų dalijimasis
Automatizavimas ir skriptai
- • CI/CD konvejeriai
- • Webhook integracijos
- • Paketinis URL apdorojimas
- • Dokumentacijos generatoriai
Suderinama su za.gl/llm-docs specifikacija
Paskutinį kartą atnaujinta: 1/13/2026