Bild vom Autor
# Einführung
Sie haben wahrscheinlich schon oft über APIs reden gehört. Grundsätzlich ermöglicht eine API einer Software program, eine andere Software program um Hilfe zu bitten. Wenn wir beispielsweise unsere Wetter-App verwenden, verwendet diese möglicherweise eine Echtzeit-API, um die Daten von einem Distant-Server abzurufen. Dieses kleine Gespräch erspart Ihnen, alles selbst aufbauen zu müssen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf fünf APIs, die tatsächlich Spaß machen und überraschend einfach zu verwenden sind. Sie können KI-Modelle, Webdaten, Suchmaschinen, Modelloptimierung und synthetische Daten erkunden. Jede dieser APIs eröffnet die Möglichkeit, ohne großen Aufwand zu lernen, zu experimentieren und kleine Projekte zu erstellen. Additionally, fangen wir an.
# 1. OpenRouter
Als ich an meiner Forschungsarbeit arbeitete und mehrere große Sprachmodelle aufrufen musste, bestand das größte Downside für mich darin, den Überblick über alle verschiedenen API-Schlüssel zu behalten. Ich wünschte wirklich, ich hätte auf alle auf einmal zugreifen können (genau das Downside). OpenRouter löst). Es handelt sich um ein einheitliches API-Gateway für große Sprachmodelle, das Ihnen Zugriff auf über 100 Modelle von großen Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, Cohere und vielen Open-Supply-Alternativen bietet. Sie benötigen additionally nur einen API-Schlüssel und eine Integration und können zwischen den Modellen wechseln, indem Sie einfach einen Parameter ändern. Es verwaltet außerdem intelligentes Supplier-Routing, automatisches Fallback, wenn ein Modell ausfällt, und Routing basierend auf Kosten, Latenz oder Verfügbarkeit. Antworten kommen in einem standardisierten Format (Textual content- oder Bildunterstützung), unterstützen Streaming über SSE und alle SDKs/Shoppers, die mit OpenAI-APIs (Python, JS usw.) kompatibel sind, funktionieren sofort mit OpenRouter. Die Preise sind nutzungsabhängig und ohne Mindestbeträge, beginnend bei Bruchteilen eines Cents professional Token, und es gibt eine kostenlose Stufe zum Testen.
# 2. Olostep
Ich persönlich glaube, dass zwei der größten Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs darin bestehen, Echtzeitdaten zu erhalten, um sicherzustellen, dass Ihre Informationen auf dem neuesten Stand sind, und sie in ein strukturiertes Format umzuwandeln, das Ihr Modell tatsächlich verwenden kann. Und Olostep löst beides. Dabei handelt es sich um eine Webdaten-API, mit der Sie quick jede öffentlich verfügbare Web site durchsuchen, crawlen und durchsuchen können und die Ergebnisse sofort im gewünschten Format erhalten. Sie können Dwell-Suchergebnisse, Nachrichten oder andere On-line-Inhalte direkt in Ihre Anwendung einspeisen. Olostep kümmert sich auch um die Strukturierung der Daten. Es unterstützt mehrere Endpunkte, z. B./scrapes für einzelne URLs, /crawls um rekursiv Hyperlinks auf einer Web site zu folgen, /batches Tausende von URLs parallel zu verarbeiten und /solutions Ermöglicht Abfragen im „Ask-the-Internet“-Stil, bei denen Sie extrahierte Antworten (mit Quellen) anstelle von rohem HTML erhalten. Die API verarbeitet auch automatisch mit JavaScript gerenderte Seiten, Proxys und Anti-Bot-Mechanismen und macht sie so auch für komplexe Web sites zuverlässig. Die Preise beginnen kostenlos (500 Anfragen), mit kostenpflichtigen Stufen von 9 USD/Monat (5.000 Anfragen) bis 399 USD/Monat (1 Million Anfragen) sowie Credit score-Paketen für Flexibilität.
# 3. Tinker-API
Tinker-API eine neue API von Considering Machines Lab (gestartet im Oktober 2025), die darauf abzielt, die Feinabstimmung und das benutzerdefinierte Coaching von Open-Weight-Modellen großer Sprachen zu vereinfachen, indem sie Ihnen die volle Kontrolle über die Trainingsschleife gibt, z. B. „forward_backward“, „optim_step“, „pattern“, „save_state“ usw. Sobald das Coaching abgeschlossen ist, können Sie den Adapter/die Gewichte herunterladen und sie außerhalb von Tinker mit Ihrem bevorzugten Inferenzstapel verwenden. Es unterstützt beliebte Basismodelle wie Llama-, Mistral- und GPT-Varianten mit Endpunkten für schnelle LoRA/QLORA-Feinabstimmungen, Multi-Agent-Simulationen und datenzentrierte Optimierungen wie synthetische Erweiterung oder Bias-Minderung. Es verfügt außerdem über eine Sandbox-ähnliche Schnittstelle für die Prototypenerstellung in wenigen Minuten. Tinker befindet sich derzeit in der privaten Betaphase mit einer kostenlosen Stufe für kleine Experimente (z. B. <1B Parameter) und wird bereits von Forschungsgruppen an Universitäten wie Princeton, Stanford und UC Berkeley verwendet. Skalierung auf Pay-per-Computing-Stundenmodelle ab 0,50 USD/Stunde für GPUs der mittleren Preisklasse.
# 4. SerpApi
SerpApi ist eine Echtzeit-Websuch-API, die es einfach macht, strukturierte Suchergebnisse von Google und anderen Suchmaschinen zu erhalten. Es kann organische Ergebnisse, Nachrichten, Bilder, Einkaufslisten, Karten und Data-Graph-Boxen abrufen und in einem sauberen JSON (oder non-compulsory rohem HTML) liefern. Die API übernimmt die komplexen Teile für Sie, einschließlich der Lösung von CAPTCHAs, der Darstellung von JavaScript, der Verwaltung von Proxys und der Nachahmung des tatsächlichen Benutzerverhaltens, sodass Sie genaue und aktuelle Ergebnisse erhalten. Sie können viele Parameter steuern, darunter Suchabfrage, Sprache, Standort, Gerätetyp, Suchtyp, Paginierung und Ausgabeformat. Dies erleichtert die Feinabstimmung der empfangenen Daten. Die Preisgestaltung beginnt mit einem kostenlosen Kontingent, das 250 Suchanfragen professional Monat ermöglicht. Bezahlte Pläne beinhalten Developer für 75 USD für 5.000 Suchanfragen, Manufacturing für 150 USD für 15.000 Suchanfragen und Large Knowledge für 275 USD für 30.000 Suchanfragen. Alle Pläne gelten von Monat zu Monat, mit einer Verfügbarkeit von 99,95 % für kostenpflichtige Optionen und benutzerdefinierten Plänen mit hohem Volumen.
# 5. MEIST AI-Generator-API
MEIST AI-Generator-API hilft Ihnen, realistische, datenschutzsichere Daten aus Ihren realen Datensätzen zu erstellen. Sie beginnen damit, einen Generator für Ihre Tabellen, CSVs oder Datenbanken zu trainieren. Der Generator lernt Muster, Korrelationen und Beziehungen in Ihren Daten und schützt gleichzeitig personal Informationen. Nach dem Coaching können Sie mithilfe der API oder des Python SDK so viele neue Datensätze erstellen, wie Sie benötigen. Es funktioniert mit vielen Datentypen, einschließlich Zahlen, Kategorien, Textual content, Zeitreihen, Geolokalisierung und Datensätzen mit mehreren Tabellen. Sie können auch bedingte Stichproben durchführen, Verteilungen neu ausgleichen oder fehlende Werte ergänzen. Die Plattform liefert detaillierte Berichte, sodass Sie sehen können, wie genau die synthetischen Daten mit dem Authentic übereinstimmen, einschließlich Verteilungen und Korrelationen. Sie können diese Daten zum sicheren Teilen zwischen Groups, zum Testen von Modellen für maschinelles Lernen oder zum Durchführen von Experimenten verwenden, bei denen die Verwendung realer Daten riskant ist. Es liefert Ihnen praktische, versatile Daten, denen Sie für Analysen, KI-Schulungen oder Forschung vertrauen können, ohne dass vertrauliche Informationen preisgegeben werden.
# Zusammenfassung
Diese fünf APIs zeigen, wie viel Sie erreichen können, ohne alles von Grund auf neu zu erstellen. OpenRouter vereinfacht die Arbeit mit mehreren LLMs mit einem API-Schlüssel. Olostep stellt Ihnen Dwell-Webdaten zur Verfügung und wandelt sie in ein strukturiertes Format um, das Ihre Modelle verwenden können. Tinker ermöglicht Ihnen die Feinabstimmung und das Experimentieren mit LLMs ohne komplizierte Setups. SerpApi macht die Echtzeitsuche einfach und zuverlässig, und die MOSTLY AI Generator API hilft Ihnen, realistische, datenschutzsichere Daten für Assessments und Experimente zu erstellen. Jedes ist leistungsstark, aber auch anfängerfreundlich genug, um es schnell auszuprobieren.
Welche APIs gefallen Ihnen am besten? Haben Sie eines davon ausprobiert oder verwenden Sie andere? Teilen Sie Ihre Favoriten in den Kommentaren unten. Ich würde gerne sehen, womit Sie arbeiten 🙂
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Era Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.