Documentation Index
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1️⃣ Echtzeit-Websuche: Die zeitliche Begrenzung von LLMs durchbrechen für genauere und zuverlässigere Ausgaben
Wir haben die Modelle der OpenAI- und Gemini-Serie um die Fähigkeit erweitert, die neuesten Informationen aus dem Web abzurufen, damit Sie:
- ✅ Aktuelle Informationen erhalten: Echtzeit-Updates zu aktuellen Ereignissen, neuester Forschung oder Live-Daten
- ✅ Wissenslücken schließen: Die zeitlichen Beschränkungen der Trainingsdaten überwinden, indem Sie auf Informationen nach dem Training zugreifen
- ✅ Halluzinationen reduzieren: Faktenbasierte Antworten durch Echtzeit-Websuche liefern und KI-Konfabulationen deutlich verringern
- ✅ Entscheidungsqualität verbessern: Sichere Entscheidungen auf Basis aktueller Analysen und Empfehlungen treffen
Unterstützte Modelle:
Derzeit unterstützt für die Modellserien OpenAI und Gemini mit zwei Integrationsmethoden:
1. Modelle mit nativen Suchfunktionen
Gemini-Serie (Ground with Google search):
- gemini-2.0-pro-exp-02-05-search
- gemini-2.0-flash-exp-search
- gemini-2.0-flash-search
OpenAI-Serie (Bing-Suche):
- gpt-4o-search-preview
- gpt-4o-mini-search-preview
2. Parameter-basierte Unterstützung
Fügen Sie einfach den Parameter web_search_options={} hinzu, um die Web-Anbindung für alle Gemini- und OpenAI-Modelle zu aktivieren. Die Suchgebühr für Gemini-Modelle beträgt $35 pro tausend Suchanfragen.
Verwendungsanleitung
Führen Sie vor der Nutzung pip install -U openai aus, um das openai-Paket zu aktualisieren.
Beispiel:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="AIHUBMIX_API_KEY", # Replace with the key you generated in AiHubMix
base_url="https://aihubmix.com/v1"
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.0-flash-exp",
# 🌐 Enable search
web_search_options={},
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Search for information about the AIhubmix LLM API platform, provide a brief introduction, and include relevant links."
}
]
}
]
)
print(chat_completion.choices[0].message.content)
2️⃣ Smart Surfing: KI das freie Surfen im Internet ermöglichen
Indem Sie an die Modell-ID :surfing anhängen, kann jedes große Sprachmodell mit Suchfunktionen ausgestattet werden.
- Einfach das Suffix anhängen, keine komplexe Integration erforderlich
- Diese Methode leitet die Anfrage des Benutzers standardmäßig an den Tavily-Suchdienst weiter, und das LLM berücksichtigt die Suchergebnisse bei seiner Antwort
- Suchgebühr: $0,006 pro Suche
- Die Gebühr wird derzeit direkt vom „Credit-Saldo” abgezogen, im „Log-Detail” wird die Suchgebühr noch nicht aufgeführt, dies wird jedoch zukünftig angezeigt
Beispiel:
import requests
import json
import os
try:
response = requests.post(
url="https://aihubmix.com/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('AIHUBMIX_API_KEY')}",
"Content-Type": "application/json",
},
data=json.dumps({
"model": "gpt-4o-mini:surfing", # Append :surfing to the model id to support searching
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Search the last fact about ChatGPT memory feature, return with the URL"
}
]
})
)
result = response.json()
print("API response:", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Request error: {e}")
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON decode error: {e}")
except Exception as e:
print(f"Other error: {e}")
Beispiel für eine API-Antwort:
{
"id": "chatcmpl-BLN21dGcrv8MrbeHfForjY4bYZHBF",
"model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
"object": "chat.completion",
"created": 1744433121,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "The latest update about ChatGPT's memory feature indicates that it now has expanded memory capabilities that allow it to recall information in two ways: through “saved memories” that users manually ask it to remember, and “reference chat history” for improving future interactions. For more details, you can visit the URL: [The Verge Article](https://www.theverge.com/news/646968/openai-chatgpt-long-term-memory-upgrade)."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"system_fingerprint": "fp_ded0d14823",
"usage": {
"prompt_tokens": 604,
"completion_tokens": 89,
"total_tokens": 693,
"prompt_tokens_details": {
"audio_tokens": 0,
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"accepted_prediction_tokens": 0,
"audio_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 0,
"rejected_prediction_tokens": 0
}
}
}
Zuletzt aktualisiert: 2026-06-01