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POST
/
v1
/
messages
Eine Nachricht erstellen
curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/messages \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello, world"
    }
  ]
}
'
{
  "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
  "id": "msg_bdrk_017XLrAa77zWvfBGQ6ESvrxz",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "# Hey there! 👋\n\nHow's it going? What can I help you with today?"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 8,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "output_tokens": 24
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.evolink.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

BaseURL: Die Standard-BaseURL ist https://direct.evolink.ai und bietet bessere Unterstützung für Textmodelle sowie persistente Verbindungen. https://api.evolink.ai ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient bei Textmodellen als Ausweichadresse.

Autorisierungen

​
Authorization
string
header
erforderlich

##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung##

API-Schlüssel erhalten:

Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltungsseite, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten

Zum Anfrage-Header hinzufügen:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

application/json
​
model
enum<string>
erforderlich

Das Modell, das Ihren Prompt vervollständigen wird.

Verfügbare Optionen:
claude-haiku-4-5-20251001,
claude-sonnet-4-5-20250929,
claude-opus-4-1-20250805,
claude-sonnet-4-20250514,
claude-opus-4-5-20251101,
claude-opus-4-6,
claude-opus-4-7,
claude-sonnet-4-6
Beispiel:

"claude-sonnet-4-5-20250929"

​
messages
InputMessage · object[]
erforderlich

Eingabenachrichten.

Unsere Modelle sind darauf trainiert, abwechselnd user- und assistant-Gesprächsrunden zu verarbeiten. Beim Erstellen einer neuen Message geben Sie die vorherigen Gesprächsrunden mit dem Parameter messages an, und das Modell generiert dann die nächste Message in der Konversation. Aufeinanderfolgende user- oder assistant-Runden in Ihrer Anfrage werden zu einer einzelnen Runde zusammengefasst.

Jede Eingabenachricht muss ein Objekt mit role und content sein. Sie können eine einzelne user-Rollennachricht angeben oder mehrere user- und assistant-Nachrichten einschließen.

​
max_tokens
integer
erforderlich

Die maximale Anzahl von Tokens, die vor dem Stoppen generiert werden sollen.

Beachten Sie, dass unsere Modelle möglicherweise vor Erreichen dieses Maximums stoppen. Dieser Parameter gibt nur die absolute maximale Anzahl der zu generierenden Tokens an.

Erforderlicher Bereich: x >= 1
Beispiel:

1024

​
inference_geo
string

Specifies the geographic region for inference processing. If not specified, the workspace's default_inference_geo is used.

​
container

Container-Parameter mit zu ladenden Skills.

​
context_management
ContextManagementConfig · object

Kontextverwaltungskonfiguration.

​
mcp_servers
RequestMCPServerURLDefinition · object[]

MCP-Server, die in dieser Anfrage verwendet werden sollen

Maximum array length: 20
​
metadata
Metadata · object

Ein Objekt, das Metadaten über die Anfrage beschreibt.

​
output_config
OutputConfig · object

Configuration options for the model's output, such as the output format.

​
service_tier
enum<string>

Bestimmt, ob für diese Anfrage Prioritätskapazität (falls verfügbar) oder Standardkapazität verwendet werden soll.

Verfügbare Optionen:
auto,
standard_only
​
stop_sequences
string[]

Benutzerdefinierte Textsequenzen, die das Modell zum Stoppen der Generierung veranlassen.

​
stream
boolean

Ob die Antwort inkrementell mittels Server-Sent Events gestreamt werden soll.

​
system

System-Prompt.

Beispiel:

"Today's date is 2024-06-01."

​
temperature
number

Menge an Zufälligkeit, die in die Antwort eingebracht wird.

Standardwert ist 1.0. Bereich von 0.0 bis 1.0.

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 1
Beispiel:

1

​
thinking
Enabled · object

Konfiguration zur Aktivierung von Claudes erweitertem Denken.

type: "enabled" erfordert budget_tokens mit mindestens 1.024 und wird auf max_tokens angerechnet. Über display können Sie steuern, wie Thinking-Inhalte angezeigt werden.

type: "adaptive" lässt Claude je nach Komplexität der Anfrage selbst entscheiden, wann und wie viel erweitertes Denken verwendet wird; auch hier steuert display die Anzeige der Thinking-Inhalte.

type: "disabled" deaktiviert erweitertes Denken.

​
tool_choice
Auto · object

Wie das Modell die bereitgestellten Werkzeuge verwenden soll.

​
tools
(Benutzerdefiniertes Tool · object | Bash-Tool (2024-10-22) · object | Bash-Tool (2025-01-24) · object | Code-Ausführungs-Tool (2025-05-22) · object | CodeExecutionTool_20250825 · object | Computer-Nutzungs-Tool (2024-01-22) · object | MemoryTool_20250818 · object | Computer-Nutzungs-Tool (2025-01-24) · object | Texteditor-Tool (2024-10-22) · object | Texteditor-Tool (2025-01-24) · object | Texteditor-Tool (2025-04-29) · object | TextEditor_20250728 · object | Websuche-Tool (2025-03-05) · object | WebFetchTool_20250910 · object)[]

Definitionen von Werkzeugen, die das Modell verwenden kann.

​
top_k
integer

Nur aus den Top-K-Optionen für jedes nachfolgende Token samplen.

Erforderlicher Bereich: x >= 0
Beispiel:

5

​
top_p
number

Nucleus-Sampling verwenden.

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 1
Beispiel:

0.7

Antwort

Nachrichtenobjekt

​
id
string
erforderlich

Eindeutiger Objektbezeichner.

Format und Länge der IDs können sich im Laufe der Zeit ändern.

Beispiel:

"msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF"

​
type
string
erforderlich

Objekttyp.

Für Messages ist dies immer "message".

Allowed value: "message"
​
role
string
erforderlich

Gesprächsrolle der generierten Nachricht.

Dies ist immer "assistant".

Allowed value: "assistant"
​
content
(Text · object | Thinking · object | Geschwärztes Denken · object | Tool use · object | Verwendung von Server-Tools · object | Websuche-Tool-Ergebnis · object | ResponseWebFetchToolResultBlock · object | Code-Ausführungs-Tool-Ergebnis · object | ResponseBashCodeExecutionToolResultBlock · object | ResponseTextEditorCodeExecutionToolResultBlock · object | MCP-Werkzeugverwendung · object | MCP-Werkzeugergebnis · object | Container-Upload · object)[]
erforderlich

Vom Modell generierter Inhalt.

Dies ist ein Array von Inhaltsblöcken, von denen jeder einen type hat, der seine Struktur bestimmt.

​
model
enum<string>
erforderlich

Das Modell, das die Anfrage verarbeitet hat.

Verfügbare Optionen:
claude-haiku-4-5-20251001,
claude-sonnet-4-5-20250929,
claude-opus-4-1-20250805,
claude-sonnet-4-20250514,
claude-opus-4-5-20251101,
claude-opus-4-6,
claude-opus-4-7,
claude-sonnet-4-6
Beispiel:

"claude-sonnet-4-5-20250929"

​
stop_reason
enum<string> | null
erforderlich

Der Grund für das Stoppen.

Verfügbare Optionen:
end_turn,
max_tokens,
stop_sequence,
tool_use,
pause_turn,
refusal,
model_context_window_exceeded
​
stop_sequence
string | null
erforderlich

Welche benutzerdefinierte Stoppsequenz generiert wurde, falls vorhanden.

​
usage
Usage · object
erforderlich

Abrechnungs- und Ratenlimit-Nutzung.

​
context_management
ResponseContextManagement · object

Kontextverwaltungsantwort.

​
container
Container · object

Informationen über den in dieser Anfrage verwendeten Container.