Layermod

Schnellstart

In wenigen Minuten mit der Layermod API loslegen

1. API-Schlüssel erstellen

Erstelle einen API-Schlüssel über das Dashboard. Der Schlüssel wird als Bearer-Token im Authorization-Header verwendet.

2. Erste Anfrage senden

Sende eine Chat-Completion-Anfrage mit curl:

Chat Completion
curl -X POST https://api.layermod.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hallo, wie geht es dir?"}
    ]
  }'

Die Antwort enthält die generierte Nachricht und die Token-Nutzung:

Antwort
{
  "model": "gpt-5.4",
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hallo! Mir geht es gut, danke der Nachfrage."
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 15,
    "total_tokens": 27
  }
}

3. Streaming aktivieren

Für Echtzeit-Antworten setze stream auf true:

Streaming
curl -X POST https://api.layermod.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Erkläre mir Quantencomputing."}
    ],
    "stream": true
  }'

4. OpenAI SDK verwenden

Da Layermod OpenAI-kompatibel ist, kann das offizielle OpenAI SDK verwendet werden:

OpenAI SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "DEIN_API_KEY",
  baseURL: "https://api.layermod.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.4",
  messages: [
    { role: "user", content: "Was ist maschinelles Lernen?" },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Nächste Schritte

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