Modelle für Agent API

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

Wert, den du als model beim Erstellen, Aktualisieren und bei Completions sendest. Wenn der Deployment-Name nur einer zugänglichen Zeile zugeordnet ist, ist id dieser Name (zum Beispiel gpt-5). Wenn mehrere Zeilen denselben Namen teilen, ist id die Modell-UUID dieser Zeile.

string

Deployment-Name der Zeile. Steht in jeder Zeile.

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",
      "name": "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;
    }
  }
}

Gib id im Feld model an, wenn du einen temporären Agenten erstellst. Completions lehnt einen Deployment-Namen ab, der zu mehr als einer zugänglichen Zeile passt. Eindeutige Namen und bestehende Anthropic-Aliase funktionieren weiter.

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.

Überblick

Completion API

Embedding API

Agents API

Integrations API

Skills API

Knowledge Folder API

Prompt Library API

Usage Export API

Workflow API

Scheduled Tasks API

User Management API

Billing API

Audit Logs API

Governance API

Compliance API

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