LLM URL Kısaltma
AI sistemleriyle uyumlu öngörülebilir URL kısaltma için Base64 kodlama
Genel Bakış
ZAGL, öngörülebilir, tekrarlanabilir kısa URL'ler için Base64 kodlama kullanarak LLM dostu URL kısaltma sağlar. Bu, API anahtarları veya karmaşık kimlik doğrulama gerektirmeden tutarlı URL oluşturması gereken AI uygulamaları için idealdir.
LLM Uyumlu
AI sistemleri için tasarlandı
Öngörülebilir
Aynı URL her zaman aynı kısa kodu üretir
API Anahtarı Yok
Basit HTTP istekleri
API Referansı
URL Kodla
POST /api/llm/encodeİstek Gövdesi
{ "url": "https://example.com/long/url/path" }
Yanıt
{ "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" } }
Kısa URL'ye Eriş
GET /e/{base64}Kısa URL'yi ziyaret etmek otomatik olarak orijinal URL'ye yönlendirecektir. Base64 kodlanmış dize orijinal URL'yi içerir ve öngörülebilir şekilde çözülebilir.
Analizler
GET /api/llm/analytics?days=30&format=jsonLLM tarafından oluşturulan URL'ler için analiz verileri alın. JSON ve CSV formatlarını destekler.
Sorgu Parametreleri
days: Gün sayısı (1-365, varsayılan: 30)format: Yanıt formatı (json veya csv, varsayılan: json)
Limitler ve Özellikler
Hız Limitleri
- • Kodlama:: 60 requests/minute
- • Yönlendirmeler:: 60 requests/minute
- • Analizler:: 120 requests/minute
Kısıtlamalar
- • Maksimum URL uzunluğu: 4KB
- • Protokoller: Yalnızca HTTP, HTTPS
- • Özel IP'ler: Güvenlik için engellendi
- • Süre sonu: Asla (kalıcı URL'ler)
Kod Örnekleri
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}`);
Terminal / 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
Kullanım Alanları
LLM Uygulamaları
- • ChatGPT eklentileri ve entegrasyonları
- • Claude Code ve AI geliştirme araçları
- • Otomatik içerik oluşturma
- • AI destekli bağlantı paylaşımı
Otomasyon ve Betik Yazma
- • CI/CD pipeline'ları
- • Webhook entegrasyonları
- • Toplu URL işleme
- • Dokümantasyon oluşturucular
İle uyumlu za.gl/llm-docs spesifikasyon
Son güncelleme: 12/3/2025