Die Schnittstelle des Labors. Läuft auf eigener Hardware der Enjyn Gruppe, keine Weitergabe an Dritte.

Zum Labor

In zwei Sätzen

Die Schnittstelle spricht das Format von OpenAI. Wer schon eine Anbindung an ChatGPT hat, ändert Adresse und Schlüssel und ist fertig — alles andere bleibt, wie es ist.

Was es gibt

Modelle

Ohne Angabe von model entscheidet das Labor selbst. Das ist der empfohlene Weg: Technische Fragen und sehr lange Eingaben gehen dann automatisch auf den passenden Knoten.

Ein erster Aufruf

curl https://lab.locsrv.de/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LOCSRV_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "locsrv-auto",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Antworte knapp und auf Deutsch."},
      {"role": "user", "content": "Was ist ein Werkvertrag?"}
    ]
  }'

// Serverseitig ausführen, niemals im Browser: der Schlüssel darf nicht zum Besucher.
const antwort = await fetch('https://lab.locsrv.de/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.LOCSRV_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'locsrv-auto',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Was ist ein Werkvertrag?' }],
  }),
});
const daten = await antwort.json();
console.log(daten.choices[0].message.content);

<?php
// Developed by Enjyn Gruppe — https://enjyn.de
$ch = curl_init('https://lab.locsrv.de/v1/chat/completions');
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_POST           => true,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => true,
    CURLOPT_TIMEOUT        => 300,
    CURLOPT_HTTPHEADER     => [
        'Authorization: Bearer ' . getenv('LOCSRV_KEY'),
        'Content-Type: application/json',
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
        'model'    => 'locsrv-auto',
        'messages' => [['role' => 'user', 'content' => 'Was ist ein Werkvertrag?']],
    ], JSON_UNESCAPED_UNICODE),
]);
$antwort = json_decode(curl_exec($ch), true);
echo $antwort['choices'][0]['message']['content'] ?? 'Keine Antwort erhalten.';

# Mit dem offiziellen OpenAI-Paket, nur Adresse und Schlüssel tauschen.
from openai import OpenAI

kunde = OpenAI(base_url="https://lab.locsrv.de/v1", api_key=os.environ["LOCSRV_KEY"])

antwort = kunde.chat.completions.create(
    model="locsrv-auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "Was ist ein Werkvertrag?"}],
)
print(antwort.choices[0].message.content)

Laufende Ausgabe

Mit "stream": true kommt die Antwort Stück für Stück als text/event-stream, im selben Format wie bei OpenAI. Das letzte Ereignis ist data: [DONE].

curl -N https://lab.locsrv.de/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LOCSRV_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"locsrv-auto","stream":true,
       "messages":[{"role":"user","content":"Zähle von eins bis zehn."}]}'

Plätze und Warteschlange

Das Labor hat sechs Plätze: vier auf Node 01, zwei auf Node 02. Ein Platz ist eine Anfrage, die gerade gerechnet wird — nicht ein Nutzer und nicht ein offener Chat. Wer tippt oder liest, belegt nichts.

Jeder Zugang hat zusätzlich eine eigene Obergrenze. Sie gilt für den Schlüssel, nicht für die Menschen dahinter: Bedienst du mit einem Schlüssel zehn Besucher, teilen sich diese zehn die Grenze dieses Schlüssels.

Warteschlange sichtbar machen

Mit "stream": true meldet das Labor eine Wartelage sofort, noch bevor das Modell anfängt. Das erste Ereignis trägt dann zusätzlich x_warteschlange mit der Position:

data: {"id":"chatcmpl-…","object":"chat.completion.chunk",
       "x_warteschlange": 2,
       "choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":null}]}

Gewöhnliche Clients überlesen das Zusatzfeld, eigene können daraus „Du bist auf Platz 2" anzeigen. Ohne Streaming gibt es diese Meldung nicht — dort bleibt die Verbindung einfach offen, bis gerechnet wird. Für Chats auf einer Webseite ist Streaming deshalb der bessere Weg.

Den aktuellen Zustand liefert /health ohne Schlüssel:

curl https://lab.locsrv.de/health
{"status":"ok","nodes":2,"plaetze_frei":6,"plaetze_gesamt":6,"warteschlange":0}

Was zurückkommt

{
  "id": "chatcmpl-…",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-oss-120b",
  "choices": [
    { "index": 0, "finish_reason": "stop",
      "message": { "role": "assistant", "content": "Ein Werkvertrag …" } }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 42, "completion_tokens": 118, "total_tokens": 160 }
}

Das Feld model nennt den Knoten, der tatsächlich geantwortet hat — bei locsrv-auto siehst du daran, wohin die Anfrage gelaufen ist. Die Angaben unter usage sind geschätzt, nicht exakt gezählt.

Fehler

Woher die Antworten kommen

Das Labor rät nicht, wenn es nachsehen kann. Je nach Frage greift es in dieser Reihenfolge:

Alles Nachgeschlagene steht mit Quellenangabe in der Antwort. Rechenaufgaben und Fragen zum Wetter lösen bewusst kein Nachschlagen aus.

Bilder und Dokumente

Über die Schnittstelle gehen derzeit nur Texte. Bilder und PDFs wertet das Labor in der Weboberfläche aus: Dort liest ein eigenes Bildmodell das Bild, bei PDFs kommt Texterkennung dazu. Eine Schnittstelle dafür kommt, wenn der Bedarf da ist.