> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://apidoc.cometapi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# CrewAI'yi CometAPI ile kullanın

> Tek bir sıralı çok ajanlı Crew içinde CometAPI ile dört CrewAI LLM aktarım yapılandırmasını kullanın.

[CrewAI](https://docs.crewai.com/) AI ajanlarını ve görevlerini koordine etmeye yönelik bir Python çerçevesidir. Bu kılavuz, dört CrewAI aktarım yapılandırması aracılığıyla CometAPI'yi çağıracak tek bir sıralı Crew yapılandırır: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages ve Gemini `generateContent`.

## Ön koşullar

* Python 3.10–3.13
* [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)
* Etkin bir API anahtarına sahip bir CometAPI hesabı — [kontrol panelinden edinin](https://www.cometapi.com/console/token)
* Aşağıda gösterilen aktarımlar için dört metin model ID'si

## Entegrasyonu yapılandırın

<Steps>
  <Step title="Bir proje oluşturun ve CrewAI'yi yükleyin">
    Yeni bir `uv` projesi oluşturun ve Anthropic ile Google Gen AI ekstralarıyla CrewAI'yi yükleyin:

    ```bash theme={null}
    uv init crewai-cometapi
    cd crewai-cometapi
    uv add 'crewai[anthropic,google-genai]'
    ```
  </Step>

  <Step title="API anahtarınızı ve model ID'lerinizi ayarlayın">
    CometAPI API anahtarını ve her aktarım için bir model ID'sini ayarlayın:

    ```bash theme={null}
    read -rsp "CometAPI API key: " COMETAPI_KEY
    printf '\n'
    export COMETAPI_KEY

    export COMETAPI_CHAT_MODEL_ID=your-model-id
    export COMETAPI_RESPONSES_MODEL_ID=your-model-id
    export COMETAPI_ANTHROPIC_MODEL_ID=your-model-id
    export COMETAPI_GEMINI_MODEL_ID=your-model-id
    ```

    Her `your-model-id` değerini bir model ID'siyle değiştirirken şu [CometAPI Models sayfasını kullanın](/tr/overview/models). Dört değer birbirinden farklı olabilir. Her model ID'sini karşılık gelen aktarımına atayın.
  </Step>

  <Step title="Sıralı Crew'ü oluşturun">
    Aşağıdaki örneği `crew.py` olarak kaydedin:

    ```python theme={null}
    import os

    from crewai import Agent, Crew, LLM, Process, Task


    api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]

    chat_llm = LLM(
        model=os.environ["COMETAPI_CHAT_MODEL_ID"],
        custom_openai=True,
        api="completions",
        base_url="https://api.cometapi.com/v1",
        api_key=api_key,
        max_tokens=512,
        max_retries=0,
    )

    responses_llm = LLM(
        model=os.environ["COMETAPI_RESPONSES_MODEL_ID"],
        custom_openai=True,
        api="responses",
        base_url="https://api.cometapi.com/v1",
        api_key=api_key,
        max_completion_tokens=512,
        max_retries=0,
    )

    anthropic_llm = LLM(
        model=f"anthropic/{os.environ['COMETAPI_ANTHROPIC_MODEL_ID']}",
        base_url="https://api.cometapi.com",
        api_key=api_key,
        max_tokens=512,
        max_retries=0,
    )

    gemini_llm = LLM(
        model=f"gemini/{os.environ['COMETAPI_GEMINI_MODEL_ID']}",
        api_key=api_key,
        max_output_tokens=512,
        thinking_config={"thinking_budget": 0, "include_thoughts": False},
        client_params={
            "http_options": {
                "base_url": "https://api.cometapi.com",
                "api_version": "v1beta",
            }
        },
    )

    audience_agent = Agent(
        role="Audience researcher",
        goal="Define the audience for an API migration brief",
        backstory="You turn product goals into a precise audience statement.",
        llm=chat_llm,
        tools=[],
        allow_delegation=False,
        max_iter=1,
        max_retry_limit=0,
        verbose=False,
    )

    requirements_agent = Agent(
        role="Requirements planner",
        goal="Turn an audience statement into implementation requirements",
        backstory="You write concise, testable requirements for API teams.",
        llm=responses_llm,
        tools=[],
        allow_delegation=False,
        max_iter=1,
        max_retry_limit=0,
        verbose=False,
    )

    risk_agent = Agent(
        role="Risk reviewer",
        goal="Identify the most important migration risk",
        backstory="You review plans for practical delivery risks.",
        llm=anthropic_llm,
        tools=[],
        allow_delegation=False,
        max_iter=1,
        max_retry_limit=0,
        verbose=False,
    )

    editor_agent = Agent(
        role="Release brief editor",
        goal="Combine research, requirements, and risk into one brief",
        backstory="You preserve source findings while producing clear summaries.",
        llm=gemini_llm,
        tools=[],
        allow_delegation=False,
        max_iter=1,
        max_retry_limit=0,
        verbose=False,
    )

    audience_task = Task(
        description=(
            "Define one target audience for a team moving an existing OpenAI "
            "integration to a multi-provider API. Return only an Audience heading "
            "and one sentence of at most 20 words."
        ),
        expected_output="An Audience heading followed by one concise sentence.",
        agent=audience_agent,
    )

    requirements_task = Task(
        description=(
            "Using the audience statement in your context, return only a "
            "Requirements heading and exactly two numbered requirements. Keep each "
            "requirement to at most 18 words."
        ),
        expected_output="A Requirements heading followed by two numbered items.",
        agent=requirements_agent,
        context=[audience_task],
    )

    risk_task = Task(
        description=(
            "Using the audience and requirements in your context, return only a "
            "Risk heading, one risk sentence, and one mitigation sentence. Keep "
            "each sentence to at most 18 words."
        ),
        expected_output="A Risk heading with one risk and one mitigation.",
        agent=risk_agent,
        context=[audience_task, requirements_task],
    )

    brief_task = Task(
        description=(
            "Create a release brief from all prior task outputs. Return only these "
            "sections: Audience with one sentence; Requirements with two numbered "
            "items; Risk with one risk and one mitigation. Keep the exact headings "
            "Audience, Requirements, and Risk."
        ),
        expected_output=(
            "A concise release brief with Audience, Requirements, and Risk headings."
        ),
        agent=editor_agent,
        context=[audience_task, requirements_task, risk_task],
    )

    crew = Crew(
        agents=[
            audience_agent,
            requirements_agent,
            risk_agent,
            editor_agent,
        ],
        tasks=[audience_task, requirements_task, risk_task, brief_task],
        process=Process.sequential,
        verbose=False,
    )

    result = crew.kickoff()

    for index, task_output in enumerate(result.tasks_output, start=1):
        print(f"\n--- Task {index} ---\n{task_output.raw}")
    ```

    Agent'ların aracı yoktur, delege edemezler ve birer birer çalışırlar. İlk Task'tan sonraki her Task, önceki Task'larını `context` içinde bildirir; böylece CrewAI bu önceki çıktıları sonraki Task'a dahil eder.
  </Step>

  <Step title="Crew'ü çalıştırın">
    Örneği aynı kabuk oturumunda çalıştırın:

    ```bash theme={null}
    uv run python crew.py
    ```

    Betik, nihai sürüm özeti de dahil olmak üzere dört Task çıktısının tümünü yazdırır.
  </Step>
</Steps>

## Rota eşleme

| CrewAI yapılandırması                                 | CometAPI rotası                               | Temel URL                     |
| ----------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | ----------------------------- |
| `custom_openai=True`, `api="completions"`             | `POST /v1/chat/completions`                   | `https://api.cometapi.com/v1` |
| `custom_openai=True`, `api="responses"`               | `POST /v1/responses`                          | `https://api.cometapi.com/v1` |
| `anthropic/` model öneki                              | `POST /v1/messages`                           | `https://api.cometapi.com`    |
| `gemini/` model öneki ve `client_params.http_options` | `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` | `https://api.cometapi.com`    |

Yukarıdaki iki OpenAI yapılandırması, `/v1` içinde `base_url` sonekini gerektirir. Anthropic ve Gemini yapılandırmaları kendi sürümlü rotalarını ekler; bu nedenle temel URL'leri, `/v1` içermeyen CometAPI origin'idir.

## Model ID'lerini seçin

Her aktarım için bir metin model ID'si seçmek üzere [CometAPI Models sayfasını](/tr/overview/models) kullanın. Model ID'lerini ortam değişkenlerinde saklayın; böylece Python dosyasını düzenlemeden değiştirebilirsiniz. Ortam değişkenine sağlayıcı öneki eklemeyin. Örnek, CrewAI'nin sağlayıcı seçimi için bu önekleri kullandığı yerlerde `anthropic/` ve `gemini/` ekler.

## Sorun giderme

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Anthropic veya Gemini sağlayıcı içe aktarımları başarısız oluyor">
    Projede `uv add 'crewai[anthropic,google-genai]'` çalıştırın. Temel CrewAI paketi, varsayılan olarak her iki isteğe bağlı sağlayıcı SDK'sını da yüklemez.
  </Accordion>

  <Accordion title="Bir Responses isteği parametre hatası döndürüyor">
    Seçilen modelin arayüzünün parçası olmayan isteğe bağlı parametreleri kaldırın. Örnek, Responses için yalnızca output token limitini yapılandırır.
  </Accordion>

  <Accordion title="Bir istek yanlış rotayı kullanıyor">
    `LLM` yapılandırmasını rota eşleme tablosuyla karşılaştırın. Özellikle, `custom_openai=True` öğesini doğru `api` değeriyle kullanın ve Gemini temel URL'sini `client_params.http_options` içinde tutun.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## İlgili kaynaklar

* [CrewAI 1.15.12 LLM dokümantasyonu](https://docs.crewai.com/v1.15.12/en/concepts/llms)
* [CrewAI Ajanları](https://docs.crewai.com/v1.15.12/en/concepts/agents)
* [CrewAI Görevleri](https://docs.crewai.com/v1.15.12/en/concepts/tasks)
* [CrewAI Ekipleri](https://docs.crewai.com/v1.15.12/en/concepts/crews)
* [CometAPI Chat Completions](/tr/api/text/chat)
* [CometAPI Responses](/tr/api/text/responses)
* [CometAPI Anthropic Messages](/tr/api/text/anthropic-messages)
* [CometAPI Gemini generateContent](/tr/api/text/gemini-generating-content)

<script type="application/ld+json">
  {`
    {
    "@context": "https://schema.org",
    "@graph": [
      {
        "@type": "HowTo",
        "@id": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai#howto",
        "name": "CrewAI'yi CometAPI ile kullanın",
        "description": "Tek bir sıralı çok ajanlı Crew içinde CometAPI ile dört CrewAI LLM aktarım yapılandırmasını kullanın.",
        "step": [
          {
            "@type": "HowToStep",
            "@id": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai#step-1",
            "position": 1,
            "name": "Bir proje oluşturun ve CrewAI'yi yükleyin",
            "text": "Bir uv projesi oluşturun ve Anthropic ile Google Gen AI ekstralarıyla CrewAI'yi yükleyin."
          },
          {
            "@type": "HowToStep",
            "@id": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai#step-2",
            "position": 2,
            "name": "API anahtarınızı ve model ID'lerinizi ayarlayın",
            "text": "CometAPI API anahtarını ve her aktarım için geçerli bir model ID'sini ayarlayın."
          },
          {
            "@type": "HowToStep",
            "@id": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai#step-3",
            "position": 3,
            "name": "Sıralı Crew'ü oluşturun",
            "text": "Sıralı bir Crew içinde dört LLM adaptörü, dört Agent ve bağlamla ilişkili dört Task yapılandırın."
          },
          {
            "@type": "HowToStep",
            "@id": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai#step-4",
            "position": 4,
            "name": "Crew'ü çalıştırın",
            "text": "Crew'ü çalıştırın ve dört Task çıktısının tümünü inceleyin."
          }
        ]
      },
      {
        "@type": "BreadcrumbList",
        "itemListElement": [
          {
            "@type": "ListItem",
            "position": 1,
            "name": "CometAPI Dokümanları",
            "item": "https://apidoc.cometapi.com/"
          },
          {
            "@type": "ListItem",
            "position": 2,
            "name": "Entegrasyonlar",
            "item": "https://apidoc.cometapi.com/integrations"
          },
          {
            "@type": "ListItem",
            "position": 3,
            "name": "CrewAI'yi CometAPI ile kullanın",
            "item": "https://apidoc.cometapi.com/integrations/crewai"
          }
        ]
      }
    ]
    }
    `}
</script>