Skip to main content

จินดา Thai LLM 4B

ฟรี(จนถึง 31 ธันวาคม 2568)
Input: 0.00 IC / 1K tokens (~0.0 บาท/1M, ~$0.00/1M)
Output: 0.00 IC / 1K tokens (~0.0 บาท/1M, ~$0.00/1M)
v1.0 ใช้งานได้ POST /v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions

ยินดีต้อนรับสู่ จินดา Thai LLM 4B API โมเดลภาษาขนาดใหญ่ภาษาไทยแบบโอเพ่นซอร์ส พัฒนาโดย iApp Technology ร่วมกับ AIEAT (สมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์แห่งประเทศไทย) จินดาขับเคลื่อนโดยสถาปัตยกรรม Qwen3 4B ที่ปรับแต่งสำหรับการเข้าใจและสร้างภาษาไทย

ทดลองใช้งาน

แชทกับ จินดา Thai LLM 4B

Start a conversation with the AI assistant

Type your message below and press Enter or click Send

ภาพรวม

จินดา (Chinda) เป็น LLM โอเพ่นซอร์สที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนแห่งแรกของไทย ออกแบบมาเพื่อมอบความสามารถ AI ภาษาไทยที่ทรงพลัง โมเดลรองรับทั้ง streaming และ non-streaming inference สำหรับ chat completions

คุณสมบัติหลัก

  • ปรับแต่งสำหรับภาษาไทย: Fine-tuned โดยเฉพาะสำหรับการเข้าใจและสร้างภาษาไทย
  • โอเพ่นซอร์ส: ใช้งานได้ทั้งผ่าน API และติดตั้งในเครื่อง
  • เข้ากันได้กับ OpenAI: ใช้รูปแบบ OpenAI API เพื่อการผสานรวมที่ง่าย
  • รองรับ Streaming: สตรีมมิ่ง token แบบเรียลไทม์สำหรับแอพพลิเคชันที่ตอบสนองรวดเร็ว
  • Context 40K: รองรับความยาว context สูงสุด 40,960 tokens
  • ใช้งานฟรี: ไม่มีค่าใช้จ่ายจนถึง 31 ธันวาคม 2568

เริ่มต้นใช้งาน

  1. สิ่งที่ต้องมี

    • API key จาก iApp Technology
    • การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
  2. เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

    • REST API interface ที่ใช้งานง่าย
    • รูปแบบเข้ากันได้กับ OpenAI
    • รองรับทั้ง streaming และ non-streaming
  3. ขีดจำกัดอัตรา

    • 5 คำขอต่อวินาที
    • 200 คำขอต่อนาที
วิธีขอ API Key

กรุณาเยี่ยมชมหน้า การจัดการ API Key เพื่อดู API key ที่มีอยู่หรือขอใหม่

API Endpoints

EndpointMethodรายละเอียดค่าใช้จ่าย
/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completionsPOSTChat completions (streaming & non-streaming)ฟรี (0 IC)
/v3/llm/chinda-thaillm-4b/completionsPOSTText completionsฟรี (0 IC)
/v3/llm/chinda-thaillm-4b/modelsGETรายการโมเดลที่ใช้ได้ฟรี (0 IC)

ตัวอย่างโค้ด

cURL - Non-Streaming

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions' \
-H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "chinda-qwen3-4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
],
"max_tokens": 4096
}'

cURL - Streaming

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions' \
-H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "chinda-qwen3-4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับ AI ให้หน่อย"}
],
"max_tokens": 4096,
"stream": true
}'

Response (Non-Streaming)

{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "chinda-qwen3-4b",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "สวัสดีครับ! ผมเป็น Chinda ผู้ช่วย AI ภาษาไทย ผมสามารถช่วยคุณได้หลายอย่าง เช่น:\n\n1. ตอบคำถามทั่วไป\n2. ช่วยเขียนข้อความ\n3. อธิบายเรื่องต่างๆ\n4. แปลภาษา\n5. ช่วยคิดไอเดีย\n\nมีอะไรให้ช่วยไหมครับ?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 15,
"completion_tokens": 89,
"total_tokens": 104
}
}

Python

import requests
import json

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions"

payload = {
"model": "chinda-qwen3-4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
],
"max_tokens": 4096
}

headers = {
'apikey': 'YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Python - Streaming

import requests
import json

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions"

payload = {
"model": "chinda-qwen3-4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับ AI"}
],
"max_tokens": 4096,
"stream": True
}

headers = {
'apikey': 'YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True)

for line in response.iter_lines():
if line:
line = line.decode('utf-8')
if line.startswith('data: '):
data = line[6:]
if data != '[DONE]':
chunk = json.loads(data)
content = chunk['choices'][0]['delta'].get('content', '')
print(content, end='', flush=True)

JavaScript / Node.js

const axios = require('axios');

const url = 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions';

const payload = {
model: 'chinda-qwen3-4b',
messages: [
{ role: 'user', content: 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?' }
],
max_tokens: 4096
};

const config = {
headers: {
'apikey': 'YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
}
};

axios.post(url, payload, config)
.then(response => {
console.log(response.data.choices[0].message.content);
})
.catch(error => {
console.error(error);
});

PHP

<?php

$curl = curl_init();

$payload = json_encode([
'model' => 'chinda-qwen3-4b',
'messages' => [
['role' => 'user', 'content' => 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?']
],
'max_tokens' => 4096
]);

curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions',
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_POST => true,
CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
CURLOPT_HTTPHEADER => [
'apikey: YOUR_API_KEY',
'Content-Type: application/json'
],
]);

$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);

$result = json_decode($response, true);
echo $result['choices'][0]['message']['content'];

API Reference

Headers

พารามิเตอร์ชนิดจำเป็นรายละเอียด
apikeyStringใช่API key ของคุณ
Content-TypeStringใช่application/json

Request Body Parameters

พารามิเตอร์ชนิดจำเป็นรายละเอียด
modelStringใช่ชื่อโมเดล: chinda-qwen3-4b
messagesArrayใช่อาร์เรย์ของ message objects ที่มี role และ content
max_tokensIntegerไม่จำนวน tokens สูงสุดที่จะสร้าง (ค่าเริ่มต้น: 4096, สูงสุด: 40960)
streamBooleanไม่เปิดใช้ streaming response (ค่าเริ่มต้น: false)
temperatureFloatไม่Sampling temperature 0-2 (ค่าเริ่มต้น: 0.7)
top_pFloatไม่Nucleus sampling (ค่าเริ่มต้น: 0.9)

Message Object

ฟิลด์ชนิดรายละเอียด
roleStringsystem, user, หรือ assistant
contentStringเนื้อหาของข้อความ

ข้อมูลโมเดล

คุณสมบัติค่า
ชื่อโมเดลchinda-qwen3-4b
Base ModelQwen3 4B
Context Length40,960 tokens
ภาษาไทย, อังกฤษ
LicenseOpen Source

กรณีการใช้งาน

  • Chatbots: สร้างผู้ช่วย AI สนทนาที่พูดภาษาไทย
  • สร้างเนื้อหา: สร้างเนื้อหาภาษาไทยสำหรับบทความ โซเชียลมีเดีย และการตลาด
  • แปลภาษา: แปลระหว่างภาษาไทยและอังกฤษ
  • ระบบ Q&A: ตอบคำถามเป็นภาษาไทย
  • ช่วยเขียนโค้ด: ช่วยเหลือคำถามเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม (พร้อมคำอธิบายภาษาไทย)
  • การศึกษา: สอนภาษาไทยและอธิบายเนื้อหา

โอเพ่นซอร์ส

จินดายังมีให้ใช้งานเป็นโมเดลโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถรันในเครื่องได้:

สำหรับบทเรียนการรันจินดาในเครื่อง ดูที่:

ราคา

ชื่อบริการ AI APIEndpointค่า ICOn-Premise
จินดา Thai LLM 4B [v1.0]/v3/llm/chinda-thaillm-4b/chat/completions

ฟรี (จนถึง 31 ธ.ค. 2568)

Input: 0.00 IC / 1K tokens
Output: 0.00 IC / 1K tokens

ติดต่อ

การสนับสนุน

สำหรับการสนับสนุนและคำถาม: