Bestehende Werkzeuge an einen geregelten Endpunkt anbinden.

Richten Sie bestehende Software auf OpenAI-kompatible HTTP-Endpunkte. Dasselbe Routing, dieselben Budgets und dieselbe Evidence gelten wie für jede andere Anfrage.

Plattform-Funktionen

  • OpenAI-kompatible Chat Completions, Responses, Text-Embeddings und Multipart-Audiotranskription, soweit der Anbieter sie unterstützt
  • Manuelle API-Schlüssel für Ihre aktive Organisation. Mitglieder erstellen Schlüssel mit geerbtem Budget; Owner und Admins verwalten auch dedizierte Schlüssel.
  • Explizite Auswahl von Verbindung und Modell über die Standard-API
  • Dieselbe Routingmatrix, Schlüssel-Mindestklassen, optionale Budgets und Anfrage-Evidence je Schlüssel

Für wen es gedacht ist

  • Automatisierungen und interne Werkzeuge mit unterstützten OpenAI-kompatiblen Endpunkten
  • Retrieval-Pipelines mit Text-Embeddings und festgelegter Modell- und Vorverarbeitungsidentität
  • Sprachverarbeitung mit Transkription und clipbezogenen Wort- oder Segmentzeitstempeln
  • Anwendungen, die Organisationsmodelle gemeinsam nutzen und den Datenzugriff ihrer Benutzer selbst regeln

API-spezifische Sichtbarkeit

  • Zuordnung pro Schlüssel, damit Sie sehen, welches System Inferenz genutzt hat
  • Dieselbe D×E-Routing-Matrix wie jede andere Anfrage, plus Vorgabe und Untergrenze des Schlüssels, die sich nicht senken lässt
  • Optionaler Header, um die Sensibilität pro Anfrage anzuheben, ohne einen eigenen Request-Body

Vollständige Aktivitäts- und administrative Audit-Details finden Sie unter Governance.

Ökosystem

Gebaut für das KI-Ökosystem

Agents, Automatisierung und eigene KI-Systeme verbinden sich mit Steinkauz AI für dieselben Modelle, dasselbe Routing und dieselbe Evidence wie jede andere Anfrage.

OpenCode

Open-Source-Coding-Agent im Terminal.

n8n

Workflow-Automatisierung für Teams und interne Tools.

Hermes

Agenten-Runtime von Nous Research.

Paperclip

Orchestrieren und betreiben Sie Teams von KI-Agenten.

Und viele mehr

Clients mit den unterstützten OpenAI-kompatiblen Endpunkten können sich verbinden. Prüfen Sie benötigte Funktionen anhand der API-Dokumentation.

Eigene Systeme bauen

Bauen Sie OpenAI-kompatible Systeme auf Steinkauz AI mit dem OpenAI SDK oder jedem HTTP-Client als Grundlage.

Schnellstart

Schnellstart

Erstellen Sie einen API-Schlüssel in der Plattform und rufen Sie die Endpunkte mit jedem OpenAI-kompatiblen Client auf.

  1. Nutzen Sie eine aktive Steinkauz-Cloud-Organisation oder ein Private Deployment.
  2. Fügen Sie eine Anbieterverbindung hinzu, prüfen Sie Richtlinien und Budgets und erstellen Sie unter API-Zugang einen Schlüssel.
  3. Setzen Sie STEINKAUZ_MODEL auf eine vollständige Sprachmodell-ID Ihrer Verbindung. Richten Sie den Client auf die Steinkauz-AI-Basis-URL und senden Sie eine Chat-Completion-Anfrage.
# Set STEINKAUZ_MODEL to a configured language-model ID.
# List available model IDs with GET /v1/models if the provider supports listing.
curl -sS "$STEINKAUZ_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $STEINKAUZ_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"$STEINKAUZ_MODEL\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hello\"}]}"

Auf geregelter Grundlage bauen

Nutzen Sie dieselben Modelle, Anbieter und Richtlinien über OpenAI-kompatible APIs.

Dokumentation lesen