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Schritt 1: Holen Sie Ihren API-Schlüssel

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Konto erstellen

Registrieren Sie sich unter lemondata.cc mit Ihrer E-Mail, Ihrem Gmail- oder GitHub-Konto.
2

Guthaben hinzufügen

Öffnen Sie das Dashboard und fügen Sie Ihrem Konto Guthaben hinzu. LemonData verwendet Pay-as-you-go-Preise ohne Mindestverpflichtung.
3

API-Schlüssel erstellen

Gehen Sie zu Dashboard → API-Schlüssel und erstellen Sie einen neuen Schlüssel. Kopieren Sie ihn sicher, da er nur einmal angezeigt wird.
Bewahren Sie Ihren API-Schlüssel sicher auf. Legen Sie ihn niemals in clientseitigem Code oder in öffentlichen Repositories offen.

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Schritt 2: Installieren Sie einen Client

pip install openai

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Schritt 3: Stellen Sie Ihre erste Anfrage

Für die meisten neuen Integrationen beginnen Sie mit Chat Completions über POST /v1/chat/completions. 
curl https://api.lemondata.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ]
  }'
Verwenden Sie POST /v1/responses nur, wenn Sie ausdrücklich Responses-spezifisches Verhalten benötigen. Einige nur für Responses verfügbare Felder hängen vom ausgewählten Modell und dem gerouteten Pfad ab.

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Verschiedene Modelle ausprobieren

LemonData unterstützt über 300 Modelle. Ändern Sie nur das Feld model: 
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5.4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])

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Streaming aktivieren

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a short story."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="")

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Was kommt als Nächstes?

Authentifizierung

Erfahren Sie mehr über API-Schlüsselverwaltung und Sicherheit.

OpenAI SDK

Verwenden Sie offizielle OpenAI-SDKs mit LemonData.

API-Referenz

Erkunden Sie die vollständige Endpunkt-Referenz.

Modelle

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