Die Modell-Zugriffsschicht für AI-Teams, die in Produktion gehen.
Eine API. Jedes Modell. Produktionsbereit. EvoLink ermöglicht AI-Teams den einheitlichen Zugriff auf LLM-, Bild-, Video- und Audio-Modell-APIs — ohne den Stack bei jeder Marktveränderung neu aufzubauen.
Warum EvoLink existiert
Ein AI-Modell in ein echtes Produkt einzubauen sollte eine fundierte Entscheidung sein — kein Ratespiel.
Doch heute ist die Modellschicht fragmentiert. Die Preisgestaltung der Anbieter ist undurchsichtig. APIs unterscheiden sich in Parameterformaten, Retry-Verhalten und Async-Mustern. Anbieter fallen nach eigenem Zeitplan aus. Rechnungen stimmen nicht mit Logs überein. Was eigentlich Infrastruktur sein sollte, wird zu einem Projekt, das jedes Team von Grund auf neu baut.
EvoLink existiert, um dieser Schicht ihre Ordnung zurückzugeben. Eine API für jedes Modell. Klare Dokumentation und Preise vor der Integration. Flexibel genug, um Modelle nach Bedarf zu wechseln. Gebaut für Teams, die über das Modell ausprobieren hinaus sind und nun schwierigere Fragen beantworten: Wie halte ich das stabil, was kostet ein Request wirklich, und wie führe ich das nächste Modell ein, ohne alles umzuschreiben.
Was wir glauben
Klarer Modellzugriff.
Unterstützte Modelle, Fähigkeiten und Dokumentation einsehen, bevor Sie mit der Integration beginnen. Keine Black Boxes. Kein überraschendes Verhalten. Jedes Modell hat eine dokumentierte Oberfläche — Preise, Parameter, Antwortformat, Fehlercodes — und Sie können alles lesen, bevor Sie einen API Key erstellen. Unterstützte Modelle ansehen
Flexible Modellauswahl.
Wechseln Sie zwischen GPT, Claude, Gemini und Bild- oder Video-Modellfamilien, ohne Ihren Stack umzuschreiben. Neue Frontier-Modelle erscheinen monatlich. Der Kern von EvoLink: Ein Parameter ändern reicht für ein neues Modell — keine Re-Architektur nötig. Modellfamilien vergleichen
Für den Echtbetrieb gebaut.
Wir optimieren nicht für die Demo. Async-Muster, Retries, Callbacks, Status und Provider-Fallback sind erstklassige Features — denn der Unterschied zwischen Prototyp und Produkt zeigt sich beim 10.000sten Aufruf. Dokumentation lesen
Für wen wir bauen
EvoLink ist für drei Aufgaben gebaut. Jede braucht dasselbe — zuverlässigen Zugriff, klare Kosten, flexible Modellauswahl — aber aus einem anderen Blickwinkel.
Für Entwickler, die Produktions-Apps ausliefern
Sie brauchen vorhersehbares Verhalten, klare Preise und eine Modellschicht, die nicht ausfällt, wenn ein Anbieter es tut. Ein Key, ein SDK, alle Modelle dahinter.
API-Dokumentation lesen →Für Teams, die AI-Features skalieren
Sie müssen Modelle vergleichen, ohne Code umzuschreiben, Traffic nach Qualität oder Kosten routen und darauf vertrauen, dass das Gestrige auch heute funktioniert.
Modelle ansehen →Für Media-Generierungs-Workflows
Produktionsbereite Async-APIs für Veo 3.1, Sora 2, Kling, Seedance, Wan und mehr. Task-IDs, Polling, Webhook-Callbacks, Retry-Handling und klare Kosten pro Output.
Dokumentation lesen →Wie wir Vertrauen aufbauen
Vertrauen ist kein Slogan. So arbeiten wir und daran messen wir uns.
Abdeckung
120+ Modelle von 20+ Anbietern — LLM, Bild, Video und Audio — über eine EvoLink API zugänglich. Drop-in-Kompatibilität mit OpenAI-, Anthropic- und Google-SDK-Formaten, sodass der meiste bestehende Code mit einer Base-URL- und Key-Änderung funktioniert. Modelle ansehen
Zuverlässigkeit
99,9 % beobachtete Verfügbarkeit in den letzten Monaten mit Provider-Monitoring und automatischem Failover bei Degradierung eines Upstream-Anbieters. Routing-Overhead bleibt laut internen Messungen im niedrigen zweistelligen Millisekundenbereich.
Kostentransparenz
Nutzungsbasierte Abrechnung für jedes Modell. Modellpreise sind vor dem Aufruf sichtbar. Ein Echtzeit-Dashboard zeigt Verbrauch und Kosten — Preisseite, Dashboard und Rechnung zeigen alle dasselbe.
Datenverarbeitung
EvoLink arbeitet als sicherer Proxy. Prompts und Antworten werden nicht gespeichert. Sämtlicher Traffic wird mit TLS 1.3 verschlüsselt. Audit-Logs erfassen Compliance-Metadaten, nicht Anfrageinhalte.
API-Key-Verwaltung
Ein EvoLink Key ersetzt die einzelnen Provider-Keys, die Sie sonst ausstellen, rotieren und absichern müssten. Nutzungsverfolgung und Widerruf pro Key.
Wer wir sind
EvoLink wird von einem Team gebaut, das sich auf AI-Modell-Infrastruktur, Entwicklertools und Produktions-API-Betrieb konzentriert. Wir arbeiten mit Teams, die zuverlässigen Zugang zu schnell wechselnden AI-Modellen brauchen, ohne bei jeder Marktveränderung ihren Stack neu zu bauen.
Unser Ziel ist nicht das günstigste Gateway zu sein. Sondern die Modellschicht, auf der Teams weiter bauen können — auch wenn sich die Frontier verschiebt.
Typische Anwendungsfälle
Das sind keine Kundenzitate — sondern Muster, die wir bei Teams beobachten, die EvoLink produktiv einsetzen.
AI-Video-Teams nutzen EvoLink, um lang laufende Generierungsjobs über Async-APIs mit Webhook-Callbacks auszuführen, statt Polling-Verbindungen zu mehreren Anbietern offen zu halten.
Agent- und CLI-Teams verwenden EvoLink als konfigurierbares Modell-Backend und wechseln per Config-Änderung zwischen Claude, GPT und anderen Modellen — statt durch Refactoring.
SaaS-Engineering-Teams konsolidieren modellspezifisches Usage-Tracking, einheitliche Abrechnung und Provider-Failover in einer Integration statt dreien.
Teams, die von direkten Provider-APIs oder anderen Gateways migrieren, übernehmen EvoLink für das OpenAI-kompatible Interface, das sie bereits nutzen — mit breiterer Modellabdeckung und einem einzigen Dashboard.
Sobald Teams ihre Setups öffentlich teilen, veröffentlichen wir namentlich genannte Kundengeschichten.
Nächste Schritte
Wenn Sie vor der Entscheidung noch tiefer einsteigen möchten:
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