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

# الرؤية

> حلّل الصور باستخدام نماذج المحادثة القادرة على الرؤية في Venice عبر محتوى الرسائل متعدد الوسائط في واجهة برمجة تطبيقات chat completions المتوافقة مع OpenAI.

يمكن لنماذج الرؤية تحليل الصور جنبًا إلى جنب مع المطالبات النصية. استخدمها لفهم الصور، والاستخراج، والتصنيف، والإجابة عن الأسئلة البصرية، والاستدلال متعدد الوسائط.

يدعم Venice رسائل المحادثة متعددة الوسائط المتوافقة مع OpenAI. ضع كتل النص والصور في نفس رسالة المستخدم، ثم أرسل الطلب إلى نموذج قادر على الرؤية.

## الاستخدام الأساسي

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"system"}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
      base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
  )

  response = client.chat.completions.create(
      model="qwen3-vl-235b-a22b",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {"type": "text", "text": "Describe this image in three bullets."},
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {
                          "url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"
                      },
                  },
              ],
          }
      ],
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={"system"}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: "https://api.venice.ai/api/v1",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-vl-235b-a22b",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: "Describe this image in three bullets." },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg",
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```

  ```bash cURL theme={"system"}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen3-vl-235b-a22b",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {"type": "text", "text": "Describe this image in three bullets."},
            {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }'
  ```
</CodeGroup>

## استخدام صور Base64

يمكنك أيضًا تمرير رابط بيانات بترميز base64 عندما تكون الصورة محلية أو خاصة:

```json theme={"system"}
{
  "type": "image_url",
  "image_url": {
    "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
  }
}
```

## اختيار نموذج رؤية

استخدم صفحة [النماذج النصية](/models/text) أو [واجهة برمجة تطبيقات النماذج](/api-reference/endpoint/models/list) للعثور على النماذج التي تدعم الرؤية. يُدرَج دعم الرؤية ضمن قدرات النموذج.

<Tip>
  للمدخلات ذات الطابع المستندي، استخدم [مدخلات الملفات](/guides/features/file-inputs) عندما تريد من Venice استخراج نص من ملف. استخدم الرؤية عندما يكون التخطيط البصري أو محتوى الصورة نفسه هو المهم.
</Tip>

## نصائح للمطالبات

* أخبر النموذج بما يجب أن يركّز عليه: الكائنات، أو النص، أو التخطيط، أو السلامة، أو العيوب، أو الاختلافات.
* اطلب مخرجات مُهيكلة عندما يحتاج تطبيقك إلى حقول يمكنك تحليلها.
* تأكّد من أن روابط الصور قابلة للوصول من واجهة برمجة التطبيقات، أو استخدم روابط بيانات base64 للصور الخاصة.
* استخدم نموذجًا بسياق كافٍ إذا كنت تدمج الصور مع تعليمات طويلة.

## موارد ذات صلة

* [واجهة برمجة تطبيقات Chat Completions](/api-reference/endpoint/chat/completions)
* [النماذج النصية](/models/text)
* [دليل مدخلات الملفات](/guides/features/file-inputs)
* [دليل الاستجابات المُهيكلة](/guides/features/structured-responses)