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POST
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v1
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chat
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completions
Intelligentes Modell-Routing
curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "evolink/auto",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Stellen Sie die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz vor"
    }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.9,
  "top_k": 40,
  "stream": false
}
'
{
  "id": "chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234",
  "model": "gpt-5.4",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1741428397,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz reicht bis in die 1950er Jahre zurück..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 15,
    "completion_tokens": 120,
    "total_tokens": 135
  }
}

​
Intelligentes Modell-Routing

EvoLink Auto ist eine intelligente Modell-Routing-Funktion, die automatisch ein geeignetes KI-Modell basierend auf Ihrem Anforderungsinhalt auswählt, ohne manuelle Modellspezifikation.

​
Hauptvorteile

  • Intelligentes Matching: Analysiert automatisch den Anforderungsinhalt und wählt ein geeignetes Modell aus
  • Kostenoptimierung: Priorisiert kosteneffiziente Modelle bei gleichzeitiger Qualitätserhaltung
  • Lastverteilung: Verteilt Anfragen automatisch auf mehrere Modelle für verbesserte Stabilität
  • Transparenz: Gibt den tatsächlich verwendeten Modellnamen in der Antwort zurück für Tracking und Optimierung

​
Funktionsweise

Das System wählt das am besten passende Modell aus dem Modellpool basierend auf Komplexität, Länge und Typ der Anfrage aus.

​
Unterstützte Modelle

EvoLink Auto routet intelligent zwischen führenden KI-Modellen wie GPT-4, GPT-3.5, Claude, Gemini und mehr.

​
Einschränkungen

  • Nicht geeignet für Szenarien, die spezifische Modellfähigkeiten erfordern (z.B. GPT-4 Vision-Funktionen)
  • Garantiert nicht dasselbe Modell für jede Anfrage

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Anwendungsfälle

Ideal für Szenarien, in denen Sie unsicher sind, welches Modell Sie verwenden sollen, oder wenn das System die Modellauswahl automatisch optimieren soll.
Setzen Sie einfach den model-Parameter auf evolink/auto, und das System wählt automatisch ein geeignetes Modell für Sie aus.
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-Schlüssel-Verwaltungsseite, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten

Zum Anfrage-Header hinzufügen:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

application/json
​
model
enum<string>
Standard:evolink/auto
erforderlich

Intelligentes Routing verwenden

Verfügbare Optionen:
evolink/auto
Beispiel:

"evolink/auto"

​
messages
object[]
erforderlich

Liste der Gesprächsnachrichten

Minimum array length: 1
Beispiel:
[
  {
    "role": "user",
    "content": "Stellen Sie die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz vor"
  }
]
​
temperature
number

Sampling-Temperatur, steuert die Zufälligkeit der Ausgabe

Hinweis:

  • Niedrigere Werte (z.B. 0.2): Bestimmtere, fokussiertere Ausgabe
  • Höhere Werte (z.B. 1.5): Zufälligere, kreativere Ausgabe
Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 2
Beispiel:

0.7

​
top_p
number

Nucleus-Sampling-Parameter

Hinweis:

  • Steuert, aus wie vielen Tokens mit kumulierter Wahrscheinlichkeit gesampelt wird
  • Z.B. bedeutet 0.9, dass aus Tokens mit einer kumulierten Wahrscheinlichkeit von 90% ausgewählt wird
  • Standardwert: 1.0 (alle Tokens berücksichtigen)

Empfehlung: Passen Sie temperature und top_p nicht gleichzeitig an

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

0.9

​
top_k
integer

Top-K-Sampling-Parameter

Hinweis:

  • Z.B. bedeutet 10, dass beim Sampling nur die 10 wahrscheinlichsten Tokens berücksichtigt werden
  • Kleinere Werte erzeugen fokussiertere Ausgaben
  • Standardmäßig unbegrenzt
Erforderlicher Bereich: x >= 1
Beispiel:

40

​
stream
boolean
Standard:false

Ob die Antwort als Stream zurückgegeben werden soll

  • true: Streaming-Rückgabe, Inhalt wird blockweise in Echtzeit zurückgegeben
  • false: Warten auf die vollständige Antwort und einmalige Rückgabe
Beispiel:

false

Antwort

Anfrage erfolgreich

​
id
string

Eindeutiger Bezeichner für die Chat-Vervollständigung

Beispiel:

"chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234"

​
model
string

Name des tatsächlich verwendeten Modells

Beispiel:

"gpt-5.4"

​
object
enum<string>

Antworttyp

Verfügbare Optionen:
chat.completion
Beispiel:

"chat.completion"

​
created
integer

Erstellungszeitstempel

Beispiel:

1741428397

​
choices
object[]

Liste der generierten Vervollständigungsoptionen

​
usage
object

Token-Nutzungsstatistiken