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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>'
import requests

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

headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}

response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.text)
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer <token>'}};

fetch('https://api.langdock.com/assistant/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/assistant/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/assistant/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))

}
HttpResponse<String> response = Unirest.get("https://api.langdock.com/assistant/v1/models")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.asString();
require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.langdock.com/assistant/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": "gpt-5",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    },
    {
      "id": "gpt-5-mini",
      "object": "model",
      "created": 1686935735000,
      "owned_by": "system"
    }
  ]
}
{
"message": [
{}
]
}
{
"message": "<string>"
}
{
"message": "Internal Server Error"
}
Die Assistants API wird am 16. August eingestellt.Für neue Systeme 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”).
supportsExtendedThinking
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/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!" },
  ],
});
curl https://api.langdock.com/assistant/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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