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GET
/
assistant
/
v1
/
models
[Deprecated] Lists the available models
curl --request GET \
  --url https://api.langdock.com/assistant/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    },
    {
      "id": "gpt-4o-mini",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    }
  ]
}
Die Assistants API wird in einem zukünftigen Release eingestellt.Für neue Projekte empfehlen wir die Agents API. Die Agents API bietet native Vercel AI SDK Kompatibilität und entfernt benutzerdefinierte Transformationen.Siehe den Migrations-Guide für Details zu den Unterschieden.
Rufe die Liste der Modelle und ihre IDs ab, die für die Verwendung mit der Assistant-API verfügbar sind. Dieser Endpunkt ist nützlich, wenn du sehen möchtest, welche Modelle du bei der Erstellung eines temporären Assistenten verwenden kannst.

​
Beispielanfrage

const axios = require("axios");

async function getAvailableModels() {
  try {
    const response = await axios.get("https://api.langdock.com/assistant/v1/models", {
      headers: {
        Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY",
      },
    });

    console.log("Available models:", response.data.data);
  } catch (error) {
    console.error("Error fetching models:", error);
  }
}

​
Antwortformat

Die API gibt eine Liste verfügbarer Modelle im folgenden Format zurück:

​
Antwortfelder

​
object
string
Immer ‘list’, gibt den Typ des JSON-Objekts der obersten Ebene an.
​
data
array<Model>
Array mit verfügbaren Modell-Objekten.
​
id
string
Eindeutige Kennung des Modells (z.B. gpt-5).
​
object
string
Immer ‘model’, gibt den Objekttyp an.
​
created
integer
Unix-Zeitstempel (ms) wann das Modell erstellt wurde.
​
region
string
Region, in der das Modell verfügbar ist (z.B. “eu”, “us”, “global”).
Beispielantwort
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-5",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "region": "eu"
    }
    // …weitere Modelle
  ]
}

​
Fehlerbehandlung

try {
  const response = await axios.get("https://api.langdock.com/assistant/v1/models", {
    headers: {
      Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY",
    },
  });
} catch (error) {
  if (error.response) {
    switch (error.response.status) {
      case 400:
        console.error("Invalid request parameters");
        break;
      case 500:
        console.error("Internal server error");
        break;
    }
  }
}
Du kannst jede dieser Modell-IDs bei der Erstellung eines temporären Assistenten über die Assistant-API verwenden. Gib einfach die Modell-ID im model Feld deiner Assistenten-Konfiguration an: 
const response = await axios.post("https://api.langdock.com/assistant/v1/chat/completions", {
  assistant: {
    name: "Custom Assistant",
    instructions: "You are a helpful assistant",
    model: "gpt-5",
  },
  messages: [
    { role: "user", content: "Hallo!" },
  ],
});

​
Migration zur Agents API

Die neue Agents API bietet verbesserte Kompatibilität mit modernen AI SDKs. Der Models-Endpunkt hat identische Funktionalität. Siehe den entsprechenden Endpunkt in der Agents API:
Langdock blockiert bewusst Browser-basierte Anfragen, um deinen API-Schlüssel zu schützen und die Sicherheit deiner Anwendungen zu gewährleisten. Weitere Informationen findest du in unserem Guide zu Best Practices für API-Schlüssel.

Autorisierungen

​
Authorization
string
header
erforderlich

API key as Bearer token. Format "Bearer YOUR_API_KEY"

Antwort

List of available models

​
object
enum<string>
erforderlich
Verfügbare Optionen:
list
​
data
object[]
erforderlich