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# EvoLink Auto - Intelligentes Modell-Routing
> Das System wählt automatisch das am besten geeignete Modell zur Verarbeitung der Anfrage aus
## 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
### 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.
## OpenAPI
````yaml de/api-manual/language-series/evolink-auto/evolink-auto-quickstart.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: EvoLink Auto - Intelligente Modellauswahl
description: >-
Intelligente Modell-Routing-Funktion, das System wählt automatisch das am
besten geeignete KI-Modell aus
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: Produktion (empfohlen)
- url: https://api.evolink.ai
description: Alternative URL
security:
- bearerAuth: []
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- Intelligentes Routing
summary: Intelligentes Modell-Routing
description: >-
Das System wählt automatisch das am besten geeignete Modell zur
Verarbeitung der Anfrage aus
operationId: createChatCompletionAuto
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/AutoRequest'
responses:
'200':
description: Anfrage erfolgreich
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: Ungültige Anfrageparameter
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: Invalid request parameters
type: invalid_request_error
'401':
description: Nicht authentifiziert, ungültiges oder abgelaufenes Token
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: Unzureichendes Kontingent, Aufladung erforderlich
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing
'403':
description: Zugriff verweigert
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 403
message: Access denied for this feature
type: permission_error
'429':
description: Ratenlimit überschritten
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
fallback_suggestion: retry after 60 seconds
'500':
description: Interner Serverfehler
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
fallback_suggestion: try again later
'502':
description: Upstream-Dienstfehler
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 502
message: Upstream AI service unavailable
type: upstream_error
fallback_suggestion: try again later
'503':
description: Dienst vorübergehend nicht verfügbar
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
fallback_suggestion: retry after 30 seconds
components:
schemas:
AutoRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: Intelligentes Routing verwenden
enum:
- evolink/auto
default: evolink/auto
example: evolink/auto
messages:
type: array
description: Liste der Gesprächsnachrichten
items:
$ref: '#/components/schemas/MessageInput'
minItems: 1
example:
- role: user
content: >-
Stellen Sie die Entwicklungsgeschichte der künstlichen
Intelligenz vor
temperature:
type: number
description: |-
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
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
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
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
top_k:
type: integer
description: >-
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
minimum: 1
example: 40
stream:
type: boolean
description: >-
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
default: false
example: false
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: Eindeutiger Bezeichner für die Chat-Vervollständigung
example: chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234
model:
type: string
description: Name des tatsächlich verwendeten Modells
example: gpt-5.4
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: Antworttyp
example: chat.completion
created:
type: integer
description: Erstellungszeitstempel
example: 1741428397
choices:
type: array
description: Liste der generierten Vervollständigungsoptionen
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP-Status-Fehlercode
message:
type: string
description: Fehlermeldung
type:
type: string
description: Fehlertyp
param:
type: string
description: Zugehöriger Parametername
fallback_suggestion:
type: string
description: Vorschlag zur Fehlerbehebung
MessageInput:
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
description: Nachrichtenrolle
enum:
- system
- user
- assistant
content:
type: string
description: Nachrichteninhalt
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: Index dieser Option
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
finish_reason:
type: string
description: Grund für den Abschluss
enum:
- stop
- length
- content_filter
example: stop
Usage:
type: object
description: Token-Nutzungsstatistiken
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Tokens in der Eingabe
example: 15
completion_tokens:
type: integer
description: Anzahl der Tokens in der Ausgabe
example: 120
total_tokens:
type: integer
description: Gesamtanzahl der Tokens
example: 135
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
description: Rolle des Nachrichtenabsenders
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type: string
description: Antwortinhalt der KI
example: >-
Die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz reicht bis in
die 1950er Jahre zurück...
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: >-
## Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung ##
**API-Schlüssel erhalten:**
Besuchen Sie die
[API-Schlüssel-Verwaltungsseite](https://evolink.ai/dashboard/keys), um
Ihren API-Schlüssel zu erhalten
**Zum Anfrage-Header hinzufügen:**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
bearerFormat: sk-evo-xxxxxxxxxx
````