有沒有想過聊天機器人是如何做事的，例如回答問題、執行邏輯或產生動態回覆，這些都可以插入任何應用程式或系統？這就是聊天機 API 的用武之地。但並不是您想像的那樣。
您不只是要將機器人連接到API。您是在建立一個機器人，然後將它以 API 的形式公開。
聊天機 API 可讓任何人透過 HTTP 請求傳送訊息給您的機器人 - 就像點選一個端點 - 並獲得結構化的回應。這是將 AI 驅動的對話插入網站、應用程式、語音助理或任何自訂工作流程的簡單方式。
無論您要建立的聊天機器人是用於支援協助、入職流程，或是完全自主的 AI 代理，有了 API 端點，您的聊天機器人就可以在任何地方使用，而不需要建立完整的前端或使用者介面。
In this guide, I'll break down how chatbot APIs work from a platform builder’s perspective, what benefits they unlock, and the top tools that make it easy to create chatbots with exposed API endpoints.
Quick Definitions (for intermediate readers)
Before we jump in, here’s a refresher on some key terms you’ll see throughout this article:
- API (Application Programming Interface): A way for one system to interact with another — usually through HTTP requests.
- Endpoint: A specific URL where your API receives or sends data.
- HTTP request: A call made from a client (like an app or website) to a server to retrieve or send information.
- Exposing a bot as an API: Making your chatbot available via an API endpoint so other tools can interact with it directly.
These terms are the foundation of how chatbot APIs work. If you're comfortable with how systems send and receive data, you're already halfway to understanding how bots operate as backend services — so let’s break down the rest.
How does a chatbot API work?
When you expose a chatbot as an API, it works by accepting an HTTP request — usually containing a user message — and returning a structured response. This interaction happens entirely through your bot’s endpoint, with no UI involved. The API handles the message, routes it through your bot’s logic, and sends back a reply the system can use however it wants.
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以下是引擎蓋下發生的事情：
A system sends a request
This could be a frontend app, backend service, or webhook. It sends a POST request to your chatbot’s API endpoint with a message or user input.
Your platform receives the input
The request is routed to the bot logic inside your system. This might include context handling, memory, user data, or metadata.
The chatbot processes the message
Your platform runs the message through AI (like an LLM), decision logic, or any tools you've hooked in — like calculators, API connectors, or workflows.
A response is generated
The bot creates a structured response. That could be a plain text reply, JSON with buttons, or even custom instructions, depending on your API schema.
The API sends back the reply
The calling system receives the chatbot’s response and displays or uses it however it wants — in a chat UI, an app, a voice assistant, or a backend flow.
這樣的設定讓您的聊天機器人更靈活便攜。它不需要內建的前端。它會變成一個獨立、可呼叫的服務，可以插入任何知道如何進行 HTTP 請求的環境。
Why build a chatbot as an API?
當您以 API 端點揭露聊天機器人時，您不是在建立可視化介面。您是在建立後端服務 - 一個可以從任何系統、應用程式或工作流程呼叫的機器人。
這種模式有幾個優點，特別是對於想要在不增加前端複雜性的情況下，提供使用者最大彈性的平台而言。
輕量級實作
由於聊天機器人在您的後端執行，只有在被呼叫時才會回應，因此用戶端沒有任何重載。沒有腳本、沒有 UI 元素，呼叫聊天機器人的網站或應用程式也沒有效能成本。
簡單的 HTTP 式存取
任何可以提出 HTTP 請求的系統都可以使用您的聊天機器人。這包括網站、行動應用程式、內部工具、WhatsApp 流量、語音助理，甚至硬體裝置。
更容易擴充與維護
您只需管理 API 流量，而非會話繁重的 UI 或即時套接字連線。這可讓您更容易監控使用量、套用速率限制，並在需要時擴充基礎架構。
清晰的架構分離
前端團隊建立介面。後台團隊連接系統。聊天機邏輯透過您的 API 分開處理。這讓整合更乾淨，也更容易長時間維護。
完全控制機器人行為
您可以使用 AI 模型、意向引擎、自訂邏輯、記憶體、外部 API 呼叫或任何組合來為機器人提供動力。請求與回應的結構完全由您的平台決定。
更快的原型設計與測試
由於不涉及 UI，您可以透過傳送簡單的 JSON 請求並檢查回應來測試您的機器人。這可讓您輕鬆調試、迭代和部署，而無需等待設計或前端工作。
Top 7 Chatbot Platforms with API Access
不是每個聊天機器人建立工具都是設計成 API。有些工具著重於視覺流程，有些則以即時聊天為優先，也有少數工具從一開始就能讓您傳送訊息並獲得智慧型、有條理的回覆 - 不需要使用者介面。
如果您正在建置平台、產品或內部工具，想要透過簡單的 HTTP 端點連接聊天機器人，這些工具值得您考慮。有些是低程式碼，有些是以企業為重心，有些則讓您完全控制您的機器人如何思考、回應和擴充。
以下是它們的比較：
1. Botpress
Botpress is made for teams building bots that feel more like agents than simple forms. It gives you a visual builder, but with deep logic, built-in NLU, and developer-friendly tools that let you go way beyond decision trees.
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一旦您發佈了一個殭屍，Botpress 就會立即為您提供一個 API 端點 - 無需配置、無需託管、無需等待。您可以向該端點發送訊息，並獲得結構化的回應：文字、按鈕、工具觸發器、表單、記憶體參考 - 您可以定義機器人的行為方式。
它專為控制而設計。您可以連接工具、連接資料庫、使用外部 API，甚至使用LLMs 來強化會話的特定部分。最棒的是什麼？您不會被鎖定在 UI 中。您可以在任何地方使用 API - 網站、行動應用程式、WhatsApp、內部工具等。
主要特點：
- API First Delivery：您建立的每個機器人都有一個可傳回 JSON 回應的即時 API 端點 - 可隨時插入任何東西。
- 內建 NLU + 工具：支援LLM 提示、API 呼叫、資料擷取、記憶體及工具使用 - 全部可在平台內設定。
- 模組化設計：機器人使用流程建立，但您可以使用條件、變數，甚至自訂程式碼，在任何層級注入邏輯和分支。
- Channel-Agnostic: 不需要 UI - 您可以控制機器人出現的位置和方式，後端會執行繁重的工作。
定價：
- 免費計劃：包括每月 5 美元的 AI 信用額和按使用量計價的價格
- Plus 計劃：89 美元/月，含即時代理交接和分析功能
- 團隊計劃：495 美元/月，具備進階協作和 RBAC 功能
2.Tidio
Tidio 更專注於支援與銷售自動化，尤其適合中小型企業。它結合了即時聊天與聊天機器人流程，並提供低程式碼建立工具，讓團隊無需碰觸程式碼即可使用。
它與 API 相關之處在於您可以透過其外部 API 觸發機器人或傳送訊息。它不像Botpress 是完整的「boot-as-a-service」端點，但它能讓您建立自動化、推送訊息，或近乎即時地將使用者資料傳送至聊天機器人。
如果您已經使用 Tidio 來提供支援，但只想將部分功能與您的後端整合，例如傳送客戶資訊、根據動作觸發資訊流，或與 CRM 同步訊息，則這個功能會非常好用。
主要特點：
- 即時Chat + 機器人組合：您可以自動處理一般請求，同時保留輕鬆升級至人工處理的能力。
- AI 聊天機器人訓練：針對您的內容、常見問題和說明文件進行訓練 - 非常適合支援轉移和快速解答。
- API 存取：使用外部 API 傳送訊息、開始對話或從其他平台推送資料。
- 以 CRM 和電子商務為重點： 與 Shopify、WordPress 及電子郵件工具深度整合，是經營線上商店的中小企業的理想選擇。
定價：
- 免費計劃：包含多達 50 個對話/月
- 入門方案：$29/月，含基本聊天機與 API 功能
- 成長計畫：59 美元/月，含 AI 訓練和進階觸發器
3.阿達
Ada 專為規模而打造。它專注於企業支援團隊，在不放棄品牌一致性或客戶體驗的前提下實現自動化。
這個平台完全不需要程式碼，有視覺化的流程建構器及強大的語言理解能力。但它在此列表中的地位來自於它的Conversation API - 一個乾淨、有文件記錄的介面，讓您可以完全透過 API 執行會話。
您傳送訊息，得到結構化的回覆，然後以您想要的方式呈現。
如果您想要在現有的應用程式或工具中加入會話支援，而不需要重新建立您的使用者介面，它就特別有用。而且它是專為自動化為先的工作流程所打造：票單轉移、動態回覆、客戶資料查詢，以及完整的 CRM 同步 - 全都不需要人工參與。
主要特點：
- 對話 API：讓您將聊天機器人與使用者介面完全分離 - 最適合將 Ada 嵌入您自己的stack。
- 自動化第一的工作流程：與 CRM、支援系統和 API 整合，處理完整的客戶旅程。
- 品牌控制：輕鬆自訂跨區域和產品的訊息、語調和備用行為。
- 企業就緒：開箱即可處理多國語言、團隊、整合與法規遵循。
定價：
- 定價未公開
4.Intercom
Intercom 一直以即時聊天聞名，但它也悄悄地成為一個強大的 AI 聊天機器人平台 - 尤其是當您正在產品中建立支援或銷售流程時。他們的機器人（稱為「Fin」）會根據您的說明文件和支援內容進行訓練，無需複雜的設定即可立即開始處理傳入的問題。
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Intercom 的出眾之處在於它能完美結合自動化與即時客服人員。您可以在 Fin 和支援團隊之間路由對話、追蹤客戶歷史和觸發工作流程 - 所有這些都可以透過一個系統完成。Intercom 專為以產品為導向的公司所設計，這些公司關心從初次接觸到續約的客戶體驗。
Intercom的 API 可讓您傳送自訂資料、觸發訊息及更新使用者記錄，因此雖然它不是純粹的「殭屍即 API」模式，但在需要時仍可融入複雜的後端工作流程。
主要特點：
- AI 支援機器人 ("Fin")：根據您現有的知識庫回答問題 - 無需訓練。
- 統一收件匣：結合即時聊天、機器人和支援工具於單一簡潔的介面。
- 自訂 API 鉤子：推送使用者事件、觸發訊息或與您的後端系統同步對話。
- 銷售 + 支援結盟：使用機器人來篩選潛在客戶，然後即時傳送內容豐富的聊天內容給您的銷售團隊。
定價：
- 入門計劃：起價 39 美元/月
- Fin 附加元件：AI 答案依解析度數量定價 (例如：每個解析度 0.99 美元)
- 自訂計劃：適用於大型企業
5.HubSpot 的 ChatFlow
如果您已經在使用 HubSpot CRM，HubSpot ChatFlows 是最簡單的起點。它是內建的聊天機器人和即時聊天系統，可直接與您的聯絡人、交易、表單和工作流程整合 - 因此您可以在不離開 CRM 的情況下審核潛在客戶或路由支援問題。
緊密的整合是它最大的優勢。您可以使用 HubSpot 介面中的拖放邏輯，建立更新聯絡人欄位、指派代表、將人員加入工作流程或預約會議的機器人。
缺點是什麼？您只能使用相當基本的流程。除非您使用 HubSpot API 自行建立該層，否則您無法將您的機器人以獨立 API 的方式公開，而 HubSpot API 有其自己的部署選項。
主要特點：
- 原生 CRM 整合：機器人可完全存取連絡人記錄、屬性、清單和工作流程。
- 簡單的視覺化建立工具：利用條件、路由和潛在客戶擷取邏輯建立類似表單的流程。
- 多管道支援：可在您的網站、電子郵件和共用收件匣中運作，並內建與即時客服人員的交接功能。
- 無程式碼自動化：輕鬆將機器人動作連結至電子郵件順序、CRM 更新及管道變更。
定價：
- 免費計劃：包括即時聊天和基本機器人流程
- 入門計畫：50 美元/月，含導線路由、自動化和品牌移除功能
- 專業計畫：890 美元/月，具備進階邏輯和報告功能
6.Dialogflow CX
Dialogflow CX 是 Google 的旗艦聊天機製作工具，適用於企業用例。它專為建立跨語言、通路，甚至語音平台 (如電話或 IVR) 的會話流程而設計。
與基本的機器人架構不同，Dialogflow CX 使用狀態機架構，這意味著您可以定義不同會話階段的整個流程邏輯。它結構化、可預測，非常適合受管制的產業或高複雜度的使用個案。
API 是基於會話的。您向端點發送訊息，Dialogflow 會返回一個回應以及更新的會話狀態。您可以控制前端 - 無論是網站、行動應用程式或其他完全不同的東西。
主要特點：
- 視覺化狀態管理：使用圖形化流程編輯器建立會話，支援複雜的分支和回退。
- 全方位支援：以一個邏輯模型連接網路、行動、語音和社交平台。
- 自訂履行：使用webhook 整合，在會話期間呼叫外部 API 或執行邏輯。
- 多語言 + 語音：非常適合全球或語音第一的部署。
定價：
- Pay-as-you-go: Based on number of sessions and audio processing time (~$20 per 1,000 text sessions, additional for voice or telephone)
- 透過 Google Cloud 協議提供企業支援
7.聊天基地
Chatbase is built for speed. If you want to create a GPT-powered chatbot from your content and get an API endpoint you can call from anywhere — without writing a single line of code.
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設定只需要幾分鐘。您只需上傳 PDF、貼上 URL 或連接Notion，Chatbase 就會使用OpenAI 模型訓練您的機器人。一旦準備就緒，您就會得到一個託管的 API 端點，您可以在任何應用程式或網站上使用。只需透過 HTTP 傳送訊息，就能獲得以您的內容為基礎的自然語言回覆。
雖然 Chatbase 並非為多重流程或複雜的整合而打造，但這並非真正的重點。當您需要一個瞭解您的內容、開箱即用且可放入任何工作流程或產品的智慧型助理時，Chatbase 就能發揮其優勢。
主要特點：
- 即時建立機器人：上傳文件或貼上連結 - Chatbase 為您處理訓練。
- 託管 API 存取：每個機器人都會得到一個即時端點，您可以從自己的使用者介面或後端呼叫。
- 嵌入選項：如果您想直接放入您的網站，可使用輕量級 widget。
定價：
- 免費計劃：每月最多 400 則訊息
- 興趣計劃：$19/月，上傳更多，回應更快
- 專業方案：49 美元/月，提供完整 API 存取、進階設定及更多使用功能
How to Integrate a Chatbot to a Website Using API
We’ll be using Botpress to create a fully functional AI chatbot and embed it into a website with just a few clicks — no complex flow-building or frontend setup required.
If you're wondering how to actually connect a chatbot to your site, the process is simple. Just follow the steps below:
Step 1: Update Your Bot Instructions
Open your bot and customize the instructions to reflect your specific use case — whether it’s for support, onboarding, internal help, or anything else.
Step 2: Add Knowledge Sources
Upload documents, paste URLs, or connect Notion pages to the Knowledge Base. This is the content your chatbot will use to answer questions accurately.
Step 3: Publish and Embed the Chatbot
Click Publish, then copy the provided HTML embed code and paste it into your website’s <body> section.
If you wish to connect your chatbot to a specific website platform, you can do so with just a few extra clicks — check out our guides on setting up a Wix chatbot or a WordPress chatbot for step-by-step instructions.
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