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GET
/
assistant
/
v1
/
models
Lists the available models
curl --request GET \
  --url https://api.langdock.com/assistant/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "<string>",
      "object": "model",
      "created": 123,
      "owned_by": "system"
    }
  ]
}
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: 
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    },
    {
      "id": "gpt-4o-mini",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    }
  ]
}

​
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 Assistant-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-4o", // Specify the model ID here
    // ... other configuration options
  },
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Hello!",
    },
  ],
});
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.

Authorizations

​
Authorization
string
header
required

API key as Bearer token. Format "Bearer YOUR_API_KEY"

Headers

​
Authorization
string
required

API key as Bearer token. Format "Bearer YOUR_API_KEY"

Response

List of available models

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