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Anbieterkatalog

Cohere Command-API-Leitfaden

Verwenden Sie den gemeinsamen Kunden-Endpunkt für Chat-Completions mit den aktuell veröffentlichten Modellkennungen und Angaben zur Verfügbarkeit von Cohere Command.

Ablauf
  1. API-Produkt auswählenUnterscheiden Sie Inferenz-Anfragen von Modelltraining-Abläufen.
  2. Vertrag lesenNutzen Sie die passende API-Dokumentation und OpenAPI-Referenz.
  3. Eingeschränkten Schlüssel erstellenErstellen und speichern Sie einen Kunden-API-Schlüssel sicher.
  4. Integrieren und prüfenSenden Sie eine dokumentierte Anfrage und prüfen Sie die Antwort.
  5. Überwachen und rotierenPrüfen Sie die Nutzung und widerrufen oder rotieren Sie Schlüssel bei Bedarf.

Veröffentlichte Cohere Command-Modelle

Namen, exakte Routing-Kennungen, Versionen und Inferenz-Status stammen, sofern verfügbar, aus der aktivierten Modellregistrierung. Eine leere Kennung bedeutet, dass der Katalog keinen Routing-Wert veröffentlicht hat. Leiten Sie diesen nicht aus dem Modellnamen ab.

Entwickler
Cohere
Zugang für Neukunden
Verfügbar
ModellnameExakte ModellkennungVersionInferenz-Status
Command A+ command-a-plus-05-2026 — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Command A Reasoning command-a-reasoning-08-2025 — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Command A Vision command-a-vision-07-2025 — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Command A Translate command-a-translate-08-2025 — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Embed v5.0 Pro embed-v5.0-pro — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Embed v5.0 Fast embed-v5.0-fast — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Rerank v5.0 Pro rerank-v5.0-pro — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Rerank v5.0 Fast rerank-v5.0-fast — Aktiv · Für Inferenz verfügbar
Command R Keine Routing-Kennung veröffentlicht — Ohne öffentliche Routing-Kennung lässt sich die direkte Aufrufbarkeit nicht bestätigen.
Command R+ Keine Routing-Kennung veröffentlicht — Ohne öffentliche Routing-Kennung lässt sich die direkte Aufrufbarkeit nicht bestätigen.
Embed Keine Routing-Kennung veröffentlicht — Ohne öffentliche Routing-Kennung lässt sich die direkte Aufrufbarkeit nicht bestätigen.
Rerank Keine Routing-Kennung veröffentlicht — Ohne öffentliche Routing-Kennung lässt sich die direkte Aufrufbarkeit nicht bestätigen.

Diesen Anbieter verwenden

  • Wählen Sie ein Modell anhand seiner exakten Kennung aus und prüfen Sie vor der Anwendungskonfiguration seinen Status. Der Anzeigename ist für Menschen gedacht; im Modellfeld ist nur die Kennung geeignet.
  • Jede Anbieterseite bietet Beispiele für OpenAI-kompatible Anfragen und Claude Messages. Wählen Sie das Protokoll Ihres Clients; das Modell muss die angefragten Funktionen ebenfalls unterstützen.
  • Ist ein Service nur für Bestandskunden verfügbar, behalten Sie den bestehenden Kontozugriff bei. Die veröffentlichte Modellliste ist keine Aufforderung, ein neues Abonnement abzuschließen.

Beispiele zur Modell-API

Wählen Sie eine veröffentlichte Modellkennung, ein API-Protokoll und eine Sprache aus, um ein Anfragebeispiel anzuzeigen. Bewahren Sie Kunden-API-Schlüssel auf einem vertrauenswürdigen Server auf.

Protokollanforderungen

OpenAI-kompatible Anfragen verwenden POST /chat/completions an der konfigurierten Kunden-API-Basis-URL (Standard: https://fusionpointai.com/api/v1). Authentifizieren Sie sich mit Authorization: Bearer und einem Kundenschlüssel mit Inferenzzugriff. Die vollständige Standard-URL lautet https://fusionpointai.com/api/v1/chat/completions.

Unterstützte Funktionen

Der aktuelle OpenAI-kompatible Chat-Endpunkt verarbeitet synchrone Textnachrichten. Dieser Endpunkt unterstützt weder Streaming noch Tool-Aufrufe.

Client installieren

Installieren Sie die Python- und Node.js-Clients als getrennte Pakete:

Python: pip install openai anthropic

Node.js: npm install openai @anthropic-ai/sdk

cURL
curl 'https://fusionpointai.com/api/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $FUSIONPOINTAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "command-a-plus-05-2026",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize this in one sentence."
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 300
}'

Anfragemuster

API-Schlüssel sicher einrichten

Erstellen Sie einen Kundenschlüssel mit Inferenzzugriff und stellen Sie ihn einem Serverprozess über dessen Secret-Manager oder Umgebung bereit.

  1. Setzen Sie FUSIONPOINTAI_API_KEY in der Serverumgebung. Hinterlegen Sie den Schlüssel weder im Browsercode noch in der Versionsverwaltung.
  2. Verwenden Sie HTTPS und beschränken Sie den Schlüssel auf das benötigte Konto und die erforderlichen Inferenzrechte.
  3. Entfernen Sie Authorization- und x-api-key-Header aus Protokollen, Traces und Supportanfragen. Widerrufen Sie einen möglicherweise offengelegten Schlüssel.
Bash
export FUSIONPOINTAI_API_KEY="YOUR_CUSTOMER_API_KEY"

Exakte Modellkennung auswählen

Das Modellfeld ist ein Routingwert, kein Anzeigename. Wählen Sie eine Kennung, die im aktuellen Modellkatalog veröffentlicht ist.

  1. Wählen Sie ein aktives oder älteres Modell, das für Inferenz als verfügbar markiert ist.
  2. Kopieren Sie seine Kennung exakt einschließlich Satzzeichen und Versionszusatz. Leiten Sie keine Kennung aus dem Modellnamen ab.
  3. Ist keine Kennung veröffentlicht, warten Sie auf den Katalogeintrag, statt einen Wert zu erraten.
Python
model_id = "command-a-plus-05-2026"
# Use this exact identifier with either protocol.

System- und mehrstufige Nachrichten senden

Behalten Sie die ursprüngliche Reihenfolge der Gesprächsbeiträge bei und verwenden Sie nur Rollen und Inhaltsformen, die das gewählte Protokoll und Modell unterstützen.

  1. Senden Sie bei OpenAI-kompatiblen Anfragen Nachrichten von system, user und assistant als geordnete Einträge mit Textinhalt.
  2. Übermitteln Sie bei Claude Messages Systemanweisung und geordnete user-/assistant-Beiträge in den protokolleigenen Feldern.
  3. Bewahren Sie nur den für Ihre Anwendung nötigen Gesprächskontext auf und beachten Sie das Kontextlimit des ausgewählten Modells.
Python
response = client.messages.create(
    model="command-a-plus-05-2026",
    max_tokens=512,
    system="Answer in clear, concise German.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What is an API?"},
        {"role": "assistant", "content": "An API lets software exchange requests and responses."},
        {"role": "user", "content": "Give a practical example."},
    ],
)
for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

JSON-Antworten anfordern

Wenn Ihre Anwendung strukturierte Ausgaben benötigt, prüfen Sie die Antwort anhand Ihres eigenen Schemas, bevor Sie sie verwenden.

  1. Verwenden Sie nur die strukturierten Ausgabeoptionen, die das ausgewählte Protokoll und Upstream-Modell unterstützen.
  2. Behandeln Sie generiertes JSON als nicht vertrauenswürdige Eingabe: Parsen Sie es, prüfen Sie Felder und Typen und behandeln Sie ungültige Ausgaben.
  3. Nehmen Sie einen JSON-Modus nicht als unterstützt an, sofern die Modelldokumentation das nicht bestätigt.
Python
import json

# JSON is generated content, not trusted application input.
response = client.messages.create(
    model="command-a-plus-05-2026", max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": 'Return only JSON with a string field named "summary". Explain an API in one sentence.'}],
)
text = "".join(block.text for block in response.content if block.type == "text")
try:
    result = json.loads(text)
    if not isinstance(result, dict) or not isinstance(result.get("summary"), str):
        raise ValueError("Unexpected response schema")
    print(result["summary"])
except (json.JSONDecodeError, ValueError) as error:
    print("Handle invalid model output:", error)

SSE-Ausgabe in Echtzeit empfangen

Streaming hängt vom Protokoll und Upstream-Modell ab. Eine gewöhnliche JSON-Antwort ist kein Stream.

  1. OpenAI-kompatibler Chat liefert derzeit synchronen Text und unterstützt kein Streaming.
  2. Verwenden Sie bei Claude Messages den stream-Modus, sofern das gewählte Upstream-Modell ihn unterstützt; der Proxy leitet native Server-Sent Events weiter.
  3. Verarbeiten Sie Ereignisse fortlaufend, beenden Sie den Empfang bei Abschluss oder Fehler und behandeln Sie Teilausgaben nicht als fertige Antwort.
Python
# client is the Anthropic client configured above.
with client.messages.stream(
    model="command-a-plus-05-2026", max_tokens=512,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain API authentication."}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
    final_message = stream.get_final_message()
print("\nStop reason:", final_message.stop_reason)

Tools, Inhaltsblöcke und Fehler behandeln

Erhalten Sie protokolleigene Datenstrukturen und legen Sie das Verhalten Ihrer Anwendung für Tool-Aufrufe, multimodale Inhalte und Fehler ausdrücklich fest.

  1. OpenAI-kompatibler Chat unterstützt derzeit weder Tool-Aufrufe noch nicht textuelle Inhaltsblöcke.
  2. Claude erhält native Inhaltsblöcke sowie Tool-Aufruf- und Ergebnisdaten, sofern das gewählte Upstream-Modell dies unterstützt. Prüfen Sie Toolnamen und Argumente vor der Ausführung.
  3. Prüfen Sie HTTP-Status und Antworttext, unterscheiden Sie Authentifizierungs-, Berechtigungs-, Validierungs- und Ratenbegrenzungsfehler und wiederholen Sie vorübergehende Fehler mit Wartezeit.
Python
import json
from datetime import datetime, timezone
from anthropic import APIError

messages = [{"role": "user", "content": "What time is it in UTC?"}]
tools = [{
    "name": "current_utc_time", "description": "Read the current UTC time.",
    "input_schema": {"type": "object", "properties": {}, "additionalProperties": False},
}]
try:
    reply = client.messages.create(model="command-a-plus-05-2026", max_tokens=256, messages=messages, tools=tools)
    results = []
    for block in reply.content:
        if block.type == "tool_use":
            if block.name != "current_utc_time" or block.input != {}:
                raise ValueError("Unapproved tool request")
            results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": block.id,
                            "content": json.dumps({"utc": datetime.now(timezone.utc).isoformat()})})
    if results:
        messages.append({"role": "assistant", "content": reply.content})
        messages.append({"role": "user", "content": results})
        reply = client.messages.create(model="command-a-plus-05-2026", max_tokens=256, messages=messages, tools=tools)
    print("".join(block.text for block in reply.content if block.type == "text"))
except APIError as error:
    # Log status only; never log keys or private prompts.
    print("API request failed:", getattr(error, "status_code", None))

Häufig gestellte Fragen

Kann ich in einer Anfrage den Anzeigenamen eines Modells verwenden?

Verwenden Sie nur die exakt veröffentlichte Inferenzkennung. Der Anzeigename ist kein Routingwert. Eine nicht veröffentlichte Kennung darf nicht erraten werden.

Welche Umgebungsvariable enthält den Kundenschlüssel?

Verwenden Sie für beide Protokolle FUSIONPOINTAI_API_KEY. Speichern Sie ihn in einer vertrauenswürdigen Serverumgebung, nicht im Clientcode oder in Protokollen.

Welche URL soll der OpenAI-Client verwenden?

Verwenden Sie die konfigurierte Kunden-API-Basis-URL, standardmäßig https://fusionpointai.com/api/v1. Der Chat-Completions-Endpunkt ergänzt /chat/completions.

Warum unterscheidet sich die Basis-URL des Claude SDK von cURL?

Das Anthropic SDK ergänzt /v1/messages. Setzen Sie seine Basis-URL daher auf https://fusionpointai.com/api. Eine direkte HTTP-Anfrage verwendet die vollständige URL /api/v1/messages.

Unterstützt OpenAI-kompatibler Chat Streaming oder Tools?

Nein. Der aktuelle Endpunkt unterstützt nur synchrone Textnachrichten, kein Streaming und keine Tool-Aufrufe.

Unterstützen alle Claude-Modelle Inhaltsblöcke, Tools oder Streaming?

Nein. Native Funktionen bleiben erhalten, wenn das ausgewählte Upstream-Modell sie unterstützt. Prüfen Sie die Modellfunktionen und behandeln Sie nicht unterstützte Anfragen.

Claude Messages · POST /messages

Claude-Messages-Anfragen verwenden POST /api/v1/messages. Senden Sie den Kundenschlüssel in x-api-key und setzen Sie anthropic-version auf 2023-06-01. Die Basis-URL des Anthropic SDK lautet https://fusionpointai.com/api, da das SDK /v1/messages ergänzt. Bearer-Authentifizierung wird ebenfalls unterstützt.

Der Claude-Messages-Proxy erhält native Inhaltsblöcke, Tool-Daten und echtes Server-Sent-Event-Streaming, sofern das ausgewählte Upstream-Modell diese Funktionen unterstützt.

FeldTypErforderlichEinschränkungen
model string Ja {"minLength":1,"maxLength":160}
max_tokens integer Ja {"minimum":1,"maximum":100000}
messages array Ja {"minItems":1,"maxItems":100,"items":{"type":"object","required":["role","content"],"properties":{"role":{"type":"string","enum":["user","assistant"]},"content":{"oneOf":[{"type":"string"},{"type":"array","items":{"type":"object","required":["type"],"properties":{"type":{"type":"string","maxLength":80}},"additionalProperties":true}}]}}}}
system string | array Nein {"oneOf":[{"type":"string"},{"type":"array","items":{"type":"object","required":["type","text"],"properties":{"type":{"const":"text"},"text":{"type":"string"}},"additionalProperties":true}}]}
stream boolean Nein {"default":false}
temperature number Nein {"minimum":0,"maximum":1}
top_p number Nein {"minimum":0,"maximum":1}
top_k integer Nein {"minimum":0,"maximum":100000}
stop_sequences array Nein {"items":{"type":"string"}}
tools array Nein {"items":{"type":"object","additionalProperties":true}}
tool_choice object Nein {"additionalProperties":true}
thinking object Nein {"additionalProperties":true}
metadata object Nein {"additionalProperties":true}
output_config object Nein {"additionalProperties":true}
service_tier string Nein []
Claude Messages · Beispiel
{
    "id": "msg_example",
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "model": "command-a-plus-05-2026",
    "content": [
        {
            "type": "text",
            "text": "A concise answer to the supplied question."
        }
    ],
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
        "input_tokens": 12,
        "output_tokens": 10
    }
}
{"type":"error","error":{"type":"authentication_error","message":"Invalid or missing API key."}}

Ihre erste Anfrage senden

Senden Sie HTTPS-Anfragen an die unten angegebene Basis-URL. Verwenden Sie POST /chat/completions für OpenAI-kompatiblen Textchat oder POST /messages für Claude Messages. Wählen Sie das Protokoll in der Modell-Workbench aus und verwenden Sie die dazugehörige URL und das passende JSON-Format.

API-Basis-URL: https://fusionpointai.com/api/v1

Erstellen oder verwalten Sie einen Kunden-API-Schlüssel in den API-Schlüsseleinstellungen Ihres Kontos. Senden Sie ihn als Bearer-Token und bewahren Sie ihn auf einem vertrauenswürdigen Server auf. Hinterlegen Sie ihn weder im Browsercode noch in der Versionsverwaltung oder in öffentlich zugänglichen Logs.

Der Schlüssel benötigt den Scope ai:inference sowie Zugriff auf das zugehörige Kundenabonnement. Der öffentliche API-Schlüssel ist kein Kontopasswort und darf nicht weitergegeben werden.

Diese Beispiele verwenden den registrierten JSON-Chat-Completions-Endpunkt sowie die OpenAI-kompatiblen Python- und Node.js-Clients. Speichern Sie den Schlüssel in der Umgebungsvariable FUSIONPOINTAI_API_KEY. Ersetzen Sie den Modellwert ausschließlich durch eine der oben aufgeführten exakten Kennungen.

Shell
# Install the client for your application language.
# Python:
python -m pip install openai
# Node.js:
npm install openai

# Bash: enter the key without storing it in shell history.
read -rs -p 'FusionPointAI API key: ' FUSIONPOINTAI_API_KEY
export FUSIONPOINTAI_API_KEY
printf '\n'
# After finishing:
# unset FUSIONPOINTAI_API_KEY
cURL — Beispiel
curl 'https://fusionpointai.com/api/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $FUSIONPOINTAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "command-a-plus-05-2026",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize this in one sentence."
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 300
}'
Python — Beispiel
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FUSIONPOINTAI_API_KEY"],
    base_url="https://fusionpointai.com/api/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="command-a-plus-05-2026",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this in one sentence."}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=300,
)
print(response.choices[0].message.content)
Node.js — Beispiel
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FUSIONPOINTAI_API_KEY,
  baseURL: "https://fusionpointai.com/api/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "command-a-plus-05-2026",
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this in one sentence." }],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 300,
});
console.log(response.choices[0].message.content);

OpenAI · Format von Anfrage und Antwort

Der Endpunkt akzeptiert JSON. Nachrichten werden der Reihe nach gesendet; jede Nachricht enthält eine unterstützte Rolle und einen Text als String. Optionale Parameter für die Generierung müssen innerhalb der unten genannten Validierungsgrenzen liegen. Die Antwort ist ein JSON-Objekt vom Typ chat.completion mit choices und, sofern vom Anbieter zurückgegeben, Tokenverbrauch.

FeldTypErforderlichEinschränkungen
modelstringJaString mit maximal 160 Zeichen; verwenden Sie eine veröffentlichte Kennung.
messagesarrayJaArray mit 1 bis 100 Nachrichten.
messages[].rolestringJaAls Rolle ist jeweils system, user oder assistant zulässig.
messages[].contentstringJaDer Inhalt jeder Nachricht ist ein String mit höchstens 100.000 Zeichen.
temperaturenumberNeinOptionale Zahl zwischen 0 und 2.
max_tokensintegerNeinOptionale Ganzzahl zwischen 1 und 100.000; das ausgewählte Modell kann eine niedrigere Ausgabebegrenzung haben.

Aufbau der Antwort

Eine erfolgreiche Antwort enthält id, object (chat.completion), created, model und choices. Eine Choice enthält ihren Index, eine assistant-Nachricht und finish_reason. Unter usage können Tokenzahlen zurückgegeben werden. Auch wenn eine Anfrage die Gateway-Validierung besteht, können anbieterspezifische Grenzen gelten.

Beispiel · JSON
{
    "id": "chatcmpl_example",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1700000000,
    "model": "command-a-plus-05-2026",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "A concise summary of the supplied text."
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 12,
        "completion_tokens": 10,
        "total_tokens": 22
    }
}

Zugriff, Grenzen und sicherer Betrieb

Bei aktiven Kundenabonnements werden Anfragen und Token nicht auf ein Kontingent angerechnet; Sandbox-Schlüssel sind auf ihr veröffentlichtes Monatskontingent begrenzt. Diese Angaben zum Abonnement gelten unabhängig von technischen Modell- und Upstream-Grenzen.

  • Kontextfenster der Modelle, maximale Ausgabelänge, unterstützte Anfragefunktionen und vorübergehende Upstream-Verkehrsbegrenzungen unterscheiden sich. Prüfen Sie vor produktivem Einsatz die Angaben zum Anbieter und Modell.
  • Für den Endpunkt gilt ein Anwendungslimit von 60 Anfragen pro Minute je zutreffender Throttle-Identität. HTTP 429 kann außerdem auf vorübergehende Upstream-Begrenzungen hinweisen. Reduzieren Sie die Frequenz und wiederholen Sie die Anfrage mit wachsendem Abstand statt in einer engen Schleife.
  • Verwenden Sie HTTPS, bewahren Sie Schlüssel serverseitig auf, vergeben Sie nur den benötigten Inferenz-Scope und widerrufen Sie einen möglicherweise offengelegten Schlüssel umgehend.
  • Chat Completions unterstützt synchronen Text. Claude Messages unterstützt separat native Inhaltsblöcke, Tools und SSE, sofern das ausgewählte Modell diese Funktionen unterstützt. Andere Anbieterendpunkte sind nicht Teil dieser Kontrakte.

Zugriff auf den Anbieter und Kontovoraussetzungen

Authentifizieren Sie sich mit einem Kunden-API-Schlüssel, der den Scope ai:inference besitzt und zu einem Konto mit Zugriff auf diesen Service gehört. Im Katalog sehen Sie, ob Neukunden derzeit zugelassen sind. Der Katalog gewährt keinen Zugriff, richtet kein Abonnement ein und setzt Konto- oder Schlüsselberechtigungen nicht außer Kraft.

Fehler und Fehlerbehebung

Validierungsfehler und unbrauchbare Anbieterantworten des Endpunkts werden als JSON-Fehlerobjekt mit message, type und code ausgegeben. Bei Validierungsfehlern können zusätzlich Feldangaben enthalten sein. Senden Sie keine API-Schlüssel oder vertraulichen Prompt-Inhalte in Supportanfragen.

Validierungs- und Anbieterfehler der Chat-Operation werden in einem Fehlerobjekt zurückgegeben. Authentifizierungs-, Scope- und Throttle-Middleware können stattdessen ein message-Feld auf oberster Ebene ausgeben. Prüfen Sie HTTP-Status und Antwort-Body gemeinsam.

HTTP-StatusBedeutung und nächster Schritt
400Ungültiger Anfrage-Body. Prüfen Sie Pflichtfelder, Anzahl und Inhalt der Nachrichten, Rollenwerte, temperature und max_tokens.
401Bearer-Schlüssel fehlt oder ist ungültig. Prüfen Sie, ob der Schlüssel aktiv ist und im Authorization-Header gesendet wird.
403Dem Schlüssel fehlt möglicherweise der erforderliche Inferenz-Scope oder der Kontozugriff. Prüfen Sie Schlüsselberechtigungen und Abonnementzugriff.
429Eine Anfragendrosselung oder Upstream-Verkehrsbegrenzung wurde angewendet. Reduzieren Sie die Frequenz und versuchen Sie es mit exponentiellem Backoff erneut.
500Der Anbieter lieferte keine verwendbare Completion oder beim Service trat ein Fehler auf. Wiederholen Sie die Anfrage vorsichtig. Wenden Sie sich mit Zeitstempel und einer bereinigten Anfragekennung an den Support.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich den Anzeigenamen als Modellwert verwenden?

Nur wenn genau diese Zeichenfolge separat als Routing-Kennung veröffentlicht wurde. Verwenden Sie die Spalte mit der Kennung. Ist sie leer, wird hier kein Routing-Wert veröffentlicht.

Kann ich das Claude SDK verwenden?

Ja. Wählen Sie Claude in der Modell-Workbench und verwenden Sie das Anthropic SDK mit der dort angezeigten Basis-URL. Es sendet native Messages-Anfragen, keine Chat-Completions-Anfragen. Die verfügbaren Funktionen hängen weiterhin vom Modell ab.

Warum kann ein gelistetes Modell fehlschlagen?

Das Modell ist möglicherweise nicht verfügbar, der Zugriff wurde für Ihr Konto oder Ihren Schlüssel nicht freigeschaltet oder es greift eine technische Upstream-Grenze. Prüfen Sie Status, Kennung, Schlüssel-Scope und Fehlerantwort.

Welche Angaben gehören in eine Supportanfrage?

Geben Sie Anbieter, exakte Modellkennung, Anfragezeitpunkt, HTTP-Status und eine bereinigte Anfrage-ID an. Entfernen Sie API-Schlüssel und vertrauliche Prompt-Daten.