Die richtigen APIs können Ihren Stack ungemein bereichern.Tada Images | shutterstock.com Die virtuelle Welt ist vollgestopft mit Daten – Sie müssen nur danach fragen. Bezogen auf die Welt der Softwareentwicklung müssen Sie das natürlich auch auf die richtige Art und Weise tun. Sprich: Eine API verwenden. Die richtige Kombination aus XML und JSON eröffnet Zugang zu Tausenden von Schnittstellen, respektive Datenquellen. In diesem Artikel haben wir einige der interessantesten und relevantesten APIs zusammengetragen. Dabei haben wir den Fokus vor allem auf solche Schnittstellen gelegt, die dabei unterstützen können, KI-Technologie zu integrieren. 9 APIs für KI-Integrationen Zapier AI Actions Früher waren die meisten APIs so komplex, dass man ohne Bedienungsanleitung nicht weit kam. Zapier AI Actions demonstriert hingegen, wie einfach der Prozess im KI-Zeitalter sein kann: Das Tool ermöglicht, API-Aktionen in natürlicher Sprache anzufordern – und sich nicht mehr um strenge Syntaxregeln kümmern zu müssen. Das ist deutlich flexibler, könnte aber unter Umständen auch zu unerwarteten, beziehungsweise unerwünschten Ergebnissen führen. Die Abkehr vom starren Format der REST-Semantik hat jedenfalls ihre Vorteile – und wird voraussichtlich Schule machen. Seam Die meisten APIs werden genutzt, um Daten zu bearbeiten. Bei Seam handelt es sich hingegen um ein universelles System, um eine ganze IoT-Device-Matrix zu steuern. Das erleichtert es, ein Smart-Home(office) aufzubauen und verlagert zudem den API-Anwendungsbereich von der virtuellen in die reale Welt. Hugging Face Transformers Falls Sie ein KI-Modell trainieren müssen, sorgt die Transformers API von Hugging Face dafür, dass Sie dabei nicht bei null anfangen müssen. Die API erleichtert es erheblich, über PyTorch, TensorFlow oder JAX auf Dutzende von Foundation-Modellen zuzugreifen. Deren Trainingsdatensätze werden mit Ihren Daten zusammengeführt – die Ergebnisse können über Formate wie ONNX oder TorchScript exportiert und überall ausgeführt werden. HumanLayer Normalerweise kommen APIs auf der Grundlage eines menschlichen Auftrags zum Einsatz. HumanLayer kehrt dieses Paradigma mit seinem API-Framework um. Die Idee dahinter: KI-Agenten sind in der Lage, die meisten Probleme selbst zu lösen, die auftreten, wenn Prozesse angefordert werden. Weil es aber eben nur bei den meisten Problemen der Fall ist, bietet HumanLayer die Struktur und das Integrationsformat, damit KIs bei Bedarf menschlichen Kontakt suchen können. Bluesky Firehose Social-Media-Beiträge sind von Natur aus öffentlich, aber nicht alle Plattformen machen es leicht, die Posts herunterzuladen. Das ist bei der Twitter-Alternative Bluesky anders. Die Firehose-API ermöglicht es zum Beispiel, die öffentliche Meinung zu bestimmten Themen zu analysieren oder die Verbreitung spezifischer Memes nachzuverfolgen. OpenAI Batch API Nicht jeder Rechen-Task muss direkt erledigt werden. Einige können um Sekunden, Minuten oder Stunden verschoben werden. Geht’s dabei um KI-Nutzung, ergeben sich erhebliche Einsparmöglichkeiten. Zum Beispiel mit der Batch API von OpenAI, die Workloads (die warten können) bündelt und so eine Kostenreduzierung um bis zu 50 Prozent verspricht. Firecrawl Nicht wenige Entwickler schreiben ihre Dokumente gerne in Markdown und verwenden dann Templates, um diese automatisch in vorzeigbares HTML zu verwandeln. Allerdings ist das Markdown-Format für Datenanalyse- und LLM-Trainingszwecke wesentlich besser geeignet. Deswegen durchsucht die Firecrawl API Webseiten und transformiert gefundenes HTML zurück in Markdown. SignatureAPI Manche Workflows machen Authentifizierung unabdingbar. Das wird mit der SignatureAPI besonders einfach: Sie ergänzt betreffende Prozesse um rechtsverbindliche, digitale Signaturen. Damit stellt das Tool Accountability sicher – und ist dabei auch noch vergleichsweise günstig. Bruno Auch API-Transaktionen sind ein zweischneidiges Schwert. Mit der Bruno API können Entwickler in Testing-Prozessen die Client-Seite simulieren und deren Datenfluss beobachten. Das ist insbesondere hilfreich, wenn die Dokumentation weniger aussagekräftig ist. Die Parameter, die Bruno liefert, beantworten dabei in der Regel mehr Fragen als die beste Dokumentation. Insofern ist Bruno eigentlich weniger eine API, sondern vielmehr ein Tool, um andere APIs zu explorieren. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Die besten APIs, um KI zu integrieren
Die richtigen APIs können Ihren Stack ungemein bereichern.Tada Images | shutterstock.com Die virtuelle Welt ist vollgestopft mit Daten – Sie müssen nur danach fragen. Bezogen auf die Welt der Softwareentwicklung müssen Sie das natürlich auch auf die richtige Art und Weise tun. Sprich: Eine API verwenden. Die richtige Kombination aus XML und JSON eröffnet Zugang zu Tausenden von Schnittstellen, respektive Datenquellen. In diesem Artikel haben wir einige der interessantesten und relevantesten APIs zusammengetragen. Dabei haben wir den Fokus vor allem auf solche Schnittstellen gelegt, die dabei unterstützen können, KI-Technologie zu integrieren. 9 APIs für KI-Integrationen Zapier AI Actions Früher waren die meisten APIs so komplex, dass man ohne Bedienungsanleitung nicht weit kam. Zapier AI Actions demonstriert hingegen, wie einfach der Prozess im KI-Zeitalter sein kann: Das Tool ermöglicht, API-Aktionen in natürlicher Sprache anzufordern – und sich nicht mehr um strenge Syntaxregeln kümmern zu müssen. Das ist deutlich flexibler, könnte aber unter Umständen auch zu unerwarteten, beziehungsweise unerwünschten Ergebnissen führen. Die Abkehr vom starren Format der REST-Semantik hat jedenfalls ihre Vorteile – und wird voraussichtlich Schule machen. Seam Die meisten APIs werden genutzt, um Daten zu bearbeiten. Bei Seam handelt es sich hingegen um ein universelles System, um eine ganze IoT-Device-Matrix zu steuern. Das erleichtert es, ein Smart-Home(office) aufzubauen und verlagert zudem den API-Anwendungsbereich von der virtuellen in die reale Welt. Hugging Face Transformers Falls Sie ein KI-Modell trainieren müssen, sorgt die Transformers API von Hugging Face dafür, dass Sie dabei nicht bei null anfangen müssen. Die API erleichtert es erheblich, über PyTorch, TensorFlow oder JAX auf Dutzende von Foundation-Modellen zuzugreifen. Deren Trainingsdatensätze werden mit Ihren Daten zusammengeführt – die Ergebnisse können über Formate wie ONNX oder TorchScript exportiert und überall ausgeführt werden. HumanLayer Normalerweise kommen APIs auf der Grundlage eines menschlichen Auftrags zum Einsatz. HumanLayer kehrt dieses Paradigma mit seinem API-Framework um. Die Idee dahinter: KI-Agenten sind in der Lage, die meisten Probleme selbst zu lösen, die auftreten, wenn Prozesse angefordert werden. Weil es aber eben nur bei den meisten Problemen der Fall ist, bietet HumanLayer die Struktur und das Integrationsformat, damit KIs bei Bedarf menschlichen Kontakt suchen können. Bluesky Firehose Social-Media-Beiträge sind von Natur aus öffentlich, aber nicht alle Plattformen machen es leicht, die Posts herunterzuladen. Das ist bei der Twitter-Alternative Bluesky anders. Die Firehose-API ermöglicht es zum Beispiel, die öffentliche Meinung zu bestimmten Themen zu analysieren oder die Verbreitung spezifischer Memes nachzuverfolgen. OpenAI Batch API Nicht jeder Rechen-Task muss direkt erledigt werden. Einige können um Sekunden, Minuten oder Stunden verschoben werden. Geht’s dabei um KI-Nutzung, ergeben sich erhebliche Einsparmöglichkeiten. Zum Beispiel mit der Batch API von OpenAI, die Workloads (die warten können) bündelt und so eine Kostenreduzierung um bis zu 50 Prozent verspricht. Firecrawl Nicht wenige Entwickler schreiben ihre Dokumente gerne in Markdown und verwenden dann Templates, um diese automatisch in vorzeigbares HTML zu verwandeln. Allerdings ist das Markdown-Format für Datenanalyse- und LLM-Trainingszwecke wesentlich besser geeignet. Deswegen durchsucht die Firecrawl API Webseiten und transformiert gefundenes HTML zurück in Markdown. SignatureAPI Manche Workflows machen Authentifizierung unabdingbar. Das wird mit der SignatureAPI besonders einfach: Sie ergänzt betreffende Prozesse um rechtsverbindliche, digitale Signaturen. Damit stellt das Tool Accountability sicher – und ist dabei auch noch vergleichsweise günstig. Bruno Auch API-Transaktionen sind ein zweischneidiges Schwert. Mit der Bruno API können Entwickler in Testing-Prozessen die Client-Seite simulieren und deren Datenfluss beobachten. Das ist insbesondere hilfreich, wenn die Dokumentation weniger aussagekräftig ist. Die Parameter, die Bruno liefert, beantworten dabei in der Regel mehr Fragen als die beste Dokumentation. Insofern ist Bruno eigentlich weniger eine API, sondern vielmehr ein Tool, um andere APIs zu explorieren. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Die besten APIs, um KI zu integrieren Die richtigen APIs können Ihren Stack ungemein bereichern.Tada Images | shutterstock.com Die virtuelle Welt ist vollgestopft mit Daten – Sie müssen nur danach fragen. Bezogen auf die Welt der Softwareentwicklung müssen Sie das natürlich auch auf die richtige Art und Weise tun. Sprich: Eine API verwenden. Die richtige Kombination aus XML und JSON eröffnet Zugang zu Tausenden von Schnittstellen, respektive Datenquellen. In diesem Artikel haben wir einige der interessantesten und relevantesten APIs zusammengetragen. Dabei haben wir den Fokus vor allem auf solche Schnittstellen gelegt, die dabei unterstützen können, KI-Technologie zu integrieren. 9 APIs für KI-Integrationen Zapier AI Actions Früher waren die meisten APIs so komplex, dass man ohne Bedienungsanleitung nicht weit kam. Zapier AI Actions demonstriert hingegen, wie einfach der Prozess im KI-Zeitalter sein kann: Das Tool ermöglicht, API-Aktionen in natürlicher Sprache anzufordern – und sich nicht mehr um strenge Syntaxregeln kümmern zu müssen. Das ist deutlich flexibler, könnte aber unter Umständen auch zu unerwarteten, beziehungsweise unerwünschten Ergebnissen führen. Die Abkehr vom starren Format der REST-Semantik hat jedenfalls ihre Vorteile – und wird voraussichtlich Schule machen. Seam Die meisten APIs werden genutzt, um Daten zu bearbeiten. Bei Seam handelt es sich hingegen um ein universelles System, um eine ganze IoT-Device-Matrix zu steuern. Das erleichtert es, ein Smart-Home(office) aufzubauen und verlagert zudem den API-Anwendungsbereich von der virtuellen in die reale Welt. Hugging Face Transformers Falls Sie ein KI-Modell trainieren müssen, sorgt die Transformers API von Hugging Face dafür, dass Sie dabei nicht bei null anfangen müssen. Die API erleichtert es erheblich, über PyTorch, TensorFlow oder JAX auf Dutzende von Foundation-Modellen zuzugreifen. Deren Trainingsdatensätze werden mit Ihren Daten zusammengeführt – die Ergebnisse können über Formate wie ONNX oder TorchScript exportiert und überall ausgeführt werden. HumanLayer Normalerweise kommen APIs auf der Grundlage eines menschlichen Auftrags zum Einsatz. HumanLayer kehrt dieses Paradigma mit seinem API-Framework um. Die Idee dahinter: KI-Agenten sind in der Lage, die meisten Probleme selbst zu lösen, die auftreten, wenn Prozesse angefordert werden. Weil es aber eben nur bei den meisten Problemen der Fall ist, bietet HumanLayer die Struktur und das Integrationsformat, damit KIs bei Bedarf menschlichen Kontakt suchen können. Bluesky Firehose Social-Media-Beiträge sind von Natur aus öffentlich, aber nicht alle Plattformen machen es leicht, die Posts herunterzuladen. Das ist bei der Twitter-Alternative Bluesky anders. Die Firehose-API ermöglicht es zum Beispiel, die öffentliche Meinung zu bestimmten Themen zu analysieren oder die Verbreitung spezifischer Memes nachzuverfolgen. OpenAI Batch API Nicht jeder Rechen-Task muss direkt erledigt werden. Einige können um Sekunden, Minuten oder Stunden verschoben werden. Geht’s dabei um KI-Nutzung, ergeben sich erhebliche Einsparmöglichkeiten. Zum Beispiel mit der Batch API von OpenAI, die Workloads (die warten können) bündelt und so eine Kostenreduzierung um bis zu 50 Prozent verspricht. Firecrawl Nicht wenige Entwickler schreiben ihre Dokumente gerne in Markdown und verwenden dann Templates, um diese automatisch in vorzeigbares HTML zu verwandeln. Allerdings ist das Markdown-Format für Datenanalyse- und LLM-Trainingszwecke wesentlich besser geeignet. Deswegen durchsucht die Firecrawl API Webseiten und transformiert gefundenes HTML zurück in Markdown. SignatureAPI Manche Workflows machen Authentifizierung unabdingbar. Das wird mit der SignatureAPI besonders einfach: Sie ergänzt betreffende Prozesse um rechtsverbindliche, digitale Signaturen. Damit stellt das Tool Accountability sicher – und ist dabei auch noch vergleichsweise günstig. Bruno Auch API-Transaktionen sind ein zweischneidiges Schwert. Mit der Bruno API können Entwickler in Testing-Prozessen die Client-Seite simulieren und deren Datenfluss beobachten. Das ist insbesondere hilfreich, wenn die Dokumentation weniger aussagekräftig ist. Die Parameter, die Bruno liefert, beantworten dabei in der Regel mehr Fragen als die beste Dokumentation. Insofern ist Bruno eigentlich weniger eine API, sondern vielmehr ein Tool, um andere APIs zu explorieren. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!