Modelle für Agent API

Lists the available models

curl --request GET \
  --url https://api.langdock.com/agent/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer <token>'}};

fetch('https://api.langdock.com/agent/v1/models', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.langdock.com/agent/v1/models",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "GET",
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.langdock.com/agent/v1/models"

	req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.langdock.com/agent/v1/models")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "<string>",
      "object": "<string>",
      "created": 123,
      "owned_by": "<string>"
    }
  ]
}

GET

agent

models

Lists the available models

curl --request GET \
  --url https://api.langdock.com/agent/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer <token>'}};

fetch('https://api.langdock.com/agent/v1/models', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.langdock.com/agent/v1/models",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "GET",
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.langdock.com/agent/v1/models"

	req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.langdock.com/agent/v1/models")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "<string>",
      "object": "<string>",
      "created": 123,
      "owned_by": "<string>"
    }
  ]
}

Rufe die Liste der Modelle und ihre IDs ab, die für die Verwendung mit der Agent API verfügbar sind. Dieser Endpoint ist nützlich, wenn du sehen möchtest, welche Modelle du bei der Erstellung eines temporären Agenten verwenden kannst.

Bevor du startest

Veraltete Assistants API: Dies ist die neue Agents API mit nativer Vercel AI SDK Kompatibilität. Wenn du die veraltete Assistants API verwendest, siehe den Migrations-Guide.

Basis-URL

https://api.langdock.com/agent/v1/models

Dedicated DeploymentsErsetze api.langdock.com durch <your-deployment-url>/api/public in allen Anfragen.

Beispielanfrage

const axios = require("axios");

async function getAvailableModels() {
  try {
    const response = await axios.get("https://api.langdock.com/agent/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

string

Immer ‘list’, gibt den Typ des JSON-Objekts der obersten Ebene an.

array<Model>

Array mit verfügbaren Modell-Objekten.

Modell-Objektfelder

string

Modell-ID zur Verwendung beim Erstellen oder Aktualisieren von Agenten (z.B. “gpt-5”).

string

Immer ‘model’, gibt den Objekttyp an.

integer

Unix-Zeitstempel (ms) wann das Modell erstellt wurde.

string

Region, in der das Modell verfügbar ist (z.B. “eu”, “us”, “global”).

boolean

Ob dieses Modell den Extended-Thinking-Modus unterstützt.

Beispielantwort

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-5",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "region": "eu",
      "supportsExtendedThinking": false
    }
    // …weitere Modelle
  ]
}

Fehlerbehandlung

try {
  const response = await axios.get("https://api.langdock.com/agent/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 401:
        console.error("Invalid API key");
        break;
      case 500:
        console.error("Internal server error");
        break;
    }
  }
}

Du kannst jede dieser Modell-IDs bei der Erstellung eines temporären Agenten über die Agent API verwenden. Gib einfach die Modell-ID im model Feld deiner Agentenkonfiguration an:

const response = await axios.post("https://api.langdock.com/agent/v1/chat/completions", {
  agent: {
    name: "Custom Agent",
    instructions: "You are a helpful agent",
    model: "gpt-5", // Modell-ID hier angeben
  },
  messages: [
    { id: "msg_1", role: "user", parts: [{ type: "text", text: "Hallo!" }] },
  ],
});

curl https://api.langdock.com/agent/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": {
      "name": "Custom Agent",
      "instructions": "You are a helpful agent",
      "model": "gpt-5"
    },
    "messages": [
      { "id": "msg_1", "role": "user", "parts": [{ "type": "text", "text": "Hallo!" }] }
    ]
  }'

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

200 - application/json

List of available models

object

enum<string>

erforderlich

Verfügbare Optionen:

list

data

object[]

erforderlich

Show child attributes

⌘I

Überblick

Completion API

Embedding API

Agents API

Assistants API (Deprecating)

Integrations API

Skills API

Knowledge Folder API

Usage Export API

Workflow-Ausführungs-Export-API

User Management API

Audit Logs API

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