Anleitung · OpenAI-kompatible API · Preise Stand 23. Oktober 2026

Stellen Sie das OpenAI SDK in drei Änderungen auf offene Modelle (open-weight) um

Wenn Ihr Code OpenAI bereits über sein SDK aufruft, ist der Umzug einer Workload auf ein offenes Modell (open-weight) eine Konfigurationsänderung, keine Neuentwicklung. Diese Anleitung zeigt die drei Werte, die Sie ändern, welche unserer Modelle Sie für welche Aufgabe testen sollten und was sich anders verhält.

Zuletzt aktualisiert: 23. Oktober 2026 · 4 Min. Lesezeit

Kurze Antwort

Wie verwende ich das OpenAI SDK mit offenen Modellen (open-weight)?

Ändern Sie drei Werte: die base URL, den API-Schlüssel und den Modellnamen. Bei LLMwithCrypto setzen Sie die base URL auf https://llmwithcrypto.com/api/v1, verwenden einen Schlüssel aus Ihrem Dashboard und wählen eine Modell-ID wie deepseek-v4-pro oder gpt-oss-120b. Stand 23. Oktober 2026 kostet DeepSeek V4 Pro $1.254 pro Million Input-Tokens. Der Rest Ihres Codes bleibt gleich.

Was sind die drei Änderungen?

Base URL
Richten Sie den Client auf https://llmwithcrypto.com/api/v1 statt auf OpenAI. Sowohl das Python- als auch das Node.js SDK akzeptieren eine base_url / baseURL-Option und lesen die Umgebungsvariable OPENAI_BASE_URL.
API-Schlüssel
Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Dashboard und bewahren Sie ihn in LLMWITHCRYPTO_API_KEY auf. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel als Bearer-Token im Authorization-Header, wie es das OpenAI SDK tut.
Modellname
Ersetzen Sie gpt-… durch eine unserer IDs, zum Beispiel deepseek-v4-pro. GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models listet jede ID auf, die Ihr Schlüssel aufrufen kann.

switch.py

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
    api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this changelog in three bullet points: ..."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)
print(reply.usage)

switch.mjs

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-oss-120b',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a regex that matches ISO 8601 dates.' }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

Welches offene Modell sollte ich für welche Aufgabe testen?

Ein Ausgangspunkt nach Aufgabe, abgeleitet daraus, wofür der Hersteller jedes Modell gebaut hat. Testen Sie mit Ihren eigenen Prompts, bevor Sie umstellen: Kein Modell ist eine 1:1-Kopie eines anderen. Preise pro 1M Input-/Output-Tokens, Stand 23. Oktober 2026.

Aufgabe	Modell zum Testen	API-ID	Kontext	Preis (In / Out)
Allgemeiner Chat, Reasoning und Code	DeepSeek V4 Pro	`deepseek-v4-pro`	1M	$1.254 / $3.762
Viele Aufrufe, geringe Kosten	DeepSeek V4.1 Flash	`deepseek-v4.1-flash`	1M	$0.285 / $1.14
Reasoning und Tool-Nutzung	gpt-oss-120b	`gpt-oss-120b`	128K	$0.142 / $0.57
Kleines, schnelles Reasoning	gpt-oss-20b	`gpt-oss-20b`	128K	$0.033 / $0.161
Coding und Agents	GLM-4.7	`glm-4.7`	200K	$0.57 / $2.09
Mehrsprachiger Chat und lange Dokumente	Qwen3 235B A22B Instruct	`qwen3-235b-a22b-instruct-2507`	256K	$0.161 / $0.57
Schrittweises Reasoning	DeepSeek R1	`deepseek-r1`	160K	$0.57 / $2.208
Ein europäisches Modell	Mistral Large 3	`mistral-large-3`	256K	$0.475 / $1.424

Preise geprüft am 23. Oktober 2026

Die Modellseite listet alle zwölf mit ihren Lizenzen.

Was verhält sich nach der Umstellung anders?

Token-Zahlen. Sie zahlen pro Token aus Ihrem Guthaben: Input- und Output-Tokens werden mit dem eigenen Tokenizer des Modells gezählt und zum Preis des Modells pro 1M Tokens berechnet. Ein Aufruf, der mit einem Fehler endet, kostet nichts. Jedes Modell hat seinen eigenen Tokenizer, daher kann derselbe Text als eine andere Anzahl von Tokens zählen als bei OpenAI.
Funktionen pro Modell. Streaming funktioniert bei jedem Modell; Tool Calling und JSON-Ausgabe richten sich nach dem, was das jeweilige Modell selbst unterstützt. Prüfen Sie die Modellseite, bevor Sie sich auf Tool Calling oder JSON-Ausgabe verlassen.
Ausgabestil und -qualität. Unterschiedliche Modelle antworten unterschiedlich. Führen Sie Ihre eigenen Test-Prompts aus, besonders für strukturierte Ausgabe.
Funktionen geschlossener Modelle. Nur bei OpenAI verfügbare Endpoints und Modelle gibt es hier nicht. Wir verkaufen keinen Zugang zu GPT, Claude, Gemini oder Grok: Deren Hersteller verbieten den Weiterverkauf von API-Zugang ohne ihre Zustimmung, und wir haben sie nicht.

Warum wechseln Teams ihre Workloads auf offene Modelle?

Vor allem wegen Preis und Kontrolle. Offene Modelle (open-weight) werden von vielen Hosts angeboten, und der Medianpreis von DeepSeek V4 Pro über 7 Hosts lag am 23. Oktober 2026 bei $1.32 pro Million Input-Tokens. Die Nutzung folgt: In der Woche bis 21. Oktober 2026 war DeepSeek V4.1 Flash das meistgenutzte Modell in den öffentlichen Rankings von OpenRouter.

Mit LLMwithCrypto können Sie außerdem ohne Karte bezahlen: BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, aus einer 25 $-Aufladung, ohne KYC.

Umstieg von OpenAI: häufige Fragen

Funktioniert Streaming weiterhin?

Ja, mit stream: true, wie bei OpenAI. Die Streaming-Doku zeigt das Event-Format.

Brauche ich ein neues SDK?

Nein. Die offiziellen OpenAI SDKs funktionieren; nur die base URL, der Schlüssel und der Modellname ändern sich. LangChain funktioniert genauso, siehe die LangChain-Doku.

Kann ich GPT für einige Aufrufe behalten?

Ja, indem Sie einen zweiten Client mit Ihrem OpenAI-Schlüssel auf OpenAI zeigen lassen. Wir verkaufen keine GPT-Modelle.

Wie prüfe ich, was ein Aufruf gekostet hat?

Jede Antwort enthält ein usage-Objekt mit Input- und Output-Tokens; das Dashboard zeigt die Kosten jedes Aufrufs, und GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits liefert zurück, was übrig ist.

Quellen (1)

OpenRouter-Rankings openrouter.ai/rankings — OpenRouter (read 2026-10-23)