Timerise API i GraphQL: Idealny backend dla agentów AI i aplikacji LLM

Twój bot AI może znać każdy język świata, ale nie umie zarezerwować stolika w restauracji. Dlaczego?

Bo większość API została zaprojektowana dla ludzi, nie dla maszyn.

REST API to relikty ery, gdy każdy endpoint musiał zwrócić "wszystko na wszelki wypadek". Gdy Twój agent AI potrzebuje tylko daty dostępnego slotu, dostaje gigabajtowy JSON z opisami, zdjęciami i metadanymi w 47 językach. Płacisz za każdy przetworzony token. Marnujesz budżet na śmieciowe dane.

GraphQL zmienia zasady gry. Pozwala AI zadać jedno precyzyjne pytanie i dostać dokładnie to, czego potrzebuje. Nic więcej, nic mniej.

I właśnie dlatego Timerise API – zbudowane natywnie na GraphQL – to idealne serce dla każdego systemu rezerwacyjnego sterowanego przez AI.

Problem #1: REST drenauje Twój budżet na tokeny

Tradycyjne REST API zostały zaprojektowane w czasach, gdy przepustowość była tania, a programiści ręcznie filtrowali dane. W erze LLM każdy nadmiarowy bajt to strata pieniędzy.

Over-fetching to ciche zabójstwo budżetu. Twój agent AI chce sprawdzić, czy jest wolny slot o 14:00. REST odpowiada: "Oto 3 MB JSON-a z opisami usług w 12 językach, galerią zdjęć i pełną historią rezerwacji". AI musi przetworzyć wszystko. Płacisz za każdy token. Nawet za te, których nigdy nie użyjesz.

Halucynacje to drugie zagrożenie. Aby AI zrozumiało, jak używać REST, musisz wpakować do prompta długą dokumentację: "endpoint X zwraca Y, ale tylko jeśli parametr Z jest ustawiony na true, chyba że...". Im więcej kontekstu, tym większe ryzyko, że model się pomyli i wyśle błędne żądanie.

GraphQL rozwiązuje oba problemy jednym ruchem:

Precyzyjne zapytania: AI żąda tylko tych pól, których naprawdę potrzebuje. Zero nadmiarowych danych.
Introspection (samo-dokumentacja): Model może zapytać sam schemat o dostępne typy i relacje. Struktura API jest zrozumiała "z automatu".

Badania potwierdzają: użycie GraphQL w aplikacjach LLM zmniejsza zużycie tokenów nawet o 60% w porównaniu do REST (Źródło: TechConative).

Timerise API: Zbudowane dla agentów AI od pierwszej linii kodu

Timerise to nie kolejny "system rezerwacyjny z API". To platforma API-first, zaprojektowana od podstaw z myślą o autonomicznych agentach.

Obsługujemy każdy rodzaj rezerwacji, jaki możesz sobie wyobrazić:

Rezerwacje godzinowe – konsultacje, wizyty lekarskie, sesje spa
Zakresy dat – wynajem sprzętu, zakwaterowanie, wynajem samochodów
Wydarzenia jednorazowe – webinary, konferencje, warsztaty
Pre-ordery – sprzedaż kursów online, early access do produktów

A co najważniejsze? Dzięki natywnej implementacji GraphQL, Timerise mówi tym samym językiem co Twoje modele AI. Zero "kodu klejącego" (glue code). Zero przepisywania odpowiedzi REST na coś, co LLM rozumie.

Timerise wspiera Model Context Protocol (MCP) – nowy standard komunikacji dla agentów AI. Twój asystent może precyzyjnie wykonywać operacje bez ciągłego "dopytywania się" o strukturę danych.

Przykład 1: Jeden precyzyjny strzał zamiast trzech niepewnych

Wyobraź sobie: użytkownik pyta Twojego bota "Czy mogę umówić się na masaż w tym tygodniu?"

Scenariusz REST:

GET /services → 2 MB JSONa ze wszystkimi usługami
GET /services/massage-123/slots?from=...&to=... → kolejne 500 KB ze wszystkimi szczegółami
Filtrowanie i parsowanie po stronie AI → marnowanie tokenów

Scenariusz Timerise GraphQL: Jedno zapytanie. Cztery pola. Zero śmieci.

query GetAvailableSlots {
  service(serviceId: "srv_12345") {
    title
    slots(
      slotType: AVAILABLE
      dateTimeFrom: "2023-11-01T00:00:00Z"
      dateTimeTo: "2023-11-07T23:59:59Z"
      limit: 5
    ) {
      slotId
      dateTimeFrom
      dateTimeTo
      quantity
    }
  }
}

Wynik? Czysty, minimalny JSON. AI dostaje dokładnie to, czego potrzebuje. Twój budżet na tokeny pozostaje nienaruszony. Bot odpowiada w ułamku sekundy.

Problem #2: Halucynacje kosztują Cię klientów

Najgorsza rzecz, jaka może się przytrafić w systemie rezerwacyjnym? Bot, który rezerwuje slot na "-1 osób" w datę "32 grudnia 2023".

LLM są potężne, ale potrafią też "wymyślać" rzeczy, które nie istnieją. To nazywamy halucynacjami. W przypadku płatności i rezerwacji, jedna halucynacja = stracony klient.

Timerise eliminuje ten problem u źródła dzięki silnemu typowaniu GraphQL.

Zdefiniowaliśmy precyzyjne Skalary, które działają jak barierki ochronne dla Twojego AI:

NonNegativeInt: Bot nie zarezerwuje "-5 pokoi" ani "0.5 miejsca"
DateTime (ISO 8601): Model wie dokładnie, jaki format daty wysłać – bez improwizacji
EmailAddress, PhoneNumber, GeoLocation: Walidacja wbudowana w schemat, nie w Twój kod

Gdy AI tworzy rezerwację, schemat GraphQL działa jak kontroler jakości. Niepoprawne dane są odrzucane zanim trafią do logiki biznesowej. Twój backend pozostaje czysty, a klient dostaje albo poprawną rezerwację, albo czytelny komunikat błędu.

Przykład 2: Od intencji do rezerwacji w jednym zapytaniu

Użytkownik pisze: "Chcę zapisać się na jogę dla początkujących w środę o 18:00"

Twój agent AI parsuje intencję, znajduje dostępny slot i w jednej mutacji tworzy kompletną rezerwację:

mutation CreateBooking {
  bookingCreate(
    serviceId: "srv_yoga_class_01"
    slots: ["slot_id_abc123"]
    formFields: { clientName: "Jan Kowalski", experienceLevel: "Początkujący" }
    locale: "pl-PL"
    timeZone: "Europe/Warsaw"
  ) {
    bookingId
    status
    shortUrl
    paymentStatus
  }
}

Magia? Nie. Precyzyjny kontrakt między AI a API. Bot wie, jakie pola są wymagane (schemat GraphQL), użytkownik dostaje potwierdzenie SMS-em, a Ty dostajesz płatność. Wszystko w jednym request.

3 rzeczywiste scenariusze, które możesz zbudować jutro

Przestań myśleć abstrakcyjnie. Oto konkretne przypadki użycia, które klienci wdrażają już dziś:

1. Hotelowy konsjerż, który nigdy nie śpi

WhatsApp Bot integrowany z recepcją. Gość pisze o 2 w nocy: "Czy mogę przedłużyć pobyt o dwa dni?" Bot sprawdza dostępność pokoju, pokazuje cenę, rezerwuje i wysyła potwierdzenie. Recepcjonista rano widzi gotową rezerwację.

Timerise daje Ci:

Rezerwacje zakresów dat (check-in/check-out)
Zarządzanie zasobami (Assets) – bot nie zarezerwuje roweru, którego nie ma w garażu
Automatyczne blokowanie już zajętych terminów

2. Klinika, która nie traci pacjentów przez "brak wolnych terminów"

Voicebot dzwoni do pacjentów z przypomnieniem o wizycie. Jeśli pacjent musi przełożyć, bot sam znajduje najbliższy dostępny slot i rezerwuje go na miejscu. Zero oczekiwania na oddzwonienie z recepcji.

Timerise daje Ci:

Mutację bookingReschedule – przesunięcie wizyt bez anulowania
Automatyczną obsługę stref czasowych (krytyczne w telemedycynie)
Walidację konfliktów w kalendarzu lekarza

3. Twórca kursów, który uruchamia landing page'e w 5 minut

Nagrałeś kurs? AI czyta Twoje notatki, generuje landing page z opisem, a następnie automatycznie tworzy produkt w Timerise i podłącza płatności Stripe. Użytkownik klika "Kup teraz", płaci i dostaje dostęp.

Timerise daje Ci:

Mutacje serviceCreate i productCreate – bot sam ustawia Twoją ofertę
Zintegrowane płatności (Stripe/Adyen) bez dodatkowego kodu
Pre-ordery i zarządzanie dostępami do digital products

Podsumowanie: Przestań walczyć z REST. Zacznij budować z GraphQL.

W erze AI "kod klejący backend" (glue code) to najdroższy rodzaj kodu, jaki możesz napisać. Spędzasz tygodnie na:

Parsowaniu ogromnych odpowiedzi REST
Mapowaniu dokumentacji API na prompty dla LLM
Debugowaniu halucynacji, bo model "zgadywał" strukturę danych
Optymalizowaniu kosztów tokenów, bo każde zapytanie zwraca gigabajty śmieci

Timerise kończy z tym cyrkiem.

Dostajesz:

Backend rezerwacyjny out-of-the-box – strefy czasowe, płatności, zasoby, konflikty. Rozwiązane.
GraphQL natywnie – AI pobiera tylko to, czego potrzebuje. Twój budżet na tokeny spada o 60%.
Silne typowanie – schemat eliminuje halucynacje zanim trafią do produkcji.
Skalę enterprise – płatności (Stripe/Adyen), SMS, email, webhooki. Wszystko wbudowane.

Przestań budować kolejny backend rezerwacyjny. Zacznij budować coś, co faktycznie wyróżnia Twój produkt.

Bo w świecie AI, infrastruktura powinna być niewidzialna. Liczy się doświadczenie użytkownika.

Eksploruj dokumentację Timerise API →

Przetestuj GraphQL Explorer na żywo →

Zarejestruj się i zacznij budować za darmo →

<br>

Mateusz Sowa