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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.lemondata.cc/llms.txt

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Dieses Skill zeigt Ihrem Coding-Agenten, wie er die Hunderte von KI-APIs von LemonData integriert, indem Sie einfach beschreiben, was Sie benötigen. Es ist als gemeinsames agent-first Skill verpackt und funktioniert mit jedem Coding-Agenten, der Skill- oder Rules-Dateien unterstützt.Die API ist Agent-First — selbst wenn der Agent einen Modellnamen falsch errät, sagt ihm die Fehlerantwort genau, wie er das Problem beheben kann.
Diese Seite beschreibt eine wiederverwendbare Skill-Verpackungsschicht und keine Oberfläche für Protokollkompatibilität. Wenn Sie Endpunkt-, SDK- oder Client-Setup benötigen, verwenden Sie die dedizierten Integrationsseiten der jeweiligen Tools.

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Wie es funktioniert

  1. Sie beschreiben, was Sie benötigen — “Ich möchte GPT-4 in meinem Python-Projekt verwenden”
  2. Der Agent ruft die API auf — er kann dabei einen Modellnamen oder Endpunkt erraten
  3. Falls etwas schiefgeht — gibt die API strukturierte Hinweise zurück (did_you_mean, suggestions, retry_after)
  4. Der Agent korrigiert sich selbst — liest die Hinweise und versucht es mit den richtigen Parametern erneut
  5. Sie erhalten funktionierenden Code — typischerweise beim ersten oder zweiten Versuch

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Installation

Verwenden Sie den kanonischen nicht-interaktiven Installationsbefehl:
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y
Dadurch wird das gemeinsame lemondata-api-integration Skill aus dem LemonData-Skills-Repository installiert.Falls Ihr Tool den Installer nicht unterstützt, kopieren Sie den Ordner skills/lemondata-api-integration/ aus dem Repository in das Verzeichnis für gemeinsame Skills oder Rules Ihres Tools.

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Installation überprüfen

Fragen Sie Ihren Coding-Agenten: 
Welche skills sind verfügbar?
Wenn Sie lemondata-api-integration sehen, war die Installation erfolgreich.

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API Key abrufen

1

LemonData besuchen

Gehen Sie zu lemondata.cc
2

Anmelden

Erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an
3

API Key abrufen

Navigieren Sie zu Dashboard → API Keys und erstellen Sie einen neuen Key
4

Key kopieren

Ihr Key beginnt mit sk-... — speichern Sie ihn sicher
Sie müssen keinen API-Key in Prompts oder Quelldateien einfügen. Der Skill sollte nach der gewünschten Umgebungsvariable fragen und Code erzeugen, der den Key daraus liest.

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Beispiele

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Chat Completion

Sie sagen: 
Ich möchte GPT-4 in meinem Python-Projekt verwenden
Der Agent generiert: 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LEMONDATA_API_KEY"],
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
Ausführen mit: 
export LEMONDATA_API_KEY="sk-your-api-key"
python app.py
Wenn der Agent einen falschen Modellnamen errät (z. B. gpt5), gibt die API Folgendes zurück: 
{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-5.4",
    "suggestions": [{"id": "gpt-5.4"}, {"id": "gpt-5-mini"}],
    "hint": "Did you mean 'gpt-5.4'? Use GET https://api.lemondata.cc/v1/models to list all available models."
  }
}
Der Agent liest did_you_mean, korrigiert den Modellnamen und versucht es erneut — alles automatisch.

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Bildgenerierung

Sie sagen: 
Generate images with Flux in Node.js
Der Agent ruft die Bild-API auf, verarbeitet Fehler und generiert vollständigen Code mit Logik zum Herunterladen und Speichern.

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Spracherkennung

Sie sagen: 
Integrate speech-to-text in my app
Der Agent generiert Code mit dem korrekten Endpunkt /v1/audio/transcriptions und der Handhabung von Audiodateien.

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Agent-First-Fehlerbehebung

Jede Fehlerantwort enthält strukturierte Hinweise, die jeder Coding-Agent parsen kann. Details finden Sie in der vollständigen Agent-First API-Referenz.
FehlerWas die API zurückgibtWas der Agent tut
Falscher Modellnamedid_you_mean + suggestionsKorrigiert automatisch und versucht es erneut
Unzureichendes Guthabenbalance_usd + günstigere suggestionsWechselt zu einem bezahlbaren Modell
Modell nicht verfügbaralternatives + retry_afterWechselt zu einem verfügbaren Modell
Rate limitiertretry_after (genaue Sekunden)Wartet und versucht es erneut
Kontext zu langsuggestions mit größeren ModellenWechselt zu einem Modell mit größerem Kontext
Vertragskonflikt bei Nicht-Chat-Anfragesupported_operations, supported_parameters, request_endpoint, recommended_requestBaut die Anfrage aus dem öffentlichen Modellvertrag neu auf

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Native Endpunkt-Optimierung

Wenn Sie /v1/chat/completions mit einem Claude- oder Gemini-Modell aufrufen, gibt die API Optimierungs-Header zurück: 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
Behandeln Sie diese Header als Routing-Hinweise, nicht als erzwungenen automatischen Wechsel. Native Claude-Aufrufe verwenden /v1/messages; native Gemini-Aufrufe sollten dem von X-LemonData-Native-Endpoint angegebenen Endpoint folgen, häufig /v1beta/gemini.

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Modellsuche

Sie müssen die Dokumentation nicht durchsuchen: 
# Machine-readable API overview
curl https://api.lemondata.cc/llms.txt

# List models by category
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=chat" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Empfohlene Shortlist für Nicht-Chat-Szenarien
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?recommended_for=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?recommended_for=translation" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Vor einem erneuten Nicht-Chat-Versuch den öffentlichen Vertrag eines Modells lesen
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models/gpt-image-2" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Filter by capability
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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Unterstützte Fähigkeiten

TypBeispiele
ChatGPT-5.4, Claude, Gemini, DeepSeek
BildgenerierungGPT Image, Flux, Stable Diffusion, Gemini-Bildmodelle
VideogenerierungSora, Kling, Veo, Seedance
MusikgenerierungSuno
3D-ModelleTripo3D
AudioText-to-Speech, Speech-to-Text
Embeddingstext-embedding-3
Rerankbce-reranker, qwen3-rerank

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Best Practices

API-Key-Sicherheit

Verwenden Sie Umgebungsvariablen. Committen Sie Keys niemals in git und legen Sie sie nicht in Frontend-Code offen.

Kostenmanagement

Legen Sie Nutzungslimits in Ihrem Dashboard fest. Prüfen Sie error.balance_usd, um Kosten programmatisch zu überwachen.

Seien Sie direkt

Sagen Sie “Ich möchte Bilder in Python generieren” statt “Hat LemonData eine Bild-API?”

Beschreiben Sie Ihr Szenario

“Ich entwickle einen Chatbot mit GPT-4” gibt dem Agenten mehr Kontext als “Verwende GPT-4”.

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FAQ

Versuchen Sie, in Ihrer Anfrage “LemonData” oder “LemonData API” zu erwähnen:
Ich möchte GPT-4 mit LemonData in mein Projekt integrieren
Die Agent-First API von LemonData gibt strukturierte Fehlerhinweise zurück. Wenn der Agent einen falschen Modellnamen errät, enthält der Fehler did_you_mean mit dem korrekten Namen und suggestions mit Alternativen. Der Agent liest diese und korrigiert sich beim nächsten Versuch automatisch.
Jeder Coding-Agent, der gemeinsame Skill- oder Rules-Verzeichnisse unterstützt. Wenn der Installer unterstützt wird, platziert npx skills add das gemeinsame lemondata-api-integration Skill automatisch am erkannten Speicherort.
Führen Sie den Installer erneut aus:
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y

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Ressourcen

Agent-First API

Vollständige Referenz für strukturierte Fehlerhinweise

API-Dokumentation

Vollständige API-Referenz

Modelle

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llms.txt

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